使用灵敏度分析配置估计和优化- MATLAB和Simulink金宝app - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

使用敏感性分析来配置评估和优化

属性中生成的结果如何使用灵敏度分析仪配置参数估计或响应优化。

可以使用灵敏度分析来评估Simulink的参数金宝app^®模型影响模型输出或模型设计需求。首先生成参数的示例，然后通过在模型信号上创建设计需求来定义成本函数。有关更多信息，请参见:为敏感性分析生成参数样本，指定时域需求,指定频域需求．然后评估每个样本的需求(成本函数)。可以通过以下方式使用评估结果配置参数估计或响应优化:

分析参数与评估需求值之间的关系，并按影响程度对参数进行排序。有关更多信息，请参见分析参数与设计要求之间的关系．然后，您可以选择估计或优化更有影响力的参数。
获取用于估计或优化的参数值的初始猜测。
在你评估了灵敏度分析仪，评估的需求(成本函数值)和相应的参数值显示在评价结果一个新的变量，EvalResults，该信息将在结果例如，下表列出了评估的信号匹配要求和参数对应的值获得，延迟，Tc,Tp的模型,sdoVOR．

在估计或优化过程中提取参数值作为初始猜测:
1. 通过单击已评估的需求列，将已评估的成本函数值按升序排序。
2. 要选择使代价函数最小化的参数值，请右键单击相应的行，然后选择提取参数值．
  
  一个新的变量,ParamValues，在结果应用程序的区域。
3. 当导出到参数估计器或响应优化器应用程序会话，选择此变量以指定参数的初始猜测。
中的优化过程中测试设计的健壮性响应优化器App，指定不确定参数的值。有关更多信息，请参见鲁棒性参数优化．
中的所有参数值可以指定不确定参数的值EvalResults．你也可以选择参数值的子集:
1. 中选择参数值的相关行评价结果应用程序的表格。
2. 右键单击,并选择创建新的评估结果．控件中创建了一个新变量结果应用程序的区域。
3. 当导出到响应优化程序会话，选择此变量指定不确定变量。