在非线性系统中，如何应用凸径向基函数(RBF)差分方法实现鲁棒控制，并通过Matlab编程进行仿真实验？请结合案例数据详细说明。

针对非线性系统的鲁棒控制问题，凸径向基函数(RBF)差分方法提供了一种有效的解决方案。这种技术通过使用RBF作为基函数来近似非线性系统，从而简化了系统模型，并且具有良好的数值稳定性和误差控制特性。在此基础上，结合模型预测控制(MPC)策略，可以进一步提高系统的鲁棒性和适应性。

参考资源链接：[非线性系统鲁棒控制MPC实现与Matlab代码教程](https://wenku.csdn.net/doc/2mq83n9q66?spm=1055.2569.3001.10343)

要实现这一过程，首先需要对非线性系统进行建模，并且选取合适的RBF函数来表示系统的动态特性。随后，设计MPC控制器以优化系统未来行为，同时考虑到系统的不确定性和潜在的外部干扰。控制器设计中，需要利用Matlab软件的强大计算和仿真能力。

在Matlab中，可以通过编写脚本来实现RBF差分方法和MPC控制器。代码中应详细设置目标函数、约束条件以及预测模型。为了提高代码的可读性和可维护性，注释是必不可少的。同时，可以使用Matlab提供的优化工具箱，如fmincon函数，来求解优化问题。

在仿真实验中，使用案例数据来验证控制器的性能是一个重要的步骤。案例数据应该包含系统动态响应和外部干扰，以此来测试控制器在不同条件下的鲁棒性。通过调整控制器参数和仿真条件，可以观察系统的响应并进行优化，以达到最佳控制效果。

为了帮助你更好地理解和应用这些概念，我推荐查看《非线性系统鲁棒控制MPC实现与Matlab代码教程》。本教程不仅讲解了相关理论，还提供了详细的Matlab代码实例和案例分析，适合电子信息工程和数学专业学生作为学习资源。通过学习这些材料，你可以更加深入地掌握凸径向基函数差分方法和MPC的设计过程，并且能够独立完成非线性系统鲁棒控制的仿真实验。

参考资源链接：[非线性系统鲁棒控制MPC实现与Matlab代码教程](https://wenku.csdn.net/doc/2mq83n9q66?spm=1055.2569.3001.10343)