control system toolbox™ 为系统化地分析、设计和调节线性控制系统提供算法和应用程序。您可以将系统指定为传递函数、状态空间、零极点增益或频率响应模型。通过应用程序和函数（如阶跃响应图和波特图），您可以分析和可视化时域和频域中的系统行为。
您可以使用交互式方法（如波特回路整形和根轨迹方法）来调节补偿器参数。该工具箱可以自动调节 siso 和 mimo 补偿器，包括 pid 控制器。补偿器可以包括多个跨越若干反馈回路的可调节模块。您可以调节增益调度控制器并指定多个调节目标，如参考跟踪、干扰抑制和稳定裕度。您可以通过校验上升时间、超调量、稳定时间、增益和相位裕度及其他要求来验证您的设计。
开始:
线性模型
使用传递函数、状态空间和其他表示形式创建控制系统的线性模型。模型离散化。通过降阶来简化模型。
传递函数和状态空间模型
使用传递函数或状态空间表示形式创建线性时不变系统模型。处理 pid 控制器和频率响应数据。对 siso 或 mimo 以及连续或离散的系统建模。通过基本模型的串联、并联或反馈连接，构建复杂的框图。
模型离散化
使用命令行函数或交互式实时编辑器任务对动态系统模型重新采样，并在连续时间域和离散时间域之间转换模型。使用零阶保持器、tustin、零点-极点匹配和其他速率转换方法。
模型降阶
使用 model reducer 应用程序、实时编辑器任务或命令行函数，以交互方式减少工厂模型或控制器模型阶数，同时保留对您的应用程序很重要的动态。使用平衡截断、极点-零点简化或模式选择技术。
线性分析
直观显示时域和频域中的系统行为。计算系统特性，如上升时间、超调量和稳定时间。分析系统稳定性。
稳定性分析
计算幅值裕度、相位裕度和穿越频率。以图形和数值方式检查动态系统的极点和零点位置。计算线性模型极点的阻尼比、自然频率和时间常量。
pid 控制
使用自动和交互式调节工具调节 pid 控制器增益。
pid 调节
使用 pid tuner 应用程序、实时编辑器任务或命令行函数自动调节 pid 控制器增益，以平衡性能和鲁棒性。指定调节参数，如所需的响应时间和相位裕度。调节连续或离散 pid 控制器。
对象动态的交互式估计
借助 system identification toolbox™，使用直接在 pid tuner 应用程序中的测量输入输出数据创建对象模型。或者使用实时编辑器来识别工厂动态并调整 pid 控制器。
2-dof pid 控制
调节二自由度 (2-dof) pid 控制器。使用 2-dof pid 控制器替代一自由度 (1-dof) pid 控制器，以实现更好的干扰抑制，而不会显著增加设定值跟踪中的超调量。
补偿器设计
交互式设计和分析控制系统。
使用根轨迹图和波特图进行交互式设计
使用 control system designer 应用程序，交互式设计和分析 siso 控制系统。使用根轨迹图、波特图和尼柯尔斯图，以图形化方式调节通用控制组件，如 pid、超前/滞后网络和陷波滤波器。
闭环响应监控
使用可随控制器的调节而动态更新的阶跃响应、奈奎斯特图和其他绘图，实现闭环和开环响应可视化。指定并评估时域和频域设计要求，如上升时间、最大超调量、幅值裕度和相位裕度。
自动调节
自动调节控制系统，以满足高层次设计需求。
siso 和 mimo 回路
使用 control system tuner 应用程序或命令行函数，对包含简单可调元素（如增益、pid 控制器或低阶滤波器）的 siso 或 mimo 控制系统架构进行建模和调节。联调多回路控制系统中的多个回路。
时域和频域目标
指定调节要求并将其可视化，如跟踪性能、干扰抑制、噪音放大、闭环极点位置和稳定裕度。自动调节控制器参数，以满足必备要求（设计限制）并尽量符合其余要求（目标）。
增益调度
设计并调节非线性或时变对象的增益调度控制器。
simulink 中的增益调度控制器
在 simulink® 中使用 varying pid controller、varying transfer function、varying notch filter 和 varying lowpass filter 等模块对增益调度控制系统建模。
增益曲面调节
自动调节增益曲面系数，以满足整个系统工作包线的性能要求，在各工作点之间实现平滑的过渡。指定不同工况下的要求。在完整的设计工作范围内验证调节结果。
状态估计和 lqg 设计
使用状态空间控制设计方法，如 lqg/lqr 和极点配置算法。设计观测器，包括线性和非线性卡尔曼滤波器。
lqr/lqg 和极点配置
设计连续和离散线性二次型调节器 (lqr) 和线性二次型高斯 (lqg) 控制器。计算反馈增益矩阵，以在所需位置放置闭环极点。
卡尔曼滤波器
设计和仿真线性稳态和时变卡尔曼滤波器。使用 matlab coder™ 和 simulink coder™ 为这些滤波器生成 c/c 代码。
非线性状态估计器
在 matlab® 和 simulink 中使用扩展卡尔曼滤波器、无味卡尔曼滤波器或粒子滤波器估计非线性系统的状态。使用 matlab coder 和 simulink coder 为这些滤波器生成 c/c 代码。
simulink 中的控制设计
分析和调节在 simulink 中建模的控制系统。
线性分析
使用 simulink control design™ 中的线性分析工具将 simulink 模型线性化。借助阶跃响应、脉冲响应、波特图、尼柯尔斯图、奈奎斯特图、奇异值分布和零极点分布图，计算线性化模型的时域响应和频域响应。
补偿器设计
使用 simulink control design 以图形化方式调节在 simulink 中建模的 siso 反馈回路。借助交互式波特图、根轨迹图和尼柯尔斯图等图形编辑器设计控制器，添加、修改和删除控制器极点、零点和增益。
补偿器调节
自动调节在 simulink 中建模的 pid 控制器的增益。借助 simulink control design 中的 control system tuner 应用程序或命令行工具，自动调节在 simulink 中任何数量反馈回路中分布的控制元件的增益和动态。
