EstimatorGains

EstimatorGains[ssm, {p1, p2, ..., pn}]
给出 StateSpaceModel ssm 的估值器增益矩阵,以使得估值器的极点是 .

EstimatorGains[{ssm, {out1, ...}}, ...]
指定使用的测量输出 .

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  • EstimatorGains 也称为观测器增益或者观测器极点位置.
  • 状态空间模型 ssm 可以以 StateSpaceModel[{a, b, c, d}] 的形式给出,其中 abcd 分别表示在连续时间系统或者离散时间系统中的状态、输入、输出和传递矩阵:
  • 连续时间系统
    离散时间系统
  • 如果 ssm 是能观测的,那么 的特征值为 ,其中 是计算所得的估值器增益矩阵.
  • 对于描述器系统 StateSpaceModel[{a, b, c, d, e}],可以指定的极点数目由 e 的阶数和系统的可观测性决定.
  • EstimatorGains[{ssm, {out1, ...}}, ...] 等价于 EstimatorGains[ssm1, ...],其中ssm1=SystemsModelExtract[ssm, All, {out1, ...}].
  • 观测器动态特性由下面的方程给出:
  • 连续时间系统
    离散时间系统
  • 是一个非奇异方矩阵,状态向量可以通过如下方式计算:x=TemplateBox[{c}, Inverse].(y-d.u).
  • EstimatorGains 接受 Method 选项,其中设置由下面给出:
  • Automatic自动方法选择
    "Ackermann"Ackermann 方法
    "KNVD"Kautsky-Nichols-Van Dooren 方法
  • 估值器增益根据对偶系统的状态反馈增益计算.

范例范例打开所有单元关闭所有单元

基本范例 (3)基本范例 (3)

计算一个连续时间系统的估值器增益:

In[1]:=
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Out[1]=

一个离散时间系统:

In[1]:=
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Out[1]=

只有第二个输出已测量的双输出系统的估值器增益:

In[1]:=
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Out[1]=
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