При настройке системы управления с помощью systune или Control System Tuner, программное обеспечение сообщает о ходе настройки и результатах, как описано в разделе Интерпретировать результаты цифровой настройки. При настройке системы управления с неопределенностью параметров результаты содержат дополнительную информацию о ходе выполнения алгоритма настройки в направлении настройки на худшие значения параметров.
Программа начинает надежный процесс настройки с настройки на номинальную модель установки. Затем программное обеспечение выполняет следующие шаги итеративно:
Определите комбинацию параметров в пределах диапазона неопределенности, которая нарушает требования проекта (шаг анализа).
Добавляет модель, вычисленную при этих значениях параметров, в набор моделей, над которыми настраивается программное обеспечение.
Повторяет настройку для расширенного набора моделей (шаг настройки).
Этот процесс завершается, когда этап анализа не может найти комбинацию параметров, которая дает значительно худший индекс производительности, чем значение, полученное в последней итерации этапа настройки. Индекс производительности представляет собой взвешенную комбинацию значения мягкого ограничения fSoft и значение жесткого ограничения gHard. (Дополнительные сведения см. в разделе Интерпретация результатов цифровой настройки.)
В результате на каждой итерации этого процесса алгоритм возвращает диапазон значений для каждого из fSoft и gHard. Минимум - это наилучшее значение для этой итерации, настраивающее параметры контроллера по всем моделям в развернутом наборе моделей. Максимальное значение является наихудшим значением, которое программное обеспечение может найти в диапазоне неопределенностей, используя эту конструкцию (набор настроенных значений параметров контроллера). Этот диапазон отображается в командной строке или в отчете о настройке в настройщике системы управления. Например, ниже приведен типичный отчет для надежной настройки неопределенной системы с использованием только мягких ограничений.
Soft: [0.906,18.3], Hard: [-Inf,-Inf], Iterations = 106 Soft: [1.02,3.77], Hard: [-Inf,-Inf], Iterations = 55 Soft: [1.25,1.85], Hard: [-Inf,-Inf], Iterations = 67 Soft: [1.26,1.26], Hard: [-Inf,-Inf], Iterations = 24 Final: Soft = 1.26, Hard = -Inf, Iterations = 252
Каждая из первых четырех строк соответствует одной итерации в процессе надежной настройки. В первой итерации мягкие цели удовлетворяются для номинальной системы (fSoft < 1). Эта конструкция не устойчива ко всему диапазону неопределенности, как показывает наихудший случай fSoft = 18.3. Добавляя эту наихудшую модель в расширенный набор моделей, алгоритм находит новую конструкцию с помощью fSoft = 1.02. Тестирование этого дизайна в диапазоне неопределенности приводит к наихудшему случаю fSoft = 3.77. С каждой итерацией уменьшается разрыв между производительностью набора моделей, используемого для настройки, и наихудшей производительностью. В конечной итерации наихудшая производительность соответствует производительности нескольких моделей. Значения нескольких моделей обычно увеличиваются по мере того, как алгоритм настраивает контроллер против большего набора моделей, так что надежные fSoft и gHard значения обычно превышают номинальные значения. systune возвращает окончательные значения в качестве выходных аргументов.
При использовании systuneOptions установить RandomStart > 0, программное обеспечение настройки выполняет номинальную настройку из каждой из случайных начальных точек. Затем он выполняет надежный процесс настройки для каждой номинальной конструкции, начиная с наилучшей конструкции. «Робустификация» любой конкретной конструкции прерывается, когда минимальное значение fSoft (нижняя граница для надежной производительности) становится намного выше, чем наилучшая надежная производительность, достигнутая на данный момент.
Отображение по умолчанию включает в себя fSoft и gHard значения для всех номинальных конструкций и результаты каждой итерации надежной настройки. Программа выбирает наилучший результат надежной настройки из числа случайно запущенных конструкций.
Алгоритм надежной настройки находит локальные оптимальные конструкции, соответствующие требованиям к конструкции. Однако определение наихудших комбинаций параметров для данной конструкции является сложным процессом. Хотя это редко случается на практике, алгоритм может пропустить комбинацию параметров наихудшего случая. Поэтому рекомендуется независимое подтверждение надежности, например, с использованием λ-анализа.