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상태공간 모델
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
balreal | Balanced state-space realization |
prescale | Optimal scaling of state-space models |
modalreal | Compute modal state-space realization (R2023b 이후) |
compreal | Compute companion state-space realization (R2023b 이후) |
ss2ss | 상태공간 모델의 상태 좌표 변환 |
ssequiv | Equivalence transformation for state-space models (R2023b 이후) |
xperm | Reorder states in state-space models |
xsort | Sort states based on state partition (R2020b 이후) |
xelim | Eliminate states from state-space models (R2023b 이후) |
augstate | Append state vector to output vector |
ctrb | 상태공간 모델의 가제어성 |
obsv | 상태공간 모델의 가관측성 |
gram | Controllability and observability Gramians |
augoffset | Map offset contribution to extra input channel (R2024a 이후) |
dss2ss | Convert descriptor state-space model to explicit form (R2024a 이후) |
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)