Matlab的5个控制类工具箱介绍

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Matlab是一种基于数值计算的科技应用和工程研发的软件，全称是MatrixLaboratory（矩阵实验室）。

Matlab具有编程简单、直观，友善的用户界面，精美的可视化图形，丰富的数学分析命令，以及众多专业的工具箱等优点。

这里主要介绍Matlab在控制器设计、仿真和分析方面的功能，即Matlab的控制工具箱。常用的有5个：

• 系统辨识工具箱-system identification toolbox
• 控制系统工具箱-control system toolbox
• 鲁棒控制工具箱-robust control toolbox
• 模型预测工具箱-model predictive control toolbox
• 模糊逻辑工具箱-fuzzy logic toolbox
  

1、系统辨识工具箱

该工具箱提供了进行系统模型辨识的工具，主要功能包括：

• 参数化模型辨识；
• 非参数化模型辨识；
• 模型验证，即对辨识模型进行仿真，并将真实输出数据 与 模型预测数据进行比较，计算偏差；
• 参数估计，利用递推估计方法获得模型参数；
• 模型的建立和转换；
• 集成多种功能的图形用户界面，以图形交互的方式实现模型的选择和建立，输入输出数据的加载和预处理，以及模型估计。
  

2、控制系统工具箱

该工具箱主要处理传递函数形式的经典控制问题 和 状态空间形式的现代控制问题。主要功能包括：

• 系统建模。建立连续或离散系统的传递函数、状态空间表达式、零极点增益模型，并实现任意两者间的转换。通过串联、并联、反馈连接等框图连接，建立复杂系统的模型；
• 系统分析。在时域分析方面，对系统进行单位脉冲响应、单位阶跃响应和任意输入响应的仿真；在频域方面，对系统的Bode图、Nyquist图等进行计算和绘制。
• 系统设计。计算系统的各种特性，如零、极点，稳定裕度，根轨迹的增益选择等，对系统进行零、极点的配置，观测器的设计等。
  

3、鲁棒控制工具箱

该工具箱提供鲁棒分析和设计的工具：

• 模型的建立和转换工具；
• 鲁棒分析工具，进行特征根轨迹、奇异值分析等；
• 鲁棒模型降阶工具，实现均衡降阶、近似降阶、截断降阶等。
  

4、模型预测工具箱

该工具箱提供了一系列函数，用于模型预测控制的分析、设计和仿真。包括：

• 系统模型辨识；
• 模型建立和转换；
• 模型预测控制器的设计和仿真；
• 系统分析，计算模型预测控制系统的的频率响应、极点和奇异值等。
  

5、模糊逻辑工具箱

模糊控制的一些基本概念：模糊化、隶属度函数、逻辑推理、规则

模糊逻辑工具箱提供以下几方面的功能：

• 图形化设计，包括可视化定义语言变量及其隶属度函数，推理规则的建立和可视化，交互式观察模糊推理过程和输出结果等；
• 集成的仿真和代码生成，实现与simulink的无缝对接；
• 独立的模糊推理机，完成模糊逻辑系统的设计后，可将设计结果保存，实现模糊系统的独立运行。