本书既可作为电子信息工程、电子信息科学与技术、测控技术与仪器、光电信息工程、机械工程及自动化、过程装备与控制工程、教材成型及控制工程等专业学生学习自动控制技术的仿真教材（当然首先适合自动控制类各专业（工业自动化、电气自动化、机电一体化、过程控制、化工自动化、电站自动化、纺织自动化、高层建筑自动化、印刷造纸自动化）师生），同时也可作为自动控制领域工程技术人员学习MATLAB的参考用书。

第1章　自动控制原理MATLAB实现概述

1.1　自动控制概述

1.1.1　自动控制的概念

1.1.2　自动控制原理的内容

1.1.3　自动控制系统的分类

1.2　反馈控制系统的基本概念

1.2.1　自动控制系统的基本控制方式

1.2.2　分析自动控制系统工作原理的方法

1.2.3　对控制系统的性能要求

1.3　自动控制原理的MATLAB

1.3.1　先进的软件系统MATLAB

1.3.2　自动控制原理的MATLAB实现的特点

习题

上篇　MATLAB计算及仿真基础

第2章　MATLAB7.1系统概述

2.1　MATLAB7.1安装与启动

2.1.1　Notebook的安装

2.1.2　MATLAB7.1的启动

2.1.3　Notebook的启动

2.2　MATLAB7.1的系统界面

2.2.1　MATLAB7.1系统的4个小窗口

2.2.2　MATLAB7.1的命令窗口

2.2.3　MATLAB7.1菜单项命令

2.2.4　MATLAB7.1工具栏按钮

2.2.5　Start开始按钮

2.3　MATLAB7.1的内容及其查找

2.3.1　MATLAB7.1的内容

2.3.2　MATLAB7.1内容的查找

2.3.3　MATLAB7.1的work子目录

2.4　MATLAB的文字处理工具Notebook

2.4.1　Notebook菜单命令简介

2.4.2　Notebook的使用

2.4.3　Notebook使用的几个问题

习题

第3章　MATLAB数值运算

3.1　MATLAB的数值运算基础

3.1.1　常量

3.1.2　变量

3.1.3　MATLAB运算符

3.2　MATLAB的数组、矩阵运算

3.2.1　数组、矩阵的概念

3.2.2　数组或矩阵元素的标识

3.2.3　数组与矩阵的输入

3.2.4　数组、矩阵的算术运算

3.2.5　向量及其运算

3.2.6　矩阵的特有运算

3.2.7　数组的关系运算

3.2.8　数组的逻辑运算

3.2.9　特殊字符数组——字符串

3.3.　MATLAB的数组函数与矩阵函数

3.3.1　数组函数

3.3.2　矩阵函数

3.4　多项式及其运算

3.4.1　多项式运算函数

3.4.2　多项式运算举例

3.5　MATLAB的数学表达式及其书写

3.5.1　MATLAB的数学表达式

3.5.2　MATLABR数学表达式的书写

习题

第4章　MATLAB符号运算基础

4.1　MATLAB符号运算概述

4.1.1　MATLAB符号运算入门

4.1.2　MATLAB符号运算的几个基本概念

4.2　MATLAB符号对象的基本运算与关系运算

4.3　MATLAB符号运算基本函数

4.3.1　符号变量代换及其函数subs（）

4.3.2　符号对象转换为数值对象的函数double（）、digits（）、vpa（）、numeric（）

4.3.3　MATLAB符号表达式的化简

4.4　MATLAB符号微积分运算

4.4.1　MATLAB符号极限运算

4.4.2　MATLAB的符号函数微分运算

4.4.3　MATLAB符号函数积分运算

4.4.4　符号求和函数与Taylor（泰勒）级数展开函数

4.5　MATLAB符号矩阵的几种特殊运算

4.5.1　矩阵的微分与积分

4.5.2　Jacobian矩阵

4.5.3　矩阵的Jordan标准形

4.6　MATLAB符号方程求解

4.6.1　MATLAB符号代数方程求解

4.6.2　MATLAB符号微分方程求解

4.7　复变函数计算的MATLAB实现

4.7.1　复数的概念

4.7.2　MATLAB关于复变量的函数命令

4.7.3　复数的生成与创建复矩阵

4.7.4　复数的几何表示

4.7.5　复数代数运算的MATAB实现

4.7.6　复数计算在自动控制系统频率特性计算中的应用

习题

第5章　MATLAB程序设计

第6章　MATLAB常用图形命令与符号函数图形命令

下篇　自动控制原理的MATLAB实现

第7章　MATLAB7.1的仿真集成环境

第8章　控制系统数学模型的MATLAB实现

第9章　连续系统时域分析的MATLAB实现

第10章　连续系统稳定性分析的MATLAB实现

第11章　连续系统稳态误差计算的MATLAB实现

第12章　连续系统根迹分析的MATLAB实现

第13章　连续系统频域分析的MATLAB实现

第14章　连续性控制系统校正的MATLAB实现

第15章　描述函数法分析非线性系统的MATLAB实现

第16章　离散系统分析的MATLAB实现

第17章　线性系统状态空间分析的MATLAB实现

第18章　线性二次型最优控制的MATLAB实现

附录A　作者编写的MATLAB函数

附录B　无源校正网络与有源校正网络

参考文献2100433B

在高等学校中，“自动控制原理”是自动控制类、电子信息工程类及机械与控制工程类各专业学生必修的课程，在其教学计划里各高校可能有各种不同叫法，或自动控制或控制理论和自动控制理论或机械工程控制基础或自动控制工程基础或过程控制原理等。针对这些专业学生学习“自动控制原理”课程的需要，作者本着把最优秀的计算仿真软件MATLAB与“自动控制原理”两者结合起来的宗旨专门撰写了本书。

本书有两大部分内容。除自动控制原理MATLAB实现概述外，本书上篇为MATLAB计算及仿真基础部分，内容包括MATLAB7.1系统概述；MATLAB数值运算；MATLAB符号运算基础；MATLAB程序设计；MATLAB7.1常用图形命令与符号函数图形命令等。

本书下篇自动控制原理的MATLAB实现部分，内容包括：MATLAB7.1的仿真集成环境Simulink6.3；控制系统数学模型的MATLAB实现；连续系统时域分析的MATLAB实现；连续系统稳态误差计算的MATLAB实现；连续系统根轨迹分析的MATLAB实现；连续系统频域分析的MATLAB实现；连续性控制系统校正的MATLAB实现；描述函数法分析非线性系统的MATLAB实现；离散系统分析的MATLAB实现；线性系统状态空间分析的MATLAB实现；线性二次型最优控制的MATLAB实现等。

书后给出了2个附录：附录A为作者编写的MATLAB函数，附录B为常见无源校正网络与有源校正网络，以供读查查阅。

本书系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制系统的基本概念、工作原理、控制算法，以及利用MATLAB语言、MATLAB工具箱函数和Simulink对其实现的方法。该书取材先进实用，讲解深入浅出，各章均有大量用MATLAB/Simulink实现的仿真实例，便于读者掌握和巩固所学知识。

本书可作为高等院校自动化、计算机和机电工程等电子信息类专业的研究生和高年级本科生的教材，也可作为从事智能控制与智能系统研究、设计和应用的科学技术人员的参考用书。

书名：工程优化设计与MATLAB实现（修订版）

书号：9787302266082

作者：张永恒等

定价：34元

出版日期：2011-9-5

出版社：清华大学出版社

内容简介

本书以工程实例为背景，以MATLAB语言为工具，较全面地介绍了优化设计的理论及应用。本书主要内容包括：优化设计基本模型；优化设计数学基础知识；一维搜索方法；无约束优化问题、有约束优化问题的经典算法；启发式优化算法，包括蚁群优化、粒子群优化算法、遗传算法、模拟退火算法、禁忌算法和人工神经网络算法；MATLAB优化工具箱函数及应用；优化算法工程应用实例及MATLAB基础知识。书中配有完整的MATLAB程序。本书可作为高等工科院校有关专业优化设计方面课程的教材和教学参考书，也可供有关专业的师生和工程技术人员参考。

前言

优化设计是一门古老而新兴的理论，既有着很强的应用背景，又有着坚实的数学基础。它的数学基础可以追溯到牛顿（Newton,1642-1727) 、莱布尼茨（W.Leibniz,1646-1716）创立的微积分理论。优化设计与运筹学有着密切的联系，前者是后者在非线性规划方向的延伸和发展。优化设计主要研究连续函数在有约束和无约束条件下单目标函数或多目标函数的最优值问题，而运筹学主要研究经济活动和军事活动中能用数量来表达的有关策划、管理方面的问题。随着科学技术和生产的发展，运筹学已渗入到多个领域，其本身也在不断发展，包含了多个数学分支，如数学规划（又包含线性规划、非线性规划、整数规划、组合规划等）、图论、网络流、决策分析、排队论、可靠性数学理论、库存论、对策论、搜索论、模拟等。在运筹学方面，我国著名科学家钱学森、许国志、数学家华罗庚等作出了重要贡献。1956年钱学森和许国志共同创建了中国第一个运筹学研究组织。从20世纪60年代开始，华罗庚持续近20年在全国范围内推广优选法和统筹法，产生了巨大的经济效益。其中优选法采用的黄金分割搜索方法也是优化设计中一维搜索常用的一种方法。各种启发式（heuristic）算法或智能算法，如遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、神经网络算法等不但能解决连续函数的优化问题，也能解决离散函数的优化问题，它们将优化设计与运筹学紧密结合起来。

广义来说优化设计采用的方法是搜索的方法，传统的优化设计方法主要采用线搜索方法，而启发式优化方法采用多方位的随机搜索方法。对非线性函数来说，在极值点附近可以用二次函数来逼近，若存在极小值，则极值点附近的函数值均大于极值点处的函数值。求连续函数极值的问题，一部分人可能会想到用求导数的方法来解决，另一部分人可能不采用求导数的方法，而直接用比较的方法来确定搜索区间和极小值。与求导数的方法相比，直接搜索法是优化设计中更基础的方法。从优化设计的数学模型来分，优化设计问题可分为有约束的优化问题和无约束的优化设计问题；而从求解方法来分，优化设计方法可分为基于导数的方法和直接搜索方法。随机方向法、复合型法、鲍威尔法、可行方向法均属于直接搜索法，值得注意的是遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等启发式算法均含有随机方向法的基本内涵。

优化设计广泛应用于航空、汽车、化工、电力、建筑、机械制造等众多领域，由于优化问题的多样性，相应出现了多种优化设计方法，每一种方法都有其自身的特点和适用范围，在实际应用中，特别对于大型优化设计问题，不应以一次计算结果或一种方法得出的结果作为最终的最优结果。

优化设计是以工程设计问题为背景，将最优化原理与计算技术相结合的产物。不论是从学习的角度还是从应用的角度，实践都是非常重要的，实践既是学习的终点又是学习的起点。本书特别强调理论与实践的结合。实践包括多个方面，最基本的是通过简单的例子用手工演算来验证算法，然后是通过编程利用计算机实现和验证优化算法，最后是针对工程设计问题建立优化设计模型，选择合适的优化算法解决设计问题。MATLAB不但是实现数值计算的计算机高级语言，同时也是解决多种工程和数学问题的仿真软件。本书以MATLAB语言作为程序设计语言和实践环境，针对每一种算法编写了学习程序，方便读者学习。这些程序主要为验证优化算法而设计，读者可以以此为基础编写自己的程序。MATLAB本身包含有命令格式和GUI格式的优化工具箱，并随着版本的升级不断加入新的优化算法。本书第11章简要介绍了MATLAB优化工具箱命令格式的各种优化函数，优化工具箱函数为实现优化设计提供了极大的方便，但从学习的角度来说，应尽可能自己编程以便深刻领会和掌握所学的优化算法。

本书修订版保持了原书的内容，对部分内容作了修订，完善了各章习题。本书配有电子教案，需要者可与清华大学出版社联系。

本书由张永恒主编并统稿，蔡慧林、褚衍东审阅，何玮、马斌、朱凌云（兰州交通大学）、严军（西北师范大学）参加编写。第1章、第12.1~12.3节由张永恒编写；第9章和第12.10节由何玮编写；第5、6、7章由马斌编写；第2、4、8章由朱凌云编写；第3、10、11章和第12.4~12.9节由严军编写；习题由张永恒、马斌、朱凌云编写。在编写过程中，张鹏、刘金平、程明、周志勇、宁珍、刘军强、唐强完成了部分程序的调试工作，在此表示感谢。在编写过程中参考了网络中有关作者的资料在此一并表示感谢。

由于作者水平有限，书中一定有不少错误和缺点，敬请广大读者提出宝贵意见。

目录

目 录

第1章 绪论1

1.1 最优化问题的提出1

1.2 最优化问题的分类4

1.3 优化模型的图形表示5

1.4 有限元法引例10

1.5 多学科设计优化集成软件iSIGHT简介12

习题16第2章 优化设计的数学基础18

2.1 向量与矩阵的范数18

2.1.1 向量的范数18

2.1.2 矩阵的范数18

2.2 方向导数与梯度19

2.2.1 方向导数19

2.2.2 梯度20

2.3 函数的泰勒级数展开21

2.4 无约束优化问题的极值条件22

2.5 凸集与凸函数25

2.5.1 凸集25

2.5.2 凸函数25

2.6 有约束优化问题的极值条件27

2.6.1 等式约束优化问题的极值条件27

2.6.2 不等式约束优化问题的极值条件29

习题36第3章 线性规划37

3.1 线性规划的标准形式37

3.2 单纯形法38

3.2.1 基本解与基本可行解38

3.2.2 基本可行解的转换42

3.2.3 单纯形法的计算步骤44

3.2.4 单纯形法列表计算47

3.3 单纯形法的MATLAB程序及实例49

3.4 改进的单纯形法51

3.4.1 改进的单纯形法的基本思想52

3.4.2 改进的单纯形法的计算步骤52

3.5 改进的单纯形法的MATLAB程序及实例55

习题57第4章 一维搜索方法60

4.1 确定初始单峰区间的方法--进退法60

4.1.1 进退法原理60

4.1.2 进退法程序框图及MATLAB程序61

4.2 黄金分割法63

4.2.1 黄金分割法的基本原理63

4.2.2 黄金分割法的计算方法63

4.2.3 黄金分割法的计算框图和MATLAB程序64

4.3 拉格朗日插值多项式66

4.3.1 线性插值66

4.3.2 二次函数插值66

4.3.3 "_blank" href="/item/拉格朗日插值/19129353" data-lemmaid="19129353">拉格朗日插值多项式70

4.4 插值与拟合的其他方法71

4.4.1 差商与牛顿插值71

4.4.2 列维尔插值法72

4.4.3 曲线拟合的最小二乘法75

4.4.4 正交多项式及其在曲线拟合中的应用76

4.5 一元及多元非线性方程求根81

4.5.1 一元非线性方程求根81

4.5.2 多元非线性方程组求根84

习题85第5章 无约束优化问题的导数解法87

5.1 最速下降法87

5.1.1 最速下降法的基本原理87

5.1.2 最速下降法的MATLAB程序89

5.2 牛顿法90

5.2.1 牛顿法的基本原理90

5.2.2 阻尼牛顿法92

5.2.3 阻尼牛顿法的MATLAB程序93

5.3 共轭梯度法94

5.3.1 共轭方向的概念94

5.3.2 共轭方向与函数极值的关系94

5.3.3 共轭梯度法的几种形式95

5.3.4 共轭梯度法的MATLAB程序99

5.4 变尺度法100

5.4.1 变量的尺度100

5.4.2 变尺度矩阵的建立103

5.4.3 变尺度法的MATLAB程序106

习题108第6章 无约束优化问题的直接解法109

6.1 坐标轮换法109

6.1.1 坐标轮换法的基本原理109

6.1.2 搜索方向与步长的确定109

6.1.3 坐标轮换法的MATLAB程序110

6.2 单形替换法112

6.2.1 单形替换法（一）113

6.2.2 单形替换法（二）114

6.2.3 单形替换法的MATLAB程序115

6.3 鲍威尔法119

6.3.1 鲍威尔法的原理120

6.3.2 鲍威尔基本算法的步骤120

6.3.3 改进的鲍威尔方法121

6.4 鲍威尔法的MATLAB程序及实例125

习题127第7章 约束优化问题的直接解法129

7.1 随机方向法129

7.1.1 随机方向法的基本原理129

7.1.2 随机方向法的步骤129

7.1.3 随机方向法的MATLAB程序130

7.2 复合形法133

7.2.1 复合形法的步骤133

7.2.2 复合形法的MATLAB程序135

7.3 可行方向法140

7.3.1 可行方向法的搜索策略140

7.3.2 Zoutendijk可行方向法141

7.3.3 Rosen可行方向法144

7.3.4 Rosen可行方向法的MATLAB程序146

习题150第8章 约束优化问题的间接解法152

8.1 罚函数法152

8.1.1 内点罚函数法152

8.1.2 外点罚函数法156

8.1.3 混合罚函数法158

8.2 增广乘子法160

8.2.1 拉格朗日乘子法160

8.2.2 等式约束的增广乘子法162

8.2.3 不等式约束的增广乘子法165

习题169第9章 多目标函数优化设计171

9.1 多目标优化问题172

9.1.1 多目标优化问题的数学模型172

9.1.2 多目标优化设计解的类型172

9.2 多目标优化问题的求解方法173

9.2.1 线性组合法173

9.2.2 理想点法174

9.2.3 乘除法175

习题175第10章 最优化问题的启发式算法177

10.1 蚁群算法177

10.1.1 蚁群算法求解TSP的基本原理177

10.1.2 用蚁群算法求解函数优化问题181

10.2 粒子群优化算法185

10.2.1 粒子群优化算法的基本原理185

10.2.2 用粒子群算法求解函数优化问题185

10.3 遗传算法189

10.3.1 遗传算法的基本原理189

10.3.2 混合遗传算法196

10.3.3 十进制编码遗传算法199

10.3.4 用遗传算法求解TSP问题203

10.4 模拟退火算法204

10.5 人工神经网络算法208

10.5.1 人工神经网络的特征及分类208

10.5.2 BP网络209

10.5.3 Hopfield神经网络模型212

习题222第11章 MATLAB优化工具箱简介223

11.1 MATLAB常用内部数学函数223

11.2 MATLAB优化工具箱的主要函数224

11.2.1 MATLAB求解优化问题的主要函数224

11.2.2 优化函数控制参数225

11.3 线性规划问题226

11.4 一元和多元函数的优化问题228

11.4.1 一元函数的优化问题228

11.4.2 多元函数的无约束优化问题228

11.4.3 多元函数的有约束优化问题230

11.4.4 二次规划问题231

11.5 半无限约束多元函数优化问题233

11.6 多目标优化问题234

11.6.1 理想点法234

11.6.2 线性加权和法237

11.6.3 最大最小法239

11.6.4 目标达到法240

11.7 最小二乘法在优化及数据拟合中的应用242

11.7.1 有约束线性最小二乘243

11.7.2 最小二乘法数据（曲线）拟合之一244

11.7.3 最小二乘法数据（曲线）拟合之二245

11.7.4 最小二乘法数据（曲线）拟合之三246

11.8 非线性方程的求解247

11.8.1 一元非线性方程的解247

11.8.2 非线性方程组的解247

习题251第12章 工程优化设计实例254

12.1 平面连杆机构的优化设计254

12.1.1 曲柄摇杆机构优化设计数学模型255

12.1.2 曲柄摇杆机构优化设计的MATLAB程序及运行结果256

12.2 凸轮优化设计257

12.2.1 凸轮型线优化设计目标函数258

12.2.2 优化函数约束条件259

12.2.3 凸轮机构优化设计的MATLAB程序及计算实例259

12.3 螺栓连接的优化设计261

12.3.1 螺栓连接受力分析261

12.3.2 螺栓连接的设计变量、目标函数及约束条件262

12.3.3 螺栓连接的优化数学模型263

12.3.4 螺栓连接优化设计的MATLAB程序及运行结果263

12.4 圆柱齿轮传动的优化设计264

12.4.1 模糊综合评判的一般流程264

12.4.2 圆柱齿轮传动优化设计的目标函数和设计变量266

12.4.3 圆柱齿轮传动优化设计的约束条件267

12.4.4 最优截集水平值"para" label-module="para">

12.4.5 圆柱齿轮传动优化设计的MATLAB程序及计算结果270

12.5 圆柱螺旋弹簧的优化设计272

12.5.1 圆柱螺旋弹簧优化设计的数学模型272

12.5.2 圆柱螺旋弹簧优化设计实例274

12.6 轴的优化设计275

12.6.1 扭转轴的优化设计275

12.6.2 圆形等截面轴的优化设计276

12.6.3 车床主轴的优化设计278

12.7 桁架的优化设计281

12.7.1 静定桁架的优化设计281

12.7.2 三杆桁架的优化设计284

12.8 换热器的优化设计286

12.8.1 换热器优化设计（一）286

12.8.2 换热器优化设计（二）289

12.9 基于优化方法的常微分方程边值问题数值解291

12.9.1 基于MATLAB函数的求解方法291

12.9.2 求解两点边值问题的打靶法292

12.9.3 边界层微分方程组及相似解293

12.9.4 流函数方程和温度方程的求解295

12.10 含间隙机械系统的参数优化设计306

12.10.1 力学模型及运动微分方程307

12.10.2 系统的分岔和通向混沌的道路308

12.10.3 系统优化设计的MATLAB程序309

习题312参考文献3162100433B

第一篇 神经网络控制及其MATLAB实现

第1章 神经网络控制理论

1.1 神经网络的基本概念

1.1.1 生物神经元的结构与功能特点

1.1.2 人工神经元模型

1.1.3 神经网络的结构

1.1.4 神经网络的工作方式

1.1.5 神经网络的学习

1.1.6 神经网络的分类

1.2 典型神经网络的模型

1.2.1 MP模型

1.2.2 感知机神经网络

1.2.3 自适应线性神经网络

1.2.4 BP神经网络

1.2.5 径向基神经网络

1.2.6 竞争学习神经网络

1.2.7 学习向量量化（LVQ）神经网络

1.2.8 Elman神经网络

1.2.9 Hopfield神经网络

1.2.10 Boltzmann神经网络

1.2.11 神经网络的训练

1.3 神经网络控制系统

1.3.1 神经控制的基本原理

1.3.2 神经网络在控制中的主要作用

1.3.3 神经网络控制系统的分类

第2章 MATLAB神经网络工具箱函数

2.1 感知机神经网络工具箱函数

2.2 线性神经网络工具箱函数

2.3 BP神经网络工具箱函数

2.4 径向基神经网络工具箱函数

2.5 自组织神经网络工具箱函数

2.6 学习向量量化（LVQ）神经网络工具箱函数

2.7 Elman神经网络工具箱函数

2.8 Hopfield神经网络工具箱函数

2.9 MATLAB神经网络工具箱的图形用户界面

第3章 基于Simulink的神经网络控制系统

3.1 基于Simulink的神经网络模块

3.1.1 模块的设置

3.1.2 模块的生成

3.2 基于Simulink的三种典型神经网络控制系统

3.2.1 神经网络模型预测控制

3.2.2 反馈线性化控制

3.2.3 模型参考控制

第二篇 模糊逻辑控制及其MATLAB实现

第4章 模糊逻辑控制理论

4.1 模糊逻辑理论的基本概念

4.1.1 模糊集合及其运算

4.1.2 模糊关系及其合成

4.1.3 模糊向量及其运算

4.1.4 模糊逻辑规则

4.1.5 模糊逻辑推理

4.2 模糊逻辑控制系统的基本结构

4.2.1 模糊控制系统的组成

4.2.2 模糊控制器的基本结构

4.2.3 模糊控制器的维数

4.2.4 模糊控制中的几个基本运算操作

4.3 模糊逻辑控制系统的基本原理

4.3.1 模糊化运算

4.3.2 数据库

4.3.3 规则库

4.3.4 模糊推理

4.3.5 清晰化计算

4.4 离散论域的模糊控制系统的设计

4.5 具有PID功能的模糊控制器

第5章 MATLAB模糊逻辑工具箱函数

5.1 MATLAB模糊逻辑工具箱简介

5.1.1 模糊逻辑工具箱的功能特点

5.1.2 模糊推理系统的基本类型

5.1.3 模糊逻辑系统的构成

5.2 利用模糊逻辑工具箱建立模糊推理系统

5.2.1 模糊推理系统的建立、修改与存储管理

5.2.2 模糊语言变量及其语言值

5.2.3 模糊语言变量的隶属度

5.2.4 模糊规则的建立与修改

5.2.5 模糊推理计算与去模糊化

5.3 MATLAB模糊逻辑工具箱的图形用户界面

5.3.1 模糊推理系统编辑器（Fuzzy）

5.3.2 隶属度函数编辑器（Mfedit）

5.3.3 模糊规则编辑器（Ruleedit）

5.3.4 模糊规则浏览器（Ruleview）

5.3.5 模糊推理输入输出曲面视图（Surfview）

5.4 基于Simulink的模糊逻辑的系统模块

第6章 模糊神经和模糊聚类及其MATLAB实现

6.1 基于标准模型的模糊神经网络

6.1.1 模糊系统的标准模型

6.1.2 系统结构

6.1.3 学习算法

6.2 基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络

6.2.1 模糊系统的Takagi-Sugeno模型

6.2.2 系统结构

6.2.3 学习算法

6.3 MATLAB模糊神经工具箱函数

6.3.1 模糊神经系统的建模函数

6.3.2 采用网格分割方式生成模糊推理系统函数

6.3.3 MATLAB模糊神经推理系统的图形用户界面

6.4 MATLAB模糊聚类函数

6.4.1 模糊C.均值聚类函数

6.4.2 减法聚类函数

6.4.3 基于减法聚类的模糊推理系统建模函数

第三篇 预测控制及其MATLAB实现

第7章 预测控制理论

7.1 动态矩阵控制理论

7.1.1 预测模型

7.1.2 滚动优化

7.1.3 误差校正

7.2 广义预测控制理论

7.2.1 预测模型

7.2.2 滚动优化

7.2.3 反馈校正

7.3 预测控制理论分析

7.3.1 广义预测控制的性能分析

7.3.2 广义预测控制与动态矩阵控制规律的等价性证明

7.3.3 广义预测控制与动态矩阵控制的比较

第8章 MATI.AB预测控制工具箱函数

8.1 系统模型辨识函数

8.1.1 数据向量或矩阵的归一化

8.1.2 基于线性回归方法的脉冲响应模型辨识

8.1.3 脉冲响应模型转换为阶跃响应模型

8.1.4 模型的校验

8.2 系统模型建立与转换函数

8.2.1 模型转换

8.2.2 模型建立

8.3 基于阶跃响应模型的控制器设计与仿真函数

8.3.1 输入/输出有约束的模型预测控制器设计与仿真

8.3.2 输入/输出无约束的模型预测控制器设计

8.3.3 计算由阶跃响应模型构成的闭环系统模型

8.4 基于状态空间模型的预测控制器设计函数

8.4.1 输入/输出有约束的状态空间模型预测控制器设计

8.4.2 输入腧出无约束的状态空间模型预测控制器设计

8.4.3 状态估计器设计

8.5 系统分析与绘图函数

8.5.1 计算和绘制系统的频率响应曲线

8.5.2 计算频率响应的奇异值

8.5.3 计算系统的极点和稳态增益矩阵

8.5.4 系统分析和绘图

8.6 通用功能函数

8.6.1 通用模型转换

8.6.2 方程求解

8.6.3 离散系统的分析

第9章 隐式广义预测自校正控制及其MATLAB实现

9.1 单输入单输出系统的隐式广义预测自校正控制算法

9.2 多输入多输出系统的隐式广义预测自校正控制算法

9.3 仿真研究

9.3.1 单输入单输出系统的仿真研究

9.3.2 多输入多输出系统的仿真研究

附录A 隐式广义预测自校正控制仿真程序清单

附录B MATLAB函数一览表

附录C MATLAB函数分类索引

参考文献2100433B