随着鲁棒控制工具箱™,您可以捕捉工厂的不仅是典型的,或者名义,行为,但也不确定性和可变性的量。工厂模型不确定性可能导致:
模型参数与近似已知的或变化的值
忽略或知之甚少动力学,诸如高频动力学
在环路增益和相位的变化
工作条件的变化
非线性行为的线性近似
估计误差在一个模型从测量的数据中识别
该工具箱使您可以通过名义上动态不确定因素,如不确定参数或忽视动态结合建立详细的不确定模型。通过量化每个元素的不确定程度,您可以捕捉工厂模型的总体保真度和可变性。然后,您可以分析每个不确定因素如何影响系统性能和识别不确定的元素值的最坏情况下的组合。