MATLAB如何根据配置极点求控制器及观测器的状态反馈矩阵

根据配置极点设计状态反馈控制器和观测器可以分成以下几个步骤：

1. 首先，根据系统的传递函数和指定的配置极点，使用MATLAB中的`place`函数计算出理论上的极点位置。

2. 然后，根据计算出的理论极点位置，使用MATLAB中的`acker`函数计算出反馈增益矩阵。

3. 接下来，通过将反馈增益矩阵作为参数传递给`ss`函数，可以得到对应的状态反馈控制器的状态空间模型。

4. 最后，根据系统的传递函数和状态反馈控制器的状态空间模型，使用MATLAB中的`place`函数和`acker`函数分别计算出观测器的理论极点位置和观测器的反馈增益矩阵，然后通过`ss`函数得到状态观测器的状态空间模型。

下面是一个简单的MATLAB代码示例，可以根据配置极点求控制器及观测器的状态反馈矩阵：

% 定义系统传递函数
num = [1];
den = [1 1 0];
sys = tf(num, den);

% 指定配置极点
p = [-2 -3 -4];

% 计算反馈增益矩阵
K = place(sys.A, sys.B, p);

% 计算状态反馈控制器的状态空间模型
Ac = sys.A - sys.B*K;
Bc = sys.B;
Cc = sys.C;
Dc = sys.D;
sys_c = ss(Ac, Bc, Cc, Dc);

% 计算观测器反馈增益矩阵
L = place(sys.A', sys.C', p)';

% 计算状态观测器的状态空间模型
Ao = sys.A - L*sys.C;
Bo = [sys.B L];
Co = eye(length(sys.A));
Do = zeros(length(sys.A), size(Bo, 2));
sys_o = ss(Ao, Bo, Co, Do);

在上面的代码中，`sys`表示系统的传递函数，`p`表示指定的配置极点，`K`表示反馈增益矩阵，`sys_c`表示状态反馈控制器的状态空间模型，`L`表示观测器反馈增益矩阵，`sys_o`表示状态观测器的状态空间模型。