请你在matlabR2020b中为我解决以下问题： 研究内容：对于两轮自平衡小车在忽略空气阻力后 小车质量M=1.2; 摆杆质量m=0.2; 小车摩擦系数b=0.1; 摆杆转动轴心到杆质心的长度l=0.25; 摆杆惯量I=0.003; 重力常数g=10; （1）建立自平衡车的状态空间模型 （2）将状态空间表达式转化为传递函数模型 （3）求解自平衡车控制系统的单位阶跃响应、单位脉冲响应以及初始状态响应 （4）分析自平衡车控制系统的能控性和能观性 （5）分析自平衡车控制系统的稳定性 （6）设计状态反馈控制器，并比较分析引入状态反馈控制器前后系统的单位阶跃响应性能 （7）自平衡车控制系统状态观测器的设计，自己设定状态观测器的极点 （8）自平衡车系统基于状态观测器的控制器设计

好的，我会为您解决这些问题。首先，建议您先了解一下 Matlab 的控制系统工具箱，这将会对您后续的操作非常有帮助。

以下是针对您提出的问题的回答：

（1）状态空间模型

我们可以根据小车和摆杆的运动方程列出状态空间模型，其中状态向量为 x = [p, theta, p_dot, theta_dot]，分别表示小车位置、摆杆角度、小车速度和摆杆角速度。控制输入为 u，表示小车的加速度。状态方程为：

x_dot = A*x + B*u

其中，A 和 B 分别为状态转移矩阵和输入矩阵，具体形式如下：

A = [0      0           1       0;
     0      0           0       1;
     0  -mg/M-b/m     -b/M     0;
     0  (M+m)*g/(l*M)  b/(l*M) 0];

B = [0;
     0;
     1/M;
     -1/(l*M)];

（2）传递函数模型

我们可以使用 `ss2tf` 函数将状态空间模型转化为传递函数模型。具体代码如下：

[num, den] = ss2tf(A, B, [0 1 0 0], 0);
sys_tf = tf(num, den);

其中，`[0 1 0 0]` 表示输出向量为摆杆角度，`0` 表示没有直接的输入。

（3）响应分析

我们可以使用 `step`、`impulse` 和 `initial` 函数分别求解单位阶跃响应、单位脉冲响应和初始状态响应。具体代码如下：

step(sys_tf);
impulse(sys_tf);
initial(sys_tf, [0 0 0 0]);

（4）能控性和能观性分析

我们可以使用 `ctrb` 和 `obsv` 函数分别计算可控性矩阵和可观测性矩阵。具体代码如下：

Co = ctrb(A, B);
rank(Co)  % 检查是否可控

Ob = obsv(A, C);
rank(Ob)  % 检查是否可观

如果可控性矩阵和可观测性矩阵的秩均为系统状态量的个数，那么系统就是可控和可观测的。

（5）稳定性分析

我们可以使用 `eig` 函数计算系统的特征值，如果所有特征值的实部都小于零，那么系统是稳定的。具体代码如下：

eig(A)

（6）状态反馈控制器设计

我们可以使用极点配置法设计状态反馈控制器。具体步骤如下：

1. 计算系统的可控性矩阵 Co，如果 rank(Co) < 4，则系统不可控，需要重新设计。

2. 选择一组合适的极点 p，可以使用 `place` 函数计算状态反馈矩阵 K：

   p = [-1 -2 -3 -4];
   K = place(A, B, p);

3. 构造闭环系统的状态空间模型：

   Ac = A - B*K;
   Bc = B;
   Cc = eye(4);
   Dc = 0;
   sys_cl = ss(Ac, Bc, Cc, Dc);

4. 比较分析引入状态反馈控制器前后系统的单位阶跃响应性能：

   step(sys_tf);
   hold on;
   step(sys_cl);
   legend('未加控制', '加控制');

（7）状态观测器设计

我们可以使用极点配置法设计状态观测器。具体步骤如下：

1. 计算系统的可观测性矩阵 Ob，如果 rank(Ob) < 4，则系统不可观测，需要重新设计。

2. 选择一组合适的极点 p，可以使用 `place` 函数计算状态观测器矩阵 L：

   p = [-5 -6 -7 -8];
   L = place(A', C', p)';

3. 构造整个系统的状态空间模型，包括状态反馈控制器和状态观测器：

   A_ = [A, -B*K;
         L*C, A-B*K-L*C];
   B_ = [B; zeros(size(A))];
   C_ = [C, zeros(size(C))];
   D_ = 0;
   sys_obs = ss(A_, B_, C_, D_);

4. 比较分析引入状态观测器前后系统的单位阶跃响应性能：

   step(sys_cl);
   hold on;
   step(sys_obs);
   legend('反馈控制', '反馈控制+观测器');

以上就是 Matlab 中解决您提出问题的一些基本方法和步骤。如果您有任何疑问或需要更详细的解释，请随时向我提问。