状態空間 (制御理論)

状態空間（じょうたいくうかん、英: State Space）あるいは状態空間表現（じょうたいくうかんひょうげん、英: State Space Representation）は、制御工学において、物理的システムを入力と出力と状態変数を使った一階連立微分方程式で表した数学的モデルである。入力、出力、状態は複数存在することが多いため、これらの変数はベクトルとして表され、行列形式で微分代数方程式を表す（力学系が線形で時不変の場合）。状態空間表現は時間領域の手法であり、これを使うと複数の入力と出力を持つシステムをコンパクトにモデル化でき、解析が容易になる。周波数領域では、 個の入力と  個の出力があるとき、システム全体を現すには  個のラプラス変換を書かなければならない。周波数領域の手法とは異なり、状態空間表現では、線形性と初期値がゼロという制限は存在しない。「状態空間」は、その次元軸が個々の状態変数に対応することから名づけられている。システムの状態はこの空間内のベクトルとして表現される。

状態変数

状態変数は、任意の時点でシステム全体の状態を表せるシステム変数群の最小の部分集合である。状態変数群は線形独立でなければならない。すなわち、ある状態変数を別の状態変数群の線形結合で表すことはできない。システムを表現するのに必要な状態変数の最小個数  は、一般にそのシステムを定義する微分方程式の次数に等しい。システムが伝達関数形式で表されるとき、状態変数の最小個数は伝達関数を適切に約分したときの分母の次数に等しい。状態空間実現（state space realization）を伝達関数形式に変換することで、システムについての内部情報を失う可能性があるが、状態空間実現では不安定なはずなのに安定しているシステムを説明できることがある。電気回路では、状態変数の数は回路内のエネルギー蓄積部品（コンデンサやコイル）の個数と同じであることが多い（常にそうとは限らない）。

伝達関数

連続時不変状態空間モデルの伝達関数は、次のように導出できる。
まず、次の式
のラプラス変換を求める。
次に  に着目すると次のように変形できる。
これを使って、出力方程式の  を置き換える。
 であるから、
となる。伝達関数  はシステムの出力と入力の比であるから、次のようになる。
従って、上で求めた  で置き換えれば  が約分され、次の式が得られる。
式の中には、が の行列式であり、がの余因子行列である。
 は明らかに   の次元を持ち、全体で  個の要素から成る。従って、個々の入力に対して  個の伝達関数があり、それぞれが個々の出力に対応している。そのため、複数入力/複数出力システムでは状態空間表現の方が好まれる。
なお、は特性多項式と呼ばれる。その多項式の根（固有値）から、システムの伝達関数の極が得られる。それらの極を使って、そのシステムの安定性を解析できる。 の分子にあるゼロも同様に、システムが最小位相かどうかの判定に使うことができる。
を計算するため、下記のアルゴリズムがある。

Souriau-Frame-Faddeev アルゴリズム

その中には、
または
最後の等式は、前の演算の精度を検査することができる。

プロパーな伝達関数

プロパーな伝達関数（「厳密にプロパー」ではない）の実現も容易に得られる。その場合伝達関数を、厳密にプロパーな部分と定数部分という2つの部分に分割するというトリックを用いる。
厳密にプロパーな伝達関数は上述した方法で正準状態空間実現に変換できる。定数の状態空間実現が  であることは明らかである。以上から、行列 A, B, C の状態空間実現は厳密にプロパーな部分から得られ、行列 D は定数部分から得られる。
もう少し判りやすくするため、例を挙げて説明する。
この伝達関数から、次の可制御実現が得られる。
出力が入力に直接依存している点に注意されたい。これは伝達関数の  定数部分によるものである。

可制御性

従って、状態の可制御性（controllability）条件は、許容範囲内の入力で、ある有限の時間をかければ状態をある初期値から特定の値へと変化させることが可能であることを暗に示している。連続時不変状態空間モデルが制御可能（controllable）であるとは、次が成り立つ場合である。

可観測性

可観測性（observability）とは、システムの外部出力を観測することでシステムの内部状態を推測可能かどうかの尺度である。システムの可観測性と可制御性は数学的な双対である。
連続時不変状態空間モデルが観測可能（observable）であるとは、次が成り立つ場合である。
なお、Rankとは行列内の線形独立な列の数である。

正準実現

厳密にプロパー（strictly proper）な伝達関数は、次のようにして容易に状態空間に変換可能である。
伝達関数を展開して分子と分母の全ての係数を明らかにする。これは、次のような形式になる。
これらの係数を以下のように直接に状態空間モデルに挿入できる。
この状態空間実現を可制御正準形式（controllable canonical form）と呼ぶ。「可制御」とされるのは、得られるモデルが可制御であることが保証されているためである。
伝達関数の係数を使って、次のような正準形式も構築可能である。
この状態空間実現を可観測正準形式（observable canonical form）と呼ぶ。「可観測」とされるのは、得られるモデルが可観測であることが保証されているためである。

安定性

安定性については、外部的な安定に関するBIBO安定性があり、内部的な安定に関するリアプノフ安定性と漸近安定性など平衡状態の安定性もある。非線形システムの平衡状態は唯一ではないが、線形システムの状態行列A(t)が可逆的であるとき平衡状態がしかない。
BIBO安定性はシステムの零状態応答を着目し、平衡状態の安定性はシステムの零入力応答を着目する。なお、リアプノフ安定性は、力学系の安定性理論の基礎である。安定性の判定には、状態行列Aとの密接な関係がある。

BIBO安定性

BIBO安定性は、入力は有界するとき出力は必ず有界であること。これは、不安定な極がゼロによって打ち消される場合と考えられる。
システムをプロパーな伝達関数としてモデル化するとき、BIBO安定の必要十分条件は、システムの極が全部複素平面の左平面になければならないこと、または極が全部負の実部を持つこと。

漸近安定性

状態空間の原点はリアプノフ安定の平衡状態である上に、次を満たすが存在すれば、状態空間の原点は時刻の漸近安定状態という。
はと関係ないとき、状態空間の原点は一様漸近安定状態という。
LTIシステムが漸近安定する必要十分条件は、システムの固有値（Aの固有値）がすべて負の実部を持つ。

フィードバック

典型的なフィードバックは、出力に行列 K をかけたものをシステムの入力とする。 system:  K 内の値には制限はないので、負の値することで容易にネガティブ・フィードバック（負帰還）となる。負の符号は単に表記上の問題であって、式にそれが現われなくとも最終的な結果には何の影響もない。
この式の入力をフィードバックに置き換えると次の式になる。
出力方程式を  について解き、その結果を状態方程式に当てはめると次のようになる。
この場合の利点は、 の固有値分解を使って K を適切に設定することで A の固有値を制御できる点である。これは、開ループ系が制御可能であるか、または A の不安定な固有値を K を適切に設定することで安定にできるということを前提としている。
比較的一般的な単純化として、D を除去し、C を単位元にすると、次のような式が得られる。
こうすると、固有値分解は  についてのみ行えばよい。

基準となる入力を持つフィードバック

フィードバックに加えて、入力  がある場合、 となる。
この式に当てはめると、次のようになる。
出力方程式を  について解き、その結果を状態方程式に当てはめると次のようになる。
比較的一般的な単純化として、D を除去すると、次のような式が得られる。

非線形システム

より普遍的な状態空間モデルの形式は次のように表される。
1つ目が状態方程式、2つ目が出力方程式である。 が状態と入力の線形な組合せなら、前述のような行列で表現できる。関数の引数である  は、入力のないシステムでは省略できる。