Этот пример показывает, как заставить блок Simulink® линеаризовать к неопределенной переменной в командной строке. Чтобы изучить, как задать неопределенную линеаризацию блока с помощью редактора моделей Simulink, смотрите, Задают Неопределенную Линеаризацию для Базовых или Пользовательских блоков Simulink.
В данном примере откройте модель Simulink slexAircraftExample
.
mdl = 'slexAircraftExample';
open_system(mdl)
Исследуйте подсистему Aircraft Dynamics Model
.
subsys = [mdl,'/Aircraft Dynamics Model'];
open_system(subsys)
Предположим, что вы хотите указать, что следующие неопределенные действительные значения для усиления блокируют Mw
и Zd
.
Mw_unc = ureal('Mw',-0.00592,'Percentage',50); Zd_unc = ureal('Zd',-63.9979,'Percentage',30);
Чтобы задать эти значения как линеаризацию для этих блоков, создайте структуру BlockSubs
, чтобы передать функции linearize
. Имена полей являются именами блоков Simulink, и значения являются соответствующими неопределенными значениями. Обратите внимание на то, что в этой модели, именем блока Mw
является Gain4
, и именем блока Zd
является Gain5
.
Mw_name = [subsys,'/Gain4']; Zd_name = [subsys,'/Gain5']; BlockSubs(1).Name = Mw_name; BlockSubs(1).Value = Mw_unc; BlockSubs(2).Name = Zd_name; BlockSubs(2).Value = Zd_unc;
Вычислите неопределенную линеаризацию. linearize
линеаризует модель в рабочей точке, заданной в модели, делая замены заданными BlockSubs
. Результатом является неопределенная модель в пространстве состояний с неопределенным действительным параметром для каждого из двух неопределенных усилений.
sys = linearize(mdl,BlockSubs)
sys = Uncertain continuous-time state-space model with 1 outputs, 1 inputs, 7 states. The model uncertainty consists of the following blocks: Mw: Uncertain real, nominal = -0.00592, variability = [-50,50]%, 1 occurrences Zd: Uncertain real, nominal = -64, variability = [-30,30]%, 1 occurrences Type "sys.NominalValue" to see the nominal value, "get(sys)" to see all properties, and "sys.Uncertainty" to interact with the uncertain elements.
Исследуйте неопределенный образцовый ответ.
step(sys)
step
берет случайные выборки и обеспечивает смысл области значений ответов в неуверенности в линеаризовавшей модели.