控制系统应用是MATLAB和Simulink的重点应用领域，它包括了被控对象建模、控制器设计、自动代码生成部署和系统验证全流程。具体如下：
- 使用基本模型、系统辨识或自动参数估计对线性和非线性被控对象动态特性进行建模。
- 配平、线性化和计算非线性 Simulink 模型的频率响应。
- 使用根轨迹、波特图、LQR、LQG 和其他设计方法，基于被控对象模型设计控制器。
- 使用时域和频域中的超调、上升时间、相位裕度、增益裕度及其他性能和稳定性特性，以交互方式分析控制系统性能。
- 自动调节 PID、增益调度和任意 SISO 和 MIMO 控制系统。
- 设计和实现稳健的模型预测控制器或使用无模型控制方法，如模型引用自适应控制、极值搜索控制、强化学习和模糊逻辑。
- 将控制算法部署到嵌入式系统，用于实时控制、调节或参数估计。
- 设计和测试状态监控与预测性维护算法。
首先，我们先来做一个简单的控制系统建模，用官方示例：Control System Modeling with Model Objects
在MATLAB中，我们可以在命令行中打开示例：
代码语言：javascript复制openExample('control/ControlSystemModelingWithModelObjectsExample')模型对象可以表示控制系统中的各个组件，例如执行器、传感器或控制器。可以连接模型对象以构建表示多个元素的组合框图模型。
例如，以下控制系统包含预处理 F、传递函数 G 和控制器 C，它们以单回路配置排列。该模型还包括反馈的表示形式 S。
在这里插入图片描述可以将每个组件表示为一个模型对象，例如，将传递函数 G 表示为零极点增益模型，双极点在 = -1;C 作为 PID 控制器，F 和 S 作为传递函数：
代码语言：javascript复制G = zpk([],[-1,-1],1);
C = pid(2,1.3,0.3,0.5);
S = tf(5,[1 4]);
F = tf(1,[1 1]);创建完模型对象后，可以将这些元素组合在一起构建系统模型，以表示控制系统或其他系统。
开环响应：open_loop = S*G*C;
闭环响应：T = feedback(G*C,S);
将预处理 F也添加进来，构成整个闭环控制系统：
代码语言：javascript复制Try = T*F;构建完成后，可以使用“控制系统工具箱”的相关函数对系统模型进行处理。例如，绘制整个系统的阶跃响应：
代码语言：javascript复制stepplot(Try)运行结果如下：
在这里插入图片描述有了这些知识，就可以去创建自己要用的控制系统了。
以上。
