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상태-좌표 변환

상태공간 모델의 좌표 변환

상태공간에서의 모델의 표현은 고유하지 않습니다. 좌표 변환은 서로 다른 행렬을 가지나 동특성은 동일한 상태공간 모델을 생성합니다. 상태 좌표 변환은 상태공간 모델의 최소 실현을 달성하거나 분석 및 제어 설계를 위해 표준형을 변환하는 데 유용합니다.

좌표 변환은 조건이 나쁜 모델을 스케일링하는 데도 유용할 수 있습니다. 정확한 계산을 위해서는 상태공간 모델을 올바르게 스케일링하는 것이 중요합니다. 잘못 스케일링된 모델의 예로 상태 벡터에 각각 단위가 광년과 밀리미터인 2개의 상태가 있는 동적 시스템을 들 수 있습니다. 이처럼 단위가 크게 다르면 A 행렬에 매우 큰 요소과 매우 작은 요소가 모두 추가될 수 있습니다. 계산이 진행되는 동안 행렬에 이렇게 작은 요소와 큰 요소가 뒤섞여 있게 되면 모델의 중요한 특성이 파괴되고 올바르지 않은 결과가 생성될 수 있습니다.

함수

balrealGramian-based input/output balancing of state-space realizations
canonCanonical state-space realization
prescaleOptimal scaling of state-space models
ss2ssState coordinate transformation for state-space model
xperm Reorder states in state-space models

도움말 항목

Canonical State-Space Realizations

Modal, companion, observable and controllable canonical state-space models.

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.