Каноническая параметризация представляет систему в пространстве состояний в уменьшаемой форме параметра, где много элементов A, B и матриц C фиксируются к нулям и единицам. Свободные параметры появляются только в нескольких строк и столбцов в матрицах пространства состояний A, B, C, D, и K. Свободные параметры идентифицируются — они могут быть оценены к уникальным значениям. Остающиеся элементы матрицы фиксируются к нулям и единицам.
Программное обеспечение поддерживает следующие канонические формы:
Сопутствующая форма: характеристический полином появляется в крайнем правом столбце матрицы A.
Модальная форма разложения: матричный A состояния является диагональю блока с каждым блоком, соответствующим кластеру соседних режимов.
Примечание
Модальная форма имеет определенную симметрию в своих элементах диагонали блока. Если вы обновляете параметры модели этой формы (как структурированное использование оценки ssest), симметрия не сохраняется, даже при том, что обновленная модель является все еще диагональной блоком.
Каноническая форма наблюдаемости: свободные параметры появляются только в избранных строках матрицы A и в матрицах K и B.
Для получения дополнительной информации о распределении свободных параметров в канонической форме наблюдаемости, см. Приложение 4A, стр 132-134, на идентифицируемости черного ящика многомерные структуры модели в System Identification: Теория для Пользователя, Второго Выпуска, Lennart Ljung, PTR Prentice Hall, 1999 (уравнение 4A.16).
Для получения дополнительной информации о канонических формах смотрите Каноническую Реализацию Пространства состояний.
Можно оценить модели в пространстве состояний с выбранной параметризацией в командной строке.
Например, чтобы задать каноническую форму наблюдаемости, используйте 'Form' входной параметр пары "имя-значение", можно следующим образом:
m = ssest(data,n,'Form','canonical')
Точно так же установите 'Form' как 'modal' или 'companion' задавать модальное разложение и сопутствующие канонические формы, соответственно.
Если у вас есть данные временного интервала, предыдущая команда оценивает модель непрерывного времени. Если вы хотите модель дискретного времени, задаете шаг расчета данных с помощью 'Ts' входной параметр пары "имя-значение":
md = ssest(data, n,'Form','canonical','Ts',data.Ts)
Если у вас есть данные частотной области непрерывного времени, можно только оценить модель непрерывного времени.
