Идентификация объектов управления. Семенов А.Д - 36 стр.

     den=[1 a1 a2];
     wm=tf(nun,den); % Задние передаточной функции
     p=pole(wm); % Вычисление полюсов передаточной функции
     A1=[-a1 –a2;1 0];
     B1=[1;0];
     C1=[b0 b1];
     D=0;
     s1=ss(A1,B1,C1,D) % Задание 1 варианта модели
     [s1can,T1]=canon(s1,'modal') % Приведение модели к каноническому диагональному виду
     A2=[-8 0;0 -2];
     B2=[1;1];
     C2=[(b0*p(1)+b1)/(p(1)-p(2)) -(b0*p(2)+b1)/(p(1)-p(2))];
     D=0;
     s2=ss(A2,B2,C2,D) % Задание 2 варианта модели
     [s2can,T2]=canon(s2,'modal') % Приведение модели к каноническому диагональному виду
     A3=[p(1) 1;0 p(2)];
     B3=[0;1];
     C3=[b0*p(1)+b1 b0];
     D=0;
     s3=ss(A3,B3,C3,D) % Задание 3 варианта модели
      [s3can,T3]=canon(s3,'modal') % Приведение модели к каноническому диагональному виду

     Ниже приведены только рассчитанные матрицы перехода Т1, Т2 и Т3 из
канонической диагональной формы в форму соответствующей модели
     T1 =
      -1.3437    -2.6874
      -0.3727    -2.9814
     T2 =
        1 0
        0 1
     T3 =
       1.0000    -0.1667
          0       1.0138
                                                 ⎛− 8 0 ⎞
     Нетрудно убедиться, что Ti A i Ti−1 = A d = ⎜⎜       ⎟⎟ при любом i=1, 2, 3.
                                                 ⎝  0 − 2  ⎠


                                 2.4. Дискретные модели


     При анализе стохастических систем, встречающихся в самых различных
областях науки и техники, исходными данными для анализа являются