Неопределенные модели в пространстве состояний

Неопределенные модели (uss) пространства состояний являются линейными системами с неопределенными матрицами пространства состояний и/или неопределенной линейной динамикой. Как их числовое (т.е. весьма бесспорный) дубликат, объект модели ss, можно создать их из матриц пространства состояний с помощью команды ss. Когда один или несколько матриц пространства состояний содержит неопределенные элементы (неопределенные Блоки Системы управления (Control System Toolbox)), результатом является объект модели uss.

Комбинирование неопределенных систем с другими неопределенными системами (например, с помощью образцовой арифметики, connect или feedback) обычно приводит к неопределенной системе. Можно также объединить числовые системы с неопределенными системами. Обычно результатом является неопределенная система. Номинальная стоимость неопределенной системы является объектом модели ss.

В примере ниже, A, B и матрицы C составлены из неопределенных действительных параметров. Упаковка их вместе с командой ss приводит к непрерывно-разовой неопределенной системе.

Неопределенная модель в пространстве состояний

Чтобы создать неопределенную модель в пространстве состояний, вы сначала используете Блоки Системы управления, чтобы создать неопределенные элементы. Затем используйте элементы, чтобы задать матрицы пространства состояний системы.

Например, создайте три неопределенных действительных параметра и создайте матрицы пространств состояний от них.

p1 = ureal('p1',10,'Percentage',50); 
p2 = ureal('p2',3,'PlusMinus',[-.5 1.2]); 
p3 = ureal('p3',0); 

A = [-p1 p2; 0 -p1]; 
B = [-p2; p2+p3]; 
C = [1 0; 1 1-p3]; 
D = [0; 0];

Матрицы, созданные с неопределенными параметрами, A, B, и C, являются неопределенной матрицей (umat) объекты. Используя их как входные параметры к ss приводит к неопределенной системе с 2 состояниями, с 1 входом, с 2 выводами.

sys = ss(A,B,C,D)
sys =

  Uncertain continuous-time state-space model with 2 outputs, 1 inputs, 2 states.
  The model uncertainty consists of the following blocks:
    p1: Uncertain real, nominal = 10, variability = [-50,50]%, 2 occurrences
    p2: Uncertain real, nominal = 3, variability = [-0.5,1.2], 2 occurrences
    p3: Uncertain real, nominal = 0, variability = [-1,1], 2 occurrences

Type "sys.NominalValue" to see the nominal value, "get(sys)" to see all properties, and "sys.Uncertainty" to interact with the uncertain elements.

Отображение показывает, что система включает три неопределенных параметра.

Свойства Объектов uss

Модели uss, как все объекты модели, включают свойства, которые хранят динамику и образцовые метаданные. Просмотрите свойства неопределенной модели в пространстве состояний.

p1 = ureal('p1',10,'Percentage',50);
p2 = ureal('p2',3,'PlusMinus',[-.5 1.2]);
p3 = ureal('p3',0);
A = [-p1 p2; 0 -p1];
B = [-p2; p2+p3];
C = [1 0; 1 1-p3];
D = [0; 0];
sys = ss(A,B,C,D);     % create uss model

get(sys)
     NominalValue: [2x1 ss]
      Uncertainty: [1x1 struct]
                A: [2x2 umat]
                B: [2x1 umat]
                C: [2x2 umat]
                D: [2x1 double]
                E: []
        StateName: {2x1 cell}
        StateUnit: {2x1 cell}
    InternalDelay: [0x1 double]
       InputDelay: 0
      OutputDelay: [2x1 double]
               Ts: 0
         TimeUnit: 'seconds'
        InputName: {''}
        InputUnit: {''}
       InputGroup: [1x1 struct]
       OutputName: {2x1 cell}
       OutputUnit: {2x1 cell}
      OutputGroup: [1x1 struct]
            Notes: [0x1 string]
         UserData: []
             Name: ''
     SamplingGrid: [1x1 struct]

Большинство свойств ведет себя так же к тому, как они ведут себя для объектов модели ss. Свойство NominalValue является самостоятельно объектом модели ss. Можно поэтому анализировать номинальную стоимость, когда вы были бы любая модель в пространстве состояний. Например, вычислите полюса и переходной процесс номинальной системы.

pole(sys.NominalValue)
ans = 2×1

   -10
   -10

step(sys.NominalValue)

Как с неопределенными матрицами (umat), свойство Uncertainty является структурой, содержащей неопределенные элементы. Можно использовать это свойство для прямого доступа к неопределенным элементам. Например, проверяйте Range неопределенного элемента под названием p2 в sys.

sys.Uncertainty.p2.Range
ans = 1×2

    2.5000    4.2000

Измените область значений неуверенности p2 в sys.

sys.Uncertainty.p2.Range = [2 4];

Эта команда изменяет только область значений параметра под названием p2 в sys. Это не изменяет переменную p2 в рабочем пространстве MATLAB.

p2.Range
ans = 1×2

    2.5000    4.2000

Подъем ss к uss

Не - неопределенный объект пространства состояний может быть интерпретирован как неопределенный объект пространства состояний, который не имеет никакой зависимости от неопределенных элементов. Используйте команду uss, чтобы “снять” ss к классу uss.

sys = rss(3,2,1); 
usys = uss(sys) 
USS: 3 States, 2 Outputs, 1 Input, Continuous System 

Массивы объектов ss могут также быть сняты. Смотрите Управление массивами для Неопределенных Объектов для получения дополнительной информации о том, как обработаны массивы неопределенных объектов.

Смотрите также

| |

Похожие темы