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。

为了深入理解和掌握非线性系统中凸径向基函数(RBF)差分方法在鲁棒控制中的应用，以及如何通过Matlab编程进行仿真实验，我强烈推荐你阅读《非线性系统鲁棒控制MPC实现与Matlab代码教程》。这份资料详细介绍了模型预测控制（MPC）的基础原理和实现方法，特别适合理解如何在非线性系统中应用鲁棒控制策略。

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)

在非线性系统中，鲁棒控制的设计目标是确保系统在模型不确定性和外部干扰下仍能保持性能稳定。凸径向基函数（RBF）差分方法是一种有效的非线性系统近似技术，它能够提供对系统动态的准确描述，同时具有良好的数值稳定性和误差控制特性。

实现步骤如下：
1. 确定非线性系统的动态模型和控制目标。
2. 选择合适的RBF作为系统状态空间的基函数。
3. 应用差分方法将连续时间系统离散化，方便进行数值计算。
4. 构建MPC控制器，通过优化算法计算控制输入，以满足性能指标。
5. 在Matlab中编写代码实现上述控制策略，包括系统模型、控制器设计、性能评估等。
6. 使用案例数据运行仿真实验，验证控制策略的有效性。
7. 分析仿真结果，调整参数优化控制效果。

在《非线性系统鲁棒控制MPC实现与Matlab代码教程》中，提供了详细的Matlab代码实现和参数化编程技巧。这将有助于你快速理解RBF在非线性系统中的应用，以及如何利用Matlab进行仿真实验。代码中丰富的注释有助于初学者学习和理解MPC和RBF差分方法的具体实现过程。

完成本课程作业或项目后，如果你想要进一步深入研究，或是希望了解更多关于非线性系统控制的高级主题，可以继续利用这份资源。它不仅提供了基础理论，还包含了实际应用中的具体实现和案例分析，是电子信息工程和数学专业学生不可多得的学习材料。

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)