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周俊杰 著

图书标签:

• Matlab
• Simulink
• 实例
• 详解
• 数学建模
• 仿真
• 控制系统
• 信号处理
• 工程计算
• 科学计算
• 高等教育

出版社： 中国水利水电出版社

ISBN：9787517019756

版次：1

商品编码：11489144

包装：平装

丛书名： 万水CAE技术丛书

开本：16开

出版时间：2014-06-01

页数：420

字数：645000

内容简介

　　

全书分三篇，共29章。第一篇基础篇，介绍Matlab仿真基础知识及部分工具箱，包括1～7章：第1章概述Matlab应用领域及编程基础；第2章介绍Matlab界面编程基础及Matlab二维图形和三维图形功能；第3章讲解Matlab图形句柄的相关函数，并给出相关实例；第4章介绍GUI工具箱及其应用实例；第5章系统介绍Simulink仿真的通用模块、建模方法及扩展模块；第6章介绍Stateflow工具箱及其应用实例；第7章介绍其他相关工具箱与软件，涉及Simulink 3D模块及其报告生成器工具箱，并给出实例。第二篇应用篇，是本书的重点，包括8～25章共18章，以典型的实际应用为背景，把经典建模方法及现代建模仿真方法与实际应用相结合，从分析建模到结果分析给出了详细步骤，并给出上机实习，包括电力系统、动力系统、石化系统、冶金系统、制冷系统、汽车系统、能源系统、交通系统、管理系统、安全系统、机械系统、环保系统、风电系统、化工系统、物流系统、金融系统和经济系统等领域的典型案例。第三篇提高篇，包括26～29章：第26章介绍一般函数编写和工具箱编写，并给出应用实例；第27章介绍常用函数及其相关实例；第28章介绍实时仿真环境及实例；第29章详细介绍了一般函数错误信息、调试错误信息及Simulink仿真错误信息。本书可作为在校高年级本科生和研究生的学习用书，也可以作为广大科研人员、教授学者、工程技术人员的参考用书。

目录

前言

第1章 概述

1．1 Matlab语言应用领域

1．2 Matlab基础

1．2．1 Matlab数据类型

1．2．2 Matlab矩阵及其运算

1．3 Matlab编程风格及其高级应用

l．3．1 Matlab编程特点

1．3．2 关于Matlab的接口技术

1．3．3 关于Matlab与C／C++混合编程

第2章 Matlab界面编程

2．1 二维图形

2．1．1 基本二维图形绘制语句

2．1．2 特殊图形绘制函数及其用法举例

2．1．3 二维图形注释命令

2．2 三维图形

2．2．1 三维曲线绘制方法

2．2．2 三维数据的其他命令

第3章 图形句柄及其应用

3．1 Matlab句柄图形

3．2 图形对象的创建

3．3 图形对象的属性

3．4 默认属性

3．5 其他功能介绍

第4章 GUI编程

4．1 GUI工具箱

4．1．1 工具栏

4．1．2 交互组件面板

4．1．3 常用的控件

4．1．4 设计菜单

4．1．5 回调函数的使用

4．2 GUI工具箱应用实例

第5章 Simulink仿真基础

5．1 仿真概述

5．1．1 Simulink的运行

5．1．2 模块操作

5．1．3 模块的连接

5．1．4 参数的设置

5．2 Simulink模块库

5．2．1 常用模块(CommonlyUsed Blocks)

5．2．2 连续模块(Continuous)

5．2．3 非连续模块(Discontinuous)

5．2．4 离散模块(Discrete)

5．2．5 逻辑运算和位运算模块(Logic and Bit Operations)

5．2．6 查表模块(Lookup Tables)

5．2．7 数学运算模块(Math Operations)

5．2．8 模型验证模块(Model Verification)

5．2．9 模型扩充实用模块(Model-Wide Utilities)

5．2．10 端口和子系统模块(Pons&Subsystems;)

5．2．1l 信号属性模块(Signals Attributes)

5．2．12 信号通道模块(Signals Routing)

5．2．13 接收器模块(Sinks)

5．2．14 输入源模块(Sources)

5．2．15 用户自定义模块 (User-Defined Function)

5．2．16 附加的数学和离散模块 (Additional Math&Discrete;)

5．3 基本建模方法

5．3．1 机理分析建模方法

5．3．2 系统辨识建模方法

5．3．3 概率统计建模方法

5．3．4 层次分析建模方法

5．3．5 模糊数学建模方法

5．3．6 灰色系统建模方法

……

第6章 statenow

第7章 其他辅助工具

第8章 控制系统的建模与仿真

第9章 电力系统的建模与仿真

第10章 动力系统的建模与仿真

第11章 石化系统的建模与仿真

第12章 冶金系统的建模与仿真

第13章 制冷系统的建模与仿真

第14章 汽车系统的建模与仿真

第15章 能源系统的建模与仿真

第16章 交通系统的建模与仿真

第17章 机械系统的建模与仿真

第18章 环境评价系统的建模与仿真

第19章 风力机的性能仿真分析

第20章 化工系统的建模与仿真

第2l章 物流系统的建模与仿真

第22章 安全系统的建模与仿真

第23章 管理系统的建模与仿真

第24章 金融系统的建模与仿真

第25章 经济系统的建模与仿真

第26章 函数编写与应用

第27章 模块封装

第28章 Real―Time Workshop

第29章 Matlab／Simulink常见错误

前言/序言

《工程计算与建模：深入解析与实践应用》 本书旨在为读者提供一套全面且实用的工程计算与建模方法论，帮助工程师、研究人员和学生掌握如何利用先进的计算工具与技术，高效地解决复杂的工程问题，并推动创新。本书不包含特定软件（如MATLAB/Simulink）的详细操作教程，而是聚焦于方法、原理与通用性的技术，使读者无论在何种计算环境中，都能灵活运用所学知识。 第一部分：工程计算基础与建模思维 第一章：工程问题的分解与抽象 在任何复杂的工程项目启动之初，首要任务是将宏大而复杂的问题分解为一系列可管理、可分析的子问题。本章将深入探讨如何识别问题的核心要素，提炼出关键的物理、化学、生物或经济原理，并进行数学抽象。我们将学习如何从现实世界的现象中剥离出重要的变量与参数，忽略不必要的细节，从而建立一个简化的、可计算的模型。这包括： 问题识别与界定： 如何清晰地定义问题的范围、输入、输出以及约束条件。 原理提取与假设建立： 识别支配问题行为的基本定律，并根据实际情况进行合理的简化假设，理解假设对模型精度的影响。 数学表述： 将物理概念转化为数学语言，例如使用微分方程、代数方程、概率分布等来描述系统行为。 模型验证与迭代： 在建模初期就考虑模型的可验证性，并认识到建模是一个不断迭代和优化的过程。 第二章：数值分析基础与误差控制 工程计算离不开数值方法，而理解数值方法的内在原理及潜在误差是确保计算结果可靠性的关键。本章将系统介绍工程计算中最常用的一些数值分析技术，并强调误差的来源与控制： 函数插值与逼近： 介绍多项式插值（如拉格朗日插值、牛顿插值）和样条插值，讨论其优缺点及适用范围。学习如何用更简单的函数逼近复杂的函数，为数值积分和微分打下基础。 方程求解： 深入分析非线性方程的求解方法，如二分法、牛顿-拉夫逊法、割线法等，探讨收敛性、精度与计算效率。 数值积分： 介绍梯形法则、辛普森法则以及更高级的龙贝格积分法，分析其精度等级和适用场景。 数值微分： 讨论有限差分法（向前差分、向后差分、中心差分）及其在计算导数中的应用，分析截断误差。 线性方程组求解： 介绍直接法（如高斯消元法、LU分解）和迭代法（如雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法），讨论病态方程组的处理。 误差分析： 详细阐述截断误差、舍入误差、传播误差的概念，学习如何评估和控制计算过程中的误差，保证计算结果的有效性。 第三章：系统建模的通用框架与方法 本章将跳出具体的建模对象，探讨建立工程模型时的通用思维模式和框架。我们将学习如何构建不同类型的模型，并理解它们之间的联系与区别： 物理建模： 基于基本物理定律（如牛顿定律、能量守恒、质量守恒）构建模型，适用于力学、热学、流体力学等领域。 状态空间模型： 介绍如何利用状态变量来描述系统的动态行为，这是一种强大的建模工具，尤其适用于控制系统和信号处理。 方块图表示法： 学习如何用直观的方块图来表示系统的组成部分及其相互之间的信号流，这有助于理解系统的整体结构和功能。 信号流图： 另一种表示系统关系的图示方法，与方块图互补，可以用于分析系统的传递函数。 面向对象建模的思想： 探讨如何将现实世界的组件抽象为具有属性和行为的对象，以模块化的方式构建复杂系统，提高模型的可维护性和重用性。 离散时间建模： 介绍如何将连续时间系统转换为离散时间系统，这是进行数字仿真和控制的关键步骤。 第二部分：核心建模技术与应用领域 第四章：动态系统建模与仿真 动态系统是工程领域中最普遍的存在，理解其随时间演变的特性并进行仿真预测至关重要。本章将聚焦于动态系统的建模与仿真技术： 微分方程的建立与求解： 详细讲解如何根据物理原理列写描述动态系统的微分方程组，并介绍求解常微分方程（ODE）的数值方法，如欧拉法、改进欧拉法、龙格-库塔法等。 偏微分方程（PDE）的建模与离散化： 介绍有限差分法、有限元法等常用的PDE离散化技术，用于解决热传导、流体流动、结构变形等问题。 仿真流程设计： 学习如何设计一个完整的仿真流程，包括模型建立、参数设置、求解器选择、时间步长控制、结果输出与可视化。 灵敏度分析与参数估计： 探讨如何通过改变模型参数来观察系统输出的变化，从而进行灵敏度分析，以及如何利用实验数据来估计模型参数。 不确定性建模与传播： 引入随机变量、概率分布等概念，对模型中的不确定性进行量化，并分析其对系统行为的影响。 第五章：系统辨识与参数估计 在许多情况下，我们无法直接从物理定律导出完整的系统模型，或者模型中的某些参数未知。这时，系统辨识技术就派上了用场。本章将介绍如何利用实验数据来构建或改进系统模型： 模型结构选择： 讨论如何根据对系统的先验知识和实验数据的特点，选择合适的模型结构（如ARX模型、ARMAX模型、输出误差模型等）。 参数估计算法： 介绍最小二乘法（LS）、递归最小二乘法（RLS）、最大似然估计（MLE）等常用的参数估计算法。 数据预处理与采集： 强调高质量实验数据的采集和预处理（如去噪、去趋势）对系统辨识成功的重要性。 模型检验与验证： 介绍如何使用独立的数据集来评估已辨识模型的性能，包括模型预测能力、拟合优度等。 多输入多输出（MIMO）系统辨识： 扩展到更复杂的系统，介绍处理多个输入和多个输出的情况。 第六章：控制系统设计与分析 控制系统是现代工程不可或缺的一部分，其核心在于设计一个控制器，使系统能够按照预期的行为运行。本章将深入探讨控制系统的设计与分析方法： 反馈控制原理： 阐述反馈控制的基本概念，包括闭环系统、控制器、被控对象、传感器等，以及反馈控制的优势（如鲁棒性、精度）。 经典控制理论： 介绍PID（比例-积分-微分）控制器的工作原理、整定方法及其在工程中的广泛应用。 频率域分析： 学习使用根轨迹、伯德图、奈奎斯特图等工具来分析系统的稳定性和动态响应，并据此设计控制器。 状态空间控制： 探讨基于状态空间模型的控制器设计方法，如极点配置、线性二次型调节器（LQR）等，理解其在多输入多输出系统设计中的优势。 模型预测控制（MPC）的原理： 介绍MPC作为一种先进的控制策略，如何利用系统模型预测未来行为并优化控制指令，特别适用于存在约束条件的复杂系统。 鲁棒控制与自适应控制的初步概念： 简要介绍当系统模型不确定或参数发生变化时，如何设计鲁棒控制器或自适应控制器来维持系统性能。 第三部分：高级建模技术与前沿应用 第七章：多领域耦合（MBD）建模 现代工程系统往往涉及多个物理领域的相互作用，例如机电一体化系统、热-流耦合系统等。本章将介绍如何构建多领域耦合模型： 耦合建模的挑战与策略： 分析多领域耦合模型在建模、求解和仿真中面临的挑战，并提出相应的处理策略。 基于物理接口的建模： 学习如何定义不同物理领域之间的接口，如力、力矩、热量、电荷等的传递，以实现各子模型的连接。 常用耦合建模范式： 介绍不同的耦合建模方式，如集成式建模、分布式建模等。 求解策略： 讨论如何选择合适的求解器来处理耦合方程组，以及如何处理不同领域时间尺度的差异。 应用案例分析： 通过具体案例（如机器人动力学、发动机热管理）展示MBD建模的应用。 第八章：数据驱动建模与人工智能在工程中的应用 随着大数据时代的到来，数据驱动的建模方法和人工智能技术正逐渐渗透到工程计算的各个领域。本章将探索这些新兴的建模范式： 机器学习基础： 简要介绍监督学习、无监督学习、强化学习的基本概念，以及常用的算法（如线性回归、支持向量机、决策树、神经网络）。 利用数据构建模型： 学习如何使用机器学习方法直接从实验数据或仿真数据中学习系统模型，而无需显式地依赖物理定律。 仿真模型与数据驱动模型的结合： 探讨如何将基于物理原理的模型与数据驱动模型相结合，形成混合模型，以兼顾理论的解释性和数据的拟合能力。 神经网络在系统建模中的应用： 详细介绍如何利用神经网络来近似复杂的非线性函数，构建动态系统模型，甚至直接进行系统控制。 深度学习在复杂系统分析中的潜力： 简要展望深度学习在图像识别、自然语言处理等在工程分析中的应用前景，例如通过分析大量的工程图纸或技术文档来辅助设计。 第九章：工程计算与建模的实践方法论 本书的最后一章将回归工程实践，总结和升华前面所学的知识，提供一套系统性的工程计算与建模方法论： 项目生命周期中的建模： 讨论如何在工程项目的不同阶段（概念设计、详细设计、测试验证、产品迭代）有效地应用建模与仿真技术。 模型的可移植性与互操作性： 强调构建可移植、可互操作的模型的重要性，以及如何应对不同工具和平台之间的兼容性问题。 仿真结果的解释与报告： 学习如何清晰、准确地解释仿真结果，并撰写专业的仿真报告，向决策者和团队成员有效传达信息。 模型验证与确认（V&V）： 深入探讨模型验证（模型是否正确地实现其设计）和模型确认（模型是否准确地代表了现实世界系统）的重要性与方法。 工程计算与建模的未来趋势： 展望虚拟仿真、数字孪生、人工智能辅助设计等前沿技术的发展方向，以及它们对未来工程实践的影响。 本书的目标读者群广泛，包括但不限于： 在校学生： 学习工程专业核心课程，为未来的学术研究和职业生涯打下坚实基础。 青年工程师： 快速掌握解决实际工程问题的计算工具和方法。 经验丰富的工程师： 拓展技术视野，学习先进的建模与仿真技术，提升解决复杂问题的能力。 科研人员： 探索新的建模范式，利用先进计算工具加速科学发现。 通过本书的学习，读者将能够： 清晰地理解并构建工程问题的数学模型。 熟练掌握多种通用的数值分析技术，并能有效控制计算误差。 理解并应用各种系统建模方法，从动态系统到多领域耦合系统。 掌握系统辨识的原理和方法，能够从实验数据中提取系统信息。 具备基本的控制系统设计和分析能力。 了解数据驱动建模和人工智能在工程计算中的应用前景。 形成一套系统性的工程计算与建模实践方法论。 本书提供的是一种思维方式和解决问题的通用工具集，而非特定软件的“秘籍”。我们相信，掌握了这些核心的计算与建模思想，读者将能更加自信地驾驭任何先进的工程计算工具，应对瞬息万变的工程挑战。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我最初对《Matlab/Simulink实例详解》的期待并不高，我只是想找一本能够帮助我快速入门Simulink的书籍。然而，这本书的内容深度和广度却远远超出了我的预期。它不仅仅是停留在“如何操作”层面，而是深入探讨了“为何如此操作”的原理。例如，在介绍信号处理算法在Simulink中的实现时，书中不仅展示了如何搭建滤波器模型，还详细解释了不同滤波器类型的工作原理和适用场景。这种理论与实践相结合的讲解方式，让我在学习过程中能够融会贯通。我最喜欢的部分是书中关于嵌入式系统开发的案例，它详细介绍了如何将Simulink模型生成C代码，并部署到目标硬件上进行实时仿真。这对我目前从事的嵌入式开发工作非常有启发。这本书帮助我建立了一个完整的工程思维框架，从模型的构建到算法的设计，再到代码的生成和部署，都有清晰的指引。读完这本书，我感觉自己不仅仅掌握了一个工具，更重要的是提升了解决复杂工程问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在工业界工作的工程师，《Matlab/Simulink实例详解》这本书的实用性让我感到惊喜。在实际工作中，我们经常需要对各种复杂的工业控制系统进行仿真和优化，而Simulink是我们常用的工具之一。这本书中的许多案例都非常贴近实际工程应用，例如在电力系统分析、汽车电子控制以及机械系统仿真等方面，都提供了非常具有指导意义的实例。我特别对书中关于故障诊断和容错控制的章节印象深刻，它展示了如何利用Simulink来模拟系统故障，并设计相应的容错策略。这对于提高工业系统的稳定性和可靠性至关重要。书中提供的代码和模型，可以直接移植到实际工作中进行二次开发，大大缩短了开发周期。而且，作者在讲解过程中，还穿插了一些关于模型部署和代码生成的实用技巧，这对于将仿真模型转化为实际控制程序非常有帮助。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本解决实际工程问题的指南，它帮助我将Simulink的应用水平提升到了一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种已经有一定Matlab基础，但想要在Simulink领域有所突破的学习者而言，《Matlab/Simulink实例详解》这本书无疑是一本性价比极高的参考书。它并没有从零开始讲解Matlab的语法，而是直接切入Simulink的核心应用。书中丰富的实例覆盖了信号处理、通信系统、嵌入式系统开发等多个重要领域，让我看到了Simulink的多样化应用场景。我最喜欢的部分是书中关于通信系统建模的章节，它详细介绍了如何使用Simulink来设计和仿真各种调制解调方案，如QPSK、OFDM等。通过书中提供的代码和模型，我能够亲手搭建并运行这些通信链路，观察误码率、频谱效率等关键性能指标，这对我理解现代通信原理非常有帮助。而且，这本书对于Simulink的各种高级功能，例如Stateflow、Simscape等也有触及，并且通过实例说明了它们的应用。这让我明白，Simulink不仅仅是一个简单的模块连接工具，它是一个功能强大的工程设计平台。我感觉这本书帮助我打开了Simulink的“新世界”，让我意识到它在更广泛的工程设计领域有着巨大的潜力。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本《Matlab/Simulink实例详解》简直是为我这种苦苦挣扎于仿真和建模的初学者量身定做的！我一直对Simulink那块可视化的建模界面感到好奇，但又不知道从何下手，市面上那些纯理论的书籍读起来枯燥乏味，看完还是云里雾里。这本书不一样，它真的就像书名说的那样，一点一点地带你走进Matlab和Simulink的世界。从最基础的Matlab命令开始，到搭建简单的Simulink模型，每一步都配有非常清晰的图文讲解，简直比老师讲课还耐心。我印象最深的是关于PID控制器设计的章节，之前一直对PID的参数整定摸不着头脑，这本书用了一个非常具体的例子，详细展示了如何通过仿真来调整参数，并且解释了为什么这样做。看完之后，我感觉自己终于掌握了PID控制的核心思想，而不是死记硬背公式。而且，它还介绍了很多常用的Simulink模块，比如各种滤波器、积分器、微分器等等，让我知道原来仿真模型可以这么灵活地搭建。这本书的优点在于，它不只是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”，让你知其然更知其所以然。即使是那些我之前完全没有接触过的概念，也能在书中找到详实的解释和实践方法，感觉自己的工程实践能力一下子提升了好几个档次。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我在寻找一本能够帮助我深入理解Simulink在控制系统设计中应用的图书时，翻阅了不少书籍，很多都流于表面，或者过于理论化，离实际工程应用有很大的距离。然而，《Matlab/Simulink实例详解》这本书却给我带来了耳目一新的体验。它并没有止步于基础知识的介绍，而是通过一系列精心设计的实例，将Simulink强大的建模仿真能力展现得淋漓尽致。我尤其欣赏书中对于复杂系统建模的剖析，例如书中对电机控制、机器人动力学等方面的仿真案例，其步骤详尽，逻辑清晰，让我得以窥见如何将复杂的物理模型转化为Simulink框图。更难能可贵的是，作者在讲解过程中，不仅展示了如何构建模型，还深入探讨了模型验证、性能分析以及代码生成等关键环节。我曾尝试过书中关于状态空间模型设计的例子，通过Simulink的工具箱，我能够直观地看到不同控制器参数对系统响应的影响，这比仅仅通过数学推导来理解要深刻得多。这本书为我提供了一个宝贵的视角，让我能够将理论知识与实际工程问题紧密结合，极大地增强了我运用Simulink解决实际控制工程挑战的信心。

评分☆☆☆☆☆

看过很多MATLAB书籍，这本是非常不好的，作者编写简单，截图少，不怎么样，没什么用途。

评分☆☆☆☆☆

案例很详细，适合初学者

评分☆☆☆☆☆

还行吧，凑合着能学到点东东

评分☆☆☆☆☆

还行吧，凑合着能学到点东东

评分☆☆☆☆☆

还没有开始看。但是感觉不错。

评分☆☆☆☆☆

内容很好，实例很多

评分☆☆☆☆☆

不错，是正版的，物流快

评分☆☆☆☆☆

刚到，还没看，不过觉得纸质还行

评分☆☆☆☆☆

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