Постройте усиление худшего случая следующей системы:

Неопределенный параметр = 2 $$\pm$$ 1.

a = ureal('a',2);
usys = tf([1 3 0],[1 2 a]);
wcsigma(usys)

Worst кривая идентифицирует один ответ в неопределенности, которая дает к самому высокому усилению на любой частоте. Worst-case gain (upper bound) кривая является конвертом, произведенным путем нахождения самого высокого усиления в неопределенности на каждой частоте.

Worst perturbation кривая идентифицирует комбинацию неопределенных элементов в заданной области, которая дает к самому высокому полному усилению. Это возмущение соответствует wcu выход wcgain. Worst-case gain кривые показывают нижние и верхние границы на усилении худшего случая на каждой частоте. Для любого возмущения в указанном диапазоне неопределенности основные усиления (сингулярные значения) встревоженной системы лежат ниже Worst-case gain (upper bound) кривая.

Фокусируйте график на области между 0,1 и 10 рад/с.

w = {0.1 10};
wcsigma(usys,w)

Исследуйте эффект на ответе худшего случая увеличения области значений неопределенности. Для этого не изменяя неопределенность задан в usys, используйте ULevel опция wcOptions. Эта опция масштабирует нормированную неопределенность фактором, который вы задаете. Например, исследуйте ответ худшего случая на 50% большая область значений неопределенности.

opts = wcOptions('ULevel',1.5);
wcsigma(usys,w,opts)

График показывает, что увеличение области значений неопределенности существенно увеличивает усиление худшего случая в низких частотах.