Возьмите случайные выборки модели и с настраиваемыми и с неопределенными блоками. Используя неопределенные блоки требует Robust Control Toolbox™. Случайная выборка настраиваемых блоков работает одинаково как показано в этом примере.
Создайте неопределенную модель , где неопределенного параметра, который варьируется по интервалу [3,5], и = 0.5 +/-30%. Кроме того, создайте настраиваемый ПИ-контроллер и сформируйте систему с обратной связью от настраиваемого диспетчера и неопределенную систему.
T является обобщенной моделью в пространстве состояний с двумя неопределенными блоками, a
и tau
, и один настраиваемый блок, C
. Демонстрационный T
в 20 случайных (a,tau)
пары.
Ts
20 1 массив genss
модели. Настраиваемый блок C
, то, которое не производится, сохраняется в Ts
. Структура samples
имеет поля samples.a
и samples.tau
это содержит значения, в которых производятся те блоки.
Группировка a
и tau
в массив ячеек вызывает rsampleBlock
производить их вместе, как (a,tau)
пары. Выборка блоков независимо генерирует более высокую размерность массивы. Например, независимо беря 10 случайных выборок a
и 5 выборок tau
генерирует 10 5 массив моделей.
TsInd =
10x5 array of generalized continuous-time state-space models.
Each model has 1 outputs, 1 inputs, 2 states, and the following blocks:
C: Parametric PID controller, 1 occurrences.
Type "ss(TsInd)" to see the current value, "get(TsInd)" to see all properties, and "TsInd.Blocks" to interact with the blocks.
В этом массиве, a
варьируется по одному измерению и tau
варьируется вдоль другого.