介绍

仿真软件金宝app模型usim_model由传感器反馈的不确定植物组成:

open_system (“usim_model”）

该工厂是一个一阶模型，有两个不确定性来源:

反馈路径有一个便宜的传感器，由一个20 rad/s的一阶滤波器建模，增益范围在0.1到2之间。要指定这些不确定的变量，请键入

%一阶植物模型unc_pole =尿素的(“unc_pole”5,“范围”, -10 [4]);工厂= ss (unc_pole 5 1,1);未建模的植物动力学input_unc = ultidyn (“input_unc”[1]);,130 wt =补足重量的东西(0.25,2.5);%传感器获得sensor_gain =尿素的(“sensor_gain”，1，“范围”(0.1 - 2));

金宝app不确定性建模与分析的Simulink模块

的RCTblocks库包含在Simulink中建模和分析不确定性影响的模块。金宝app要打开库，输入

打开(“RCTblocks”）

的不确定的状态空间块允许您指定不确定的线性系统(USS对象)。usim_model包含三个这样的块，用蓝色突出显示。“植物”块的对话框如下所示。

在这个对话框中，

uval是一种结构，其字段名和值是用于模拟的不确定变量名和值。你可以设置uval来［］用标称值表示不确定变量或变化uval分析不确定性对模型响应的影响。

的多图图块是一种方便的方法，可以在改变不确定性时可视化响应分布。该块将每个不确定值的模拟结果叠加起来。

不确定系统的蒙特卡罗仿真

为了便于控制仿真中使用的不确定性值，usim_model使用相同的“不确定性值”uval在所有的三个不确定的状态空间块。设置uval来［］模拟的闭环响应的标称值unc_pole，input_unc,sensor_gain：

uval = [];%使用不确定变量的名义值sim卡(“usim_model”10);%模拟响应

要分析不确定性如何影响模型响应，您可以使用ufind和usample的随机值unc_pole，input_unc,sensor_gain．第一次使用ufind找到不确定的状态空间块usim_model并在这些块中编译所有不确定变量的列表:

[uvars, pathinfo] = ufind (“usim_model”）;uvars%不确定变量

Uvars = struct with fields: input_unc: [1x1 ultidyn] sensor_gain: [1x1 ureal] un_pole: [1x1 ureal]

pathinfo (: 1)%路径到USS块

ans = 3x1 cell array {'usim_model/Plant'} {'usim_model/Sensor Gain'} {'usim_model/未建模植物动力学'}

然后使用usample来产生不确定性值uval符合规定的不确定度范围。例如，可以模拟10个随机值的闭环响应unc_pole，input_unc,sensor_gain如下:

为我= 1:10;uval = usample (uvars);%生成不确定变量的随机实例sim卡(“usim_model”10);%模拟响应结束

的多图图窗口现在显示了不确定反馈回路的10种可能的响应。注意,每个uval实例是一个包含不确定变量值的结构input_unc，sensor_gain,unc_pole：

uval%不确定变量的样本值

Uval = struct with fields: input_unc: [1x1 ss] sensor_gain: 0.5893 un_pole: -4.9557

随机模拟

如果需要，您可以配置模型以使用不同的不确定性值uval对于每个新的模拟。要做到这一点，添加uvars到基础或模型工作区，并将usample调用模型InitFcn:

bdclose (“usim_model”), open_system (“usim_model”）%在基本工作区中写入不确定变量列表evalin (“基地”，' uvars = ufind(“usim_model”);“）%修改模型InitFcnset_param (“usim_model”，“InitFcn”，' uval = usample (uvars);“）;%模拟十次(与按“Start simulation”十次相同)为我= 1:10;sim卡(“usim_model”10);结束%清理set_param (“usim_model”，“InitFcn”，＇＇）;

再次多图图窗口显示不确定反馈回路的10种可能响应。

不确定Simulink模型的线性化金宝app

如果您有Simulink金宝app Control Design™，您可以使用相同的工作流来线性化和分析频域的不确定系统。例如，可以绘制模型不确定性的10个随机样本的闭环波德响应图:

清晰的syswmax = 50;未建模动力学的最大固有频率(input_unc)为我= 1:10;uval = usample (uvars 1 wmax);sys (:,:, i) =线性化(“usim_model”）;结束波德(sys)标题(usim\_model的十个线性化）;

如果工作点是独立于不确定变量，一个更快的方法是计算一个不确定线性化(USS对象)在一个镜头使用ulinearize命令:

忙= ulinearize (“usim_model”）

usys = 1输出1输入3状态的不确定连续时间状态空间模型。模型不确定性由以下模块组成:input_unc:不确定1x1 LTI，峰值增益= 1,1发生sensor_gain:不确定真实，标称= 1，范围=[0.1,2]，1发生unc_pole:不确定真实，标称= -5，范围=[-10，-4]，1发生类型"usys。NominalValue“查看名义值”，get(usys)“查看所有属性”，以及“usys. value”。“不确定性”与不确定因素相互作用。

然后可以对不确定状态空间模型进行采样忙生成类似的波德图:

波德(usample(忙10 wmax))标题(usim\_model的十个线性化）;