按能控性能观测性分解给定得状态空间模型并记录所得得结果，然后再将其转换为传递函数模型，它与 1)中所得得传递函数模型就是一致得.令初始状态为零,用 MATLAB 计算系统得单位阶跃输出响应,并绘制与记录相应曲线这一曲线与 １)中得输出曲线就是不一致得。 ② 代码：
A=[-1 ０ ０ 0；０ －3 0 0；0 0 -2 0;0 ０ 0 －５］; B=[2；1;０；0］； C=[1 0 1 0］； D=[0]；
［Ak Ｂｋ Ck Tｋ ］ ＝ kaｌｍdec（A，Ｂ,C）； G=ｓs（Ａk，Bｋ,Ck,0);
G１=tf(G)
[y,ｔ，x]=step（Ｇ，t）％单位阶跃输入
plｏt（t，ｘ,'b'，ｔ,y,'m')%状态及输出响应曲线
leｇeｎd(’originaｌ taｒgeｔ poｓitｉｏnｓ’，’X＇,＇Y’)
按能观测性分解给定得状态空间模型并记录所得得结果，然后再将其转换为传递函数模型,它与 1)中所得得传递函数模型不一致得.令初始状态为零,用 MAＴＬＡB 计算系统得单位阶跃输出响应，并绘制与记录相应曲线这一曲线与 1)中得输出曲线就是一致得。 (3) 已知系统
1） 求最小实现(用函数 ｍinｒeaｌ( )。
（a） 代码：
A = ［—1,0，0，0;0，－3，０,0;0,0,-2，0;0,0，0,—4]; B ＝ ［2；1；0;0]； Ｃ = [１，0,1，0］; D = ０；
G = sｓ(A,B，C，Ｄ）； Ｇm = minrｅal（G)
(ｂ）
nuｍ=[1，1］; ｄeｎ=［1,6，11，6］； G＝tｆ（ｎum，den)； G１=ss（Ｇ） Gm=mｉnreal（G1)
2） 判断所得系统得能控性与能观测性
（a） 代码:
A = ［－1,０，０,０；0，－3,0，0；0，0,—2，０;0,０，０，-4］;B ＝ [2;１;０；0］；C = [1,0,1，0]；Ｄ = ０； G ＝ ss（A，B,C,D); Ｇｍ = ｍinｒeal（G）
Uc = ［Ｂ，Ａ＊B，A^2＊B，A^3*B］； rank（Uc)%判断能控性
Ｕo = ［C，C＊A,Ｃ＊A^２，C*Ａ^３］; ranｋ(Ｕo）％判断能观性
（b) 代码：
ｎum＝[1,1］; den=［１,６,１１，6］； G=tf(num,ｄeｎ)； G1=ｓｓ(G) Gｍ=ｍinｒeal（G1)
A=［—6 —２、7５ －１、5;4 0 0；0 1 0]; B＝［0、5；０;０］; C=［0 ０ ０、５］； D=0；
Ｕc = [Ｂ,A*B,Ａ^2＊B,A^3＊B]; rank（Uc）％判断能控性
Uo = [C,C*A,C*A^2,C＊A^３］； rank（Ｕo）％判断能观性
3)求得得结果就是否就是最小实现?
答:求得得结果就是最小实现
线性定常系统的能控性和能观测性
