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控制理論中，可观测性格拉姆矩阵（Observability Gramian）是用來判斷線性動態系統是否可觀測的格拉姆矩阵。

若針對以下的線性時變系統

${\dot {x}}(t)=A(t)x(t)+B(t)u(t)$

$y(t)=C(t)x(t)+D(t)u(t)\,$

可观测性格拉姆矩阵為

$W_{o}(t_{0},t_{1})=\int _{t_{0}}^{t_{1}}\Phi ^{T}(\tau ,t_{0})C^{T}(\tau )C(\tau )\Phi (\tau ,t_{0})d\tau$ ,

其中 $\Phi$ 為狀態轉換矩陣

系統在 $t\in [t_{0},t_{1}]$ 具有可觀測性，若且唯若 $W_{o}(t_{0},t_{1})$ 為非奇異矩陣，

連續時間，線性非時變系統

若在連續時間的線性非時變系統中，也可以定義可观测性格拉姆矩阵（不過也有其他判斷可观测性的方法）。

若考慮以下的系統

${\dot {x}}(t)=Ax(t)+Bu(t)$

$y(t)=Cx(t)+Du(t)\,$

其可观测性格拉姆矩阵是以下 $n\times n$ 的方陣

${\boldsymbol {W_{o}}}(t)=\int _{0}^{t}e^{{\boldsymbol {A}}^{T}\tau }{\boldsymbol {C^{T}C}}e^{{\boldsymbol {A}}\tau }d\tau$

${\boldsymbol {A}}$ 若穩定（所有的特徵值實部均為負），可观测性格拉姆矩阵也是以下李亞普諾夫方程的唯一解

${\boldsymbol {A^{T}}}{\boldsymbol {W}}_{o}+{\boldsymbol {W}}_{o}{\boldsymbol {A}}=-{\boldsymbol {C^{T}C}}$

${\boldsymbol {A}}$ 若穩定（所有的特徵值實部均為負），而且 ${\boldsymbol {W}}_{o}$ 也是正定矩陣，則此系統有可观测性。

離散時間，線性非時變系統

若考慮以下的離散時間系統

${\begin{array}{c}{\boldsymbol {x}}[k+1]{\boldsymbol {=Ax}}[k]+{\boldsymbol {Bu}}[k]\\{\boldsymbol {y}}[k]={\boldsymbol {Cx}}[k]+{\boldsymbol {Du}}[k]\end{array}}$

其離散可观测性格拉姆矩阵是以下 $n\times n$ 的方陣

${\boldsymbol {W}}_{do}=\sum _{m=0}^{\infty }({\boldsymbol {A}}^{T})^{m}{\boldsymbol {C}}^{T}{\boldsymbol {C}}{\boldsymbol {A}}^{m}$

${\boldsymbol {A}}$ 若穩定（所有的特徵值絕對值均小於1），也是以下離散李亞普諾夫方程的解

$W_{do}-{\boldsymbol {A^{T}}}{\boldsymbol {W}}_{do}{\boldsymbol {A}}={\boldsymbol {C^{T}C}}$

${\boldsymbol {A}}$ 若穩定（所有的特徵值絕對值均小於1），而且 ${\boldsymbol {W}}_{do}$ 也是正定矩陣，則此系統有可观测性。

參考資料

Chen, Chi-Tsong. Linear System Theory and Design Third Edition. New York, New York: Oxford University Press. 1999. ISBN 0-19-511777-8.

外部連結

Mathematica function to compute the observability Gramian （页面存档备份，存于互联网档案馆）

可观测性格拉姆矩阵

連續時間，線性非時變系統

離散時間，線性非時變系統

參考資料

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