matlib线性系统理论

MatLab中的极点配置方法
在MATLAB中的极点配置函数有：
① acker函数：
用法为：k = acker(A,B,P)。
其中，A、B为系统的状态空间模型矩阵，向量P中是期望的闭环极点位置，返回值是增益向量。一般在单输入时使用
② place函数：
用法为：K = place(A,B,P)或[K,prec,message] = place(A,B,P)。
其中，A、B为系统的状态空间模型矩阵，向量P中是期望的闭环极点位置，返回值是增益向量。一般在多输入时使用
③ estim函数：
用法为：est = estim(sys,L)或est = estim(sys,L,sensors,known)。
其中，L是估计器增益矩阵，sys是线性定常系统的状态空间模型，返回值est是模型sys的状态估计器。参数sensor和known是向量，它们指定可以测定的输出和已知的输入，产生的估计器est用它们计算输出和状态的估计。
④ reg函数：
用法为：rsys = reg(sys,K,L)和rsys = reg(sys,K,L,sensors,known,controls)。
其中，K和L分别是状态反馈增益矩阵和估计器增益矩阵．返回值rsys是模型sys的动态补偿器。向量sensor和known的作用与函数estim中的参数相同，参数controls指定可控的输入。

SS函数的用法：ss用来创建实数或复数的状态空间模型，或者将传递函数和零极点增益模型转为状态空间模型创建状态空间模型