本书内容深入浅出、图文并茂，力求通俗易懂，各章之间既相互联系又相互独立，读者可以根据自己的需要进行选择。全书从实际出发，对常规函数的功能、格式和参数作了较详细的说明，通过大量的典型实例对MATLAB/ Simulink的功能、操作及其在自动控制中的应用进行了较为详细的论述。书中所述内容和例子，在教学和科研中均做过试验与验证，是编者多年教学与科研的结晶。

本书共分7章，包括：MATLAB简介、控制系统的分析与仿真、神经网络控制的分析与仿真、模糊逻辑控制的分析与仿真、模型预测控制的分析与仿真、系统辨识分析与仿真、工程应用。所有的例子都提供了相应的MATLAB程序或仿真模型，便于读者掌握和巩固所学的知识。

本书系统地讲解了MATLAB在控制工程方面的应用，包括控制系统的分析与仿真、神经网络控制的分析与仿真、模糊逻辑控制的分析与仿真、模型预测控制的分析与仿真、系统辨识分析与仿真及工程应用。

书中对于每个函数的使用都给出了详细介绍，并配以相应仿真过程予以辅助说明，因此即使是初学者也可以很快上手操作；每章的最后都给出了与本章内容相关的实际应用仿真实例；在工程应用部分，从分析、建模和仿真三方面给出了较为详细的解析过程，加深了读者由理论过渡到实际应用的理解。

本书可供自动控制专业技术人员参考，也可作为高等院校控制类专业的教学参考书。

第1章 MATLAB简介

 1.1 MATLAB语言

 1.2 机器配置要求

 1.3 MATLAB的接口

 1.4 Simulink的新特性

第2章 控制系统的分析与仿真

 2.1 LTI对象模型的建立及转换

2.1.1 模型建立函数

2.1.2 控制系统模型转换与化简

 2.2 控制系统时域分析的MATLAB实现

2.2.1 MATLAB函数指令方式下的时域响应仿真

2.2.2 利用Simulink动态结构图的时域响应仿真

 2.3 控制系统频域分析的MATLAB实现

2.3.1 Bode图

2.3.2 Nyquist曲线

2.3.3 用频率法判定系统稳定性的MATLAB实现

 2.4 控制系统稳定性分析的MATLAB实现

2.4.1 控制系统稳定性分析方法简述

2.4.2 稳定性分析MATLAB实现的方法与举例

 2.5 控制系统设计及实例

2.5.1 简单闭环控制系统的MATLAB计算及仿真

2.5.2 多闭环控制系统的MATLAB计算及仿真

 2.6 系统分析的GUI函数

 2.7 现代控制系统设计与仿真

2.7.1 系统的可控性分析

2.7.2 系统的可观测性分析

2.7.3 极点配置

2.7.4 状态观测器设计

第3章 神经网络控制的分析与仿真

 3.1 神经网络工具箱概述

 3.2 神经网络工具箱中的通用函数

 3.3 感知器网络及其MATLAB实现

3.3.1 重要的感知器神经网络函数

3.3.2 感知器神经网络的MATLAB仿真程序设计

 3.4 线性神经网络及其MATLAB实现

3.4.1 重要的线性神经网络函数

3.4.2 线性神经网络MATLAB仿真程序设计

 3.5 BP网络及其MATLAB实现

3.5.1 重要的BP网络函数

3.5.2 BP网络的MATLAB仿真程序设计

 3.6 径向基神经网络及其MATLAB实现

3.6.1 重要的径向基神经网络函数

3.6.2 径向基神经网络的MATLAB仿真程序设计

 3.7 其他常用神经网络及其MATLAB实现

3.7.1 重要的自组织竞争神经网络函数

3.7.2 重要的回归网络函数

 3.8 图形用户界面

3.8.1 图形用户界面简介

3.8.2 图形用户界面应用示例

3.8.3 图形用户界面的其他操作

 3.9 Simulink神经网络仿真

3.9.1 Simulink神经网络仿真模型库简介

3.9.2 Simulink应用示例

 3.10 神经网络的应用实例

第4章 模糊逻辑控制的分析与仿真

 4.1 概述

 4.2 模糊逻辑工具箱的图形界面

4.2.1 模糊控制工具箱

4.2.2 模糊逻辑工具箱的图形界面

 4.3 用模糊工具箱命令创建模糊系统

4.3.1 模糊语言变量的隶属度函数

4.3.2 模糊推理系统数据结构管理函数

4.3.3 常规模糊控制器的设计

 4.4 Simulink设计基础

4.4.1 运行Simulink

4.4.2 Simulink模块操作

 4.5 模糊聚类

4.5.1 引言

4.5.2 模糊聚类的相关函数

4.5.3 聚类GUI工具

 4.6 Sugeno-Type模糊推理

4.6.1 引言

4.6.2 两个lines

4.6.3 结论

 4.7 模糊控制器的设计与仿真

4.7.1 模糊+PID控制器的设计与仿真

4.7.2 模糊PID控制器的设计与仿真

4.7.3 多模糊控制器的设计与仿真

4.7.4 自调整因子模糊控制器的设计与仿真

4.7.5 模糊积分控制器的设计与仿真

 4.8 模糊控制的应用实例

4.8.1 质量-弹簧-阻尼系统的模糊控制

4.8.2 对工业流化床锅炉床温的控制

第5章 模型预测控制的分析与仿真

 5.1 模型预测基本原理及系统模型

 5.2 系统模型辨识函数

5.2.1 数据向量或矩阵的归一化辨识函数

5.2.2 基于线性回归方法的脉冲响应模型辨识函数

5.2.3 脉冲响应模型转换为阶跃响应模型

5.2.4 模型的校验辨识函数

 5.3 系统模型建立与转换函数

5.3.1 系统模型的建立

5.3.2 系统模型的转换函数

 5.4 系统分析与绘图函数

 5.5 控制器设计与仿真

5.5.1 基于阶跃响应模型预测控制器设计与仿真

5.5.2 基于状态空间模型的预测控制器设计与仿真

 5.6 模型预测控制工具箱的通用功能函数

 5.7 模型预测控制的应用实例

第6章 系统辨识分析与仿真

 6.1 系统辨识的基本原理和常用辨识模型

6.1.1 系统辨识的基本原理

6.1.2 常用的模型类

 6.2 系统辨识工具箱函数

6.2.1 模型类的建立和转换

6.2.2 非参数模型辨识

6.2.3 参数模型辨识

6.2.4 递推参数模型辨识

6.2.5 模型验证与仿真函数

6.2.6 其他常用功能函数

 6.3 系统辨识工具箱的交互式图形界面

6.3.1 数据视图

6.3.2 操作选择

6.3.3 模型视图

 6.4 系统辨识仿真实例

第7章 工程应用

 7.1 倒立摆控制

7.1.1 倒立摆模型

7.1.2 开环响应

7.1.3 PID控制算法的MATLAB仿真

 7.2 烤箱控制

7.2.1 烤箱模型

7.2.2 具有零极点补偿的积分控制

7.2.3 烤箱的离散状态表示

 7.3 电磁悬浮

7.3.1 过程模型

7.3.2 电流放大器控制系统

7.3.3 x(t)位置控制系统的连续和离散模型

7.3.4 模糊调节器控制

参考文献