控制系统计算机辅助设计概述

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计算机辅助设计名词解释

计算机辅助设计名词解释
计算机辅助设计（Computer Aided Design，简称CAD）是一种利用计算机技术辅助进行产品、工程等的设计和制造的新兴技术。

以下是一些与CAD相关的名词解释：
1. 三维建模（3D Modeling）：使用CAD软件进行物体的三维几何建模，包括曲面建模和实体建模两种方式。

2. CAD/CAM集成系统：将CAD软件和CAM软件相结合，实现从设计到加工制造的全过程自动化。

3. 数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）: 用于存储和管理CAD数据的软件系统，可以对图形、文本、属性等数据进行有效的存储和管理。

4. 参数化设计（Parametric Design）：利用CAD软件的参数化功能，通过设定物体各部分的尺寸、形状、位置等参数来完成设计。

5. 自由曲面（Freeform Surface）：指没有明确规律的曲线或曲面，在CAD软件中可以通过绘制控制点等方式进行设计。

6. 数字化模型（Digital Model）：CAD软件中用于表示物体的三维数字模型，包括线框模型、表面模型和实体模型等。

7. 图形用户界面（Graphical User Interface，简称GUI）：CAD 软件中的操作界面，提供了可视化的操作界面和图形化的操作方式，使得用户可以方便地进行设计和编辑。

8. 特征建模（Feature Modeling）：通过CAD软件中的特征命令对物体进行分解和建模，以实现更加精细的设计和制造。

总之，以上这些名词是计算机辅助设计中常用的术语，了解这些术语有助于深入理解和掌握CAD技术。

计算机辅助设计及制造技术

• （2）常用的数据排序算法和查找算法
•
1）数据的排序算法。
•
2）常用的查找算法。
•
3）数据的插值。
•
4）曲线拟合。
一、概述
计算机辅助设计（CAD）利用计算机软硬件技术辅助设计人员对产品、工程进行分析计算、几何建模、模拟仿真、优化设计、绘制工程图样等的管理、生成技术文件等的方法技术。
1．计算机图形显示输出设备
计算机图形的显示与相应的显示设备有密切的关系，显示器分辨率的高低对图形的生成质量和真实感有直接的关系。
常见的显示设备如：阴极射线管显示器、液晶显示器、等离子显示器等等。
输出设备通常包括：打印机、绘图仪、头盔显示器等。
2．图形元素生成的基本原理
计算机图形学的实质就是通过计算机将数据转换为图形，并在显示器上进行实时显示。
Oracle数据库是一种大型数据库系统，一般应用于商业，政府部门，它的功能强大，能够处理大批量的数据，在网络方面也用的非常多。
第3章
计算机图形处理及建模技术
• 基本内容 • 1．计算机图形显示输出设备 • 2．图形元素生成的基本原理 • （1）图形元素生成的基本算法。 • （2）图形的几何变换。 • （3）图形真实感处理简介。 • 3．几何建模方法 • （1）线框建模。 • （2）表面建模。 • （3）实体建模。 • （4）边界表示法。 • （5）实体结构几何法（CSG法）。 • （6）特征建模。
(3) 网状结构
网状结构是多对多得结构关系，比树结构更为复杂的一种非线性结构，它的每个节点可能有多个前趋，也可能有多个后继，节点的联系是任意的，它的每条边具有相应的含义及权值。
3.数据库系统及应用
(1) 数据库系统的基本概念及分类

航空航天工程师的计算机辅助设计与分析

航空航天工程师的计算机辅助设计与分析航空航天工程涉及到复杂的设计和分析任务，需要高效且准确的工具来辅助工程师完成工作。

在现代科技的支持下，计算机辅助设计与分析已经成为航空航天工程师不可或缺的重要工具。

本文将介绍航空航天工程师常用的计算机辅助设计与分析技术及其应用。

一、计算机辅助设计概述计算机辅助设计（Computer-Aided Design，简称CAD）是通过计算机系统和软件工具来帮助设计师完成产品的绘图、三维建模、仿真等操作的技术。

航空航天工程师通过CAD技术可以对飞行器的结构、航电系统、传感器等进行设计和优化，提高工作效率和产品质量。

二、计算机辅助仿真与分析1. 结构分析航空航天工程师需要对飞行器的结构进行强度和稳定性分析。

计算机辅助结构分析（Computer-Aided Structural Analysis，简称CASA）通过有限元分析等方法，模拟飞行器在各种工况下的受力情况，帮助工程师确定结构的合理设计和改进方案。

2. 气动特性分析飞行器的气动特性对其性能至关重要。

计算机辅助气动特性分析（Computer-Aided Aerodynamic Analysis，简称CAAA）通过数值模拟和流场分析等方法，研究飞行器在不同速度、气动载荷下的气动特性，如升力、阻力和操纵性能等，帮助工程师进行飞行器的气动设计。

3. 控制系统仿真计算机辅助控制系统仿真（Computer-Aided Control System Simulation，简称CACSS）是对飞行器控制系统进行模拟和测试的技术。

航空航天工程师通过CACSS可以验证飞行器的控制算法、仿真飞行过程中的故障情况，并对控制系统进行改进。

三、计算机辅助设计与分析的应用案例1.新型飞行器设计计算机辅助设计与分析技术广泛应用于新型飞行器的设计过程。

工程师可以通过CAD软件进行模型的绘制和修改，利用CASA技术进行结构强度分析，并利用CAAA技术进行气动特性分析。

控制系统计算机辅助设计-MATLAB语言与应用

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国际上出版了关于 MATLAB及 CACSD 的专著和教材，但它们大都是MATLAB的
入门教材，并没有真正深入、系统地探讨 CACSD 技术及 MATLAB实现，将MATLAB
的强大功能与控制领域成果有机结合是本书力图解决的主要问题。
2020/4/12
控制系统计算机辅助设计－MATLAB语言与应用
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控制系统计算机辅助设计－MATLAB语言与应用
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除了经典的多变量频域方法之外，还出现了一些基于最优化技术的控制方法，其中比较著名的是英国学者 John Edmunds 提出的多变量参数最优化控制方法和英国学者 Zakian 提出的不等式控制方法等。
与此同时，美国学者似乎更习惯于状态空间的表示与设计方法。此方法往往又称为时域方法 (timedomain)，首先在线性二次型指标下引入了最优控制的概念，并在用户的干预下(如人工选择加权矩阵)得出某种最优控制的效果，这样的控制又往往需要引入状态反馈或状态观测器新的控制概念。
辨识工具箱、鲁棒控制工具箱、多变量频域设计工具箱、µ分析与综合工具箱、神经网络工具箱、最优化工具箱、信号处理工具箱、以及仿真环境
Simulink。
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控制系统计算机辅助设计－MATLAB语言与应用
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1.5 控制系统计算机辅助设计领域的新方法
早期的 CACSD 研究侧重于对控制系统的计算机辅助分析上，开始时人们利用计算机的强大功能把系统的频率响应曲线绘制出来，并根据频率响应的曲线及自己的控制系统设计经验用试凑的方法设计一个控制器，然后利用仿真的方法去观察设计的效果。
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控制系统计算机辅助设计－MATLAB语言与应用

计算机辅助设计概述

•
20世纪60年代初美国麻省理工学院林肯
实验室的I．E．Sutherland发表T“Sketch—Pad：
一个人机通讯的图形系统”的博士论文，首先提
出计算机图形学、交互技术、分层存储的数据结
构等新思想，从而为计算机辅助设计技术的发展
和应用打下了理论基础，打开了计算机图形处理
和辅助设计发展的大门。
• 70年代计算机辅助设计专家的理论研究利用有限元方
大型系统：（1）Pro/Engineer –美国PTC公司产品，是
最早的参数化造型软件，是CAD/CAE/CAM集成软件系统，其中CAD系统尤为突出。（2）UG--美国EDS公司产品，CAD/CAE/CAM集成软件系统，CAM系统功能强大。己和IDEAS合并。
（3）I-DEAS--美国SDRC公司产品，最初以工程计算和结构分析为主，后来也成为 CAD/CAE/CAM集成软件系统，CAE是该软件特长，CAM相对不足，因此与UG合并。
1.2 计算机辅助设计的作用和功能
• 1.2.1 计算机辅助设计的作用 1．交互式的图形处理与几何模型构造 2．工程计算分析和对设计的模拟、验证、优化 3. 计算机自动绘图和辅助文档编辑 4．工程信息的有效存储及工程数据库的管理与共事 5．知识库基础上的专家系统和人工智能型辅助设计
与决策 6．良好的人机交互界面
因此，在研究计算机辅助设计技术的发展时．不能只看到计算机辅助设计本身，必须随时注意到相关工程技术领域的发展以及在这些领域的推广和应用，从而引起全方位的技术革命。
第二章计算机辅助设计系统的硬件和软件
• 计算机辅助设计系统包括硬件系统和软件系统两大部分。硬件系统主要由电子计算机及其外围设备组成，它是计算机辅助设计技术的物质基础。软件系统是计算机辅助设计技术的核心，它决定了系统所具有的功能。硬件和软件的组合形成了计算机辅助设计系统。因此，了解和掌握计算机辅助设计技术，研究和开发计算机辅助设计系统，必须具备一定的硬件和软件知识。

第1章计算机辅助设计与仿真技术概述

• MATLAB与SIMULINK是当今广泛为人们采用的控制系统数字仿真与CAD应用软件。
2000年，薛定宇 • 《基于MATLAB的系统分析与设计——控制系统》，西安电子科技大学
出版社，1999年，楼顺天 • 《MATLAB5. X应用与技巧》，科学出版社，1999年，蒙以正 • 《MATLAB5.X入门与应用》，科学出版社，1999年，柳承茂 • 《MATLAB电子仿真与应用》，国防工业出版社，2001年，韩竹利
本章小结
• 仿真是对系统进行研究的一种实验方法，它的基本原则是相似性原理。
• 数字仿真具有经济、安全、快捷的特点。
• 仿真是在模型上进行的，建立系统的模型是仿真的关键内容。
• 系统模型可以分为物理模型、数学模型及仿真模型，据此可将仿真分为物理仿真和数学仿真两大类。
• 系统、模型、计算机是数字仿真的三个基本要素，建模、仿真实验及结果分析是三项基本内容。
2、程序软件包阶段 • 出现了“应用子程序库”。 3、交互式语言阶段（仿真语言）
• 仿真语言可用一条指令实现某种功能，如“系统特征值的求解”，使用人员不必考虑什么算法，以及如何实现等低级问题。
4、模型化图形组态阶段
• 符合设PSPICE、ORCAD：通用的电子电路仿真软件，适合于元件级仿真。
2、SYSTEM VIEW：系统级的电路动态仿真软件
3、MATLAB：具有强大的数值计算能力，包含各种工具箱，其程序不能脱离MATLAB环境而运行，所以严格讲，MATLAB不是一种计算机语言，而是一种高级的科学分析与计算软件。
4、SIMULINK：是MATLAB附带的基于模型化图形组态的动态仿真环境。
• 数字仿真没有专用的仿真软件支持，需要设计人员用高级程序语言编写求解系统模型及结果输出的程序。

计算机辅助设计概念

计算机辅助设计概念《计算机辅助设计概念》一、计算机辅助设计概述计算机辅助设计（Computer Aided Design，简称CAD）是利用计算机系统进行工程设计的一种技术。

经过数百年的发展和研究，CAD 已经成为主流的工程设计和施工方案编制方式。

CAD软件通过提供用户友好的图形界面和图形编辑功能，使用户能够以比传统设计方法更精确和高效的方式对工程方案进行设计和修改。

二、计算机辅助设计的应用计算机辅助设计可以应用于各行各业。

在机械设计方面，CAD软件能够帮助用户绘制准确的二维和三维模型；在建筑设计方面，CAD 软件可以用于绘制建筑物的整体外观、室内设计、室外景观设计以及装饰设计等。

此外，CAD软件还可以用于纺织服装设计、印刷设计、包装设计和印刷机制造等行业的设计。

三、计算机辅助设计的优势1、快速编制设计方案：CAD软件能够帮助用户快速编制准确的设计方案，大大节省了时间和费用。

2、有效控制设计成本：CAD软件能够帮助用户准确测量设计图并计算所需材料的数量，从而更有效地控制设计成本。

3、提高设计质量：CAD软件支持多种精确的图形编辑功能，使用户能够更轻松地制作出高质量的设计图。

4、改善团队协作：CAD软件可以支持多人协同设计，从而改善团队协作。

四、计算机辅助设计的不足1、成本较高：CAD软件一般会比传统的设计手段要贵。

2、需要完善的技术支持：使用CAD软件需要技术人员支持，如果CAD技术不够完善，会影响到设计的准确度和效率。

3、较难理解复杂的图形：CAD软件能够制作出精确的图形，但是复杂图形可能会让用户难以理解。

4、软件运行问题：由于CAD软件使用较多的计算机资源，在安装和运行过程中可能出现系统性问题，从而影响正常的设计工作。

《控制系统计算机辅助设计MATLAB语言与应用第2版》薛定宇_课后习题答案

polar(t,r）;axiｓ('sｑｕａre')
【17】
（1)z＝ｘy
＞>[x,y]=mesｈgrid(-3:0.01:3，-3：0.０1:３);
z=x.*y；
mesh(x,ｙ，z);
>> contoｕr3(x,ｙ,z,５0)；
(１)ｚ=sin（xｙ)
>> [x,y］=mesｈgrid(-3:０.01:3，-3:０.０1：3);
【２】
相应的ＭATＬAB命令:B=A(２：2:end,：）
>>Ａ=ｍagic(8)
A=
64２361６06７57
95５5412１3 51５01６
1７47４6 20２１43 42２4
40262737３6 30313３
3２３435 29２838 392５
41２32244４5１91８48
4９１514 5253 11 10 5６
【１0】
fｕｎcｔion y＝fｉb(ｋ)
if nargin~=1,ｅrror（＇出错：输入变量个数过多，输入变量个数只允许为１!')；ｅｎdﻭif narｇout＞１,ｅｒrｏr(＇出错：输出变量个数过多！'）;end
if k<=０,error('出错:输入序列应为正整数！＇）;endﻭiｆk==1|k＝=2,y＝１;ﻭｅｌsｅy=ｆib（k-１)＋fib(k-２);ｅnｄﻭeｎｄ
8５8 5954 62 6３1
＞＞Ｂ=Ａ(2:2:ｅnd，:)
B =
9５5 54１21３515０16
402６27３7 3６30３1３3
4１２3２24４4519１8 4８
858 5954 6２631

控制系统计算机辅助设计 (2)

控制系统计算机辅助设计1.引言控制系统计算机辅助设计是指利用计算机技术来辅助设计、分析和优化各类控制系统的过程。

在传统的控制系统设计中，通常需要进行复杂的数学建模和系统分析，这需要大量的时间和人力，并且容易出现错误。

而利用计算机辅助设计工具，可以大大简化这个过程，提高设计效率和设计质量。

本文将介绍控制系统计算机辅助设计的基本原理、方法和常用工具，并探讨其在实际工程中的应用。

同时，还将讨论计算机辅助设计在控制系统设计中的优势和不足，并提出一些改进的建议。

2.基本原理控制系统计算机辅助设计基于控制理论和计算机技术，主要包括以下几个基本原理：2.1 控制系统建模在进行控制系统计算机辅助设计前，首先需要对待设计的控制系统进行数学建模。

常用的建模方法包括状态空间法、传递函数法和输入-输出法。

建模的目的是将现实中的控制系统抽象成数学模型，方便后续的分析和设计。

2.2 控制器设计在控制系统计算机辅助设计中，控制器的设计是最为关键的一步。

通常需要根据系统的数学模型和设计要求，选择合适的控制器结构和参数，以实现系统的稳定性、响应速度和鲁棒性等性能指标。

2.3 系统分析与优化控制系统计算机辅助设计还包括对系统进行分析和优化的过程。

通过对系统的数学模型进行分析，可以评估系统的稳定性、性能指标和鲁棒性等。

同时，可以利用优化算法来改进系统的性能，例如调整控制器的参数或者优化系统的结构。

3.方法和工具为了实现控制系统计算机辅助设计，需要使用一些专门的方法和工具。

下面将介绍一些常用的方法和工具：3.1 MATLAB/SimulinkMATLAB/Simulink是一种常用的控制系统计算机辅助设计工具。

它提供了丰富的数学建模函数和控制系统设计工具箱，方便用户进行系统建模、控制器设计、系统分析和优化等工作。

3.2 LabVIEWLabVIEW是另一种常用的控制系统计算机辅助设计工具。

它基于图形化编程语言，可以通过拖拽和连接图标来搭建控制系统的模型和界面。

控制系统的计算机辅助分析

THANKS
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状态空间法的基本概念
状态空间法是现代控制理论的基础，通过引入状态变量的概念，将系统的动态行为描述为一组状态方程。
状态空间法的优点
状态空间法能够全面描述系统的动态特性，包括稳定性、能控性、能观性等，为控制系统的分析和设计提供了统一的数学框架。
状态空间法在计算机辅助分析中的应用
计算机辅助分析软件能够方便地处理状态空间法中的矩阵运算和图形化表示，使得控制系统的分析和设计更加高效、准确。
动态规划在最优控制中的应用
动态规划方法可用于求解离散时间系统和连续时间系统的最优控制问题。在离散时间系统中，通过构造状态转移方程和性能指标函数，将最优控制问题转化为多阶段决策问题；在连续时间系统中，则需将问题离散化后
应用动态规划方法求解。
06
现代控制理论在计算机辅助分析中的应用
状态空间法在现代控制理论中的地位和作用
经典控制理论回顾
01
传递函数
描述线性定常系统动态特性的数学模型，是系统输出量与输入量的拉普
拉斯变换之比。传递函数反映了系统的固有特性，与输入信号无关。
02
频率响应
系统在正弦信号作用下，输出信号的幅值和相位随输入信号频率变化的
关系。频率响应反映了系统对不同频率信号的传递能力。
03
根轨迹法
通过分析系统特征方程的根随系统参数变化而变化的轨迹，来研究系统
04
非线性系统计算机辅助分析方法
相平面法及其局限性
相平面法
相平面法是一种通过图形表示非线性系统动态行为的方法。在相平面上，系统的状态变量被表示为点，而状态变量的变化则被表示为点的轨迹。通过观察和分析相平面上的轨迹，可以了解系统的稳定性、周期性和其他动态特性。

控制系统计算机辅助设计

控制系统计算机辅助设计
计算机辅助设计是指利用计算机技术来帮助设计人员实现设计目标的过程。

在控制系统设计中，计算机辅助设计可以极大地提高工作效率和设计质量。

首先，计算机辅助设计可以实现系统设计的自动化。

设计师可以借助计算机软件完成控制系统的建模、仿真、优化等过程，从而减少了重复性的工作，提高了设计的一致性和可靠性。

通过计算机辅助设计，设计人员能够更好地理解控制系统的工作原理，优化设计参数，从而提高系统的控制效果。

其次，计算机辅助设计可以大大缩短设计周期。

通过使用先进的设计软件，设计人员可以更快地完成系统设计的各个阶段，包括方案设计、图纸绘制、仿真测试等。

计算机辅助设计使得设计团队可以实时共享设计数据和信息，加快了设计流程，减少了设计变更的成本和时间。

此外，计算机辅助设计还可以提供更多的设计选择和评估。

设计人员可以通过计算机辅助设计软件，对不同的设计方案进行仿真和评估，包括性能指标、安全性、可靠性等方面。

这样可以更好地理解不同设计选择的优劣，并选择最优的设计方案。

最后，计算机辅助设计还可以提高设计人员的创新能力。

通过设计软件提供的辅助工具和功能，设计人员可以更好地进行创新性的设计工作。

设计软件提供了丰富的设计资源和工具，设计人员可以借助它们进行创新的尝试，不断提升设计水平。

综上所述，计算机辅助设计在控制系统设计中发挥着重要的作用。

它可以提高设计效率和质量，减少设计周期，扩展设计选择和评估，提高设计人员的创新能力。

因此，掌握和应用计算机辅助设计技术对于控制系统设计人员来说是非常重要的。

控制系统仿真_薛定宇第一章_控制系统计算机辅助设计概述

PID控制器的自整定方法智能控制
自适应控制：在线辨识和调整控制器参数模糊逻辑控制器、仿人控制、神经网络控制等

分数阶控制：非整数阶微积分在控制中应用
控制系统仿真与CAD 国家级精品课程
2014-12-31
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1.5 MATLAB版本选择及学习方法

2008a的符号运算工具箱是目前的最高水平
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1999 年MATLAB 5.3，全新最优化工具箱和 Simulink 3 2000 年，MATLAB 6.0，在操作界面上有了很大改观，抛弃了LINPACK、EISPACK，改用更具优势的 LAPACK 软件包和 FFTW 系统，速度变得更快，数值性能也更好 2004 年，MATLAB 7.0 版：多领域物理建模仿真策略 MathWorks 公司每年在 3 月和 9 月分别推出 a 版和 b 版， 2008a的符号运算功能达到顶峰 2012年9月，MATLAB 2012b暨8.0版，全新的界面，强大的仿真功能、更多的工具箱

利用底层语言开发专用 Melsa & Jones：McGraw-Hill，1973 Karl Astrom： INTRAC（IDPAC、MODPAC、SYNPAC、 POLPAC 等，及仿真语言 SIMNON） CLADP（Cambridge linear analysis and design programs） NASA Armstrong：ORACLS（optimal regulator algorithms for the control of linear systems）孙增圻、袁曾任：清华大学出版社，1988及早期讲义韩京清等：自然科学基金重大项目：CACSDC

控制系统计算机辅助设计_MATLAB语言与应用(第2版)薛定宇_课后复习题答案

第1章控制系统计算机辅助设计概述第2章 MATLAB语言程序设计基础第3章线性控制系统的数学模型第4章线性控制系统的计算机辅助分析第5章 Simulink在系统仿真中的应用第6章控制系统计算机辅助设计第1章控制系统计算机辅助设计概述【1】/已阅，略【2】已阅，略【3】已经掌握help命令和Help菜单的使用方法【4】区别：MATLAB语言实现矩阵的运算非常简单迅速，且效率很高，而用其他通用语言则不然，很多通用语言所实现的矩阵运算都是对矩阵维数具有一点限制的，即使限制稍小的，但凡维数过大，就会造成运算上的溢出出错或者运算出错，甚至无法处理数据的负面结果【5】【8】(1)输入激励为正弦信号(2)输入激励为脉冲模拟信号(3)输入激励为时钟信号(4) 输入激励为随机信号(5) 输入激励为阶跃信号δ=0.3δ=0.05δ=0.7结论：随着非线性环节的死区增大，阶跃响应曲线的围逐渐被压缩，可以想象当死区δ足够大时，将不再会有任何响应产生。

所以可以得到结论，在该非线性系统中，死区的大小可以改变阶跃响应的幅值和超调量。

死区越大，幅值、超调量将越小，而调整时间几乎不受其影响第2章 MATLAB语言程序设计基础【1】>> A=[1 2 3 4;4 3 2 1;2 3 4 1;3 2 4 1]A =1 2 3 44 3 2 12 3 4 13 24 1>>B=[1+4i,2+3i,3+2i,4+i;4+i,3+2i,2+3i,1+4i;2+3i,3+2i,4+i,1+4i;3+2i,2+3i,4+i,1+4i]B =1.0000 + 4.0000i2.0000 +3.0000i 3.0000 + 2.0000i4.0000 + 1.0000i4.0000 + 1.0000i 3.0000 + 2.0000i 2.0000 + 3.0000i 1.0000 + 4.0000i2.0000 +3.0000i 3.0000 + 2.0000i4.0000 + 1.0000i 1.0000 + 4.0000i3.0000 + 2.0000i 2.0000 + 3.0000i4.0000 + 1.0000i 1.0000 + 4.0000i >> A(5,6)=5A =1 2 3 4 0 04 3 2 1 0 02 3 4 1 0 03 24 1 0 00 0 0 0 0 5∴若给出命令A(5,6)=5则矩阵A的第5行6列将会赋值为5，且其余空出部分均补上0作为新的矩阵A，此时其阶数为5×6【2】相应的MATLAB命令：B=A(2:2:end,:)>> A=magic(8)A =64 2 3 61 60 6 7 579 55 54 12 13 51 50 1617 47 46 20 21 43 42 2440 26 27 37 36 30 31 3332 34 35 29 28 38 39 2541 23 22 44 45 19 18 4849 15 14 52 53 11 10 568 58 59 5 4 62 63 1>> B=A(2:2:end,:)B =9 55 54 12 13 51 50 1640 26 27 37 36 30 31 3341 23 22 44 45 19 18 488 58 59 5 4 62 63 1∴从上面的运行结果可以看出，该命令的结果是正确的【3】>> syms x s; f=x^5+3*x^4+4*x^3+2*x^2+3*x+6f =x^5 + 3*x^4 + 4*x^3 + 2*x^2 + 3*x + 6>> [f1,m]=simple(subs(f,x,(s-1)/(s+1)))f1 =19 - (72*s^4 + 120*s^3 + 136*s^2 + 72*s + 16)/(s + 1)^5m =simplify(100)【4】>> i=0:63; s=sum(2.^sym(i))s =615【5】>> for i=1:120if(i==1|i==2) a(i)=1;else a(i)=a(i-1)+a(i-2);endif(i==120) a=sym(a); disp(a); endend[ 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765, 10946, 17711, 28657, 46368, 75025, 121393, 196418, 317811, 514229, 832040, 1346269, 2178309, 3524578, 5702887, 9227465, 14930352, 24157817, 39088169, 63245986, 102334155, 165580141, 267914296, 433494437, 701408733, 1134903170, 1836311903, 2971215073, 4807526976, 7778742049, , , , , , 5, 7, 2, 9, 1, 20, 61, 81, 42, 723, 565, 288, 853, 141, 0994, 9135, 0129, 9264, 9393, 28657, 78050, 06707, 84757, 91464, , , , , , 8, 5, 3, 8, 31, 89, 20, 09, 29, 738, 167, 905, 072, 977, 6049, 9026, 5075, 4101, 9176, 83277, 82453, 65730, 48183, 413913, 662096, 076009, 738105, 814114, 0552219, 6366333, 6918552, 3284885, 0203437, 93488322, 23691759, 17180081, 40871840]【6】>>k=1;for i=2:1000for j=2:iif rem(i,j)==0if j<i, break;endif j==i, A(k)=i; k=k+1; break; endendendenddisp(A);Columns 1 through 132 3 5 7 11 13 17 19 23 29 31 37 41 Columns 14 through 2643 47 53 59 61 67 71 73 79 83 89 97 101 Columns 27 through 39103 107 109 113 127 131 137 139 149 151 157 163 167 Columns 40 through 52173 179 181 191 193 197 199 211 223 227 229 233 239 Columns 53 through 65241 251 257 263 269 271 277 281 283 293 307 311 313 Columns 66 through 78317 331 337 347 349 353 359 367 373 379 383 389 397 Columns 79 through 91401 409 419 421 431 433 439 443 449 457 461 463 467 Columns 92 through 104479 487 491 499 503 509 521 523 541 547 557 563 569 Columns 105 through 117571 577 587 593 599 601 607 613 617 619 631 641 643 Columns 118 through 130647 653 659 661 673 677 683 691 701 709 719 727 733 Columns 131 through 143739 743 751 757 761 769 773 787 797 809 811 821 823 Columns 144 through 156827 829 839 853 857 859 863 877 881 883 887 907 911 Columns 157 through 168919 929 937 941 947 953 967 971 977 983 991 997【7】说明：h和D在MATLAB中均应赋值，否则将无法实现相应的分段函数功能syms x; h=input(‘h=’); D=input(‘D=’);y=h.*(x>D)+(h.*x/D).*(abs(x)<=D)-h.*(x<-D)【10】function y=fib(k)if nargin~=1,error('出错：输入变量个数过多，输入变量个数只允许为1！');endif nargout>1,error('出错：输出变量个数过多！');endif k<=0,error('出错：输入序列应为正整数！');endif k==1|k==2,y=1;else y=fib(k-1)+fib(k-2);endend【13】-1-0.500.51-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81【14】>> t=[-1:0.001:-0.2,-0.1999:0.0001:0.1999,0.2:0.001:1]; y=sin(1./t); plot(t,y);grid on;-1-0.8-0.6-0.4-0.20.20.40.60.81-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81【15】(1) >> t=-2*pi:0.01:2*pi; r=1.0013*t.^2;polar(t,r);axis('square')90270180(2) >> t=-2*pi:0.001:2*pi; r=cos(7*t/2);polar(t,r);axis('square')2700902701800(3) >> t=-2*pi:0.001:2*pi;r=sin(t)./t;polar(t,r);axis('square')90180【17】(1)z=xy>> [x,y]=meshgrid(-3:0.01:3,-3:0.01:3);z=x.*y;mesh(x,y,z);>> contour3(x,y,z,50);-2-112-22-10-5510(1)z =sin(xy )>> [x,y]=meshgrid(-3:0.01:3,-3:0.01:3); z=sin(x.*y);mesh(x,y,z);>> contour3(x,y,z,50);-2-112-22第3章线性控制系统的数学模型【1】(1) >> s=tf('s');G=(s^2+5*s+6)/(((s+1)^2+1)*(s+2)*(s+4)) Transfer function:s^2 + 5 s + 6--------------------------------s^4 + 8 s^3 + 22 s^2 + 28 s + 16(2) >> z=tf('z',0.1);H=5*(z-0.2)^2/(z*(z-0.4)*(z-1)*(z-0.9)+0.6) Transfer function:5 z^2 - 2 z + 0.2---------------------------------------z^4 - 2.3 z^3 + 1.66 z^2 - 0.36 z + 0.6 Sampling time (seconds): 0.1【2】(1)该方程的数学模型>> num=[6 4 2 2];den=[1 10 32 32];G=tf(num,den)Transfer function:6 s^3 + 4 s^2 + 2 s + 2------------------------s^3 + 10 s^2 + 32 s + 32(2)该模型的零极点模型>> G=zpk(G)Zero/pole/gain:6 (s+0.7839) (s^2 - 0.1172s + 0.4252)-------------------------------------(s+4)^2 (s+2)(3)由微分方程模型可以直接写出系统的传递函数模型【5】(1) >> P=[0;0;-5;-6;-i;i];Z=[-1+i;-1-i];G=zpk(Z,P,8)Zero/pole/gain:8 (s^2 + 2s + 2)-------------------------s^2 (s+5) (s+6) (s^2 + 1)(2) P=[0;0;0;0;0;8.2];Z=[-3.2;-2.6];H=zpk(Z,P,1,'Ts',0.05,'Variable','q')Zero/pole/gain:(q+3.2) (q+2.6)---------------q^5 (q-8.2)Sampling time (seconds): 0.05【8】(1)闭环系统的传递函数模型>> s=tf('s');G=10/(s+1)^3;Gpid=0.48*(1+1/(1.814*s)+0.4353*s/(1+0.4353*s));G1=feedback(Gpid*G,1)Transfer function:7.58 s^2 + 10.8 s + 4.8-------------------------------------------------------------- 0.7896 s^5 + 4.183 s^4 + 7.811 s^3 + 13.81 s^2 + 12.61 s + 4.8(2)状态方程的标准型实现>> G1=ss(G1)a =x1 x2 x3 x4 x5x1 -5.297 -2.473 -2.186 -0.9981 -0.7598x2 4 0 0 0 0x3 0 2 0 0 0x4 0 0 2 0 0x5 0 0 0 0.5 0b =u1x1 2x2 0x3 0x4 0x5 0c =x1 x2 x3 x4 x5y1 0 0 0.6 0.4273 0.3799d =u1y1 0Continuous-time state-space model.(3)零极点模型>> G1=zpk(G1)Zero/pole/gain:9.6 (s^2 + 1.424s + 0.6332)--------------------------------------------------------(s+3.591) (s^2 + 1.398s + 0.6254) (s^2 + 0.309s + 2.707)【11】>> Ga=feedback(s/(s^2+2)*1/(s+1),(4*s+2)/(s+1)^2);Gb=feedback(1/s^2,50);G=3*feedback(Gb*Ga,(s^2+2)/(s^3+14))Transfer function:3 s^6 + 6 s^5 + 3 s^4 + 42 s^3 + 84 s^2 + 42 s---------------------------------------------------------------------------s^10 + 3 s^9 + 55 s^8 + 175 s^7 + 300 s^6 + 1323 s^5 + 2656 s^4 + 3715 s^3+ 7732 s^2 + 5602 s + 1400【13】c1=feedback(G5*G4,H3)=G5*G4/(1+G5*G4*H3)c2=feedback(G3,H4*G4)=G3/(1+G3*H4*G4)c3=feedback(c2*G2,H2)=c2*G2/(1+c2*G2*H2)=G3*G2/(1+G3*H4*G4+G3*G2*H1)G=feedback(G6*c1*c3*G1,H1)=G6*c1*c3*G1/(1+ G6*c1*c3*G1*H1)=G6*G5*G4*G3*G2*G1/(1+G3*H4*G4+G3*G2*H1+G5*G4*H3+G5*G4*H3*G3*H4*G4+G5*G4*H3*G3* G2*H1+G6*G5*G4*G3*G2*G1*H1)【14】>> s=tf('s');c1=feedback(0.21/(1+0.15*s),0.212*130/s);c2=feedback(c1*70/(1+0.0067*s)*(1+0.15*s)/(0.051*s),0.1/(1+0.01*s));G=(1/(1+0.01*s))*feedback(130/s*c2*1/(1+0.01*s)*(1+0.17*s)/(0.085*s),0.0044/(1+ 0.01*s))Transfer function:0.004873 s^5 + 1.036 s^4 + 61.15 s^3 + 649.7 s^2 + 1911 s--------------------------------------------------------------------------- 4.357e-014 s^10 + 2.422e-011 s^9 + 5.376e-009 s^8 + 6.188e-007 s^7+ 4.008e-005 s^6 + 0.001496 s^5 + 0.03256 s^4 + 0.4191 s^3+ 2.859 s^2 + 8.408 s 第4章线性控制系统的计算机辅助分析【1】(1) >> num=[1];den=[3 2 1 2];G=tf(num,den);eig(G)ans =-1.00000.1667 + 0.7993i0.1667 - 0.7993i分析：由以上信息可知，系统的极点有2个是在s域的右半平面的，因此系统是不稳定的(2) >> num=[1];den=[6 3 2 1 1];G=tf(num,den);eig(G)ans =-0.4949 + 0.4356i-0.4949 - 0.4356i0.2449 + 0.5688i0.2449 - 0.5688i分析：由以上信息可知，系统的极点有2个是在s域的右半平面的，因此系统是不稳定的(3) >> num=[1];den=[1 1 -3 -1 2];G=tf(num,den);eig(G)ans =-2.0000-1.00001.00001.0000分析：由以上信息可知，系统的极点有2个是在s域的右半平面的，因此系统是不稳定的(4) >> num=[3 1];den=[300 600 50 3 1];G=tf(num,den);eig(G)ans =-1.9152-0.14140.0283 + 0.1073i0.0283 - 0.1073i分析：由以上信息可知，系统的极点有2个是在s域的右半平面的，因此系统是不稳定的(5) >> s=tf('s');G=0.2*(s+2)/(s*(s+0.5)*(s+0.8)*(s+3)+0.2*(s+2));eig(G)ans =-3.0121-1.0000-0.1440 + 0.3348i-0.1440 - 0.3348i分析：由以上信息可知，系统的所有极点都在s域的左半平面，因此系统是稳定的【2】(1) >> num=[-3 2];den=[1 -0.2 -0.25 0.05];H=tf(num,den,'Ts',0.5);abs(eig(H)')ans =0.5000 0.5000 0.2000分析：由以上信息可知，所有特征根的模均小于1，因此该系统是稳定的(2) >> num=[3 -0.39 -0.09];den=[1 -1.7 1.04 0.268 0.024];H=tf(num,den,'Ts',0.5);abs(eig(H)')ans =1.1939 1.1939 0.1298 0.1298分析：由以上信息可知，由于前两个特征根的模均大于1，因此该系统是不稳定的(3) >> num=[1 3 -0.13];den=[1 1.352 0.4481 0.0153 -0.01109 -0.001043];H=tf(num,den,'Ts',0.5);abs(eig(H)')ans =0.8743 0.1520 0.2723 0.2344 0.1230分析：由以上信息可知，所有特征根的模均小于1，因此该系统是稳定的(4) >> num=[2.12 11.76 15.91];den=[1 -7.368 -20.15 102.4 80.39 -340];H=tf(num,den,'Ts',0.5,'Variable','q');abs((eig(H))')ans =8.2349 3.2115 2.3415 2.3432 2.3432分析：由以上信息可知，所有特征根的模均大于1，因此该系统是不稳定的【3】(1) >>-4-3.5-3-2.5-2-1.5-1-0.50x 10-6P ole-Zero Map Real Axis (seconds -1)I m a g i n a r y A x i s (s e c o n d s -1)A=[-0.2,0.5,0,0,0;0,-0.5,1.6,0,0;0,0,-14.3,85.8,0;0,0,0,-33.3,100;0,0,0,0,-10]; eig(A) ans =-0.2000 -0.5000 -14.3000 -33.3000 -10.0000分析：由以上信息可知，该连续线性系统的A 矩阵的所有特征根的实部均为负数，因此该系统是稳定的(2)>>F=[17,24.54,1,8,15;23.54,5,7,14,16;4,6,13.75,20,22.5589;10.8689,1.2900,19.099,…21.896,3;11,18.0898,25,2.356,9];abs(eig(F)') ans =63.7207 23.5393 12.4366 13.3231 19.7275分析：由以上信息可知，该离散系统的F 矩阵的所有特征根的模均大于1，因此该系统是不稳定的【4】>> A=[-3 1 2 1;0 -4 -2 -1;1 2 -1 1;-1 -1 1 -2]; B=[1 0;0 2;0 3;1 1];C=[1 2 2 -1;2 1 -1 2];D=[0 0;0 0];G=ss(A,B,C,D); tzero(G)pzmap(G)ans =-3.6124-1.2765结论：∴可以得到该系统的零点为-3.6124、-1.2765分析：由以上信息可知，系统的特征根的实部均位于s 域的左半平面，因此该系统是稳定的>> s=tf('s');G=0.2*(s+2)/(s*(s+0.5)*(s+0.8)*(s+3)+0.2*(s+2)); Gc=sscanform(G,'ctrl')Go=sscanform(G,'obsv')a =x1 x2 x3 x4x1 0 1 0 0x2 0 0 1 0x3 0 0 0 1x4 -0.4 -1.4 -4.3 -4.3b =u1x1 0x2 0x3 0x4 1c =x1 x2 x3 x4y1 0.4 0.2 0 0d =u1y1 0Continuous-time state-space model.a =x1 x2 x3 x4x1 0 0 0 -0.4x2 1 0 0 -1.4x3 0 1 0 -4.3x4 0 0 1 -4.3b =u1x1 0.4x2 0.2x3 0x4 0c =x1 x2 x3 x4y1 0 0 0 1d =u1y1 0Continuous-time state-space model.(1)>> num=[18 514 5982 36380 122664 222088 185760 40320];den=[1 36 546 4536 22449 67284 118124 109584 40320];[R1,P1,K1]=residue(num,[den 0]);[R1,P1]ans =-1.2032 -8.0000-1.0472 -7.00000.2000 -6.00000.7361 -5.0000-2.8889 -4.00002.2250 -3.0000-2.0222 -2.00003.0004 -1.00001.0000 0>> [n,d]=rat(R1);sym([n./d]')ans =[ -379/315, -377/360, 1/5, 53/72, -26/9, 89/40, -91/45, 7561/2520, 1][阶跃响应的解析解]y(t)=(-379/315)*e-8t+(-377/360)*e-7t+(1/5)*e-6t+(53/72)*e-5t+(-26/9)*e-4t+(89/40)*e-3t +(-90/45)*e-2t+(7561/2520)*e-t+1(2) >> num=[18 514 5982 36380 122664 222088 185760 40320];den=[1 36 546 4536 22449 67284 118124 109584 40320];[R2,P2,K2]=residue(num,den);[R2,P2]ans =9.6254 -8.00007.3306 -7.0000-1.2000 -6.0000-3.6806 -5.000011.5556 -4.0000-6.6750 -3.00004.0444 -2.0000-3.0004 -1.0000>> [n,d]=rat(R2);sym([n./d]')ans =[ 3032/315, 887/121, -6/5, -265/72, 104/9, -267/40, 182/45, -7561/2520][脉冲响应的解析解]y(t)=(3032/315)*e-8t+(887/121)*e-7t+(-6/5)*e-6t+(-265/72)*e-5t+(104/9)*e-4t+(-267/40) *e-3t+Linear Simulation ResultsA m p l i t u d e(182/45)*e -2t +(-7561/2520)*e -t(3) >> syms t;u=sin(3*t+5); Us=laplace(u) Us =(3*cos(5) + s*sin(5))/(s^2 + 9) >> s=tf('s');Us=(3*cos(5)+s*sin(5))/(s^2+9);num=[18 514 5982 36380 122664 222088 185760 40320]; den=[1 36 546 4536 22449 67284 118124 109584 40320]; G=tf(num,den); Y=Us*G; num=Y.num{1}; den=Y.den{1};[R3,P3,K3]=residue(num,den); [R3,P3] ans =1.1237 -8.0000 0.9559 -7.0000 -0.1761 -6.0000 -0.6111 -5.00002.1663 -4.0000 -1.1973 - 0.0010i 0.0000 +3.0000i -1.1973 + 0.0010i 0.0000 - 3.0000i -1.3824 -3.0000 0.8614 -2.0000 -0.5430 -1.0000 >> [n,d]=rat(R3); sym([n./d]') ans =[109/97, 282/295, -59/335, -965/1579, 951/439, - 449/375 + (18*i)/17981, - 449/375 - (18*i)/17981, -1663/1203, 317/368, -82/151] [正弦信号时域响应的解析解]y(t)=(109/97)*e -8t+(282/295)*e -7t+(-59/335)*e -6t+(-965/1579)*e -5t+(-449/375)*e -4t+(-1663/1203)*e -3t +(317/368)*e -2t +(-82/151)*e -t-2.3947sin(3t) [输出波形]>> num=[18 514 5982 36380 122664 222088 185760 40320]; den=[1 36 546 4536 22449 67284 118124 109584 40320];G=tf(num,den); t=[1:.1:20]';u=sin(3*t+5); lsim(G,u,t);分析：由解析解可知，输出信号的稳态部分是振荡的，并且其幅值与相位始终在到达稳态的时候保持不变，因此右图所示的输出波形与解析解所得的结论是一致的【10】(1)因为PI 或PID 控制器均含有Ki/s 项，这是一个对误差信号的积分环节，假设去掉这一环节，则当Kp →∞，即|e(t)|很小也会存在较大扰动，这会影响到系统的动态特性；当加入这一环节后，如果要求|e(t)|→0，则控制器输出u(t)会由Ki/s 环节得到一个常值，此时系统可以获得较好的动态特性，因此这两个控制器可以消除闭环系统的阶跃响应的稳态误差(2)不稳定系统能用PI 或PID 控制器消除稳态误差。

补充三：控制系统计算机辅助设计

6.2 串联超前校正器设计
利用超前网络进行串联校正的基本原理，是利用超前网络的相角超前特性相角超前特性。根据超前网相角超前特性络的频率特性，将其产生最大相角最大相角的交接频最大相角率选择待校正系统的截止频率的两旁，并适当选择参数就可以使校正系统的截止频率和相角裕度满足设计要求，从而改善闭环系统的动态性能。
示意图如下
求校正后系统剪切频率，可以采用MATLAB中的插值函数 yi=spline(x,y,xi)来计算。Spline函数基本用法是：在 yi=spline(x,y,xi)中，y与x是满足某函数关系y＝f（x）的对应向量，即x＝[x1,x2,……xn]，y＝[y1,y2,……yn]。现已知xi为区间[x1,xn]中某数值，利用函数yi=spline(x,y,xi)可 xi [x1,xn] yi=spline(x,y,xi) 求得对应xi的y值yi。
%PI控制器 PIKp=0.4*Gm; %频率响应整定法计算PI控制器 PITi=0.8*Tc; PIGc=PIKp*(1+1/(PITi*s)); sys2=feedback(PIGc*G,1,-1); step(sys2,'b:'),hold on %绘制闭环阶跃响应曲线 gtext('PI'),pause %PID控制器 PIDKp=0.6*Gm; %频率响应整定法计算PID控制器 PIDTi=0.5*Tc; PIDTd=0.12*Tc; PIDGc=PIDKp*(1+1/(PIDTi*s)+PIDTd*s);%/((PIDTd/10)*s+1) sys3=feedback(PIDGc*G,1,-1) step(sys3,'g--'),hold on %绘制闭环阶跃响应曲线，线形为绿色虚线 gtext('PID') title('P、PI、PID控制单位阶跃响应') xlabel('时间'),ylabel('幅值') 由上述命令可得P、PI、PID控制器作用下，系统的阶跃响应曲线如下图所示。

计算机辅助系统3篇

计算机辅助系统第一篇：计算机辅助系统概述计算机辅助系统，又称计算机辅助工程（CAE）系统，是利用计算机技术来协助工程和科学计算的软件工具系统的总称。

它是从计算机辅助制图（CAD）系统、计算机辅助设计（CAD）系统、计算机辅助制造（CAM）系统到计算机辅助工程（CAE）系统一系列不同功能的系统的统称。

计算机辅助系统是指采用计算机技术和数学方法，为工科及科学研究人员的工作提供辅助、支持性的一套工具。

通过计算机辅助系统，可以提高工作的效率和质量，降低生产成本和研究费用，以及增加科学研究的拓展性和深度。

计算机辅助系统的应用领域很广，例如在工程领域中，可以用于汽车制造、飞机设计、建筑设计、能源开发和水利工程等领域。

在科学领域中，可以用于天文学、化学、生物学、物理学等的研究，以及对各种计算模型的建模和模拟。

总之，计算机辅助系统不仅可以提高工作效率，还可以在工程和科学领域中更加准确地进行研究和分析。

它的发展也为工程师和科学家们在工作中提供了更多的便利和支持。

第二篇：计算机辅助设计（CAD）系统计算机辅助设计（CAD）系统是一种通过计算机技术来协助人们进行制图、设计和绘制的软件工具。

它的主要功能是帮助用户进行虚拟的设计、仿真和检查，在设计过程中通过实时的可视化效果直观地展现出设计成果。

与传统的手工绘图相比，计算机辅助设计系统在效率、精度和适应性上都有了极大的提高，这也使得它成为了各种工程设计的主流工具。

目前，计算机辅助设计系统的应用范围非常广泛，它可以用于建筑设计、电子电气设计、机械设计、工业设计等。

其中，在建筑设计中，CAD系统被广泛应用于绘制建筑结构、设计室内装饰、制作立体模型等方面；在电子电气设计中，它可以用于设计电路图、印制电路板等；在机械设计中，它可以设计零部件和制造工艺。

总之，计算机辅助设计系统可以帮助设计人员更好地实现其设计理念，提高设计效率，并减少设计成本。

同时，它也满足了现代工程设计对效率和精度的要求。

控制系统计算机辅助设计

控制系统计算机辅助设计1. 前言控制系统计算机辅助设计是控制工程中一项重要的技术，它采用计算机辅助手段辅助进行系统设计、分析和优化。

通过使用现代的计算机辅助设计工具，可以提高控制系统设计的效率和准确性。

本文将介绍控制系统计算机辅助设计的概念、方法和应用。

2. 概述控制系统计算机辅助设计是利用计算机辅助工具进行控制系统设计的过程。

传统的控制系统设计需要手工进行一系列的计算和分析，这样不仅效率低下，而且容易出现错误。

而采用计算机辅助设计工具可以将这些繁琐的计算和分析过程自动化，大大提高了设计的效率和准确性。

控制系统计算机辅助设计主要包括以下几个方面：•系统建模和仿真：使用计算机辅助工具对控制系统进行建模和仿真，以验证系统的性能和稳定性。

•控制器设计和优化：通过计算机辅助工具对控制器进行设计和优化，以满足系统的性能要求。

•系统分析和评估：利用计算机辅助工具对控制系统进行分析和评估，以改进系统的性能和稳定性。

•系统集成和调试：利用计算机辅助工具对控制系统进行集成和调试，以确保系统的正常运行。

3. 方法控制系统计算机辅助设计可以采用多种方法和工具，下面介绍一些常用的方法。

3.1 系统建模和仿真在控制系统设计的初期阶段，需要对待设计的系统进行建模和仿真。

常用的系统建模方法包括传递函数法、状态空间法等。

而系统仿真则是利用计算机辅助工具对系统进行数值模拟，以验证系统的性能和稳定性。

3.2 控制器设计和优化在控制系统的设计过程中，控制器的设计是一个关键环节。

通过使用计算机辅助工具，可以对控制器进行设计和优化。

常见的控制器设计方法包括PID控制器、模糊控制器、自适应控制器等。

3.3 系统分析和评估设计好的控制系统需要经过系统分析和评估的过程，以评估系统的性能和稳定性，进而进行改进和优化。

计算机辅助工具可以帮助工程师进行系统分析和评估，并提供相关的指标和报告。

3.4 系统集成和调试在控制系统的最后阶段，需要进行系统的集成和调试。