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2.2 基于系统机理的状态空间模型构建

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简介：
本节介绍基于系统内部机制建立状态空间模型的方法，探讨如何通过理解系统的运作原理来构造精确描述其动态行为的数学模型。 2.2 根据系统机理建立状态空间模型。

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  • 2.2 基于系统机理的状态空间模型构建
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    本节介绍基于系统内部机制建立状态空间模型的方法，探讨如何通过理解系统的运作原理来构造精确描述其动态行为的数学模型。 2.2 根据系统机理建立状态空间模型。
     
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    本指南旨在帮助初学者快速掌握Simulink中创建系统状态空间模型的方法，通过实例解析建模技巧与仿真技术。 建立系统状态空间模型。
     
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  • 基于MATLAB的线性系统状态空间建模与仿真
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  • 创建状态空间模型：基于第一原理的makeStateSpaceModel-MATLAB开发
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    本项目介绍如何使用MATLAB的makeStateSpaceModel函数从基本物理原理构建状态空间模型。适合控制系统设计与分析的研究者和工程师学习参考。 该函数有助于基于第一原理定义状态空间模型（即当状态方程显式存在时）。此函数不直接在系统矩阵中替换系数以避免混乱并提高灵活性，而是允许按原样书写状态方程。为此，在工作区生成与状态、输入和输出相对应的变量。 使用该功能的具体步骤如下： 假设您要对LCR电路建模，并且L、R及C已在工作区内定义。 1. 指定状态和输入的名字（作为元胞数组）并调用函数以在工作区中生成相应的变量。例如：`X_names = {{uC}; {iL}}; U_names = {{u_in}}; makeStateSpaceModel(X_names, U_names)` 这将创建适当的变量 uC、iL 和 u_。 2. 使用上述步骤产生的状态和输入变量来描述 dx/dt（或 x(k+1)）以及输出。状态变化应命名为ddt_(state-name)。
     
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    本PDF文档深入探讨了利用MATLAB软件进行状态空间模型的构建、仿真与分析的方法和技术，适用于工程与科学领域的研究人员和学生。 这本入门教材适用于广泛的应用领域，非常适合初学者建立知识体系，并了解当前时代的最新发展动态。它紧跟时代变化的知识更新步伐，非常值得一读。
     
  • 56534144444PMC.s（基于状态空间的模型预测控制）
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    本项目探讨了基于状态空间的模型预测控制(PMC)技术，通过构建系统数学模型进行多步骤预测与优化决策，在工业自动化领域具有广泛应用前景。 基于状态空间的模型预测控制方法有具体的实例可供参考，并提供了一个很好的模型预测控制程序。只需调整参数即可使用该程序。
     
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  • 基于状态空间模型的预测控制程序
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    本项目开发了一种基于状态空间模型的预测控制程序，旨在优化工业过程中的控制系统性能。通过精确的状态估计和未来行为预测，该程序能够实现更高效的自动化操作，并减少能源消耗与生产成本。 这是一个非常有用的程序，适合初学者使用。它基于状态空间模型的预测控制算法，如果有需要可以自行获取。
     
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