Преобразование фактических значений в нормализованные значения
NV = actual2normalized(uElement,AV)
[NV,ndist] = actual2normalized(uElement,AV)
NV = actual2normalized(uElement,AV)AV неопределенного элемента uElement в нормализованные значения NV. Если AV - номинальное значение uElement, NV равно 0. В противном случае AV значения внутри диапазона неопределенностей uElement сопоставить с шариком блока ||NV|| <= 1и значения за пределами диапазона неопределенности отображаются в ||NV|| > 1. Аргумент AV может содержать одно значение или массив значений. NV имеет те же размеры, что и AV.
[ также возвращает нормированное расстояние NV,ndist] = actual2normalized(uElement,AV)ndist между значениями AV и номинальной стоимости uElement. Это расстояние является нормой NV. Поэтому ndist <= 1 для значений в диапазоне неопределенностей uElement, и ndist > 1 для значений за пределами диапазона. Если AV является массивом значений, то ndist - массив нормированных расстояний.
Пределы надежности, рассчитанные поrobstab и robgain служат границами для нормированных расстояний в ndist. Например, если неопределенная система имеет запас устойчивости 1,4, эта система стабильна для всех неопределенных значений элементов, нормированное расстояние от номинального значения которых меньше 1,4.
Для неопределенных вещественных параметров, диапазон которых симметричен относительно их номинального значения, нормированное расстояние является интуитивно понятным, линейно масштабируясь с численным отличием от номинального значения неопределенного вещественного параметра.
Создайте неопределенные вещественные параметры с диапазоном, симметричным относительно номинального значения, где каждая конечная точка равна 1 единице от номинального. Точки, лежащие внутри диапазона, меньше 1 единицы от номинального, а точки, лежащие вне диапазона, больше 1 единицы от номинального.
a = ureal('a',3,'range',[1 5]); NV = actual2normalized(a,[1 3 5])
NV = 1×3
-1.0000 0 1.0000
NV = actual2normalized(a,[2 4])
NV = 1×2
-0.5000 0.5000
NV = actual2normalized(a,[0 6])
NV = 1×2
-1.5000 1.5000
Постройте график нормированных значений и нормированного расстояния для нескольких значений.
values = linspace(-3,9,250); [nv,ndist] = actual2normalized(a,values); plot(values,nv,'r.',values,ndist,'b-')
Создайте несимметричный параметр. Конечные точки представляют собой 1 нормированную единицу от номинальной, а номинальная - 0 нормированных единиц от номинальной. При этом точки внутри диапазона меньше 1 единицы от номинального, а точки вне диапазона больше 1 единицы от номинального. Однако соотношение между нормированным расстоянием и числовой разностью нелинейно.
au = ureal('ua',4,'range',[1 5]); NV = actual2normalized(au,[1 4 5])
NV = 1×3
-1 0 1
NV = actual2normalized(au,[2 4.5])
NV = 1×2
-0.8000 0.4000
NV = actual2normalized(au,[0 6])
NV = 1×2
-1.1429 4.0000
Постройте график взаимосвязи между фактическими и нормализованными значениями. Отношения очень нелинейные.
AV = linspace(-5,6,250); NV = actual2normalized(au,AV); plot(NV,AV,0,au.NominalValue,'ro',-1,au.Range(1),'bo',1,au.Range(2),'bo') grid, xlabel('Normalized Values'), ylabel('Actual Values')
Красный круг показывает номинальное значение (нормализованное значение = 0). Синие круги показывают значения на краях диапазона неопределенностей (нормализованные значения = -1, 1).
Дополнительные сведения о нормализованном расстоянии см. в разделе Нормализация функций для неопределенных элементов.
getLimits | normalized2actual | robgain | robstab | uscale