F(S) >>b=[2091 Ir, p, k]=residue(b, a) 结果如下 0.0000-0.25001 0.0000+0.25001 -0.0000+2.0000 -0.0000-2.00001 1.0000 因而,部分分式展开为 2+-2+1025+-1025 2 1 s+ 1s2+4 函数[b,a]= residue(r,p,k将部分分式转化为多项式比P(s)Q(s) 1.3状态空间描述 集总参数的线性网络可用微分方程表示为 x(t)=Ax(t)+ Bu(t) (14) 该系统的一阶微分方程即为状态方程,X是状态向量。状态空间方法易采用数字或模拟 计算机求解。另外,状态空间方法容易拓展到非线性系统。状态方程可从n阶微分方程得到, 或者在系统模型中选用合适的状态变量直接写出。 13.1将微分方程化成状态方程 设一个n阶线性系统由微分方程描述,我们讨论如何选择状态变量,使该系统由状态方 程描述。 d dy aoy=u(t dt y(t),u(t)分别为系统的输出、输入。9 s s 4s 4 2s 9s 1 F(s) 3 2 3       >> b=[2 0 9 1]; >> a=[1 1 4 4]; >> [r, p, k]=residue(b, a) 结果如下： r = 0.0000 - 0.2500i 0.0000 + 0.2500i -2.0000 p = -0.0000 + 2.0000i -0.0000 - 2.0000i -1.0000 k = 2 因而，部分分式展开为 s 4 1 s 1 2 2 s j2 j0.25 s j2 j0.25 s 1 2 2 2               函数[b, a]=residue(r, p, k)将部分分式转化为多项式比 P(s)/Q(s)。 1.3 状态空间描述 集总参数的线性网络可用微分方程表示为 x(t)  Ax(t)  Bu(t) (1.4) 该系统的一阶微分方程即为状态方程，X 是状态向量。状态空间方法易采用数字或模拟 计算机求解。另外，状态空间方法容易拓展到非线性系统。状态方程可从 n 阶微分方程得到， 或者在系统模型中选用合适的状态变量直接写出。 1.3.1 将微分方程化成状态方程 设一个 n 阶线性系统由微分方程描述，我们讨论如何选择状态变量，使该系统由状态方 程描述。 a y u(t) dt dy a dt d y a dt d y n 1 1 0 n 1 n n 1 n          (1.5) y(t),u(t)分别为系统的输出、输入