gapmetric

Разорвите метрику и Vinnicombe (разрыв ню) метрика для расстояния между двумя системами

Синтаксис

[gap,nugap] = gapmetric(P1,P2)
[gap,nugap] = gapmetric(P1,P2,tol)

Описание

пример

[gap,nugap] = gapmetric(P1,P2) вычисляет разрыв и Vinnicombe (ν - разрыв) метрики для расстояния между динамическими системами P1 и P2. Метрические значения разрыва удовлетворяют 0 ≤ nugapgap ≤ 1. Значения близко к нулю подразумевают, что любой контроллер, который стабилизирует P1 также, стабилизирует P2 с подобными усилениями с обратной связью.

[gap,nugap] = gapmetric(P1,P2,tol) задает относительную точность для вычисления разрывов.

Примеры

свернуть все

Создайте две модели объекта управления. Один объект, P1, является нестабильной системой первого порядка с передаточной функцией 1 / (s–0.001). Другой объект, P2, стабилен с передаточной функцией 1 / (s +0.001).

P1 = tf(1,[1 -0.001]); 
P2 = tf(1,[1 0.001]);

Несмотря на то, что один объект нестабилен, и другой стабильно, эти объекты близки, как измерено метриками nugap и gap.

[gap,nugap] = gapmetric(P1,P2)
gap = 0.0021
nugap = 0.0020

Разрыв является очень маленьким по сравнению с 1. Таким образом контроллер, который приводит к стабильной системе с обратной связью с P2 также, склонен стабилизировать P1. Например, контроллер обратной связи C = 1 стабилизирует и объекты и рендеринг почти идентичные усиления с обратной связью. Чтобы видеть это, исследуйте функции чувствительности двух систем с обратной связью.

C = 1; 
H1 = loopsens(P1,C); 
H2 = loopsens(P2,C); 
subplot(2,2,1); bode(H1.Si,'-',H2.Si,'r--'); 
subplot(2,2,2); bode(H1.Ti,'-',H2.Ti,'r--'); 
subplot(2,2,3); bode(H1.PSi,'-',H2.PSi,'r--'); 
subplot(2,2,4); bode(H1.CSo,'-',H2.CSo,'r--');

Затем, рассмотрите две стабильных модели объекта управления, которые отличаются системой первого порядка. Один объект, P3, является передаточной функцией 50 / (s+50), и другой объект, P4, является передаточной функцией [50 / (s+50)] *8 / (s+8).

P3 = tf(50,[1 50]); 
P4 = tf(8,[1 8])*P3;
figure
bode(P3,P4)

Несмотря на то, что эти две системы имеют подобную высокочастотную динамику и то же усиление единицы в низкой частоте gap и метриками nugap, объекты справедливо далеко друг от друга.

[gap,nugap] = gapmetric(P3,P4)
gap = 0.6148
nugap = 0.6147

Рассмотрите объект и стабилизировавшийся контроллер.

P1 = tf([1 2],[1 5 10]);
C = tf(4.4,[1 0]);

Вычислите запас устойчивости для этого объекта и контроллера.

b1 = ncfmargin(P1,C)
b1 = 0.1961

Затем, вычислите разрыв между P1 и встревоженным объектом, P2.

P2 = tf([1 1],[1 3 10]);
[gap,nugap] = gapmetric(P1,P2)
gap = 0.1391
nugap = 0.1390

Поскольку запас устойчивости, b1 = b(P1,C) больше, чем разрыв между этими двумя объектами, C также, стабилизирует P2. Как обсуждено в Метриках Разрыва и Запасах устойчивости, запасе устойчивости b2 = b(P2,C) удовлетворяет неравенство asin(b(P2,C)) ≥ asin(b1)-asin(gap). Подтвердите этот результат.

b2 = ncfmargin(P2,C);
[asin(b2) asin(b1)-asin(gap)]
ans = 1×2

    0.0997    0.0579

Входные параметры

свернуть все

Введите системы, заданные как модели динамической системы. P1 и P2 должны иметь те же размерности ввода и вывода. Если P1 или P2 являются обобщенной моделью в пространстве состояний (genss или uss) затем, gapmetric использует текущее значение или номинальную стоимость всех блоков системы управления.

Относительная точность для вычисления метрик разрыва, заданных как положительная скалярная величина. Если gapactual будет истинным значением разрыва (или разрыва Vinnicombe), возвращенное значение, то gap (или nugap), как гарантируют, удовлетворит

|1 – gap/gapactual | <tol.

Выходные аргументы

свернуть все

Разорвите между P1 и P2, возвращенным как скаляр в области значений [0,1]. Значение близко к нулю подразумевает, что любой контроллер, который стабилизирует P1 также, стабилизирует P2 с подобными усилениями с обратной связью. Значение близко к 1 среднему значению, которые P1 и P2 далеко друг от друга. Значение 0 средних значений, что эти две системы идентичны.

Разрыв Vinnicombe (ν - разрыв) между P1 и P2, возвращенным как скалярное значение в области значений [0,1]. Как с gap, значение близко к нулю подразумевает, что любой контроллер, который стабилизирует P1 также, стабилизирует P2 с подобными усилениями с обратной связью. Значение близко к 1 среднему значению, которые P1 и P2 далеко друг от друга. Значение 0 средних значений, что эти две системы идентичны. Поскольку 0 ≤ nugapgap ≤ 1, ν - разрыв может обеспечить более строгий тест для робастности, как описано в Метриках Разрыва и Запасах устойчивости.

Больше о

свернуть все

Метрика разрыва

Для объектов P 1 и P 2, позволить P1=N1M11 и P2=N2M21 будьте правильными нормированными взаимно-простыми факторизациями (см. rncf). Затем метрикой разрыва δg дают:

δg(P1,P2)=max {δg(P1,P2),δg(P2,P1)}.

Здесь, directed gap, данный

δg(P1,P2)=minстабильный Q(s)[M1N1][M2N2]Q.

Для получения дополнительной информации см. Главу 17 [1].

Метрика разрыва Vinnicombe

Для P 1 и P 2, метрикой разрыва Vinnicombe дают

δν(P1,P2)=max ω(I+P2P2*)1/2(P1P2)(I+P1P1*)1/2,

при условии, что имеет правильный извилистый номер. Здесь, * обозначает сопряженное (см. ctranspose). Это выражение является взвешенным различием между этими двумя частотными характеристиками P 1 () и P 2 (). Для получения дополнительной информации см. Главу 17 [1].

Разорвите метрики и запасы устойчивости

Разрыв и ν - метрики разрыва дают численному значению δ (P 1, P 2) для расстояния между двумя системами LTI. Для обеих метрик следующий устойчивый результат производительности содержит:

arcsin b (P 2, C 2) ≥ arcsin b (P 1, C 1) – arcsin δ (P 1, P 2) – arcsin δ (C 1, C 2),

где запасом устойчивости b (см. ncfmargin), принимая архитектуру отрицательной обратной связи, дают

b(P,C)=[IC](I+PC)1[IP]1=[IP](I+CP)1[IC]1.

Чтобы интерпретировать этот результат, предположите, что номинальный объект P 1 стабилизируется контроллером C 1 с запасом устойчивости b (P 1, C 1). Затем если P 1 встревожен к P 2, и C 1 встревожен к C 2, запас устойчивости ухудшается не больше, чем вышеупомянутой формулой. Для примера смотрите, Вычисляют Метрику Разрыва и Запас устойчивости.

ν - разрыв всегда меньше чем или равен разрыву, таким образом, его прогнозы с помощью вышеупомянутого результата робастности более трудны.

Количество b (P, C) –1 является усилением сигнала от воздействий на вводе и выводе объекта к вводу и выводу контроллера.

Разорвите метрики в устойчивом проекте

Чтобы использовать метрики разрыва в устойчивом проекте, необходимо ввести функции взвешивания. В устойчивой формуле производительности замените P W 2PW1 и замените C W11CW21. Можно сделать подобные замены на P 1, P 2, C 1 и C 2. Эта форма делает функции взвешивания совместимыми со структурой взвешивания в H цикл, формирующий процедуру системы управления используемый функциями, такими как loopsyn и ncfsyn.

Ссылки

[1] Чжоу, K., Дойл, J.C., основы устойчивого управления. Лондон, Великобритания: Пирсон, 1997.

Смотрите также

| | | | |

Представлено до R2006a

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте