Modelli stato-spazio
La rappresentazione di un modello stato-spazio non è unica. La trasformazione delle coordinate produce modelli stato-spazio con matrici diverse ma dinamiche identiche. La trasformazione delle coordinate di stato può risultare utile per ottenere realizzazioni minime dei modelli stato-spazio o per convertire le forme canoniche per l'analisi e la progettazione di controllo.
La trasformazione delle coordinate può inoltre risultare utile per scalare modelli non condizionati in modo appropriato. Un'adeguata scalatura dei modelli stato-spazio è importante onde ottenere calcoli accurati. Un esempio di un modello non scalato in modo appropriato è un sistema dinamico che presenta due stati nel vettore di stato, con unità di misura espresse in anni luce e in millimetri. Tali unità eterogenee possono introdurre elementi molto grandi e molto piccoli nella matrice A. Durante i calcoli, questo mix di elementi piccoli e grandi nella matrice potrebbe distruggere importanti caratteristiche del modello e determinare risultati errati.
Funzioni
balreal | Balanced state-space realization |
prescale | Optimal scaling of state-space models |
modalreal | Compute modal state-space realization (Da R2023b) |
compreal | Compute companion state-space realization (Da R2023b) |
ss2ss | State coordinate transformation for state-space model |
ssequiv | Equivalence transformation for state-space models (Da R2023b) |
xperm | Reorder states in state-space models |
xsort | Sort states based on state partition |
xelim | Eliminate states from state-space models (Da R2023b) |
augstate | Append state vector to output vector |
ctrb | Controllabilità del modello stato-spazio |
obsv | Observability of state-space model |
gram | Controllability and observability Gramians |
augoffset | Map offset contribution to extra input channel (Da R2024a) |
dss2ss | Convert descriptor state-space model to explicit form (Da R2024a) |
fixInput | Fix value of some inputs and delete them (Da R2024a) |
Argomenti
- State-Space Realizations
A state-space model can be expressed in an infinite number of realizations. Common forms, sometimes called canonical forms, include modal, companion, observable, and controllable forms.
- Scaling State-Space Models
When working with state-space models, proper scaling is important for accurate computations.
- Scaling State-Space Models to Maximize Accuracy
This example shows that proper scaling of state-space models can be critical for accuracy and provides an overview of automatic and manual rescaling tools.
- Use Linearization Offsets to Help Compare Nonlinear and Linearized Responses
Use offsets from linearization to facilitate the comparison of the nonlinear and linearized responses of a Simulink model. (Da R2024a)
