MATLAB在控制系统设计中的数学模型构建与辨识

本资源主要探讨了控制系统计算机辅助设计中MATLAB语言的应用，特别关注线性控制系统的数学模型构建与分析。作者薛定宇的《控制系统计算机辅助设计---MATLAB语言与应用》第二版提供了深入的理论指导，强调了系统数学模型在控制系统设计、仿真分析中的关键作用。课程内容包括以下几个核心部分： 1. **系统数学模型的重要性**：系统数学模型是控制工程的基础，它不仅用于系统设计，而且是系统仿真和分析的前提条件。通过从物理规律出发，利用数学推导方法（如状态空间法、传递函数法和零极点分析）构建系统模型。 2. **模型的获取与分类**：模型可以分为线性、非线性和连续、离散等多种类型。线性模型又进一步细分为连续线性系统和离散线性系统，如状态方程、传递函数和零极点模型，以及多变量系统的传递函数矩阵模型。 3. **MATLAB表示**：MATLAB被广泛应用于这些模型的表示和处理。例如，连续线性系统的数学模型可以通过MATLAB编写状态空间方程、传递函数或零极点形式的代码来实现。同时，方框图也被用来简化系统描述，便于理解和设计。 4. **模型间的相互转换与降阶**：学习如何在不同模型之间转换，并通过降阶技术减少模型复杂性，对于提高模型效率和理解系统的动态特性至关重要。 5. **模型辨识**：实验数据在模型建立过程中扮演着关键角色，通过数据拟合（如频域或时域辨识）来验证和优化数学模型，确保其准确反映实际系统的行为。 6. **主要内容概述**：本章全面介绍了MATLAB在控制系统计算机辅助设计中的应用，涉及的内容包括线性连续系统、离散时间系统等多个方面的数学模型及其MATLAB实现技巧。 通过学习这个章节，学生能够掌握如何利用MATLAB工具进行控制系统的设计与分析，提升在实际工程问题中的应用能力。这对于从事控制系统设计、科研人员以及工程技术人员来说，是一份宝贵的学习资料。