实验三 系统的可控性与可观测性分析
实验三 系统的可控性与可观测性分析

实验三系统的可控性与可观测性分析一、实验目的1.巩固控制系统能控、能观等知识;控制系统的最小实现和控制系统的能控、能观测标准型等基础知识;2.掌握使用MATLAB 判定系统可控性与可观测性的方法;3.掌握使用MATLAB 控制系统的标准型实现;4.通过Matlab 编程,上机调试,掌握和验证所学控制系统的基本理论。
二、实验原理与步骤(一)、可控性和可观测性的定义1.可控性的定义若对状态空间的任一非零状态x(t0),都存在一个有限时刻t1>t0和一个容许控制u[t0,t1],能在t1时刻使状态x(t0)转移到零,则称状态方程XAX BU =+ 在t0时刻是可控的。
反之称为在t0时刻不可控。
2.可观测性的定义定义:若对状态空间中任一非零初态x(t0),存在一个有限时刻t1>t0,使得由输入u[t0,t1]和输出y[t0,t1]能够唯一确定初始状态x(t0),则称动态方程XAX BU Y CX DU=+=+在t0时刻是可观测的。
反之称为是不可观测的。
(二)、可控性和可观测性判据1、可控性构造一个相似变换矩阵1(,,,)n c T B AB A B -= 公式中,n 是系统的阶次;矩阵c T 称为系统的可控性变换矩阵。
矩阵c T 可以由控制系统工具箱中提供的()ctrb 函数来产生。
其调用格式为(,)c T ctrb A B =公式中,c T 的秩,即()c rank T 称为系统的可控性指数,它的值表示系统中可控制的状态的数目。
如果()c rank T n =,则系统是完全可控制的。
【例题1】考虑系统的状态方程模型为0100001010001000502x x u ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦分析系统的可控性。
A=[0,1,0,0;0,0,-1,0;0,0,0,1;0,0,5,0]B=[0;1;0;-2]Tc=ctrb(A,B)rank(Tc)结果如下:>>rank(Tc)ans =4可见,系统完全能控。
哈尔滨工程大学 自动控制原理 第3章 线性系统的可控性与可观测性

如果状态空间中的所有非零状态都是在 t0 (t0 ? Tt )时刻可控的,则称系统在时刻t0是 完全可控的,简称系统在时刻 t0可控。若系 统在所有时刻都是可控的,则称 系统是一致 可控的。
? 2008 DUST Manu7facture
? 2008 尘灰 制造
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3.系统不完全可控
尘灰 教学课件
对于线性时变系统
x ? A(t)x ? B(t)u x(t0 ) ? x0 t ? Tt 取定初始时刻 t0 ? Tt ,如果状态空间中存在 一个或一些非零状态在时刻 t0是不可控的,则 称系统在时刻 t0是不完全可控的,也称为系统 是不可控的。
? 2008 DUST Manufactu5re
? 2008 尘灰 制造
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二. 可控性
1.状态可尘灰控教学课件
考虑n维线性时变系统的状态方程
x ? A(t) x ? B(t)u x(t0 ) ? x0 t ? Tt
如果对取定初始时刻 和一个无约束的容许控制
u(t)的,一个t0非?零T,初t 使始状状态态由x(tx0()t
=x 0,存在一个时刻 0)=x0转移到t1时的
x(t 1)=0 ,则称此x0是在时刻t0可控的. t1 ? Tt , t1 ? t 0
t ? [ t0 , t1 ]
? 2008 DUST Manu6facture
? 2008 尘灰 制造
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2.系统可控
尘灰 教学课件
考虑n维线性时变系统的状态方程
的。若xf对所有时刻都是可达的,则称 状态xf为完全可达到或一致可达。若系 统对于状态空间中的每一个状态都是时刻 t0可达的,则称该系统是t0时刻完全 可达的,或简称系统是 t 0时刻可达的。
现代控制理论3 第三章 线性系统的可控性和可观测性

A'
0
0
0
a0 a1 a2
0
0 可
0
0
B'
控 标
1
an1
0 1
准 形
AT=A’
BT=B’
0 0 0 1 0 0 A 0 1 0
a0
a1
C 0
0 1
0 0
a2
可观标准形
1 an1
结论:状态方程具有可观测标准形的系统一定可观测。
C 0 0
CA
0
0
V
CA2
3.2线性定常系统的可观测性
1.线性定常离散系统状态可观测性
(1) 离散系统可观测定义
x(k 1) Gx(k) Hu(k ) y(k) Cx(k) Du(k)
已知输入u(0),…,u(n-1)的情况下,通过在
有限个采样周期内测量到的输出y(0),y(1),…, y(n-1),能唯一地确定任意初始状态x(0)的n个分量, 则称系统是完全可观测的,简称系统可观测。
(2) 线性定常连续系统可控性判据
若线性定常连续系统的状态方程为
x Ax Bu
则该系统可控的充分必要条件为其可控性矩阵
Sc B AB
满秩,即 rankSc n
An1B
示例
(3) 可控标准形
结论:状态方程具有可控标准形的系统一定可控。
x1 0
x2
0
xn
1
0
xn a0
使上述方程组有解的充分必要条件是
Sc' Gn1H
GH H
满秩,且 rankSc' n
亦即 Sc H GH
Gn1H 且rankSc n
离散可控性例题
机械系统的可控性与可观测性分析

机械系统的可控性与可观测性分析在机械工程领域,可控性和可观测性是评估系统控制与监测能力的两个重要指标。
这两个概念被广泛运用于机械系统的设计和分析中,以确保系统的稳定性和性能优化。
本文将探讨机械系统的可控性和可观测性在系统分析中的作用,并阐述如何评估和提高这两个指标。
可控性是指系统能否通过给定的控制输入使得状态在有限时间内从初始状态到达目标状态。
在机械系统中,可控性分析能够帮助我们确定系统是否能够被有效地控制。
一个可控的机械系统意味着我们可以设计合适的控制策略来影响系统的状态变化,从而实现我们所期望的结果。
可控性的评估通常使用状态空间方法进行。
通过将系统描述为一组状态变量和状态方程,我们可以计算系统的可控性矩阵。
可控性矩阵反映了系统内部状态之间的关系,通过判断矩阵的秩是否满秩,可以确定系统的可控性。
如果可控性矩阵的秩等于系统的状态变量数目,则系统是可控的;否则,系统是不可控的。
在机械系统的设计中,可控性的分析能够帮助我们选择适当的执行器和控制策略,以实现所需的运动和力学特性。
例如,在一个自动化机器人系统中,评估机械臂的可控性可以确定系统是否能够在规定时间内达到所期望的位置、速度和加速度。
如果机械臂的可控性较差,可能需要调整系统的结构或增加额外的执行器才能满足运动控制的要求。
与可控性相对的是可观测性。
可观测性是指系统的状态是否可以通过给定的输出测量得到。
在机械系统中,通过可观测性分析,我们可以确定需要测量的输出变量以及所需的传感器位置和传感器数量,从而实现对系统状态的监测和反馈控制。
可观测性的评估也可以使用状态空间方法进行,主要通过计算系统的可观测性矩阵来确定。
可观测性矩阵描述了系统输出和状态之间的关系,通过判断矩阵的秩是否满秩,可以确定系统的可观测性。
如果可观测性矩阵的秩等于系统的状态变量数目,则系统是可观测的;否则,系统是不可观测的。
在机械系统的设计和运行中,可观测性的分析能够帮助我们确定合适的传感器位置和输出变量选择,以实现对系统状态的有效监测和控制。
线性系统的可控性与可观测性

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第三章 线性系统的可控性与可观测性
本章主要介绍定性分析方法,即对决定系统运
动行为和综合系统结构有重要意义的关键性质(如
可控性、可观测性、稳定性等)进行定性研究。
在线性系统的定性分析中,一个很重要的内容
是关于系统的可控性、可观测性分析。系统的可控、
可观测性是由卡尔曼于60年代首先提出的,事后被
证明这是系统的两个基本结构属性。
本章首先给出可控性、可观测性的严格的数学
定义,然后导出判别线性系统的可控性和可观测性
的各种准则,这的。
整理版
1
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第3章 线性系统的可控性和可观测性
第三章 线性系统的可控性与可观测性
3.1 可控性和可观测性的定义 3.2 线性定常连续系统的可控性判据(※) 3.3 线性定常连续系统的可观测性判据(※) 3.4 对偶原理
如果系统内部所有状态变量的任意形式的运动均可
由输出完全反映,则称系统是状态可观测的,否则就
称系统为不完全可观测的,或简称为系统不可观测。
整理版
3
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第3章 线性系统的可控性和可观测性
例3-1:给定系统的状态空间描述为
xx1204 05xx1212u
y 0
6
x1 x2
图3-1 系统结构图
如果对取定初始时刻 t0 Tt 的一个非零初始状态 x(t0) =x0,存在一个时刻 t1Tt,t1t0 和一个无约 束的容许控制u(t),t [t0,t1],使状态由x(t0)=x0转 移到t1时的x(t1)=0 ,则称此x0是在时刻t0可控的.
整理版
5
第3章 线性系统的可控性和可观测性
哈尔滨工程大学 自动控制原理 第3章 线性系统的可控性与可观测性

A 4 A A 3 3 A 2 2 A 3 ( 2 A I ) 2 A 4 A 3 I
根据数学归纳法有
Ak kA (k1)I
所以:
A 100100A 99I 10 0 01 2 0 0 0 0 9 0 99 0 9
1 200
0
1
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第3章 线性系统的可控性和可观测性
3. 2 线性定常连续系统的可控性判据(※)
一、线性定常连续系统的可控性判据(※)
1.格拉姆矩阵判据 线性定常系统
x ( t ) A x ( t ) B u ( t ) x ( 0 ) x 0t 0
完全可控的充分必要条件是:存在一个有限时
刻t1>0,使如下定义的格拉姆矩阵:
W0,t1
t1eAtBBTeATtdt
则矩阵A满足其特征方程,即
( A ) A n n 1 A n 1 1 A 0 I 0
2)推论1:矩阵A的k (k≥n)次幂可表示为A的(n-1)阶多
项式
n1
Ak rmAm,kn m0
注:此推论可用以简化矩阵幂的计算。
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第3章 线性系统的可控性和可观测性
3)推论2:矩阵指数函数可表示为A的(n-1)阶多项式
4)秩判据(※)
线性定常系统
x ( t ) A x ( t ) B u ( t ) x ( 0 ) x 0t 0
完全可控的充分必要条件是
ra n k BA B A n 1B n
其中: n为矩阵A的维数,SBAB An1B称 为系统的可控性判别阵。
注:秩判据是一种比较方便的判别方法。
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第3章 线性系统的可控性和可观测性
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第3章 线性系统的可控性和可观测性
系统的能控性、能观测性、稳定性分析之欧阳语创编

实验报告课程线性系统理论基础实验日期年月日专业班级姓名学号同组人实验名称系统的能控性、能观测性、稳定性分析及实现评分批阅教师签字一、实验目的加深理解能观测性、能控性、稳定性、最小实现等观念。
掌握如何使用MATLAB进行以下分析和实现。
1、系统的能观测性、能控性分析;2、系统的稳定性分析;3、系统的最小实现。
二、实验内容(1)能控性、能观测性及系统实现(a )了解以下命令的功能;自选对象模型,进行运算,并写出结果。
gram, ctrb, obsv, lyap, ctrbf, obsvf,minreal ;(b )已知连续系统的传递函数模型,182710)(23++++=s s s as s G ,当a 分别取-1,0,1时,判别系统的能控性与能观测性;(c )已知系统矩阵为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=2101013333.06667.10666.6A ,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=110B ,[]201=C ,判别系统的能控性与能观测性; (d )求系统1827101)(23++++=s s s s s G 的最小实现。
(2)稳定性(a )代数法稳定性判据已知单位反馈系统的开环传递函数为:)20)(1()2(100)(+++=s s s s s G ,试对系统闭环判别其稳定性 (b )根轨迹法判断系统稳定性 已知一个单位负反馈系统开环传递函数为)22)(6)(5()3()(2+++++=s s s s s s k s G ,试在系统的闭环根轨迹图上选择一点,求出该点的增益及其系统的闭环极点位置,并判断在该点系统闭环的稳定性。
(c )Bode 图法判断系统稳定性已知两个单位负反馈系统的开环传递函数分别为用Bode 图法判断系统闭环的稳定性。
(d )判断下列系统是否状态渐近稳定、是否BIBO 稳定。
三、实验环境1、计算机120台;2、MATLAB6.X 软件1套。
四、实验原理(或程序框图)及步骤1、系统能控性、能观性分析设系统的状态空间表达式如(1-1)所示。
可控性与可观性

现
代 控
一. 可控性判据
制 理 论
定理1:
若定义连续时间系统A, B的n*(np)可控矩阵
Sc B AB A2B
An1B
则系统状态完全可控(或系统可控)的充要条件是:
该系统的可控性矩阵满秩,即 rankSc n
Modern Control Theory
Page: 4
连续时间系统状态例完全题可控的条件
(3)系统可控。 (4)系统不可控。
Modern Control Theory
Page: 7
定理3 在S平面上状态完全可控的条件
现
代 控
状态完全可控的条件也可用传递函数或传递矩
制 阵描述。
理
论ห้องสมุดไป่ตู้
状态完全可控性的充分必要条件是在传递函数
或传递矩阵中不出现相约现象。如果发生相约,那
么在相约的模态上,系统不可控。
x
5 u
0 0 1 7
(3)
(4)
7 0 0 0 1
7 0 0 0 1
x
0
5
0
x
4
0 u
x
0
5
0
x
0
0 u
0 0 1 7 5
0 0 1 7 5
解:
(1)状态方程为对角标准型,B阵中不含有元素全为零的行,故系统是可控的。
(2)状态方程为对角标准型,B阵中含有元素全为零的行,故系统是不可控的。
现
代
【例】判别可观测性
控 制 理 论
(1) (2)
4 5 1
x
1
0 x 1 u
2 1 1
x 1
3
x
1
u
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实验三 系统的可控性与可观测性分析一、实验目的1.巩固控制系统能控、能观等知识;控制系统的最小实现和控制系统的能控、能观测标准型等基础知识;2.掌握使用MATLAB 判定系统可控性与可观测性的方法; 3.掌握使用MATLAB 控制系统的标准型实现;4.通过Matlab 编程,上机调试,掌握和验证所学控制系统的基本理论。
二、实验原理与步骤(一)、可控性和可观测性的定义1.可控性的定义若对状态空间的任一非零状态 x(t0),都存在一个有限时刻 t1>t0 和一个容许控制 u[t0, t1],能在t1时刻使状态 x(t0) 转移到零,则称状态方程X AX BU =+在t0时刻是可控的。
反之称为在 t0 时刻不可控。
2.可观测性的定义定义:若对状态空间中任一非零初态x(t0),存在一个有限时刻t1>t0,使得由输入u[t0,t1]和输出y[t0,t1]能够唯一确定初始状态x(t0),则称动态方程XAX BU Y CX DU =+=+在t0时刻是可观测的。
反之称为是不可观测的。
(二)、可控性和可观测性判据1、可控性构造一个相似变换矩阵1(,,,)n c T B AB A B -=公式中,n 是系统的阶次;矩阵c T 称为系统的可控性变换矩阵。
矩阵c T 可以由控制系统工具箱中提供的()ctrb 函数来产生。
其调用格式为(,)c T ctrb A B =公式中,c T 的秩,即()c rank T 称为系统的可控性指数,它的值表示系统中可控制的状态的数目。
如果()c rank T n =,则系统是完全可控制的。
【例题1】考虑系统的状态方程模型为0100001010001000502x x u ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦ 分析系统的可控性。
A=[0,1,0,0;0,0,-1,0;0,0,0,1;0,0,5,0] B=[0;1;0;-2] Tc=ctrb(A,B) rank(Tc) 结果如下: >> rank(Tc)ans = 4可见,系统完全能控。
2、可观测性构造一个相似变换矩阵o T 如下1(,,,)n To T C CA CA -=公式中,n 是系统的阶次。
矩阵o T 称为系统的可观测变换矩阵。
矩阵o T 可以由控制系统工具箱中提供的()obsv 函数来产生。
其调用格式为(,)o T obsv A C =公式中,o T 的秩,即()o rank T ,称为系统的可观测性指数,它实际上是系统中可观测状态的数目。
如果()o rank T n =,则系统是完全能观测的。
【例题2】考虑系统的状态方程模型为100001010001000502x x u ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦ []1000y x=分析系统的可观测性。
A=[0,1,0,0;0,0,-1,0;0,0,0,1;0,0,5,0] B=[0;1;0;-2] C=[1,0,0,0] Tc=ctrb(A,B)rank(Tc) 运行结果如下: >> rank(To) ans = 4可见,系统是完全可观测的。
(二)、可控性和可观性的标准型实现先来看什么是实现,所谓实现,就是根据描述系统输入输出动态关系的传递函数建立系统的状态空间表达式,所求得的状态空间表达式保持原来传递函数的输入输出关系不变,同时反映内部动态变化。
实现不是唯一的。
下面看一个实现的例子 【例题3】有以下状态空间模型1.254 1.250.5461.250.5 1.250.5340.25 4.25 1.250.5222.25 1.750.25110xx u --⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥--⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥--⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦00010202y x ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦A=[1.25,-4,-1.25,0.5;1.25,-0.5,-1.25,0.25;0.25,-4.25,-1.25,0.5;2.25,1.75,0.25,1] B=[4,6;3,4;2,2;1,0] C=[0,0,0,1;0,2,0,2] D=zeros(2,2) Gss1=ss(A,B,C,D)Gtf=tf(Gss)%可以这样认为:Gss 就是Gtf 的一个实现,有4个状态变量现在我们继续用Gtf 来完成一个实现Gss2,命令如下 Gss2=ss(Gtf)看一下实现结果,这个实现有8个状态变量,它当然没有前面的4个状态变量的实现要好,虽然它们表示同一个系统。
大家不禁要问,到底那个实现好,还有没有标准了?最小实现就是回答了这个问题。
所谓最小实现就是实现的阶次最低,或最低阶次的实现。
matlab 最小实现函数为 Gmin=minreal(G)其中,G 为原系统的LTI 对象,G1为最小实现后的LTI 对象。
【例题4】对上例中的Gss2,求出最小实现命令为:Gmin=minreal(Gss2)从结果可以看是,系统阶次回到了4阶。
1、可控标准型I设单输入系统的状态方程为:x Ax bu y Cx=+=设A 的特征多项式1110det[]n n n λI A λa λa λa ---=++++如果系统状态完全能控性1[,,...]n c rankT B AB A B n-==则可以通过线性变换1c x T x =,可以将其变成如下形式的能控标准形。
x Ax bu y Cx=+=11101101000 (00)01...c c n A T AT a a a --⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥---⎣⎦110...01c b T b -⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎣⎦ []1011...c n C CT βββ-==相似变换 1c x T x =变换矩阵为1211122231210...1[,,...,]......1n n c c c T A b A b Ab b T Ta a a a --⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎣⎦此可控标准型也称为可控标准型I 。
【例题5】已知能控的线性定常系统1010x 010x 11001u ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦ []110xy =求其能控标准型。
A=[1 0 1;0 1 0;1 0 0] B=[0;1;1] C=[1 1 0] (1)、能控性矩阵 Tc=ctrb(A,B)rank(Tc) 系统完全可控。
(2)、A 的特征多项式det(I A)λ- syms s det(s*eye(3)-A) 结果: ans = s^3-2*s^2+1 相应系数为0121,0,2a a a ===-(3)、计算变换矩阵121231210...1[,,...,]......1n n c T A b A b Ab b a a a a --⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦12211[,,...,][,,]n n c T A b A b Ab b A b Ab b --==22223121210100100...110210...1021...1c T aa a a a a a ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥===-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦(4)、计算标准型 Abar=inv(Tc1)*A*Tc1 Bbar=inv(Tc1)*B Cbar=C*Tc1 得:即:0100x 001x 01021u ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦ []201xy =- 2、可控标准型II如果取相似变换矩阵为可控性矩阵,即212[,,...,,]n n c T b Ab A b A b --=则,原状态空间表达式可变换为如下的可控标准型II 。
x Ax bu y Cx=+=0110010...01 0...1n a a A a --⎡⎤⎢⎥-⎢⎥=⎢⎥⎢⎥-⎣⎦10...0⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦ []2011...c n C CT βββ-== 【例题6】将上面的例题变换为可控标准型II 。
A=[1 0 1;0 1 0;1 0 0] B=[0;1;1] C=[1 1 0] D=0Tc=ctrb(A,B)[Ac,Bc,Cc,Dc]=ss2ss(A,B,C,D,inv(Tc)) 运行结果如下: Ac =0 0 -1 1 0 0 0 1 2 Bc =1 0 0 Cc =1 2 2 Dc = 0(3)、能观测标准形系统 xAx bu y Cx=+= 的能观测性矩阵为1C CA CA o n T -⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦ ,若O rank T n =,则系统能观测,通过线性变换可以将其变成如下形式的能观标准形。
001111010x 01x 0001n n a βa βu a β---⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦ []001xy =变换矩阵可取为1212111C 1CA P 1CA 10n n n a a a a a ---⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎣⎦同上,这个也可以称为能观测标准型I【例题7】将上面例题变换为能观测标准型I和前面一样,0121,0,2a a a ===- 取变换矩阵如下:2021210100C P CA CA -⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦[Ao,Bo,Co,Do]=ss2ss(A,B,C,D,P) 最后结果为: Ao =0 0 -1 1 0 0 0 1 2 Bo = -2 0 1 Co =0 0 1 Do = 0还可以直接把可观测性矩阵取为变换矩阵,这样得到所谓的可观测标准型II ,matlab 命令如下: P=obsv(A,C)[Ao,Bo,Co,Do]=ss2ss(A,B,C,D,P)运行结果如下:Ao =0 1 00 0 1-1 0 2Bo =122Co =1 0 0Do =三、实验方法及步骤打开计算机,运行MATLAB软件。
将上述内容写入程序编辑窗口并运行。
分析结果,写出实验报告四、【作业】1.从可控标准型和可观测标准型的A矩阵,可以得到什么结论?2.已知系统的系数矩阵为[]1202311,1,001,00201A B C D ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=-===⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦,试判断它的可控性。
如果完全可控,将其转化为可控标准II 型。