32、状态空间建模与分析:从传递函数到状态方程及求解

状态空间建模与分析:从传递函数到状态方程及求解

在控制系统的分析与设计中,状态空间建模是一种强大的工具。它能够全面描述系统的动态特性,为系统的性能评估和控制器设计提供基础。本文将深入探讨如何从传递函数推导出状态方程,以及如何求解这些状态方程。

1. 从传递函数获取状态方程

状态方程可以很容易地从系统的传递函数中得到。对于一阶系统,若传递函数为 (H(s) = \frac{10}{s + a}),其系统实现如图所示。从图中可推导出状态方程:
(\dot{x} = -ax + u)
(y = 10x)

对于 (n) 阶系统,需要 (n) 个积分器,每个积分器的输出被选为一个状态变量。确定状态方程的实现方法主要有以下三种:
- 直接形式或可控规范形式
- 级联形式
- 并行形式或对角形式

1.1 可控规范形式

考虑一般的 (N) 阶传递函数 (H(s) = \frac{b_0s^N + b_1s^{N - 1} + \cdots + b_N}{s^N + a_1s^{N - 1} + \cdots + a_N}),其直接形式结构实现后,可得到状态变量的方程:
(\dot{x} 1 = x_2)
(\dot{x}_2 = x_3)
(\cdots)
(\dot{x}
{N - 1} = x_N)
(\dot{x} N = -a_Nx_1 - a {N - 1}x_2 - \cdots - a_2x_{N - 1} - a_1x_N + u(t))
输出方程为 (y(t) = (b_N - b_

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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