自動控制理論創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)案例教程

前言第1章　Matlab在自動控制理論中的應(yīng)用1【案例一】　Matlab的基本使用2實(shí)驗(yàn)一　矩陣的基本運(yùn)算8【案例二】　傳遞函數(shù)的建立方法及形式轉(zhuǎn)換8實(shí)驗(yàn)二　傳遞函數(shù)的建立及轉(zhuǎn)換方法16【案例三】　使用框圖化簡傳遞函數(shù)16實(shí)驗(yàn)三　框圖化簡23【案例四】　線性系統(tǒng)的時(shí)域分析23實(shí)驗(yàn)四　二階系統(tǒng)階躍響應(yīng)參數(shù)變化仿真32【案例五】　線性系統(tǒng)的頻域分析33實(shí)驗(yàn)五　頻率特性函數(shù)39【案例六】　狀態(tài)空間分析39實(shí)驗(yàn)六　狀態(tài)空間可控可觀性仿真研究43第2章　Simulink仿真在自動控制理論中的應(yīng)用44【實(shí)驗(yàn)預(yù)習(xí)】　44【案例一】　典型環(huán)節(jié)階躍響應(yīng)曲線50實(shí)驗(yàn)一　六種常用典型環(huán)節(jié)仿真54【案例二】　標(biāo)準(zhǔn)二階系統(tǒng)階躍響應(yīng)分析54實(shí)驗(yàn)二　二階系統(tǒng)階躍響應(yīng)仿真分析55【案例三】　串聯(lián)校正環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)56實(shí)驗(yàn)三　超前滯后校正系統(tǒng)仿真設(shè)計(jì)58【案例四】　使用試湊法設(shè)計(jì)PID控制器參數(shù)58實(shí)驗(yàn)四　使用試湊法設(shè)計(jì)PID控制器參數(shù)并仿真62【案例五】　使用工程整定法設(shè)置PID控制器參數(shù)63實(shí)驗(yàn)五　常用工程整定法PID參數(shù)仿真70【案例六】　使用Smith預(yù)估器設(shè)置PID控制器參數(shù)70實(shí)驗(yàn)六　大延遲系統(tǒng)控制仿真73【案例七】　復(fù)雜控制仿真73實(shí)驗(yàn)七　串級控制及前饋反饋控制仿真77【案例八】　使用Matlab創(chuàng)建程序M文件分析系統(tǒng)穩(wěn)定性78實(shí)驗(yàn)八　編程實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定性仿真分析84第3章　自動控制理論原理實(shí)驗(yàn)86【實(shí)驗(yàn)預(yù)習(xí)】　86【實(shí)驗(yàn)一】　典型環(huán)節(jié)的模擬研究87【實(shí)驗(yàn)二】　二階系統(tǒng)的穩(wěn)定性和瞬態(tài)響應(yīng)91【實(shí)驗(yàn)三】　三階系統(tǒng)的穩(wěn)定性和瞬態(tài)響應(yīng)94【實(shí)驗(yàn)四】　線性控制系統(tǒng)的頻域分析98【實(shí)驗(yàn)五】　線性系統(tǒng)頻域法串聯(lián)超前校正104【實(shí)驗(yàn)六】　線性系統(tǒng)頻域法串聯(lián)滯后校正110【實(shí)驗(yàn)七】　線性系統(tǒng)時(shí)域法比例微分校正116【實(shí)驗(yàn)八】　時(shí)域法局部比例反饋校正119【實(shí)驗(yàn)九】　時(shí)域法微分反饋校正123【實(shí)驗(yàn)十】　線性系統(tǒng)的狀態(tài)反饋及極點(diǎn)配置127【實(shí)驗(yàn)十一】　二階非線性系統(tǒng)的相平面分析133【實(shí)驗(yàn)十二】　三階非線性系統(tǒng)的相平面分析138【實(shí)驗(yàn)十三】　數(shù)字PID控制實(shí)驗(yàn) 148【實(shí)驗(yàn)十四】　PID參數(shù)自整定155【實(shí)驗(yàn)十五】　使用頻率法設(shè)計(jì)控制器165第4章　創(chuàng)新型實(shí)驗(yàn)173【案例一】　基于遠(yuǎn)程一階液位系統(tǒng)P與PI控制比較175實(shí)驗(yàn)一　遠(yuǎn)程單級液位PI控制研究181【案例二】　基于遠(yuǎn)程三容液位系統(tǒng)解耦控制與PI控制的比較181實(shí)驗(yàn)二　遠(yuǎn)程三級液位解耦與PI控制的比較182【案例三】　基于遠(yuǎn)程三容液位系統(tǒng)的模糊控制183實(shí)驗(yàn)三　遠(yuǎn)程三級液位系統(tǒng)模糊控制研究187【案例四】　基于遺傳算法優(yōu)化PID參數(shù)187實(shí)驗(yàn)四　使用遺傳算法優(yōu)化PID控制參數(shù)194【案例五】　基于模糊自適應(yīng)PID算法實(shí)驗(yàn)194實(shí)驗(yàn)五　使用模糊自適應(yīng)算法優(yōu)化PID控制參數(shù)201【案例六】　基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)驗(yàn)202實(shí)驗(yàn)六　使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化PID控制參數(shù)211參考文獻(xiàn)213