상태공간 모델

LTI 모델의 상태공간 표현

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. 사용 가능한 기능을 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

최소형, 균형형, 모달형 및 동반형을 계산합니다.
상태 좌표 변환과 동치 변환을 수행하고, 기술자 모델을 명시적 형태로 변환합니다.
상태를 재정렬, 정렬 또는 제거하여 모델을 단순화하거나 특정 동특성에 집중할 수 있습니다.
가제어성 행렬, 가관측성 행렬, 그람 행렬을 사용하여 시스템 특성을 평가합니다.
출력에 상태, 오프셋 또는 지연을 추가하여 내부 신호를 분석합니다.
구성 요소를 직렬, 병렬, 피드백 또는 일반화된 상호 연결 방식으로 연결하여 복잡한 시스템을 작성합니다.
수치적 안정성을 위해 조건이 나쁜(poorly conditioned) 모델을 스케일링합니다.

함수

모두 확장

구현

`balreal`	Balanced state-space realization
`modalreal`	Compute modal state-space realization (R2023b 이후)
`compreal`	Compute companion state-space realization (R2023b 이후)
`minreal`	최소 실현 또는 극점-영점 상쇄
`sminreal`	Eliminates structurally disconnected states, delays, and blocks

변환

`ss2ss`	상태공간 모델의 상태 좌표 변환
`ssequiv`	Equivalence transformation for state-space models (R2023b 이후)
`dss2ss`	Convert descriptor state-space model to explicit form (R2024a 이후)

상태 조작

`xperm`	Reorder states in state-space models
`xsort`	Sort states based on state partition
`xelim`	Eliminate states from state-space models (R2023b 이후)

가제어성 및 가관측성 분석

`ctrb`	상태공간 모델의 가제어성
`obsv`	상태공간 모델의 가관측성
`gram`	가제어성 및 가관측성 그람 행렬

모델 증강

`augstate`	Append state vector to output vector
`augoffset`	Map offset contribution to extra input channel (R2024a 이후)
`augdelay`	Append internal delay signal to outputs of state-space model (R2026a 이후)

모델 상호 연결

`addInterface`	Add interface for physical assembly (R2026a 이후)
`assemble`	Assemble components by connecting their physical interfaces (R2026a 이후)
`append`	입력과 출력을 추가하여 모델 그룹화
`feedback`	여러 모델의 피드백 연결
`parallel`	두 모델의 병렬 연결
`series`	두 모델의 직렬 연결
`connect`	Block diagram interconnections of dynamic systems
`lft`	두 모델의 일반화된 피드백 상호 연결(Redheffer star product)

확장 및 전처리

`prescale`	Optimal scaling of state-space models
`fixInput`	Fix value of some inputs and delete them (R2024a 이후)

도움말 항목

상태공간 실현
상태공간 모델은 무한히 많은 실현으로 표현할 수 있습니다. 일반형(표준형이라고도 함)에는 모드형, 동반형, 관측 가능형 및 제어 가능형이 포함됩니다.
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. (R2024a 이후)
Assemble Parts of System Using Coupling Interfaces
Model mass-spring-damper system using assembly of individual components.