可変目標の作成

可变目标コマンドを使って暗黙的または明示的に設計点に依存する調整目標を構築します。

たとえば、設計点のグリッド全体にわたる可変のゲイン余裕と位相余裕を指定する調整目標を作成します。次の 5.行 5.列の設計点グリッドを使用してコントローラーを調整すると仮定します。

[alpha，V]=ndgrid（linspace（0,20,5），linspace（7001300,5））；

さらに、次のようにそれぞれの設計点に対応するターゲット ゲイン余裕とターゲット位相余裕の 5.行 5.列の配列があるとします。

(通用、PM) = ndgrid (linspace(7日20日5),linspace (70 5));

各設計点で指定された余裕を適用するには、まず余裕目標のためのテンプレートを作成します。テンプレートは、ゲイン余裕と位相余裕の値を受け取って、これらの余裕を含む调整目标。边距オブジェクトを返す関数です。

FH=@（总经理，总经理）调整目标。利润率(“你”，总经理，下午；

テンプレートと余裕の配列を使用して可変目標を作成します。

VG=可变目标（FH、GM、PM）；

どの設計点にどの目標が適用されるかをトレースしやすくするため、取样网格プロパティを使用してVGに設計点情報を追加します。

VG.SamplingGrid=struct(“α”阿尔法“V”，V）；

VGは、他の任意の調整目標と同じように系统で使用します。可视目标を使用して調整目標を可視化し、ターゲット余裕を満たさない設計点を特定します。可変調整目標の場合、可视目标プロットに含まれているスライダーを使用して特定の設計点での目標とシステム性能を調査することができます。ゲイン スケジュール制御システムの検証を参照してください。

テンプレート関数によって、設計目標を非常に柔軟に作成することができます。たとえば、パラメーター（a、b）の自明でない関数としてターゲット オーバーシュートを構築する関数目标规格（a、b）を記述して,その関数をMATLAB^®ファイルに保存できます。その場合、テンプレート関数は目标规格を呼び出します。

FH=@（a，b）调谐目标。超调(“r”，y'，目标规格（a，b））；

可変目標の構成の詳細については、可变目标のリファレンス ページを参照してください。

各設計点の個別の要件の作成

設計点によって異なる要件を適用するもう 1.つの方法は、各設計点について要件の個別のインスタンスを作成することです。設計配列内のいくつかのモデルのみに適用される目標がある場合、この方法が役立つことがあります。たとえば、スケジューリング変数によって異なる交差周波数をもつ 1/sループ整形を最初の 5.つの設計点のみに適用するとします。また、設計点ごとのターゲット帯域幅を含むベクトル厕所を作成したとします。次に、設計点ごとに 1.つのTuningGoal.LoopShape要件を作成できます。要件の模型プロパティを使用して、それぞれのTuningGoal.LoopShape要件を対応する設計点に関連付けます。

对于ct=1：长度（wc）R（ct）=TuningGoal.LoopShape(“你”，wc（ct））；R（ct）。模型=ct；结束

グリッドのすべての設計点が厕所でカバーされる場合、この方法は可变目标オブジェクトを使用することと等価です。これは、いくつかの設計点のみを制約する場合に可变目标の代わりに利用できる便利な方法です。

モデルへの変動の組み込み

変化する要件を作成するのではなく、要件の変化する部分を制御システムの閉ループ モデルに組み込むことができます。この方法は、すべての設計点を 1.つの一様の目標でカバーすることを可能にする目標の正規化の 1.つの形式です。

たとえば、DからYへのゲインを、スケジューリング変数によって異なる量に制限するとします。T0は、各設計点の閉ループ システムのモデルの配列であるとします。さらに、各設計点 σ の最大ゲイン値のテーブルgmaxを作成しているものとします。次に、別の出力ys=y/gmaxを閉ループ モデルに次のように追加します。

%创建标量增益1/gmax的数组yScaling=重塑（1./gmax，[1 1尺寸（gmax）]；yScaling=ss（yScaling，“InputName”,“是的”,“OutputName”,“是的”);%将这些增益串联到T0的y输出T0=连接（T0，yScaling，T0.InputName，[T0.OutputName{“是的”}]);

最大ゲインは、テーブルgmaxに従って各設計点で変化します。Dから、スケーリングされた出力ysへのゲインを 1.に制限する 1.つの要件を使用します。

R=调整目标。获得(“d”,“是的”,1);

このような要件の効率的な正規化によって、要件の変動性が要件オブジェクトRから閉ループ モデルT0に移動します。

金宝app^®では、関連するモデル入力と出力をゲイン ブロックを通して送ることで同様の方法を使用できます。次に、モデルを線形化するときにブロックのゲイン値を操作条件によって変更します。たとえば、ゲインを MATLAB変数に設定し、slLinearizerの参数プロパティを使用して、各線形化条件によって変数値を変更します。