StateFeedbackGains

StateFeedbackGains[ssm,{p1,p2,,pn}]
给出状态空间模型 ssm 的状态反馈增益矩阵,以满足闭环系统的极点是 .

StateFeedbackGains[{ssm,{in1,}},]
指定使用的控制输入 .

更多信息和选项更多信息和选项

  • StateFeedbackGains 也称为极点放置增益.
  • 状态空间模型 ssm 可以以 StateSpaceModel[{a,b,}] 给出,其中 ab 表示连续时间或者离散时间系统中的状态和输入矩阵:
  • 连续时间系统
    离散时间系统
  • 如果 ssm 是可控的, 的特征值是 ,其中 是计算所得的状态反馈增益矩阵.
  • 对于描述器系统 StateSpaceModel[{a, b, c, d, e}],可以指定的极点数目由 e 的阶数和系统的可控制性决定.
  • StateFeedbackGains also accepts nonlinear systems specified by AffineStateSpaceModel and NonlinearStateSpaceModel.
  • For nonlinear systems, the operating values of state and input variables are taken into consideration, and the gains are computed based on the approximate Taylor linearization and returned as a vector.
  • StateFeedbackGains[{ssm,{in1,}},] 等价于 StateFeedbackGains[ssm1,],其中 ssm1SystemsModelExtract[ssm,{in1,}].
  • StateFeedbackGains 接受 Method 选项,其中设置由下面任何一个给出:
  • Automatic自动选择方法
    "Ackermann"Ackermann 方法
    "KNVD"KautskyNicholsVan Dooren 方法

范例范例打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (4)基本范例  (4)

把极点放在

In[4]:=
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Out[4]=

离散时间系统的所有特征值放置在原点:

In[1]:=
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In[2]:=
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Out[2]=
In[3]:=
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Out[3]=

双输入系统的特征值分配:

In[1]:=
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Out[1]=

使用第一个输入,计算双输入系统的反馈增益:

In[1]:=
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Out[1]=
2010年引入
(8.0)
| 2014年更新
(10.0)