状態と入力に等しい重みを持つ系の状態フィードバックゲインを計算する：

閉ループ系：

不安定な系のゲインを計算する：

ゲインは不安定な系を安定させる：

複数の状態がある系の状態フィードバックゲインを計算する：

結果の次元は入力数と系の次数に対応する：

3状態2入力の系のゲインを計算する：

フィードバック入力の重みを逆にする：

通常，より重みが大きいフィードバック入力の方がノルムが小さい：

費用関数が状態入力とフィードバック入力のクロスカップリングを含む場合のゲインを計算する：

入力が複数の系のフィードバック入力を選ぶ：

最初の入力を選ぶ：

2番目の入力を選ぶ：

安定化可能ではあるが制御不可能である系のフィードバックゲインの集合を計算する：

非線形系のゲインを計算する：

コントローラはベクトルとして返され，動作点を考慮する：

近似線形系のためのコントローラ：

費用が状態入力とフィードバック入力の二次関数として与えられた場合にゲインを計算する：

重み行列は費用関数のヘッシアンである：

ゲインは以下のようになる：

連続時間StateSpaceModel：

離散時間StateSpaceModel：

ディスクリプタStateSpaceModel：

AffineStateSpaceModel：

NonlinearStateSpaceModel：

SystemModel：

LQRegulatorGainsはデフォルトでフィードバックゲインを返す：

一般に，フィードバックの状態はアフィンである：

κ.x+λ の形をしている．ただし，κ と λ は定数である：

フィードバックゲインの系のモデル：

フィードバックゲインのアフィン系のモデル：

閉ループ系：

閉ループ系のブロック図：

線形化された閉ループ系の極：

状態の重みを大きくするとシステムがより安定する：

フィードバック入力の重みを大きくすると系の安定性が下がる：

フィードバックゲインの計算に使われたモデル：

設計モデルが入力で直接指定されているなら，フィードバックゲインの構造は異なってくる：

設計メソッド：

入力モデルに関連する特性：

コントローラデータオブジェクトを得る：

使用可能な特性のリスト：

特定の特性の値：

追跡コントローラを設計する：

閉ループ系は参照信号を追跡する：

離散時間系のための追跡コントローラを設計する：

閉ループ系は参照信号を追跡する：

閉ループ系のブロック図：

複数の出力を追跡する：

閉ループ系は異なる2つの参照信号を追跡する：

コントローラ努力を計算する：

コントローラモデル：

コントローラ入力：

コントローラ努力：

希望する参照信号を追跡する：

次数2の参照信号：

および正弦曲線：

一次の系の1つの出力を追跡するコントローラを設計する：

状態重み行列 qq の次元は k+m q である：

コントローラを計算する：

閉ループ系は参照を追跡する：

非線形工場モデルの閉ループ系を組み立てる：

非線形モデルの閉ループ系：

2つの系の応答を比較する：

1つの外乱と1つのフィードバック入力を持つ工場のマージされた閉ループを組み立てる：

マージされていない閉ループ系：

マージされると前と同じ結果を与えるようになる：

マージされた閉ループ系を明示的に指定する：

希望する名前の閉ループ系を作る：

閉ループ系は指定した名前である：

この名前を直接使って他の関数で閉ループモデルを指定することができる：

シミュレーションの結果：

セグウェイのバランスを取る：

倒立振子としてモデル化された系：

摂動するとセグウェイは転倒する：

系を離散化する：

平衡コントローラを設計する：

閉ループ系を得る：

非零の初期条件に対してバランスが取れた系の応答を計算する：

コントローラモデルを得る：

制御努力を計算する：

車のサスペンションの減衰を調整する：

系のモデル：

路面の凸凹に対するサスペンションの応答は非常に顕著である：

アクティブな減衰力を唯一のフィードバック入力として設定する：

応答の振動を減衰させる最適コントローラを設計する：

閉ループ系を得る：

減衰された応答をプロットする：

制御努力を計算する：

ボールを平衡点で浮揚させる：

平衡点が の系のモデル：

フィードバックがないとボールは落ちる：

入力電圧を唯一のフィードバック入力として設定する：

ボールを浮揚させるためのフィードバックコントローラを設計する：

閉ループ系を得る：

ボールは平衡点 で浮揚する：

ボールの速度と電磁石の電流：

コントローラモデルを得る：

制御努力：

モーターの角度位置を調整する：

モーターのモデル：

モーターの角度位置はトルク外乱に対して調整されていない：

外乱を排除するコントローラを設計する：

閉ループモデル：

外乱は排除された：

コントローラ努力：

ボールとビームの系を調整する：

系のモデル：

系を離散化する：

ビームが水平でなければボールは転がってしまう：

ボールをもとの位置に戻す状態フィードバックコントローラを設計する：

閉ループ系を得る：

制御された系はボールをもとの位置に返す：

制御努力：

正弦波を追跡するアナログゲージを設計する：

系のモデル：

追跡する正弦波信号：

電流を唯一の入力として，正弦波信号を追跡信号として設定する：

正弦波を追跡するコントローラを設計する：

閉ループ系：

ゲージのモデルは追跡信号を追う：

コントローラモデル：

コントローラ入力：

制御努力：

航空機の操縦性を向上させる：

航空機のモデル：

ピッチ角の外乱に対する開ループ応答は安定するまでにおよそ秒かかる：

調整器ゲインと推定器ゲインの集合を計算する：

推定器調整器を組み立てる：

閉ループ系：

操縦応答が改善された：

制御努力：

ヘリコプターの縦方向のダイナミクスを安定させる：

ヘリコプターのダイナミクスのモデル：

平面の右辺には極が3つある：

したがって，前方ピッチ角の変化に対する不安定な応答：

ピッチ角を安定させるために最適コントローラを設計する：

閉ループ系を得る：

閉ループ系は安定している：

ピッチ角はコントローラによって安定した：

制御努力：

アクティブな電力フィルタを調整する：

系のモデル：

開ループ極の位置は系が安定していることを示している：

しかし，系の応答は1000rad/sに近い周波数でほぼ共振している：

応答を調整するためにゲインを上げてコントローラーの集合を設計する：

閉ループ系：

閉ループ極の位置：

閉ループ極をプロットする：

重みが増加するにつれて，応答は1000rad/s近くでより減衰するようになた：

混合タンク内の応答を改善する：

系の離散時間モデル：

初期条件の集合に対する開ループ応答は遅い：

応答を改善するためにコントローラを設計する：

閉ループ系：

応答が速くなった：

制御努力：

ボートの向きを調整する：

系の状態空間モデル：

極は系がほとんど安定していないことを示している：

向きは，非零の初期条件の平衡から外れている：

フィードバックコントローラを設計して船の向きを調整する：

閉ループ系：

閉ループ系は向きの角度を調整する：

コントローラモデル：

制御努力：