Modèles de représentation d'état

Représentations d’état des modèles LTI

La représentation d’un modèle dans la représentation d’état n’est pas unique. Une transformation des coordonnées permet d’obtenir des modèles de représentation d’état avec différentes matrices mais une dynamique identique. Une transformation des coordonnées de l’état peut être utile pour obtenir des réalisations minimales des modèles de représentation d’état ou pour convertir des formes canoniques à des fins d’analyse et de design de contrôle. Avec la fonctionnalité disponible, vous pouvez :

Calculer les formes minimale, équilibrée, modale et compagnon.
Effectuer des transformations des coordonnées de l’état et d’équivalence, et convertir les modèles de descripteur sous forme explicite.
Réorganiser, trier ou éliminer les états pour simplifier les modèles ou vous concentrer sur une dynamique spécifique.
Évaluer les caractéristiques du système avec des matrices et gramiens de contrôlabilité et d’observabilité.
Ajouter des états, des décalages ou des retards avec les sorties pour analyser les signaux internes.
Construire des systèmes complexes en reliant les composants avec des interconnexions en série, en parallèle, rétroactives ou généralisées.
Mettre à l’échelle les modèles mal conditionnés pour garantir la stabilité numérique.

Fonctions

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Réalisations

`balreal`	Balanced state-space realization
`modalreal`	Compute modal state-space realization (depuis R2023b)
`compreal`	Compute companion state-space realization (depuis R2023b)
`minreal`	Réalisation minimale ou annulation pôle-zéro
`sminreal`	Eliminates structurally disconnected states, delays, and blocks

Transformations

`ss2ss`	State coordinate transformation for state-space model
`ssequiv`	Equivalence transformation for state-space models (depuis R2023b)
`dss2ss`	Convert descriptor state-space model to explicit form (depuis R2024a)

Manipulation des états

`xperm`	Reorder states in state-space models
`xsort`	Sort states based on state partition
`xelim`	Eliminate states from state-space models (depuis R2023b)

Analyse de contrôlabilité et d’observabilité

`ctrb`	Contrôlabilité du modèle de représentation d'état
`obsv`	Observabilité du modèle de représentation d'état
`gram`	Controllability and observability Gramians

Augmentation des modèles

`augstate`	Append state vector to output vector
`augoffset`	Map offset contribution to extra input channel (depuis R2024a)
`augdelay`	Append internal delay signal to outputs of state-space model (depuis R2026a)

Interconnexion des modèles

`addInterface`	Add interface for physical assembly (depuis R2026a)
`assemble`	Assemble components by connecting their physical interfaces (depuis R2026a)
`append`	Group models by appending their inputs and outputs
`feedback`	Connexion rétroactive de plusieurs modèles
`parallel`	Parallel connection of two models
`series`	Connexion en série de deux modèles
`connect`	Block diagram interconnections of dynamic systems
`lft`	Interconnexion rétroactive généralisée de deux modèles (produit étoile de Redheffer)

Mise à l’échelle et prétraitement

`prescale`	Optimal scaling of state-space models
`fixInput`	Fix value of some inputs and delete them (depuis R2024a)

Rubriques

State-Space Realizations
A state-space model can be expressed in an infinite number of realizations. Common forms, sometimes called canonical forms, include modal, companion, observable, and controllable forms.
Scaling State-Space Models
When working with state-space models, proper scaling is important for accurate computations.
Scaling State-Space Models to Maximize Accuracy
This example shows that proper scaling of state-space models can be critical for accuracy and provides an overview of automatic and manual rescaling tools.
Use Linearization Offsets to Help Compare Nonlinear and Linearized Responses
Use offsets from linearization to facilitate the comparison of the nonlinear and linearized responses of a Simulink model. (depuis R2024a)
Assemble Parts of System Using Coupling Interfaces
Model mass-spring-damper system using assembly of individual components.