g=tf(den,num,'inputdelay',70.235)，转换为状态空间标准型，用matlab语言编程

可以使用`tf2ss`函数将传递函数转换为状态空间模型，然后进行标准化。在Matlab中，代码如下：

% 定义传递函数的分子和分母
num = [0.0001, 0.0002, 0.0001];
den = [1, -1.9479, 0.948, 0.0043];

% 将传递函数转换为状态空间模型
sys = tf2ss(num, den, 1);

% 对状态空间模型进行标准化
[A,B,C,D] = ssdata(sys);
n = size(A, 1);
T = eye(n);
for i = 1:n
    T(i,i) = exp(-70.235*A(i,i));
end
sys = ss2ss(sys, T);

其中，`tf2ss`函数将传递函数转换为状态空间模型，`ssdata`函数提取状态空间模型的系数矩阵，`ss2ss`函数将状态空间模型进行标准化。最终得到的标准化状态空间模型为`sys`。

相关问题

g=tf(den,num,'inputdelay',70.235)，求它的状态空间标准型，用matlab语言编程

假设给定的传递函数为 $G(s) = \frac{b(s)}{a(s)}e^{-s\tau}$，其中 $b(s)$ 和 $a(s)$ 是多项式，$\tau$ 是输入信号的延迟时间。则该传递函数对应的状态空间模型为：

$$
\begin{aligned}
\dot{x}(t) &= Ax(t) + Bu(t-\tau) \\
y(t) &= Cx(t) + Du(t-\tau)
\end{aligned}
$$

其中，$x(t)$ 是 $n$ 维状态向量，$u(t)$ 是输入向量，$y(t)$ 是输出向量，$A$、$B$、$C$ 和 $D$ 是系数矩阵，其表达式为：

$$
\begin{aligned}
A &= \begin{bmatrix}
0 & 1 & 0 & \cdots & 0 \\
0 & 0 & 1 & \cdots & 0 \\
\vdots & \vdots & \ddots & \ddots & \vdots \\
0 & 0 & \cdots & 0 & 1 \\
-a_n & -a_{n-1} & \cdots & -a_2 & -a_1
\end{bmatrix} \\
B &= \begin{bmatrix}
0 \\ 0 \\ \vdots \\ 0 \\ b_0
\end{bmatrix} \\
C &= \begin{bmatrix}
c_n & c_{n-1} & \cdots & c_2 & c_1
\end{bmatrix} \\
D &= 0
\end{aligned}
$$

在 Matlab 中，可以使用 `ss` 函数将传递函数转化为状态空间模型，具体实现代码如下：

num = [b0 b1 b2 ... bm];  % 分子多项式系数
den = [an an-1 ... a1];   % 分母多项式系数
tau = 70.235;            % 输入信号延迟时间
sys_tf = tf(num, den, 'InputDelay', tau);  % 定义传递函数
sys_ss = ss(sys_tf);     % 将传递函数转化为状态空间模型

其中，`num` 和 `den` 分别表示传递函数的分子和分母多项式系数，`tau` 表示输入信号的延迟时间，`sys_tf` 表示传递函数模型，`sys_ss` 表示对应的状态空间模型。

ts=0.001; sys=tf([1.6],[1 1.5 1.6],'inputdelay',0.1); dsys=c2d(sys,ts,'z'); [num,den]=tfdata(dsys,'v');这段代码是什么意思

这段代码是用 MATLAB 软件对一个连续时间的传递函数进行离散化处理，并提取出离散化后的数字控制器的分子和分母系数。

具体来说，这段代码中的 `sys` 定义了一个连续时间的传递函数：$G(s)=\frac{1.6}{s^2+1.5s+1.6}$，其中参数 `inputdelay` 表示该传递函数存在一个输入信号的延迟时间，这里设置为 $0.1$ 秒。

接下来，代码中的 `c2d` 函数将该连续时间传递函数转化为离散时间传递函数，使用的采样周期为 $ts=0.001$ 秒，离散化方法为零阶保持器（ZOH）。

最后，`tfdata` 函数将离散化后的数字控制器的传递函数提取出来，并存储在 `num` 和 `den` 两个数组中，分别表示数字控制器的分子和分母系数。