如何在MATLAB中建立多输入多输出（MIMO）系统的状态空间模型，并进行仿真分析？请结合具体操作步骤进行说明。

在自动控制系统的设计与分析中，多输入多输出（MIMO）系统因其复杂性，经常需要借助MATLAB的状态空间模型来进行深入研究。状态空间方法提供了一种描述系统动态行为的有效方式，通过一组状态方程来表示系统，使得设计者能够全面把握系统的输入、输出关系和动态响应。

参考资源链接：[MATLAB助力：自动控制系统时域频域与状态空间分析详解](https://wenku.csdn.net/doc/h209t4zuq1?spm=1055.2569.3001.10343)

为了在MATLAB中建立MIMO系统的状态空间模型，你可以按照以下步骤操作：

1. 定义系统的状态方程，包括状态矩阵（A矩阵）、输入矩阵（B矩阵）、输出矩阵（C矩阵）和直接传递矩阵（D矩阵）。例如，对于一个二输入二输出的系统，状态方程可能写作：
\[ \dot{x} = Ax + Bu \]
\[ y = Cx + Du \]
其中，\( x \)是状态向量，\( u \)是输入向量，\( y \)是输出向量。

2. 在MATLAB中使用`ss`函数来创建状态空间对象。例如：

   A = [...]; % 状态矩阵
   B = [...]; % 输入矩阵
   C = [...]; % 输出矩阵
   D = [...]; % 直接传递矩阵
   sys = ss(A, B, C, D);

这样就创建了一个状态空间模型对象`sys`。

3. 使用`step`函数或`lsim`函数对系统进行仿真。使用`step`函数可以得到系统的阶跃响应，而`lsim`函数可以模拟系统对任意输入信号的响应。例如，获取并绘制阶跃响应可以使用：

   step(sys);

对系统进行仿真并绘制响应曲线：

   t = 0:0.01:10; % 定义时间向量
   u = [1 0]; % 定义输入向量
   lsim(sys, u, t);

4. 分析仿真结果，评估系统的稳定性和性能指标，如上升时间、超调量、稳态误差等。

通过这些步骤，你可以在MATLAB中对MIMO系统进行建模和仿真分析，进而对系统性能进行优化。此外，MATLAB提供的丰富的工具箱和函数，能够帮助你更深入地理解和分析复杂系统。

为了深入了解MATLAB在自动控制系统分析与设计中的应用，我推荐你参考《MATLAB助力：自动控制系统时域频域与状态空间分析详解》。这本书不仅详细讲解了状态空间模型的建立与仿真，还涵盖了时域和频域分析的方法，以及如何将这些分析应用于工业生产中的实际控制系统设计，是自动控制领域的工程师和学者不可多得的实用资源。

参考资源链接：[MATLAB助力：自动控制系统时域频域与状态空间分析详解](https://wenku.csdn.net/doc/h209t4zuq1?spm=1055.2569.3001.10343)