一、应用MATLAB建立线性系统状态空间描述
1.状态空间模型
已知线型定常连续系统Σ(A,B,C,D),可调用函数ss(·)建立其状态空间模型,调用格式为:
sys=ss(A,B,C,D) 其中sys为连续系统的状态空间描述。
已知线型定常离散系统Σ(G,H,C,D),可调用函数ss(·)建立其状态空间模型,调用格式为:
sys=ss(G,H,C,D,Ts) 其中,Ts为采样周期,输出sys为离散系统的状态空间描述。
2.传递函数模型
num=(bm,bm-1, … , b0)
den=(1,an-1, … , a0)
单输入单输出线型定常连续系统的调用格式为:
sys=tf(num,den)
单输入单输出线型定常离散系统的调用格式为:
sys=tf(num,den,Ts)
其中,输出sys为连续或离散系统的状态空间描述。
3.传递函数转换为状态空间模型
[A,B,C,D]=tf2ss(num,den)
执行该命令后,输出为状态空间模型的系数矩阵A,B,C,D。
4.状态空间模型转换为传递函数
[num,den]=ss2tf(A,B,C,D)
执行该命令后,输出为传递函数分子和分母多项式的系数数组num,den。
5.状态空间模型的线性变换
给定线性非奇异变换矩阵P:
sys1=ss2ss(sys,P)
其中,sys和sys1分别为线性变换前与变换后的状态空间模型。
6.状态空间模型转化为约当标准型
[P,J]=jordan(A)
其中,J是A的约当标准型,P是将A变换为J的线性变换矩阵。
二、应用MATLAB进行线性系统的运动分析
1.矩阵指数函数的计算
对eAt进行数值计算时:
eAt=expm(A)
其中,eAt为计算结果。
对eAt进行符号计算时:
syms t
eAt=expm(A)
其中,t为符号变量,表达式A*t为MATLAB的符号矩阵。
2.线型定常连续系统的状态空间模型求解
[y,t,x]=lsim( sys,u,t,x0)
其中,sys为系统的状态空间模型,t为时间坐标数组,u为输入信号对应于t的各时刻输入信号采样值组成的数组,x为初始状态向量。
3.实例
三、应用MATLAB分析线性系统能控性和能观性
1.状态能控性判定
Qc=ctrb(A,B)
Qc=ctrb(sys)
其中,第一种输入格式为直接给定系统矩阵A和输入矩阵B,第二种格式为给定状态空间模型sys。输出矩阵Qc为计算所得的能控性判别矩阵。
k=rank(A)
k=rank(A,tol)
其中,A为输入矩阵,shuchuk为A的秩。
d=size(X)
m=size(X,dim)
[d1,d2,d3,...,dn]=size(X)
其中,输出d为数组X的各维的大小组成的一维数组;m为数组X的第dim维的大小;d1,d2,d3,…,dn为数组X的各维的大小。
2.状态能观性的判定
Qo=obsv(A,C)
Qc=obsv(sys)
其中,第一种输入格式为直接给定系统矩阵A和输入矩阵C,第二种格式为给定状态空间模型sys。输出矩阵Qo为计算所得的能观性判别矩阵。
3.能控标准型与能观标准型
MATLAB提供的建立系统标准型的函数cannon(·)只能用于建立对角线标准型和单输入单输出能控标准型。
4.按能控标准型分解和按能观标准型分解
MATLAB提供了.按能控标准型分解的函数ctrbf(·)和按能观标准型分解的函数obsvf(·)。
5.实例
四、应用MATLAB研究线性系统的最小实现
1.最小实现函数
G_minreal=minreal(G)
其中,G_minreal为系统的最小实现,G为系统的状态空间模型。
2.实例
五、应用MATLAB分析线性系统稳定性
1.系统矩阵特征值的计算以及对称矩阵正定性的判定
A_eig=eig(A)
其中A_eig为矩阵A的全部特征值构成的向量。
判别矩阵P的正定性也可利用上述函数,若特征值全部大于0,则P正定。
2.连续系统李雅普诺夫方程求解
求解连续系统李雅普诺夫方程ATP+PA=-Q中的对称矩阵P,调用格式为:
P=lyap(A',Q)
3.离散系统李雅普诺夫方程求解
求解离散系统李雅普诺夫方程GTPG-P=-Q中的对称矩阵P,调用格式为:
P=dlyap(G',Q)
4.实例
六、应用MATLAB实现线性系统统合
1.单输入系统状态反馈极点配置
对于单输入线性定常系统Σ0(A,b):
K=acker(A,b,p)
其中,p为闭环系统期望极点构成的一维数组,输出K为状态反馈矩阵。
2.多输入系统状态反馈极点配置
对于多输入线性定常系统Σ0(A,B):
K=place(A,B,p)
其中,p为闭环系统期望极点构成的一维数组,输出K为状态反馈矩阵。该函数既可用于单输入系统,也可适用于多输入系统。
3.实例