Создайте неопределенный линейный независимый от времени объект
H = ultidyn('Name',iosize)
H = ultidyn('Name',iosize,'Property1',Value1,'Property2',Value2,...)
H = ultidyn('Name',iosize) создает, неопределенные линейные, независимые от времени объекты используются, чтобы представлять неизвестные динамические объекты, чьи только известные атрибуты являются границами на своей частотной характеристике. Неопределенные линейные, независимые от времени объекты имеют имя (Name свойство), и размер ввода/вывода (ioSize свойство.
Запаздывающие пары Свойства/Значения позволены в конструкции.
H = ultidyn('name',iosize,'Property1',Value1,'Property2',Value2,...)
Свойство Type 'GainBounded' (значение по умолчанию) или 'PositiveReal', и описывает, в какой форме задано знание о частотной характеристике объекта.
Если Type 'GainBounded', затем знание является верхней границей на величине (т.е. абсолютное значение), а именно, abs(H)<= Bound на всех частотах. Матричное обобщение этого является ∥H∥<= Bound.
Если Type 'PositiveReal' затем знание является нижней границей на действительной части, а именно, Real(H) >= Bound на всех частотах. Матричным обобщением этого является H+H' >= 2*Bound
Свойство Bound действительное, скалярное, которое определяет количество привязанного частотная характеристика неопределенного объекта, аналогичного описанному выше.
Свойство SampleStateDimension положительное целое число, задавая размерность состояния случайных выборок неопределенного объекта, когда произведено с usample. Значение по умолчанию равняется 3.
Свойство AutoSimplify средства управления, как упрощены выражения, включающие неопределенную матрицу. Его значение по умолчанию is 'basic', что означает, что элементарные методы упрощения применяются, когда операции завершаются. Другие значения для AutoSimplify are 'off', никакое выполняемое упрощение, and 'full' который применяет подобные снижению сложности модели методы к неопределенному объекту.
Используйте свойство SampleMaxFrequency ограничить собственную частоту для выборки. Случайным образом произведенные неопределенные движущие силы не быстрее, чем заданное значение. Значением по умолчанию является Inf (никакой предел).
Чтобы смоделировать зависимые частотой уровни неопределенности, умножьтесь ultidyn объект подходящим формирующий фильтром. Например, для a ultidyn объект dH, следующие команды указывают, что неопределенность связала, который увеличивается от 0,1 в низких частотах к 10 на высоких частотах.
W = tf([1 .1],[.1 1]); dH = W*dH;
Создайте ultidyn объект с внутренним именем 'H', норма ограничена 7 с тремя входными параметрами и двумя выходными параметрами.
H = ultidyn('H',[2 3],'Bound',7)
H = Uncertain LTI dynamics "H" with 2 outputs, 3 inputs, and gain less than 7.
Как правило, когда вы используете неопределенную динамику, вы применяете функцию взвешивания, чтобы подчеркнуть неопределенный contribtion в определенной пропускной способности. Например, предположите, что поведение вашей системы скромно сомнительно (скажите 10%) в низких частотах, в то время как высокочастотное поведение вне 20 рад/с точно не моделируется. Используйте makeweight создать формирующий фильтр, который получает это поведение.
W = makeweight(.1,20,50); bodemag(W)
Примените фильтр взвешивания в блоке выходные параметры. Исследуйте выборки несмоделированной динамики.
Hw = blkdiag(W,W)*H; bodemag(Hw)
Создайте скалярный ultidyn объект с внутренним именем 'B', чья частотная характеристика имеет действительную часть, больше, чем 2,5.
B = ultidyn('B',[1 1],'Type','PositiveReal','Bound',2.5)
B = Uncertain LTI dynamics "B" with 1 outputs, 1 inputs, and positive real bound of 2.5.
Измените SampleStateDimension к 5, и график годограф Найквиста 30 случайных выборок.
B.SampleStateDimension = 5; nyquist(usample(B,30))
