在使用MATLAB进行H∞鲁棒控制设计时，如何通过系统建模和参数调整优化闭环传递函数的性能？

在MATLAB环境下，要优化H∞鲁棒控制的闭环传递函数性能，首先需要理解系统建模的基础。状态空间模型是一种常用的方法，可以通过Matlab的ss函数来创建。在这个基础上，我们使用Robust Control Toolbox (RCT) 和 LMIControlToolbox 中的函数来处理混合S/KS问题，实现回路成形设计。

参考资源链接：[Matlab实战：H∞鲁棒控制设计函数指南](https://wenku.csdn.net/doc/113ayyhmxa?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们需要根据系统特性确定闭环传递函数的结构，这涉及到设计合适的控制器P(s)和权重函数WS和WKS。WS用于限制灵敏度函数，而WKS则用于限制补灵敏度函数。在MATLAB中，我们可以使用linmod函数来从Simulink模型中提取线性状态空间模型，或者使用Model Reducer工具进行简化。

接着，通过调整WS和WKS的参数，我们可以对系统的性能进行优化。例如，增加WS的带宽可以提高对系统误差的抑制能力，而调整WKS的增益则可以减小系统的稳态误差。在MATLAB中，这些权重函数可以通过lmi函数定义线性矩阵不等式（LMI）来实现。

在设计完成后，我们可以使用hinfsyn函数来求解H∞控制问题。这个函数考虑了系统不确定性，并尝试找到一个控制器，使得闭环系统满足H∞性能指标。求解器会返回一个最优的H∞范数，以及相应的控制器增益矩阵。

最后，为了验证设计的有效性，我们可以使用step函数和bode函数分别进行时域和频域的响应分析。如果需要进一步的系统性能分析，MATLAB的灵敏度函数也可以通过ss2ss等函数进行计算。

通过这一系列的步骤，我们可以实现对H∞鲁棒控制系统的设计和优化。对于希望深入了解这些工具箱使用方法和H∞控制理论的读者，我推荐查阅《Matlab实战：H∞鲁棒控制设计函数指南》。这本书不仅详细介绍了上述工具箱的功能和用法，还提供了丰富的示例和案例分析，能够帮助读者在实践中不断提高控制系统的性能和鲁棒性。

参考资源链接：[Matlab实战：H∞鲁棒控制设计函数指南](https://wenku.csdn.net/doc/113ayyhmxa?spm=1055.2569.3001.10343)