Постройте график наихудшего усиления следующей системы:

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

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

Worst perturbation кривая идентифицирует единственный отклик в пределах неопределенности, который дает наибольшее усиление на любой частоте. Это возмущение соответствует wcu вывод wcgain.

Worst-case gain кривые показывают нижнюю и верхнюю границы наихудшего коэффициента усиления на каждой частоте. Для любого возмущения в пределах заданного диапазона неопределенности основные коэффициенты усиления (сингулярные значения) возмущенной системы лежат ниже Worst-case gain (upper bound) кривая. Другими словами, эта кривая представляет собой огибающую, образованную путем нахождения наибольшего усиления в пределах неопределенности на каждой частоте. Для этой системы нижняя и верхняя границы достаточно близки, чтобы казаться идентичными на графике. (см. wcgain для получения дополнительной информации об этих границах.)

Сфокусируйте график на области от 0,1 до 10 рад/с.

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

Изучите влияние увеличения диапазона неопределенности на реакцию наихудшего случая. Для этого без изменения неопределенности, указанной в usys, используйте ULevel вариант wcOptions. Эта опция масштабирует нормализованную неопределенность на указанный множитель. Например, изучите наихудший ответ на 50% больший диапазон неопределенности.

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

График показывает, что увеличение диапазона неопределенности существенно увеличивает наихудший коэффициент усиления на низких частотах.