MATLAB与SIMULINK入门：系统仿真与模型构建详解

本资源主要介绍了MATLAB与SIMULINK的基础知识，特别是它们在控制系统的实验方法和仿真实验中的应用。首先，郭毓老师讲解了控制系统实验的不同方法，包括解析法、实验法、实物仿真、实时仿真等，强调了物理模型（如“环境相似”和“几何相似”）与数学模型（如“性能相似”）的重要性。在仿真实验部分，根据模型的不同可以分为物理仿真（如模拟计算机模拟运放）、数字仿真（如数字计算机和离线仿真），以及根据计算机类型区分的模拟仿真、混合仿真（如分布式数字仿真）。 控制系统的基本组成和分类也得到了阐述，例如一般反馈控制系统的构成，以及连续、离散和混合系统的概念。模型的建立被着重强调，因为它是数字仿真可靠性的关键，包括物理模型和数学模型的构建。数字仿真的流程通常包括系统辨识、仿真实验和结果分析。 MATLAB和SIMULINK作为核心的数字仿真软件，MATLAB以其交互式语言特性在1980年代逐渐成为主流，而SIMULINK则在模型化图形组态阶段进一步提升了用户体验。接下来，资源详细探讨了仿真技术在各个领域的应用，如航空、航天、电力、原子能、石油化工、以及非工程领域，突出了仿真的经济性、安全性、快捷性和特殊功能，如优化技术和预测。 此外，仿真技术的发展趋势也被提及，如全数字仿真系统利用多CPU并行处理，分布式数字仿真系统的广泛应用，高效的仿真软件，以及虚拟现实技术在控制系统数字仿真和CAD领域的革新。虚拟现实技术融合了多种学科，对离散事件系统仿真也有专门的处理。 最后，章节转向控制系统的数学描述，包括微分方程形式、状态方程形式和传递函数等，这些都是构建控制系统数学模型的基础。本资源提供了一个全面的MATLAB与SIMULINK学习框架，涵盖了理论与实践的结合，以及仿真技术在控制工程中的核心作用。