matlab中能观标准型函数

Matlab中能观标准型函数为`obsv`，该函数用于计算系统的能观性判别矩阵。其语法格式为：

O = obsv(A,C)

其中，A为系统的状态转移矩阵，C为系统的输出矩阵，O为系统的能观性判别矩阵。

例如，对于一个状态转移矩阵A和输出矩阵C，可以使用以下代码计算系统的能观性判别矩阵：

A = [1 2; 3 4];
C = [1 0];
O = obsv(A, C);

执行以上代码后，变量O的值为：

O =

     1     0
     3     1

相关问题

matlab求能观标准型函数

在Matlab中，求解系统的能观标准型可以使用trancon函数。该函数的输入为系统的状态空间模型传递函数，输出为转化为能观标准型后的状态空间模型传递函数。trancon函数的实现过程如下：
1. 首先，通过输入的状态空间模型传递函数，得到系统的矩阵A、B、C、D。
2. 然后，计算系统的能控性判别矩阵Mc，如果该矩阵不满秩，则说明系统不可控，无法转化为能控标准型。
3. 如果系统可控，则计算变换矩阵Tp，通过该矩阵将原系统转化为能控标准型。
4. 最后，使用ss2ss函数将转化后的状态空间模型传递函数输出。

下面是trancon函数的Matlab代码实现：

function sysc=trancon(sys)
%函数输入为ss模型传递函数，输出为ss模型传递函数
[A,B,C,D]=ssdata(sys); %得到原系统的的矩阵A,B,C,D
n=length(A); %得到系统矩阵A的维度n
Mc=ctrb(A,B); %求能控型判别矩阵Mc
if rank(Mc)<n %若判别矩阵Mc不满秩，说明系统不可控，无法转化为能控标准型
disp('Uncontrollable system');
else %若系统满秩，说明可以转化为能控标准型
T1=[];
T2=zeros(n); %矩阵T1和T2用来求变换矩阵Tp
I=eye(size(A)); %单位矩阵I
syms s
F=det(s*I-A); %求系统的特征多项式
a=sym2poly(F); %提取系统的特征多项式的系数向量
for i=1:1:n %求得矩阵T1，T2
T1=[A^(i-1)*B T1];
T2=T2+diag(a(i)*ones(1,n+1-i),1-i);
end
Tp=T1*T2; %计算变换矩阵Tp
sysc=ss2ss(sys,inv(Tp));%求得变换为能控标准型的状态空间模型
end

matlab 能观标准型

MATLAB 能观标准型是一种常见的控制系统形式，它可以将系统的状态向量分为能控部分和不能控部分。在 MATLAB 中，可以使用以下步骤将系统转换为能观标准型：

1. 使用 `ss` 函数创建系统的状态空间模型，其中 `A`、`B`、`C`、`D` 分别表示系统的状态矩阵、输入矩阵、输出矩阵和直接转移矩阵。

2. 使用 `ctrb` 函数计算系统的能控性矩阵 `Mc`。

3. 使用 `det` 函数计算 `Mc` 的行列式值，如果该值不为 0，则系统是可控的。

4. 如果系统是可控的，则使用 `ss2ss` 函数将系统转换为能观标准型。

下面是一个示例代码：

% 创建系统的状态空间模型
A = [1 2; 3 4];
B = [1; 1];
C = [1 0];
D = 0;
sys = ss(A, B, C, D);

% 计算系统的能控性矩阵
Mc = ctrb(sys);

% 判断系统是否可控
if det(Mc) ~= 0
    % 将系统转换为能观标准型
    sys_obs = ss2ss(sys, eye(2));
end