閉ループの極を p に置く状態フィードバックゲインを計算する：

閉ループ系は極 p を持つ：

不安定な系を安定させるゲインを計算する：

閉ループ系は極を持つ：

不安定な極と安定化された極が系の応答の中に見られる：

複数の状態がある系の状態フィードバックゲインを計算する：

結果の次元は入力数と系の次数に対応する：

2入力3状態の系のゲインを計算する：

極を共役極の位置に置く：

極が複素共役ではないなら，ゲインは複素数である：

極を複数入力の系の共役極の位置に置く：

極が複素共役ではないなら，コントロールは複素数で入力の一つしか使わない：

最初の入力はフィードバックには使われない：

複数入力の系のフィードバック入力を選ぶ：

最初の入力を選ぶ：

2番目の入力：

両方の入力：

非線形系のゲインを計算する：

コントローラはベクトルとして返され，動作点を考慮する：

近似線形系のコントローラ：

連続時間StateSpaceModel：

離散時間StateSpaceModel：

ディスクリプタStateSpaceModel：

作用点がないAffineStateSpaceModelは0であるとみなされる：

作用点がないNonlinearStateSpaceModelは0であるとみなされる：

SystemModel：

StateFeedbackGainsはデフォルトでフィードバックゲインを返す：

一般に，フィードバックの状態はアフィンである：

κ₀+κ₁.x の形である．ただし，κ₀と κ₁は定数である：

フィードバックゲインの系のモデル：

アフィンフィードバックゲインの系のモデル：

閉ループ系：

閉ループ系のブロック図：

線形化された閉ループ系の極：

これらは指定された極でなければならない：

フィードバックゲインの計算に使われるモデル：

順に入力モデルと設計モデルのフィードバックゲイン：

設計モデル：

コントローラデータ：

入力モデルに関連する特性：

コントローラデータオブジェクトを得る：

使用可能な特性のリスト：

特定の特性の値：

追跡コントローラを設計する：

閉ループ系は参照信号を追跡する：

閉ループ系のブロック図：

離散時間系の追跡コントローラを設計する：

閉ループ系は参照信号を追跡する：

複数の出力を追跡する：

閉ループ系は異なる2つの参照信号を追跡する：

コントローラの力点を計算する：

コントローラモデル：

コントローラ入力：

コントローラの力点：

希望する参照信号を追跡する：

参照信号の位相は2である：

および正弦波：

一次系の出力を追跡するコントローラを設計する：

極指定の数は k+m q である：

コントローラを計算する：

閉ループ系は参照を追跡する：

非線形工場モデルの閉ループ系を組み立てる：

線形モデルによる閉ループ系：

2つの系の応答を比較する：

1つの外乱と1つのフィードバック入力を使って工場のマージされた閉ループ系を組み立てる：

マージされていない閉ループ系：

マージされると，前と同じ結果を与えるようになる：

マージされた閉ループ系を明示的に指定する：

希望する名前の閉ループ系を作る：

この閉ループ系は指定された名前である：

この名前を直接使って他の関数の閉ループ系のモデルが指定できる：

応答シミュレーションプロット：

デフォルトで，厳密値または記号値を持つ系には"Ackermann"メソッドが使われる：

厳密ではない系には，デフォルトで，"KNVD"メソッドが使われる：

少なくとも状態と同じだけの入力がある非厳密系にはLinearSolveが使われる：

多重入力系には"KNVD"メソッドが使われる：

"Ackermann"メソッドでは多重入力系に対して1つの入力しか使われない：

2番目の入力は使われない：

選択された入力は，最小の可制御性行列条件数を持つ：

"KNVD"閉ループ極はフィードバックゲインの摂動に対して"Ackermann"ほど敏感ではない：

ゲイン行列にランダムに摂動を加える：

結果の閉ループ極：

指定された極からの最大誤差は"KNVD"メソッドの方が小さい：

セグウェイPTの平衡コントローラを設計する：

セグウェイPTの非線形モデル：

コントローラがないと，セグウェイの位置と向きのバランスが取れない：

極配置でセグウェイのバランスを取るコントローラを設計する：

閉ループ極を確認する：

開ループ系は不安定である：

閉ループ系を得る：

非零の初期位置からバランスが取れている：

微調整への応答もバランスが取れている：

その制御努力を評価する：

柔軟な接合部を備えたシングルリンクロボットマニピュレータの調整器を設計する：

系のモデル：

アームの角度位置は制御されていない：

状態フィードバックコントローラを設計する：

閉ループ系を得る：

フィードバックコントローラがアームの角度位置を制御する：

コントローラモデルを得る：

制御努力：

ボールとビームの系について離散時間安定化コントローラを設計する：

系の線形連続時間モデル：

サンプリング周期 でモデルを離散化する：

ビームが摂動するとボールの位置は不安定になる：

安定化コントローラを計算する：

閉ループ系を得る：

ボールの位置は安定した：

制御努力：

2つの質量ダンパの摂動を抑える：

系のモデル：

サンプリング周期を とし，0次ホールド法を使ってこれを離散化する：

質量 および は雪道の際に振動する：

単位円内の極の集合の状態フィードバックゲインを計算する：

減衰の少ない極の集合についてゲインを設計する：

各極集合について閉ループ系を得る：

摂動に対する応答を比較する：

フィーとバックゲインを得る：

制御努力を比較する：

角度ゲージの振動を減衰させる：

系のモデル：

ゲージの位置が乱れると大きな振動が発生する：

電流 i をフィードバック入力として設定する：

振動を減衰するための状態フィードバックコントローラを設計する：

閉ループ極を確認する：

閉ループ系を得る：

振動は減衰された：

正弦波トルク外乱もまたコントローラによってブロックされた：

コントローラモデルを得る：

その制御努力：

縦軸に関する航空機の応答の処理を改善する：

系のモデル：

初期摂動後にピッチ角が安定するまでにおよそ1500秒かかる：

応答を改善するためのコントローラを設計する：

閉ループ系を得る：

閉ループ系の応答は約10秒で安定するようになった：

コントローラモデルを得る：

コントローラ努力：

軌道を回る衛星の軌道を修正するための出力フィードバックコントローラを設計する：

系のモデル：

摂動があると軌道は安定しない：

フィードバックゲインの集合を計算する：

推定器ゲインの集合を計算する：

推定器調整器を組み立てる：

閉ループ系を得る：

閉ループ系の応答を計算する：

コントローラモデルを得る：

制御努力をプロットする：

回路の周波数応答を調整する：

回路のディスクリプタモデル：

そのステップ応答は激しく振動している：

振動応答は減衰不足の極によるものである：

極が減衰不足ではない状態フィードバックコントローラを設計する：

閉ループ系を得る：

振動は減衰された：

開ループ系と閉ループ系の周波数応答を比較する：

制御努力：

アクティブなバンドパスフィルタを調整する：

フィルタの状態空間実現：

その極：

フィルタの特徴を改善するためのコントローラの集合を設計する：

極が減衰されるにつれて摂動は小さくなる：

DCモーターの速度コントローラを設計する：

モーターの速度を追跡された出力として設定する：

極配置コントローラを計算する：

推定器を計算する：

モーターの速度を追跡する推定器調整器を組み立てる：

閉ループ系：

基準速度rpmに対する応答：

コントローラ努力：

それはボルトである：

混合タンク内の流量の応答を改善する：

系のモデル：

流量 q₂の外乱に対する応答は遅い：

応答を加速する状態フィードバックコントローラを設計する：

閉ループ系：

閉ループ系の応答の方が速い：

フィードバックゲインを得る：

制御努力：

リサイクルを遅らせた2段式化学反応器の応答を改善する：

反応器のモデル：

反応器の摂動に対する反応は遅れる：

遅れを除去しモデルの最小実現を得る：

調整器ゲインの集合を計算する：

推定器ゲインの集合：

計算したゲインを使って推定器調整器を組み立てる：

もとの系のスミス補償器を組み立てる：

フィードバック経路にあるスミス補償器を持つモデルの閉ループ系を得る：

初期摂動に対する閉ループ応答が改善された：

離散時間系のデッドビート制御問題を解く：

原点にすべての極がある閉ループ系：

開ループ系の次数はである：

したがって，閉ループ系の出力は3ステップ内で0である：

そのプロット：

希望のヨー角が追跡できる船舶のコントローラを設計する：

船のモデル：

希望の位置に極がある追跡コントローラを設計する：

閉ループ系：

さまざまな参照ヨー角に対する応答：

コントローラモデルを入手する：

コントローラ入力：

参照値が大きくなると制御努力も大きくなる：