Преобразуйте фактические значения к нормированным значениям
NV = actual2normalized(uElement,AV)
[NV,ndist]
= actual2normalized(uElement,AV)
NV = actual2normalized(uElement,AV)AV неопределенного элемента uElement в нормированные значения NV. Если AV является номинальной стоимостью uElement, NV 0. В противном случае значения AV в области значений неуверенности uElement сопоставляют с модульным шаром ||NV|| <= 1, и значения вне области значений неуверенности сопоставляют с ||NV|| > 1. Аргумент AV может содержать одно значение или массив значений. NV имеет те же размерности как AV.
[ также возвращает нормированное расстояние NV,ndist]
= actual2normalized(uElement,AV)ndist между значениями AV и номинальная стоимость uElement. Это расстояние является нормой NV. Поэтому ndist <= 1 для значений в области значений неуверенности uElement и ndist > 1 для значений вне области значений. Если AV является массивом значений, то ndist является массивом нормированных расстояний.
Поля робастности вычислили byrobstab, и robgain служат границами для нормированных расстояний в ndist. Например, если неопределенная система имеет запас устойчивости 1,4, эта система стабильна для всех неопределенных значений элемента, нормированное расстояние которых от номинала - меньше чем 1,4.
Для неопределенных действительных параметров, область значений которых симметрична об их номинальной стоимости, нормированное расстояние интуитивно, масштабируясь линейно с числовым различием от номинальной стоимости неопределенного действительного параметра.
Создайте неопределенные действительные параметры с областью значений, которая симметрична о номинальной стоимости, где каждая конечная точка является 1 модулем от номинала. Точки, которые лежат в области значений, являются меньше чем 1 модулем от номинала, в то время как точки, которые лежат вне области значений, больше, чем 1 модуль от номинала.
a = ureal('a',3,'range',[1 5]); NV = actual2normalized(a,[1 3 5])
NV = 1×3
-1.0000 0 1.0000
NV = actual2normalized(a,[2 4])
NV = 1×2
-0.5000 0.5000
NV = actual2normalized(a,[0 6])
NV = 1×2
-1.5000 1.5000
Постройте нормированные значения и нормированное расстояние для нескольких значений.
values = linspace(-3,9,250); [nv,ndist] = actual2normalized(a,values); plot(values,nv,'r.',values,ndist,'b-')
Создайте несимметричный параметр. Конечные точки являются 1 нормированной единицей от номинала, и номинал является 0 нормированными единицами от номинала. Кроме того, точки в области значений являются меньше чем 1 модулем от номинала, и точки вне области значений больше, чем 1 модуль от номинала. Однако отношение между нормированным расстоянием и числовым различием нелинейно.
au = ureal('ua',4,'range',[1 5]); NV = actual2normalized(au,[1 4 5])
NV = 1×3
-1 0 1
NV = actual2normalized(au,[2 4.5])
NV = 1×2
-0.8000 0.4000
NV = actual2normalized(au,[0 6])
NV = 1×2
-1.1429 4.0000
Изобразите отношение в виде графика между фактическими и нормированными значениями. Отношение очень нелинейно.
AV = linspace(-5,6,250); NV = actual2normalized(au,AV); plot(NV,AV,0,au.NominalValue,'ro',-1,au.Range(1),'bo',1,au.Range(2),'bo') grid, xlabel('Normalized Values'), ylabel('Actual Values')
Красный круг показывает номинальную стоимость (нормированное значение = 0). Синие круги показывают значения в ребрах области значений неуверенности (нормированные значения =-1, 1).
Для получения дополнительной информации на нормировать расстоянии, смотрите Функции Нормализации для Неопределенных Элементов.