【第一章】基于Simulink的控制器开发教程——目录

👋前言

       基于Simulink的控制器开发是一种模型驱动的开发模式，核心是通过图形化建模搭建控制器算法，再结合仿真验证、最终实现控制器的快速开发与部署。这种开发模式覆盖了从算法设计到硬件实现的全流程，支持多种类型控制器的开发，广泛应用于汽车、航空航天、工业控制等领域。Simulink可开发多种经典及先进控制器，以下是最常用的几类：

控制器类型	核心原理	适用场景
PID 控制器（比例 - 积分 - 微分）	通过比例项（P）快速响应、积分项（I）消除静差、微分项（D）抑制超调，实现对线性系统的简单高效控制	工业电机调速、温度控制、液位控制、汽车巡航系统
状态反馈控制器	基于被控对象的状态空间模型，通过反馈所有状态变量（如位置、速度、加速度），设计增益矩阵，使系统满足动态性能要求	机器人关节控制、无人机姿态控制、航天器轨道控制
模型预测控制器（MPC）	基于被控对象模型，预测未来一段时间的输出，通过滚动优化计算当前控制量，可处理多变量、约束条件（如输入输出限幅）	汽车发动机控制、电池管理系统（BMS）、化工过程控制
模糊控制器	基于模糊数学理论，将专家经验转化为模糊规则（如 “温度高则减小加热功率”），无需精确数学模型	非线性系统控制（如洗衣机水位控制、电梯调度、家电控制）
自适应控制器	能实时识别被控对象的参数变化（如负载变化、环境干扰），自动调整控制策略，保证系统稳定性	飞行器控制（气动参数变化）、工业机器人（负载变化）、自动驾驶（路面摩擦系数变化）

👗目录

1.基于simulink的控制器概述

2.PID控制器的基本原理

3.PID控制器的simulink建模与仿真测试

4.状态反馈控制器的基本原理

5.状态反馈控制器的simulink建模与仿真测试

6.模型预测(MPC)控制器的基本原理

7.模型预测(MPC)控制器的simulink建模与仿真测试

8.模糊控制器的基本原理

9.模糊控制器的simulink建模与仿真测试

10.自适应控制器的基本原理

11.自适应控制器的simulink建模与仿真测试

12.神经网络控制器的基本原理

13.神经网络控制器的simulink建模与仿真测试1

14.神经网络控制器的simulink建模与仿真测试2

15.滑模控制器(SMC)的基本原理

16.滑模控制器(SMC)的simulink建模与仿真测试1

17.滑模控制器(SMC)的simulink建模与仿真测试2

18.鲁棒控制器(H∞/μ 综合)的基本原理

19.鲁棒控制器(H∞/μ 综合)的simulink建模与仿真测试1

20.鲁棒控制器(H∞/μ 综合)的simulink建模与仿真测试2

21.基于强化学习的控制器基本原理

22.强化学习控制器的simulink建模与仿真测试1

23.强化学习控制器的simulink建模与仿真测试2

24.强化学习控制器的simulink建模与仿真测试3

25.不同控制器的应用场合分析

26.本章节学习总结