Modelos en espacio de estados

Representaciones en espacio de estados de modelos LTI

La representación de un modelo en un espacio de estados no es única. La transformación de coordenadas ofrece modelos en espacio de estados con diferentes matrices, pero idéntica dinámica. La transformación de coordenadas de estado puede ser útil para lograr realizaciones mínimas de modelos en espacio de estados o convertir formas canónicas para el análisis y el diseño de control. Con las funciones disponibles, puede:

Calcular las formas mínima, equilibrada, modal y compañera.
Realizar transformaciones de coordenadas de estado y transformaciones de equivalencia, y convertir modelos de descriptor a una forma explícita.
Reordenar, clasificar o eliminar estados para simplificar modelos o centrarse en una dinámica específica.
Evaluar características de sistema con matrices y gramianos de controlabilidad y observabilidad.
Añadir estados, desplazamientos o retardos a salidas para analizar señales internas.
Crear sistemas complejos conectando componentes en interconexiones en serie, en paralelo, de retroalimentación o generalizadas.
Escalar modelos mal condicionados para mejorar la estabilidad numérica.

Funciones

expandir todo

Realizaciones

`balreal`	Balanced state-space realization
`modalreal`	Compute modal state-space realization (Desde R2023b)
`compreal`	Compute companion state-space realization (Desde R2023b)
`minreal`	Realización mínima o cancelación de polos y ceros
`sminreal`	Eliminates structurally disconnected states, delays, and blocks

Transformaciones

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

Manipulación de estados

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

Análisis de controlabilidad y observabilidad

`ctrb`	Controlabilidad del modelo en espacio de estados
`obsv`	Observabilidad del modelo en espacio de estados
`gram`	Gramianos de controlabilidad y observabilidad

Aumento de modelos

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

Interconexión de modelos

`addInterface`	Add interface for physical assembly (Desde R2026a)
`assemble`	Assemble components by connecting their physical interfaces (Desde R2026a)
`append`	Agrupar modelos añadiendo sus entradas y salidas
`feedback`	Conexión de retroalimentación de múltiples modelos
`parallel`	Conexión paralela de dos modelos
`series`	Conexión en serie de dos modelos
`connect`	Interconexiones del diagrama de bloques de sistemas dinámicos
`lft`	Interconexión generalizada de retroalimentación de dos modelos (producto estrella de Redheffer)

Escalado y preprocesamiento

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

Temas

Realizaciones en espacio de estados
Un modelo en espacio de estados se puede expresar en un número infinito de realizaciones. Las formas comunes, en ocasiones denominadas formas canónicas, incluyen formas modales, compañeras, observables y controlables.
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. (Desde R2024a)
Assemble Parts of System Using Coupling Interfaces
Model mass-spring-damper system using assembly of individual components.