由传递函数转换成状态空间模型(1)
由传递函数求状态空间表达式根据前面介绍的微分方程与状态空间
b0sm b1sm1 L bm1s bm sn a1sn1 L an1s an
c1 c2 L cn
s 1 s 2
s n
(n m)
其中：
ci
lim G(s)(s
si
i )
X
1
(s
)
s
1
1
U (s)
X
2
(
s)
s
1
2
U (s)
X
n
(s)
s
1
n
U (s)
分解式第二部分表示状态变量与输出的关系， 输出y等于各状态变量与输入的线性组合，即式中 的C和D阵。
若传递函数等效为：
G(s)
b0
b1s n1 b2 s n1 s n a1s n1
bn1s an1s
bn an
式中
bi (bi aib0 ), (i 1,2, , n)
：
此时，式中的C阵和D阵可直接写成
sX 1(s) 1 X1 (s) U (s)
sX2
(s)
2
X
2 (s) U (s)
sX n (s) n X n (s) U (s)
x1 1x1 u
x2
2 x2
u
xn n xn u
Y (s) G(s)U (s) c1 U (s) c2 U (s) L cn U (s)
sn
a1s n1
b
an1s an
系统的微分方程为：
y (n) a1 y (n1) an1 y an y bu
则根据上节公式，可直接写出状态空间表达 式。即：
0 1 0
0
A
0
,
B , C 1
现代控制理论-3传递函数和状态空间模型间的转换
= 4 ⋅ 1 ⋅s+2 s +1 s +3 s + 4
G(s) = 4 ⋅ 1 ⋅ s + 2 s +1 s +3 s + 4
以下三个环节的串联
u
4
y1
1
y2
s+2 y
s +1
s+3
s+4
x1 = −x1 + 4u
y1
=
x1
xy 22
= −3x2 = x2
+
u2
x3 = −4x3 + u3
现代控制理论
Modern Control Theory (3)
俞立
浙江工业大学 信息工程学院
传递函数和状态空间模型间的转换
分解法建立复杂系统的状态空间模型 串联、并联、反馈关联
串联法：
G(s) =
4s + 8
s 3 + 8s 2 + 19s + 12
分解成
G(s) =
4(s + 2)
(s + 1)(s + 3)(s + 4)
例：求传递函数矩阵，其中状态空间模型的系数矩阵：
1 2 A = − 2 1,
1 B = 0,
C = [1 1],
D = [0]
难点：求逆矩阵 (sI − A)−1
1 2 A = − 2 1,
1 B = 0,
C = [1 1],
D = [0]
根据求逆矩阵的定义 (sI − A)−1 = adj(sI − A)
(sI − A) X (s) = BU (s)
X (s) = (sI − A)−1 BU (s)
mimo传递函数转化为状态空间模型matlab代码
MIMO传递函数转化为状态空间模型Matlab代码1. 介绍MIMO（多输入多输出）系统是指系统具有多个输入和多个输出的特性。
在控制系统领域中，MIMO系统的建模和分析是非常重要的。
传递函数和状态空间模型是两种常用的系统建模方法。
本文将介绍如何将MIMO系统的传递函数转化为状态空间模型，并给出相应的Matlab代码实现。
2. MIMO系统的传递函数表示MIMO系统的传递函数通常表示为一个矩阵，每个元素对应一个输入到一个输出的传递函数。
假设有n个输入、m个输出，则MIMO系统的传递函数可以表示为一个m×n的传递函数矩阵G(s)。
传递函数矩阵的元素可以用s表示，如G11(s)、G12(s)等。
3. MIMO系统传递函数到状态空间模型的转化方法MIMO系统的传递函数可以通过状态空间模型来表示。
状态空间模型的基本形式如下：\[ \dot{x}(t) = Ax(t) + Bu(t) \]\[ y(t) = Cx(t) + Du(t) \]其中，A是状态矩阵，B是输入矩阵，C是输出矩阵，D是传递函数零极点对应的矩阵。
MIMO系统的传递函数可以通过以下步骤转化为状态空间模型：1）将传递函数矩阵分解为多个SISO（单输入单输出）系统的传递函数；2）针对每个SISO系统，可以将其转化为状态空间模型；3）将各个SISO系统的状态空间模型组合成一个整体的MIMO系统的状态空间模型。
4. Matlab代码实现下面我们通过一个实例来演示如何用Matlab将MIMO系统的传递函数转化为状态空间模型。
假设传递函数矩阵为：\[ G(s) = \begin{bmatrix} \frac{2s+1}{s^2+3s+2}\frac{3s+2}{s^2+4s+3} \\ \frac{4s+1}{s^2+2s+1}\frac{5s+2}{s^2+3s+2} \end{bmatrix} \]我们需要将传递函数矩阵分解为四个SISO系统的传递函数：\[ G11(s) = \frac{2s+1}{s^2+3s+2} \]\[ G12(s) = \frac{3s+2}{s^2+4s+3} \]\[ G21(s) = \frac{4s+1}{s^2+2s+1} \]\[ G22(s) = \frac{5s+2}{s^2+3s+2} \]针对每个SISO系统，我们可以将其转化为状态空间模型，以G11(s)为例：```Matlab将传递函数G11(s)转化为状态空间模型num = [2, 1]; 分子系数den = [1, 3, 2]; 分母系数[A11, B11, C11, D11] = tf2ss(num, den); 转化为状态空间模型```将各个SISO系统的状态空间模型组合成整体的MIMO系统的状态空间模型：```Matlab对四个SISO系统的状态空间模型进行组合A = [A11, A12; A21, A22];B = [B11, B12; B21, B22];C = [C11, C12; C21, C22];D = [D11, D12; D21, D22];```至此，我们成功地将MIMO系统的传递函数转化为状态空间模型，并通过Matlab代码实现了这一过程。
传递函数到状态空间的实现.docx
实验题目：传递函数到状态空间的实现 课程名称：计算机仿真 一、实验目的1、 理解并掌握传递函数转换为状态空间方程的方法2、 理解状态初值的计算方法二、 实验内容1、 应用MATLAB 编写一个可以实现传递函数到状态空间方程的可控可观规范型的ni 文件。
并用相应例题验证程序的止确性。
2、 完善该程序使具可以用來计算状态初值。
并用相应的例题验证程序 的正确性。
3、 程序中需要考虑分子分母同阶以及分母首系数不为1的两种情况。
三、 报告内容1、 给出m 文件的程序框图，及验证结果，并记录出现的错误，并给出 解决的方案。
若没有得到解决，请说清楚你的问题2、 如呆做了程序的状态初值得求解，请给岀相应的验证结杲，及程序 编写过程中出现的问题，若已经解决，给出貝体方法。
能观标准型为:2、计算状态变量初值：(1)不含u 的导数项时，则冇:A= • 0 0 •■1 0• •0 1■ ■… 0 ■…• • ••B=O' 0 ■ ■~a n~a n-l~a n-l…一如・丄Z?o s n +b 1s n "1+•••+d n ^1s+c n+…+01八一］s+a 八那么其状态空间模型能控标准型为:C=［（b n — bo （z n ） （&n _i — …@1 —加血）］ D=b n!1!实验理论传递函数为G(s)=1、 力能观=B 能观D 能观和0)X?(O) 1(0)」 yj(o)（2）系统微分方程不仅包含u 的输入项，而口包含u 的导数项，则:五、程序检验（1）输入一个分母首系数为1月.分子分母不同阶传递函数:2S 3+ 4S 2+ 3S + 5 G = -------------------------------S 4 + 2S 3 + 5S 2 + 4S + 2程序运行结果： 能控标准型:A 二0 1 0 00 1 00 0 0 1-2-4-5-2B =兀 1(0)a n-l an-2 …兀2（0）a n-2%一3…七(0) ■ • = an-3•■ • • • • • • ■^-1(0)■ 1 … _ 兀“(0)..10 (x)n xa x 1 y （o ）~Cn-l1 0 y （o ）一 Cn-2 • •… •■ y(0) ■ •+ _ Cn-3■ ■ ■…0 严)(0)_C]…0 严(()) ■ ■_ 0nxl /ix(n -1)一 C] w(O)〃(()):M(O)•• • ••• :宀(0)0 ]“"-2)(0)(/?-l)xly(0) y(0)5 342D 二能观标准型：A =0 00-21 00-40 10-50 01-2B =5342C =0 001D 二初值部分：请输入系统输出的初值二[1 ;1;1;1]请输入系统输入的初值二[0; 0; 0] x0 二12831运行结果正确（2）输入一个分母首系数为2 口分子分母同阶传递函数:S 2 + 2S + 3G =2S 2 + 5S + 3程序运行结果: 能控标准型:0. 5000初值部分：请输入系统输出的初值二[1；1] 请输入系统输入的初值二[0]xO 二A =0 -1. 5000 B =0 1 C 二1. 5000 D =0. 5000能观标准型:A 二0 1.0000 B =1. 5000 1.5000 C 二1.5000 D =1.0000 -2. 50001. 5000-1. 5000 -2. 50001. 50003. 50001.0000运行结果正确六.流程图七、实验小结通过木次实验我了解了如何通过matlab的编程来实现传递函数转化为状态空间方程的能控和能观性，并掌握了程序的状态初值的求解。
同步电机系统传递函数模型和状态空间模型
同步电机系统传递函数模型和状态空间模型同步电机系统是工业中非常常见的一种电机系统，广泛应用于风力发电、输电输能、轨道交通、工业生产等领域。
在电机运行过程中，了解同步电机系统传递函数模型和状态空间模型对于对其理解和进行系统控制非常重要。
同步电机系统的传递函数模型可以被表示为： G(s)= K / (T1s + 1)(T2s + 1)，其中K是增益，T1和T2是时间常数。
传递函数模型的意义是对输入和输出之间的关系进行建模。
在同步电机系统中，输入通常是电压，输出是转速。
如传递函数模型所示，输入的电压可以被分解成两个滞后时间常数的二阶系统，其中每个常数都代表了电机系统的动态转速响应。
这样的建模方法可以使我们更好地理解同步电机系统的转速响应，并从中得出控制策略。
除了传递函数模型，同步电机系统也可以由状态空间模型来描述，即将系统表示为一系列宏观的状态和它们之间的转换。
状态空间模型可以被表示为：x’=Ax+Bu, y=Cx+Du。
状态空间模型通过宏观的描述电机系统内部的变化，阐述了系统的动态响应方式和控制之间的关系。
在一个转速控制的例子中，输入电压被视为操作量u(t)，并且与电机系统的输出y(t)通过状态方程x’(t)=Ax(t)+Bu(t)和输出方程y(t)=Cx(t)+Du(t)进行联系。
这样的状态空间模型可以帮助我们设计和分析电机控制器。
总的来说，同步电机系统传递函数模型和状态空间模型都有各自的用途。
传递函数模型可以为我们提供关于电机系统动态特性的优越的定量分析方法，而状态空间模型则更适合于控制器的设计以及在运行实际系统时的仿真与测试。
或者，这两种模型也可以结合起来，并被用于对同步电机系统进行整体观察和控制。
在电机系统中，应用这样的模型可以使我们更好地理解它们的动态特性，并对其进行控制。
这样的导向是成为我们更有资格和信心地应对电机工业领域中的挑战和机遇的关键因素。
已知传递函数求状态空间表达式
已知传递函数求状态空间表达式在控制系统理论中，常常需要将已知的传递函数转换为状态空间表达式。
这是因为状态空间形式更加直观，便于进行控制器设计和系统分析。
首先，我们需要将传递函数化简为标准形式：$$G(s) = frac{b_0 s^n + b_1 s^{n-1} + cdots + b_{n-1} s + b_n}{s^n + a_1 s^{n-1} + cdots + a_{n-1} s + a_n}$$其中 $n$ 为传递函数的阶数，$b_i$ 和 $a_i$ 是系数。
接下来，我们可以通过状态空间的基本方程来表示传递函数： $$begin{aligned}dot{x} &= Ax + Buy &= Cx + Duend{aligned}$$其中，$x$ 是 $n$ 维状态向量，$u$ 是 $m$ 维输入向量，$y$ 是$p$ 维输出向量。
$A$、$B$、$C$、$D$ 是系数矩阵，它们的维度分别为 $n times n$、$n times m$、$p times n$ 和 $p times m$。
我们可以通过下列步骤获得$A$、$B$、$C$ 和 $D$：1. 首先，将传递函数分解为零极点形式：$$G(s) =kfrac{(s-z_1)(s-z_2)cdots(s-z_n)}{(s-p_1)(s-p_2)cdots(s-p_n )}$$其中，$k$ 是比例系数，$z_i$ 和 $p_i$ 是零点和极点。
2. 利用零极点分解结果，构造传递函数的控制分式表达式：$$G(s) = kfrac{(s-z_1)}{(s-p_1)} cdot frac{(s-z_2)}{(s-p_2)} cdots frac{(s-z_n)}{(s-p_n)}$$3. 对每个控制分式，构造对应的状态空间模型：$$begin{aligned}dot{x_i} &= p_i x_i + uy_i &= z_i x_iend{aligned}$$其中，$i$ 取值为 $1$ 到 $n$。
传递函数到状态空间模型的转换
自动控制理论自动控制第二章周立芳徐正国连续时间控制系统的数学模型浙江大学控制科学与工程学系1第二章要点✓引言✓电路及组成✓线性代数与状态的基本概念✓传递函数及方块图✓机械传递系统✓其他的数学建模实例✓系统传递函数的计算✓非线性系统的线性化✓系统整体传递函数的确定✓仿真图✓信号流图从传函数到状间模的转换✓从传递函数到状态空间模型的转换2从传递函数到状态空间模型的转换◆从传递函数到并联状态图◆并联状态图◆A 矩阵的对角化◆利用状态变换求解状态方程◆状态方程的标准形式可控标准型◆◆可观标准型◆从方块图到状态空间模型控制科学与工程学系并联状态图由下面微分方程描述的SISO 系统可以由相应的传递函数表示并联状态图)()()( ;)()())(()(1210111i ii i i ni i n n n n n n s f s U s Z f s G s G c s s s c s c s c s c s G λλλλ-==+=---++++=∑=--并联状态图系统的状态转移信号流图如下图所示，图中省略了状态变量的初始值z i (t 0)。
Z 1(s)λ1f 1前馈通道Z 2(s)f 2U(s)Y(s)λ2:f n())()(1∑=+=ni i n s G c s G f λnc nZ n (s))()()( iii i i s f s U s Z s G λ-==图5.31 式(*) 的并联解耦仿真图（w=n ）并联状态图于是系统的状态空间模型为：所有元素均为1⎥⎤⎢⎡⎥⎤⎢⎡ 2111000λλnn +Λ=⎥⎥⎥⎢⎢⎢+⎥⎥⎥⎢⎢⎢=ub z u z z1000λw=n, d n ≠0, 否则d n =0[]ud u c f f f y n n n n +=+=⎦⎣⎦⎣z c z21A 是对角阵此时系统动态方程称为状态空间模型系统矩阵A 是对角阵，此时系统动态方程称为正则标准型状态空间模型，系统矩阵可表示为Λ(or A*)，相应的状态变量称为规范变量（canonical variables ）。
系统的传递函数和状态空间表达式的转换[精华]
![系统的传递函数和状态空间表达式的转换[精华]](https://img.taocdn.com/s3/m/96b6a464f342336c1eb91a37f111f18583d00ce7.png)
现代控制理论实验一 系统的传递函数和状态空间表达式的转换一、实验目的 1． . 学习多变量系统状态空间表达式的建立方法、了解系统状态空间表达式与传递函数相互转换的方法；2． . 通过编程、上机调试，掌握多变量系统状态空间表达式与传递函数相互转换方法。
二、实验要求学习和了解系统状态方程的建立与传递函数相互转换的方法；三、实验设备1． 计算机1台2． MA TLAB6.X 软件1套。
四、实验原理说明设系统的状态空间表达式如式(1－1)示。
q p n R y R u R x D Cx y Bu Ax x ∈∈∈⎩⎨⎧+=+= (1－1)其中A 为n ×n 维系数矩阵、B 为n ×p 维输入矩阵 C 为q ×n 维输出矩阵，D 为传递阵，一般情况下为0。
系统的传递函数和状态空间表达式之间的关系如式(1－2)示。
D B A sI C s G +-=-1)()( (1－2)五、 实验步骤 求系统的A 、B 、C 、阵；然后进行验证。
432352)(232+++⎥⎦⎤⎢⎣⎡+++=s s s s s s s G%求系统的A 、B 、C 阵num=[0 0 1 2;0 1 5 3];den=[1 2 3 4];[A B C D]=tf2ss(num,den)运行结果：A =-2 -3 -41 0 00 1 0B =1C =0 1 21 5 3D =对上述结果验证：程序如下：%对上述结果进行验证编程A=[-2 -3 -4;1 0 0;0 1 0];B=[1;0;0];C=[0 1 2;1 5 3];D=[0;0];[num den]=ss2tf(A,B,C,D)运行结果如下：num =0 -0.0000 1.00002.0000 0 1.0000 5.00003.0000den =1.00002.00003.00004.0000。
传递函数到状态空间方程
传递函数到状态空间方程传递函数和状态空间方程是控制工程中的两个重要概念，传递函数通过输入输出信号之间的关系描述系统的动态特性，而状态空间方程则是通过描述系统的状态和状态变化来描述系统的行为。
在某些情况下，需要将传递函数表示为状态空间方程的形式，以便更方便地进行系统分析和控制设计。
要将传递函数转换为状态空间方程，首先需要确定系统的状态变量和输入输出变量。
状态变量是描述系统动态特性的内部变量，通常是系统的未知变量，可以通过测量输出信号来估计。
例如，机械系统的状态变量可以是位置、速度和加速度。
输入输出变量是系统的已知变量，输入变量是控制器向系统输入的信号，输出变量是从系统输出的信号。
例如，机械系统的输入变量可以是轴向力和扭矩，输出变量可以是位置传感器和速度传感器测量的信号。
假设传递函数为G(s)，表示输出y与输入u之间的关系。
则根据控制理论，传递函数可以表示为状态空间方程的形式。
首先，将传递函数G(s)表示为分子多项式和分母多项式的比值形式。
G(s) = Y(s) / U(s) = b0 + b1s + b2s^2 + ... / a0 + a1s + a2s^2+ ...然后，将传递函数拆分为几个单元，并确定每个单元的状态空间方程形式。
常见的单元包括一阶系统、二阶系统、零阶系统和常数项。
一阶系统的传递函数为：G(s) = K / (T*s + 1)其中K代表系统的增益，T代表系统的时常常数。
将其表示为状态空间方程为：ẋ = -1/T * x + 1/T * uy = K * x其中x为状态变量，y为输出变量，u为输入变量。
ẋ表示状态变量的一阶微分，即状态变量随时间的变化率。
二阶系统的传递函数为：G(s) = K / (T1 * T2 * s^2 + (T1 + T2) * s + 1)其中K代表系统的增益，T1和T2代表系统的两个时常常数。
将其表示为状态空间方程为：ẋ1 = -1/T1 * x1 - (1/(T1 * T2)) * x2 + 1/T1 * uẋ2 = x1y = K * [1 0] * [x1; x2]其中x1和x2为状态变量，y为输出变量，u为输入变量。
由传递函数转换成状态空间模型1
X n =_a n X ia n 4X 2-a 1X n u由传递函数转换成状态空间模型一一方法多！!!SISO 线性定常系统高阶微分方程化为状态空间表达式SISOy (n j+a y D+azy W )+…+a n y =b 0u 俨)+b 1u (m _L )+…+b m u(n ^m )b °s mb,sm 4s nys n」 a 2s n^ ■ a n外部描述＜实现问题：有了内部结构一-模拟系统 内部描述‘X = Ax +bu y =cx+ du实现冋题解决有多种方法，方法不同时结果不同直接分解法 因为Y(s) Z(s) _ Z(s) Y(s) U(s) Z(s) U(s) Z(s)n―1b )s m bs m bmQ ss ys 亠 亠a n 」s a n:丫(s) =(b °s m +bs m '+…+b m 」s + b m )Z(s)iU (s) = (s n+a 1s n，十■八 +a n/S + a n)Z(s)对上式取拉氏反变换，则jy =b o Z (m)+32^)+…+b m'Z + b m Z<(n )丄(n 4) I ■ ■ ■.u=z +az ++a n 』z+a n zX 2 = X 3G(s)二SISO按下列规律选择状态变量,即设x 1 二 z, X 2 二乙 ,X n(nd),于是有_x ；l - 0ir x j 「0] X 2■01—4y 二[b 2 b 1 b °] X 2 =[30] f uX 1X ；式中，|心为n -1 A 系数阵称之为友阵。
只要系统状态方程的系数阵 A 和输入阵b 具有上式的形式，c 阵的形式可以任意, 则称之为能控标准型。
则输出方程y 二 b °X n b i X n 」b m 」X 2 b m X i写成矩阵形式_X L IX 2y = [b m b m」b 1 b 0 ]'X n 」」n 一分析A,b,c 阵的构成与传递函数系数的关系。
传递函数、零极点增益与状态空间转换的matlab算法实现
传递函数、零极点增益与状态空间三种模型转换的MATLAB算法实现一、引言微分方程是自控控制系统最原始的数学模型，它反映系统动态运行规律。
时域分析中要用拉普拉斯变换定义传递函数，再做其它转化。
为了方便我们对自动控制理论的理解和学习，本人总结了传递函数、零极点增益与状态空间三种模型转换的MATLAB算法，用处多多。
二、状态空间模型转换为传递函数、零极点增益模型1、MATLAB算法%将状态空间模型x(t)=Ax(t)+Bu(t),y(t)=Cx(t)+Du(t)转化成传递函数G(s)=num(s)/den(s)%或零极点模型G(s)=k(s+z1)(s+z2)...(s+zm)/(s+p1)(s+p2)...(s+pn)的函数ssto2.m%调用格式G=ssto2(key,A,B,C,D),其中输入参数A,B,C,D为状态空间四个矩阵，输出参数当key=1%时为传递函数；当key=2时，为状态空间模型function G=ssto2(key,A,B,C,D)if key==1sys=ss(A,B,C,D);G=tf(sys),elseif key==2sys=ss(A,B,C,D);G=zpk(sys),end2、例题分析【例1】已知一加压液流箱系统，该系统的状态变量是液位h（t）与料浆总压H（t），输入变量是料浆流入量u1（t）与空气流入量u2（t），输出变量就是状态变量H（t）与h（t）本身，系统状态空间模型为求多个输入到输出的传递函数模型与多个输入到输出的零极点增益模型。
>>clear;A=[-0.3912,0.01234;-0.022,0];B=[0.03344,0.01234;0.000896,0];C=[1,1];D=[0,0];key=1;G=ssto2(key,A,B,C,D);key=2;G=ssto2(key,A,B,C,D);G =From input 1 to output:0.03434 s - 0.0003741--------------------------s^2 + 0.3912 s + 0.0002715From input 2 to output:0.01234 s - 0.0002715--------------------------s^2 + 0.3912 s + 0.0002715 Continuous-time transfer function.G =From input 1 to output:0.034336 (s-0.0109)------------------------(s+0.3905) (s+0.0006952)From input 2 to output:0.01234 (s-0.022)------------------------(s+0.3905) (s+0.0006952)Continuous-time zero/pole/gain model.三、传递函数模型转换为状态空间、零极点增益模型1、MATLAB算法%将传递函数模型G(s)=num(s)/den(s)转换成零极点模型%G(s)=k(s+z1)(s+z2)...(s+zm)/(s+p1)(s+p2)...(s+pn)%或状态空间模型x(t)=Ax(t)+Bu(t),y(t)=Cx(t)+Du(t)的函数%tfto2.m,函数的调用格式为G=tfto2(key,n,d)%其中输入参数n与d为传递函数分子、分母均按s的降幂排列的两个向量%输出参数key=1时，为零极点模型；key=2时，为状态空间模型%sys = tf(num,den)命令可以建立一个传递函数，其中分子和分母分别为num和den。
现代控制理论试习题(详细答案
现代控制理论试题B 卷及答案一、1 系统[]210,01021x x u y x ⎡⎤⎡⎤=+=⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦能控的状态变量个数是，能观测的状态变量个数是cvcvx 。
2试从高阶微分方程385y y y u ++=求得系统的状态方程和输出方程（4分/个） 解 12。
…..233118x x x x y x ==--=010080x ⎡⎢=⎢⎢-⎣分） 00⎣(5分)解 1．答：若存在控制向量序列(),(1),,(1)u k u k u k N ++-，时系统从第k 步的状态()x k 开始，在第N 步达到零状态，即()0x N =，其中N 是大于0的有限数，那么就称此系统在第k 步上是能控的。
若对每一个k ，系统的所有状态都是能控的，就称系统是状态完全能控的，简称能控。
…..….…….（3分）2.[][]320300020012 110-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=CA ………..……….（1分） [][]940300020012 3202=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=CA ……..……….（1分） ⎤⎡⎤⎡110C 1分）0140x ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦ ()⎥⎦⎢⎢⎢⎣-=-8181881C U ……..…………..…….…….（1分） 11188P ⎡⎤=-⎢⎥⎣⎦……..………….…..…….…….（1分） ⎦⎤⎢⎣⎡=43412P ……..………….…...…….…….（1分）1314881148P -⎡⎤-⎢⎥=⎢⎥--⎢⎥⎣⎦..………….…...…….…….（1分） 101105C A PAP -⎡⎤==⎢⎥-⎣⎦………….…...…….…….（1分） ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-==1011 43418181Pb b C ……….…...…….…….（1分）1分） 解（3分） 3分）2分）（81分）11121112221222420261p p p p p ⎪-+=⎨⎪-=-⎩………...……....…….…….（1分） 112212743858p p p ⎧=⎪⎪=⎨⎪=⎪⎩………...…………....…….…….（1分）1112122275485388p p P p p ⎡⎤⎡⎤⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦...…………....…….…….（1分） 111211122275717480 det det 05346488p p P p p ⎡⎤⎡⎤⎢⎥=>==>⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦………...（1分） P 正定，因此系统在原点处是大范围渐近稳定的.………（1分）八、给定系统的状态空间表达式为1010x --⎡⎢=-⎢⎢⎣2322213332223321(21)3313332(3)(26)64E E E E E E E E E E E λλλλλλλλλλ=+++++++++++++=+++++++++ -- 2分 又因为 *32()331f λλλλ=+++ ------- 1分列方程32123264126333E E E E E E +++=++=+= ----- 2分1232,0,3E k E =-==- ----------- 1分观测器为10312ˆˆ0110010113x x u y ---⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=-++⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦⎣⎦------- 1分 方法 2λ⋅分 分分分10ˆ0110x -⎡⎢=-⎢⎢⎣九 分） 1200A tAt A t e e e ⎛⎫= ⎪⎝⎭1A t t e e =…………………………..……….（1分） 11210()12s sI A s ---⎛⎫-= ⎪--⎝⎭101111212s s s s ⎛⎫ ⎪-= ⎪ ⎪- ⎪---⎝⎭………..……….（1分）(){}2112220t A t t t t e e L sI A e ee --⎛⎫=-= ⎪-⎝⎭……….…（1分）()112200000t At tt tt e e L sI A e e e e --⎛⎫ ⎪⎡⎤=-= ⎪⎣⎦ ⎪-⎝⎭……….……….（2分） 222001000001t t tt t t t e e e e e e e ⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭⎝⎭……………..……….（2分）一、（（ × （ × （ √ （ √二、（的能控标准型、能观标准型和对角线标准型，并画出能控标准型的状态变量图。
tf2ss函数
tf2ss函数TF2SS函数是一种将传递函数转换为状态空间模型的MATLAB函数。
在控制系统中，状态空间模型是一种常见的表示方法，它使用一组状态变量和一个控制输入来描述系统的动态行为。
TF2SS函数将传递函数转换为这种状态空间模型，并可以在控制系统分析和设计中使用。
TF2SS函数的语法为：[A,B,C,D]=tf2ss(num,den)，其中num是传递函数的分子多项式，den是传递函数的分母多项式。
返回的A、B、C、D是状态空间模型的矩阵，其中A是状态转移矩阵，B是输入矩阵，C是输出矩阵，D是传递矩阵。
下面将详细介绍TF2SS函数及其应用。
一、TF2SS函数的原理在信号处理和控制系统中，传递函数通常被用来描述系统的输入和输出之间的关系。
传递函数是一个复数函数，表示输出与输入的比值。
状态空间模型是一种更一般的描述系统的方法，它包含状态变量和控制输入，描述了过程的完整的物理和数学过程，包括状态、输入和输出之间的所有关系。
状态空间模型是一组微分方程，它可以从初始状态开始通过控制输入来预测未来的系统行为，通常还包括噪声。
TF2SS函数可以将传递函数转换为状态空间形式，由此得到了系统的状态空间表达式，这有利于控制系统的建模和分析。
TF2SS函数可以通过一系列步骤来使用。
1. 定义传递函数传递函数可以定义为一个分子和一个分母多项式的比值。
在MATLAB中，这可以通过一组向量来表示。
num=[1 2] %分子多项式den=[1 3 2] %分母多项式G=tf(num,den) %定义一个传递函数变量2. 调用TF2SS函数G变量包含了一个传递函数，可以通过调用TF2SS函数将其转换为状态空间模型。
[A,B,C,D]=tf2ss(num,den) %将传递函数转换为状态空间模型3. 检查结果转换后的结果由四个矩阵组成：状态转移矩阵A，输入矩阵B，输出矩阵C和传递矩阵D。
可以使用MATLAB命令disp来查看这四个输出。
现代控制理论试题(详细答案)-现控题目
现代控制理论试题B 卷及答案一、1 系统[]210,01021x x u y x ⎡⎤⎡⎤=+=⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦能控的状态变量个数是，能观测的状态变量个数是cvcvx 。
2试从高阶微分方程385y y y u ++=求得系统的状态方程和输出方程（4分/个）解 1． 能控的状态变量个数是2，能观测的状态变量个数是1。
状态变量个数是2。
…..（4分）2．选取状态变量1x y =，2x y =，3x y =，可得 …..….…….（1分）12233131835x x x x x x x u y x ===--+= …..….…….（1分）写成010*********x x u ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦…..….…….（1分）[]100y x = …..….…….（1分）二、1给出线性定常系统(1)()(),()()x k Ax k Bu k y k Cx k +=+=能控的定义。
（3分）2已知系统[]210 020,011003x x y x ⎡⎤⎢⎥==⎢⎥⎢⎥-⎣⎦，判定该系统是否完全能观？(5分)解 1．答：若存在控制向量序列(),(1),,(1)u k u k u k N ++-，时系统从第k 步的状态()x k 开始，在第N 步达到零状态，即()0x N =，其中N 是大于0的有限数，那么就称此系统在第k 步上是能控的。
若对每一个k ，系统的所有状态都是能控的，就称系统是状态完全能控的，简称能控。
…..….…….（3分） 2.[][]320300020012 110-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=CA ………..……….（1分） [][]940300020012 3202=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=CA ……..……….（1分） ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=940320110 2CA CA C U O ………………..……….（1分） rank 2O U n =<，所以该系统不完全能观……..….…….（2分）三、已知系统1、2的传递函数分别为2122211(),()3232s s g s g s s s s s -+==++-+求两系统串联后系统的最小实现。
传递函数到状态空间方程
传递函数和状态空间方程引言传递函数和状态空间方程是控制系统工程中常用的数学模型和分析工具。
它们用于描述和分析动态系统的行为和性能，对于控制系统的设计和优化起着关键作用。
传递函数定义在控制系统中，传递函数是一个描述输入和输出之间关系的数学函数。
传递函数通常用G(s)表示，其中s是复数变量，表示系统的复频域特性。
传递函数描述了一个线性、时不变系统对输入信号的响应。
传递函数的一般形式如下：b0*s^n + b1*s^(n-1) + ... + bnG(s) = ---------------------------------------s^m + a1*s^(m-1) + ... + am其中n和m分别是传递函数的分子和分母的最高次幂。
用途传递函数可用于描述系统的频率响应和稳定性特性。
传递函数可以反映系统对不同频率的输入信号的放大或衰减情况，帮助工程师了解系统的动态特性。
传递函数还可以用于控制系统的设计和分析。
通过对传递函数进行数学运算和变换，可以获得系统的稳定性、动态响应以及频域特性等关键性能指标。
工作方式传递函数的输入是一个复数变量s，代表系统的频域特性。
通过将s带入传递函数的表达式中，可以得到系统的输出。
传递函数的输出代表了系统对输入信号的响应。
通过对传递函数表达式进行分析和计算，可以获得系统的稳定性、频率响应和动态响应等关键性能指标。
状态空间方程定义在控制系统中，状态空间方程是一种用状态变量表示系统状态的数学模型。
状态空间方程描述了系统的状态和状态变化随时间的规律。
状态空间方程的一般形式如下：dx/dt = Ax + Buy = Cx + Du其中，x是系统的状态向量，表示系统的状态变量；u是系统的输入向量，表示系统的输入信号；y是系统的输出向量，表示系统的输出信号；A、B、C和D是系统的系数矩阵。
用途状态空间方程可以用于描述和分析系统的动态行为和稳定性特性。
状态空间方程是一种直观、物理意义明确的模型，可以帮助工程师理解系统的内部状态和相互关系。
由传递函数转换成状态空间模型(1)
由传递函数转换成状态空间模型——方法多!!! SISO 线性定常系统高阶微分方程化为状态空间表达式SISO ()()()()()()m n u b u b u b y a y a y a y m m m n n n n ≥+++=++++--- 1102211)(2211110nn n n mm m a s a s a s b s b s b s G +++++++=--- 假设1+=m n外部描述←—实现问题：有了部结构—→模拟系统部描述SISO ⎩⎨⎧+=+=ducx y bu Ax x实现问题解决有多种方法，方法不同时结果不同。
一、直接分解法因为1011111()()()()()()()()1m m m mn n n nY s Z s Z s Y s U s Z s U s Z s b s b s b s b s a s a s a ----⨯=⨯=⨯++++++++⎩⎨⎧++++=++++=----)()()()()()(1111110s Z a s a s a s s U s Z b s b s b s b s Y n n n n m m m m 对上式取拉氏反变换，则⎩⎨⎧++++=++++=----z a z a za z u zb z b z b z b y n n n n m m m m 1)1(1)(1)1(1)(0 按下列规律选择状态变量，即设)1(21,,,-===n n z x zx z x ，于是有 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+----===-u x a x a x a xx xx xn n n n 12113221写成矩阵形式式中，1-n I 为1-n 阶单位矩阵，把这种标准型中的A 系数阵称之为友阵。
只要系统状态方程的系数阵A 和输入阵b 具有上式的形式，c 阵的形式可以任意，则称之为能控标准型。
则输出方程121110x b x b x b x b y m m n n ++++=--写成矩阵形式⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=--n n m m x x x x b b b b y 121011][ 分析c b A ,,阵的构成与传递函数系数的关系。
传递函数转状态空间的各种方法
G (s) Y (s) / U (s)
Y(s) Z(s) Z(s) U(s)
(bm S bm 1S ( S an 1S
n
m
m 1
n 1
... b0 )
... a0 )
设n>m n=m+1
Z ( s) 1 n U ( s) ( S an 1S n 1 ... a0 ) S n Z ( s) an 1S n 1Z ( s) ... a0 Z ( s) U ( s)
u
输出方程
n
Байду номын сангаас
Y ( s) ci xi ( s)
i 1
n
y(t ) ci xi (t ) c1c2 cn
i 1
x1 x2 xn
特点：n个子系统互不相关，都是独立 的，即解耦系统
解耦系统图形
例1.6
Y(s) 6 6 3 2 u (s) s 6s 11s 6 (s 1)(s 2)(s 3)
b3 0 b2 1 b1 1 b0 3
x1 y 3 1 1 x 2 x 3
Y(s) 二、并联法 G(s) u (s)
M(s) (s 1 )(s 2 ) (s n )
i (i 1,2,n)
极点
n c c1 c2 cn i s 1 s 2 s n i 1 s i
可控标准型
其中 x1 z
同样
x2 z
x n z n 1
Y(s) b n 1Sn 1 b n 2Sn 2 ... b1S b 0 Z(s)
Y(s) bn1Sn1Z(s) bn2Sn2 Z(s) ... b1SZ (s) b0 Z(s)
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X^^n X Ian ^x 2-a 1x nU由传递函数转换成状态空间模型一一方法多！!!SISo 线性定常系统高阶微分方程化为状态空间表达式SISOy(n )+a 1y (2)+a2y (2)+…+a n y =b 0u(m )+b 1u (m ^1)+…+b m u(n ^m )b °s m b,s mb mS nyS2 a 2s n ^■ a n外部描述W 实现问题：有了内部结构一-模拟系统内部描述X = Ax +bu y =cx + du实现冋题解决有多种方法，方法不同时结果不同直接分解法 因为Y(S) Z(S) _ Z(S) Y(S) U(S) Z(S) U(S) Z(S)n~~1ds m b 1s m' •… bmQ SS a I S亠亠a n 」s a n:Y(s) =(b °s m+b 1s m'+…+b m^s + b m )Z(s) IU(S) = (s n +a 1s n ' *八 +a n jS + a n)Z(s)对上式取拉氏反变换，则jy = b 0Z (m)+b 1z (m4∙) +…+b m'Z + b m Z<(n)丄(n4) IB ・■IU=Z +a 1z+ +a n 4z+a nzX 2 = X 3G(S) = SlSo按下列规律选择状态变量,即设X 1 二乙X 2 =乙,X nZ),于是有X iX；式中，|心为n -1阶单位矩阵，把这种标准型中的A 系数阵称之为友阵。
只要系统状态方程的系数阵A和输入阵b具有上式的形式，C阵的形式可以任意, 则称之为能控标准型。
则输出方程y =b°X n b i X n」b mi X2 b m X i写成矩阵形式S IX2y= [bmbm」b i b0 ]'X n」-X n 一分析A,b,c阵的构成与传递函数系数的关系。
在需要对实际系统进行数学模型转换时，不必进行计算就可以方便地写出状态空间模型的A、b、C矩阵的所有元素。
例：已知SISo系统的传递函数如下，试求系统的能控标准型状态空间模型Y(S) _ 3 8s3 2U (S) S 3s 2s 4解：直接得到系统进行能控标准型的转换，即写成矩阵形式XnA.Xn J J- a n"x；l - 0 Ir X J「0]X2—a1 一x3 一r」"01—4Ir x JJJ■xj-x jb0] X2 =[3 0]| n Λ|__a3X2X2若选择状态变量X- Ix 1X 2…Xnl r满足下列条件（如何考虑？）X nJL = y+a ιy — b o ux n ∕ = Y + a ιy + a 2y - b 0U - b I U■ an’y -b o u "”') -b i u (m')-」"-b m 」ua *y _b o u (m 」)_ b ιu "m^) - - b m U考虑式y(n )+a 1y (n ')+a 2y (n ')+■■" +a n y =b 0u(m )+b ∣u (m ')+…+b m u(n X m )设系统的输出y = X n ,依次对第一式求导，并带入第二式；对第二式求导，并带 入第三式；依次类推，便得到X L = -a n X n b m U X^X^a nJ X nb m 」UX n r X n 4 PX nb °U写成矩阵形式fXi 1一0 0-an I 'X i 1^bm ^X 2一an JX 2bmJ- =I 2- + - UXn 4一a2X n-Ib iIX n I_a i _ -X n _b 0^X L 〕X 2 y=[0 0 …0 1]-X n^〕Xn J式中，InJ 为n -1阶单位矩阵。
只要系统状态空间表达式的 A 阵和C 阵具有上式 的形式，b 阵的形式可以任意，则称之为能观标准型从形式上看，能控标准型和能观标准型的系数阵A 是互为转置，能控标准型输入阵b 和能观标准型输出阵C 互为转置，这种互为转置的关系被称为 对偶关 系。
将在第六章进一步讨论。
X 2 =yg )+a ιy2 +… X L H y (Z ■ ai y (n ^)"Xn」=X n _2-a 2X nb 1u通过以上对传递函数阵的能控标准型或能观标准型转换的讨论，对单输入系统而言，应注意如下问题：（1）传递函数转化成能控标准型的状态空间表达式，状态方程的结构只由传递函数阵的极点（特征）多项式确定，而与其零点多项式无关，零点多项式只影响输出方程的结构。
（2）从能观标准型的转换可以看出，系数阵A的元素仅决定于传递函数极点多项式系数，而其零点多项式则确定输入阵B的元素。
（3）只有当传递函数零点和极点多项式同阶时，即m = n ,状态空间表达式的输出方程中才出现DU项，否则D为零阵。
例：求前例的能观标准型的状态空间模型解：直接得到能观标准型的状态空间模型，即X I0 0 -4 X I3x2]=1 0 -2 x2+8 u×3]P 1 -^LXdy =[0 0 1] l x1 x2X3卩串联分解法若SISo系统的传递函数极点互异，系统传递函数分子分母写成因式相乘形式G(S)= Y(S) =K(S ■ Z1)(S ■ Z2)(S ■ Z m)LU(S)-(S P1)(s P2) (S P n)G Y(S) _ K(S Z l)(S Z2) U(S) (s+ pj(s + p2)(s + p3)例：ILS + P1 S + P2 S + P3=K T+Z1_p2 . '1+ z2 _ p3S+P1i S + P2 八S")图示！！(n _ m)一 p 3Z1 - p2Mr X I l I■01X 2=0 一p2kX 2 + 01'x3-P 1B 一-1J并联分解法（对角标准型/约旦标准型一一特征值标准型）（一）若SISO 系统的传递函数极点互异，则可求得 对角标准型的模型。
当系统的极点互异时，系统传递函数分子分母写成因式相乘形式写成部分分式其中，C i，i =1,2,…，n 为待定系数，其值为C i=I S m G(S)(S + n)s-'i选择状态变量为（画图示意状态变量的取法）SX i (S) P i X i (S)=U(S)对上式拉氏反变换，得X i P i X i= U即X 1 = p 1 X 1 UJX^ P 2X 2 + U F X n= P n X n UG(S)Y(S) K(S Z ι)(S Z 2) (S Z m ) U(S)(S P l )(S P 2) (S P n )(n _ m)G(S)Y (S) U(S)c1 .c2Cns P 1 S P 2S P n=Σ CiV S ∙ P iX i (S)=些■s+ P ii =12…,n=1=Iim G (S )(S ,16 S 8 (S 2)(S 3)式中，系数矩阵A 为对角阵。
对角线上的元素是传递函数 G (S )的极点，即系 统的特征值。
b 阵是元素全为1的n × 1矩阵。
求对角标准型模型的输出方程中 C 的结构U(S)=(S P i )X i (S)nY(S)八 C i X i (S)1对上式拉氏反变换，得y 八 C i X i =[C i C 2C n ] l -X l X 2X n I T如果系统的状态方程的 A 阵是对角阵，表示系统的各个变量之间是解耦的。
多 变量的系统解耦是复杂系统实现精确控制的关键问题，关于如何实现解耦控制将 在第五章讨论。
系统的状态结构图如图所示。
例：设系统的闭环传递函数如下，试求系统对角标准型的转换6 s + 83 2S 6 S 11s 6解：将G (S )用部分分式展开从而可得G(S)的极点，1= -1,,1=-2, ,1= -3为互异的，求待定系数C写成矩阵形式X i - P i X _ I- PnY(S)八U(S)Y (S ) U (S ) 6 S 8(S 1)(S 2)(S 3)c 2= Iim G (s )(s ，2) = Iim 4 Jh (s +1)(s + 3)得对角标准型的转换为X I-1 0 0 X I1I ∙ IJX 2 = 0 -2 0 X 2+ 1 UX 3-3—X 3 一J 一y = 1 4 -5 ∣l x 1 x 2 x 3 I r（二）对SISo 系统式，当其有重特征值时，可以得到 约当标准型的状态空 间模型 此时模型的系数矩阵A 中与重特征值对应的那些子块都是与这些特征值相对 应的约当块，即Ji =设系统具有一个重特征值1,其重数为j ,而其余为互异的特征值，记为j 1 , Jn ,则传递函数可以用部分分式展开成G(S)-(S PJ j(S P 1)j'(S P 1)i(S P 1)式中，待定系数C 11,C 12,…Gj 对应的是重极点的待定系数，其值为 C1i 1 d (T =Z- ^l ∣m ’ g)[G(s)(s+ pj j] (i -1)! SudS其余互异根的待定系数 C i (^j 1, j 2/ ,n)求法同前。
画图示意状态变量的取法:C 3Iim G(S)(s ■ 3) IimJ ；6s 8 _ 5(S 1)(s 2厂" c1 jCj 1+ __ ___ +' (S P ) C i C n+ ___ ∑l ___+ (S P i ) (S P n )例：设系统的闭环传递函数如下，试求系统对约当准型的状态空间模型G(SrYS) 厂—U(S) (s+3) (s + 2)(s + 1)解：从已知系统地传递函数 G (S )可知，该系统为四阶，有一个重极点，重数为j =2，有两个互异的极点，即’1='2--3, '3--2,,4--1按部分分式展开C ∣ιC 12 C 3C 4G(S)2 1234(s+3) (s + 3) s + 2 S +1求重极点对应的待定系数C I『丄 Iim 嗒[G(s)(s glim3(1-1)! S zdS (I )si(s 2)(s 1)I 1. s …丄加…d 〔 3(s + 5)----- lim — [G(s)(s+3) ] = lιm — ---------- (2—1)!ikds ( 1十 ds ].(S + 2)(S + 1)_3(S 2 3s 2) -3(S 5)(2s 3)2 2(S 3s 2)求互异极点对应的待定系数C 3 ,C 4c 3Iim G(S)(S 2) Iim .. 3(s + 5)SM(S 3) (S 1)C 4 =Sim 4G(S)(S∙" S im J3(s 5) 2(S 3) (s 2)可得约当标准型的模型为X 2——严_√4 一I_0 X i -3 1 : 0i- 3 ： 00 \ -2I0 ； 0 0X 2+ -1 — IlX 3U1 一1一一X I 1 _0 X i 0Ty - 3 6 -9 3⅛1X 2 : x3X 43(s 5) =6。