# 20240218132513 状態空間モデルの導出 #tech #control_theory #Modern_control_theory 出典: 南裕樹. _Pythonによる 制御工学入門(改訂2版)_. オーム社, 2024年. pp.67-68 制御系のシステムは一般的に微分方程式で表される。 時刻$t$ 、 入力$u(t)$ 、 出力 $y(t)$ とすると、 $$ \begin{equation} \begin{aligned} \frac{d^{n}}{dt^{n}} y(t) + a_{n-1} \frac{d^{n-1}}{dt^{n-1}} + \dots + a_{1}\frac{d}{dt} + a_{0y(t)} \\ = b_m\frac{d^{m}}{dt^{m}} u(t)+ b_{m-1}\frac{d^{m-1}}{dt^{m-1}}u(t) + \dots + b_1\frac{d}{dt}u(t) + b_{0u(t) } \end{aligned} \end{equation} \tag{1} $$ となる。 制御の範囲では、一般に $n \ge m$ ここで、$p = \frac{d}{dt}$ とおいて、 $$ \begin{equation} \left\{ \, \begin{aligned} A(p) &= p^{n}+ a_{n-1}p^{n-1} + \dots + a_1p+ a_{0} \\ B(p) &= p^{m}+ b_{m-1}p^{m-1} + \dots + b_1p+ a_0 \end{aligned} \right. \end{equation} \tag{2} $$ とおくと、 (1) は $$ A(p)y = B(p)u \tag{3} $$ と書ける ((t) は省略)。 (3) を変形すると $$ \frac{y}{B(p)} = \frac{u}{A(p)} \tag{4} $$ 、これを $v$ とおく。 両辺を$A(p)$倍すると、 $$ \begin{aligned} & A(p) \cdot \frac{y}{B(p)} = u\\ &\Leftrightarrow A(p) v = u \\ \end{aligned} \tag{5} $$ 両辺を$B(p)$倍すると、 $$ \begin{aligned} & y = B(p)\frac{u}{A(p)}\\ &\Leftrightarrow y = B(p)v \\ \end{aligned} \tag{6} $$ ここで、n次元ベクトル $$ \boldsymbol{x} = \left[ \begin{array}{c} x_{1}\\ x_2\\ \vdots\\ x_n \end{array} \right] \coloneqq \left[ \begin{array}{c} v\\ pv\\ \vdots\\ p^{n-1}v \end{array} \right] \tag{7} $$ を定義すると、 $$ \boldsymbol{\dot{x}} = p\boldsymbol{x} = \left[ \begin{array}{c} pv\\ p^2v\\ \vdots\\ p^nv \end{array} \right] = \left[ \begin{array}{c} x_2\\ x_3\\ \vdots\\ -a_0x_{1} \ -a_1x_{2}\ \dots +u \end{array} \right] \tag{8} $$ と書くことができる。 (8) の最後、 $-a_0x_{1} \ -a_1x_{2}\ \dots +u$ はどこから来たか?というと、 (5)より、 $$ \begin{aligned} &A(p) v = u ,\\ & \Leftrightarrow p^{n}v + a_{n_{1}p^{n-1}}+ \dots + a_{1p}+ a_{0}= u\\ & \Leftrightarrow p^{n}v = - a_{n_{1}p^{n-1}} - \dots - a_{1p}+ a_{0} + u \end{aligned} $$ また、 (6)より、 $$ y = (b_{n}p^{m} + b_{m_{1}p^{m-1}}+ \dots + b_{1}p+ b_0)v $$ 展開して順番を変えると $$ \begin{aligned} & \Leftrightarrow b_{0}v+ b_{1}pv + \dots \ b_{m-1}p^{m-1} + b_{m}p^{m}v \end{aligned} $$ $v, pv, \dots ,p^{m-1}v, b_mp^mv$ の各係数は $\boldsymbol{x}$ と同じなので、 $$ \begin{aligned} & \Leftrightarrow b_{0}x_{1}+ b_{1}x_{2}+ \dots + b_{m}x_{m+1} \end{aligned} \tag{9} $$ と表わすことができる。 (8)、(9)を行列で表すと、 $$ \begin{equation} \left\{ \, \begin{aligned} \boldsymbol{\dot{x}} &= \boldsymbol{A}\boldsymbol{x} + \boldsymbol{B}\\ y &= \boldsymbol{C}\boldsymbol{x} \end{aligned} \right . \end{equation} $$ ここで、$\boldsymbol{A}, \boldsymbol{B}, \boldsymbol{C}$ はそれぞれ、 $$ \boldsymbol{A} = \left[ \begin{array}{l} &0 \ 1 \ 0 \ \dots &0\\ &0 \ 0 \ 1 \ \dots &0\\ &\vdots\\ &\dots \ \ &1\\ &-a_{0} \ -a_{1} \ \dots \ &-a_{n-1} \end{array} \right] $$ $$ \boldsymbol{B} = \left[ \begin{array}{c} 0\\ 0\\ \vdots\\ 1 \end{array} \right] $$ $$ \boldsymbol{C} = \left[ b_{0} \ b_{1} \ \dots b_{m} \ 0 \ \dots 0 \right] $$