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1 绪论1

1.1 概述1

1.2 计算机仿真技术的发展概况2

1.3 计算机辅助设计控制系统的形成与发展2

1.4 Matlab语言与数字仿真及计算机辅助设计3

习题与思考题13

2 Matlab语言简介4

2.1 Matlab概述4

2.1.1 Matlab语言的产生与发展4

2.1.2 Matlab语言的特点5

2.1.3 Matlab 6.5的新特点7

2.2 Matlab语言的基本使用环境8

2.3 Matlab 6.5的安装与启动8

2.3.1 Matlab的安装和内容选择8

2.3.2 Matlab的启动9

2.3.3 Matlab的联机帮助与电子版手册10

2.4 Matlab语言与工具箱Toolbox12

习题与思考题213

3 Matlab语言程序设计基础14

3.1 Matlab语言的数据结构14

3.1.1 Matlab的变量类型与基本表达式14

3.1.2 Matlab中的矩阵15

3.1.3 多维数组的定义17

3.1.4 Matlab的结构数组19

3.1.5 Matlab单元数组20

3.2 矩阵函数与矩阵运算22

3.2.1 矩阵的代数运算22

3.2.2 矩阵的逻辑运算25

3.2.3 矩阵的比较关系27

3.2.4 矩阵元素的数据变换28

3.3 数组函数与数组运算30

3.3.1 数组和矩阵的区别30

3.3.2 数组加、减、乘、除和乘方30

3.3.3 数组函数32

3.4 Matlab程序结构34

3.4.1 循环结构34

3.4.2 条件转移结构36

3.4.3 开关结构38

3.4.4 试探式语句结构38

3.5 Matlab语言的M函数39

3.5.1 M函数的基本结构39

3.5.2 可变输入输出个数的处理42

3.5.3 M函数的跟踪调试42

3.6 Matlab语言下多维图形绘制方法44

3.6.1 二维图形绘制方法44

3.6.2 Matlab图形的标注与编辑46

3.6.3 特殊曲线及图形的绘制方法52

3.6.4 三维图形的绘制方法54

3.6.5 图形与图像的编辑与处理58

3.7 Matlab图形用户界面设计简介59

3.7.1 图形界面设计工具Guide介绍60

3.7.2 Matlab图形界面设计举例65

习题与思考题372

4 连续系统的数字仿真75

4.1 连续系统的数学模型75

4.1.1 微分方程75

4.1.2 传递函数75

4.1.3 状态空间描述76

4.2 数值积分法80

4.2.1 欧拉法（折线法）80

4.2.2 梯形法81

4.2.3 龙格-库塔法82

4.3 过程控制系统的数值积分法直接仿真84

4.3.1 基本方法84

4.3.2 纯滞后环节的数字仿真88

4.3.3 数字仿真程序举例90

4.4 基于微分方程求解的连续系统仿真90

4.4.1 模型以一阶微分方程组形式给出的系统仿真90

4.4.2 模型以传递函数形式给出的系统仿真92

4.4.3 标准单输入、单输出线性状态方程仿真程序块93

4.4.4 传递函数形式表示的闭环系统仿真94

4.5 面向结构图的线性系统仿真96

4.5.1 面向结构图的数字仿真的优点96

4.5.2 如何实现面向结构图的数字仿真96

4.5.3 面向结构图的线性系统数字仿真程序97

4.6 关于计算步距的选择101

4.7 连续系统的离散化103

4.8 信号重构器的特性及传递函数104

4.8.1 零阶信号重构器104

4.8.2 一阶信号重构器105

4.8.3 三角形信号重构器105

4.9 常用环节的离散相似模型106

4.9.1 积分环节106

4.9.2 惯性环节107

4.10 连续系统按结构图的离散相似法仿真107

习题与思考题4109

5 采样控制系统的数字仿真110

5.1 数字式PID控制算式110

5.1.1 PID控制器的理想算式110

5.1.2 PID控制器的实用算式111

5.2 采样控制系统的数值积分法仿真113

5.3 采样控制系统的离散法仿真114

5.3.1 只要求计算系统输出y（t）时的情形114

5.3.2 要求计算被控制对象中的状态量时的情形115

习题与思考题5116

6 计算机辅助过程辨识及建模117

6.1 概述117

6.2 时域法过程辨识与建模118

6.2.1 由飞升曲线确定一阶环节的参数118

6.2.2 由飞升曲线确定二阶非振荡环节的参数120

6.2.3 由飞升曲线确定二阶振荡环节的参数122

6.3 频域法过程辨识与建模124

6.3.1 由系统脉冲过渡函数g（t）计算频率特性124

6.3.2 由系统的频率特性拟合传递函数126

6.4 最小二乘估计过程辨识与建模132

6.4.1 最小二乘估计的批处理算法133

6.4.2 最小二乘估计的递推算法134

6.4.3 广义最小二乘估计算法137

习题与思考题6140

7 过程控制系统参数最优化的计算机辅助设计141

7.1 参数最优化141

7.2 单变量寻优技术142

7.2.1 黄金分割法（0.618法）142

7.2.2 进退法144

7.3 多变量寻优技术144

7.3.1 最速下降法144

7.3.2 共轭梯度法147

7.3.3 坐标轮换法150

7.4 计算机辅助调节器参数优化设计150

7.4.1 控制系统的品质指标（目标函数）150

7.4.2 数字PI调节器参数最优化设计与仿真寻优程序151

习题与思考题7153

8 图形化系统建模与仿真工具Simulink154

8.1 图形化建模与仿真154

8.2 Simulink 5.0基本模块库154

8.2.1 Simulink 5.0常用模块组156

8.2.2 其他模块组163

8.3 基于Simulink的控制系统框图模型建立方法165

8.3.1 模型窗口建立165

8.3.2 模块的连接与简单处理165

8.3.3 模块参数的设置与修正168

8.3.4 Simulink模块的联机帮助与模型的输出打印170

8.4 Simulink仿真环境的设置与仿真系统的启动172

8.5 基于Simulink的控制系统仿真举例175

8.6 S-函数模块与S-函数的编写181

8.6.1 用Matlab语言编写S-函数的方法182

8.6.2 用C语言编写S-函数的方法183

习题与思考题8183

9 基于Matlab/Toolbox的控制系统分析与设计185

9.1 Matlab有关控制的工具箱185

9.2 基于Matlab的线性系统的仿真与设计188

9.2.1 关于线性系统的数学模型188

9.2.2 关于线性连续系统的解析解189

9.2.3 关于线性系统频域分析190

9.3 基于Matlab的倒摆系统设计191

9.4 基于人工神经网络的非线性系统建模195

9.4.1 部分神经网络工具箱函数195

9.4.2 Matlab在神经网络建模中的应用举例197

习题与思考题9200

10 基于Matlab的实时仿真与实时控制201

10.1 Matlab程序接口201

10.1.1 MEX文件201

10.1.2 MAT文件202

10.1.3 Matlab计算引擎202

10.1.4 编译器简介202

10.2 Simulink环境下的实时仿真与实时控制203

10.2.1 Simulink仿真的实时工具RTW203

10.2.2 实时开发工具xPC Target205

10.2.3 基于Matlab/Simulink的实时控制举例207

习题与思考题10208

附录A Matlab的函数及命令209

附录B Matlab工具箱（Toolbox）函数220

参考文献228