介绍

Simu金宝applink模型usim_model由具有传感器反馈的不确定工厂组成：

Open_System（'usim_model'）

该工厂是一阶模型不确定性有两个来源：

反馈路径具有由一阶滤波器，在20弧度建模的便宜传感器/ s和一个不确定的增益0.1和2之间的范围内要指定这些不确定变量，类型

％一阶工厂模型Unc_pole =尿尿（'unc_pole'，-5，'范围'，[ -  10-4]）;植物= SS（unc_pole，5,1,1）;％未确定的植物动力学input_unc = ultidyn（'input_unc'，[1 1]）;重量= makeweight（0.25,130,2.5）;％传感器增益Sensor_gain =尿尿（'sensor_gain'，1，'范围'，[0.1 2]）;

金宝appSimulink模块的不确定性建模与分析

这rctblocks.库包含模型和分析Simulink中的不确定性效果的块。金宝app打开库，键入

打开（'rctblocks'）

这不确定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，这些块以蓝色突出显示。“工厂”块的对话框显示在下面。

在此对话框中，

uval是一种结构，它的字段名称和值是不确定的变量名和值以用于模拟。您可以设置uval到[]使用标称值的不确定变量或更改uval分析不确定性如何影响模型的响应。

这多孔图块是在不确定性变化时可视化响应的便捷方式。该块叠置了每个不确定性值获得的模拟结果。

不确定系统的Monte Carlo模拟

为了轻松控制用于模拟的不确定性值，usim_model使用相同的“不确定性值”uval在所有三个中不确定状态空间块。环境uval到[]用于模拟的标称值的闭环响应unc_pole那input_unc.， 和Sensor_gain.：

uval = [];不确定变量％的人使用标称值SIM（'usim_model'，10）;％模拟响应

要分析不确定性如何影响模型响应，可以使用ufind和usample.命令生成随机值unc_pole那input_unc.， 和Sensor_gain.。首次使用ufind找到不确定状态空间块usim_model并编译这些块中所有不确定变量的列表：

[UVARS，PATHINFO] = UFIND（'usim_model'）;uvars％不确定变量

uvars =结构与字段：input_unc：[1x1的ultidyn] sensor_gain：[1x1的尿素] unc_pole：[1x1的尿素]

PATHINFO（：，1）对USS块的％路径

ANS = 3X1单元阵列{ 'usim_model /工厂'} { 'usim_model /传感器增益'} { 'usim_model /未建模设备动态'}

然后用usample.生成不确定性值uval与指定的不确定性范围一致。例如，您可以为10个随机值模拟闭环响应unc_pole那input_unc.， 和Sensor_gain.如下：

为了I = 1：10;uval = usample（uvars）;％产生不确定变量的随机实例SIM（'usim_model'，10）;％模拟响应结尾

这多孔图窗口现在显示了不确定反馈循环的10个可能的响应。注意每个uval实例是包含不确定变量的值的结构input_unc.那Sensor_gain.， 和unc_pole：

uval不确定变量的％样本值

uval =结构与字段：input_unc：[1x1的SS] sensor_gain：0.5893 unc_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对于每个新模拟。为此，添加uvars到基本或模型工作区，并连接usample.调用Model initfcn：

bdclose（'usim_model'），open_system（'usim_model'）％写在基地工作区的不确定变量列表evalin（'根据'那'uvars = ufind（' 'usim_model' '）;'）％修改模型initfcnset_param（'usim_model'那'InitFcn'那'Uval = USAMPLE（UVARS）;'）;％模拟十倍（与按下“开始模拟”十倍）为了I = 1：10;SIM（'usim_model'，10）;结尾％ 清理set_param（'usim_model'那'InitFcn'那''）;

再次多孔图窗口显示了不确定反馈回路的10个可能的响应。

不确定的Simulink模型的线性化金宝app

如果你有Simulink金宝app的控制设计™，您可以使用相同的工作流在频域进行线性分析不确定系统。例如，你可以绘制的模型不确定性的10个随机样本的闭环波特响应：

清除SYS.wmax = 50;未拼接动态的％MAX自然频率（INPUT_UNC）为了I = 1：10;uval = usample（uvars，1，WMAX）;SYS（：，：，1）=线性化（'usim_model'）;结尾BODE（SYS）标题（'USIM \ _MODEL的十个线性化）;

如果操作点与不确定的变量无关，则更快的方法是在一次拍摄中计算不确定的线性化（USS对象）鲁莽命令：

USYS = ulinearize（'usim_model'）

USYS =不确定连续时间状态空间模型与1个输出，1个输入端，3个状态。该模型不确定性由以下部分构成：input_unc：不确定的1x1 LTI，峰值增益= 1，1次出现sensor_gain：不确定真实的，标称= 1，范围= [0.1,2]，1次出现unc_pole：不确定真实的，标称= -5，范围= [-10，-4]，1次出现输入“usys.NominalValue”看到标称值，“GET（USYS）”可以看到所有的属性，以及“usys.Uncertainty”与不确定元素进行交互。

然后，您可以品尝到不确定的状态空间模型USYS产生类似的波特图：

博德（usample（USYS，10，WMAX））标题（'USIM \ _MODEL的十个线性化）;