matlab 全维观测器

Matlab 中的全维观测器（Full-State Observer）是一种用于估计系统状态变量的方法，它是基于系统的测量输出和系统模型的。全维观测器的主要作用是实现对系统状态的估计，从而可以在系统没有传感器测量某些状态变量的情况下，实现对这些状态变量的估计和控制。

在 Matlab 中，可以使用 `ss` 函数创建一个状态空间模型（State-Space Model）。然后，使用 `observability` 函数检查系统的可观测性，如果系统是可观测的，则可以使用 `place` 函数设计一个全维观测器。`place` 函数是一个用于计算状态反馈增益和观测器增益的函数，它可以根据系统的极点位置来计算出这些增益。

以下是一个使用全维观测器估计状态变量的 Matlab 代码示例：

% 创建一个状态空间模型，其中 A、B、C、D 分别是系统的状态空间矩阵
sys = ss(A,B,C,D);

% 检查系统的可观测性
if rank(obsv(sys)) == size(A,1)
    % 如果系统是可观测的，则计算观测器增益矩阵 L
    L = place(A',C',[-1,-2,-3])';
else
    error('System is not observable!');
end

% 定义一个估计器函数，用于计算系统的状态
function x_hat = estimator(y,u)
    % y 是系统的测量输出，u 是系统的控制输入
    global A B C D L
    x_hat = A*x_hat + B*u + L*(y - C*x_hat);
end

% 初始化状态估计器
x_hat = zeros(size(A,1),1);

% 循环计算系统状态
for k=1:N
    % 读取系统的测量输出和控制输入
    y = % 读取系统的测量输出
    u = % 读取系统的控制输入
    
    % 使用观测器估计系统的状态
    x_hat = estimator(y,u);
    
    % 在这里进行控制操作，使用 x_hat 作为系统状态
end

上述代码中，`place` 函数用于计算观测器增益矩阵 `L`，然后定义了一个估计器函数 `estimator`，用于计算系统的状态。在主循环中，使用 `estimator` 函数估计系统的状态，然后使用估计的状态进行控制操作。