使用 MATLAB 和 Simulink 进行高级控制：配套软件-matlab开发

在 MATLAB 和 Simulink 中进行高级控制设计是现代工程领域中的关键技能，尤其在自动化、航空航天、电力系统和机器人技术等多个行业中。MATLAB 是一种强大的数值计算环境，而 Simulink 则是 MATLAB 的扩展，提供了图形化建模平台，用于模拟、分析和设计动态系统。这本书“使用 MATLAB 和 Simulink 进行高级控制：配套软件-matlab开发”旨在帮助读者深入理解这些工具并应用到实际问题中。 1. **MATLAB 基础** - MATLAB 环境：了解 MATLAB 的工作界面，包括命令窗口、工作空间、编辑器和绘图功能。 - 数据类型：包括标量、向量、矩阵、数组以及结构体和细胞数组。 - 数学运算：掌握基本的算术运算、逻辑运算以及线性代数操作，如矩阵求逆、特征值和特征向量等。 - 函数与脚本：编写和调用函数，理解 M 文件（脚本文件和函数文件）的工作原理。 2. **Simulink 概述** - Simulink 建模：学习如何创建和编辑模块库，搭建系统模型，设置仿真参数。 - 图形化编程：通过连接不同的模块来表示系统方程，简化复杂系统的表示。 - 仿真控制：设置初始条件、步长和停止时间，控制仿真过程。 3. **控制理论基础** - 系统描述：学习微分方程、传递函数和状态空间模型的建立。 - 稳定性分析：Routh-Hurwitz 稳定判据、根轨迹法等。 - 控制性能指标：稳态误差、上升时间、超调量等。 4. **控制系统设计** - 开环和闭环控制系统：理解两者的特点和区别，以及它们在 Simulink 中的建模方法。 - PID 控制器：设计和调整 PID 参数，理解其作用机理和优化方法。 - 高级控制器：如自适应控制、滑模控制、模糊逻辑控制等，及其在 Simulink 中的实现。 5. **模型预测控制 (MPC)** - MPC 理论：了解 MPC 的基本原理，如有限时间优化和滚动优化策略。 - MPC 设计：如何在 MATLAB 和 Simulink 中实现 MPC 控制器。 - 应用案例：如化工过程控制、能源系统管理等。 6. **系统辨识与参数估计** - 系统辨识方法：基于输入输出数据的模型识别，如 ARX、ARMA 模型。 - 参数估计：最小二乘法、最大似然估计等方法。 - 在 MATLAB 中的实现工具箱：System Identification Toolbox。 7. **实时仿真与硬件在环测试** - Real-Time Workshop：将 Simulink 模型编译为可执行代码，进行实时仿真。 - 硬件在环测试：将 MATLAB/Simulink 模型连接到实际硬件设备进行验证。 8. **软件工程实践** - MATLAB 编程规范：提高代码可读性和维护性。 - 版本控制：使用 Git 等工具进行代码版本管理和协作。 - MATLAB App Designer：构建交互式控制应用。 通过这本书的学习，读者可以不仅掌握 MATLAB 和 Simulink 的基本操作，还能深入理解高级控制理论，并将其应用于实际控制系统的设计和优化。moscinski.zip 文件可能包含了与书本相关的 MATLAB 代码示例、Simulink 模型以及练习题目，这些补充材料对于理解和实践书中的内容至关重要。