Создайте модель первого порядка $$G\left(s\right)=1/\left(\tau s+1\right)$$, где $$\tau$$ является настраиваемым вещественным параметром.

tau = realp('tau',5);
G = tf(1,[tau 1]);

Удерживайте tau только неотрицательным значениям.

G.Blocks.tau.Minimum = 0;

Сгенерируйте 20 случайных выборок G. Результатом является массив 20 на 1 моделей первого порядка со случайными значениями tau взятый из области значений tau.

Gs = rsampleBlock(G,'tau',20);
size(Gs)

20x1 array of state-space models.
Each model has 1 outputs, 1 inputs, and 1 states.

Возьмите случайные выборки модели с настраиваемыми и неопределенными блоками. Использование неопределенных блоков требует Toolbox™ Robust Control. Случайная выборка настраиваемых блоков работает так же, как показано в этом примере.

Создайте неопределенную модель $$G\left(s\right)=a/\left(\tau s+1\right)$$, где a - неопределенный параметр, который изменяется в интервале [3,5], и $$\tau$$ = 0.5 +/- 30%. Кроме того, создайте настраиваемое ПИ-контроллер и сформируйте систему с обратной связью из настраиваемого контроллера и неопределенной системы.

a = ureal('a',4);
tau = ureal('tau',.5,'Percentage',30);
G = tf(a,[tau 1]);
C = tunablePID('C','pi');
T = feedback(G*C,1);

T является обобщенной моделью пространства состояний с двумя неопределенными блоками, a и tauи один настраиваемый блок, C. Выборка T в 20 случайных (a,tau) пар.

[Ts,samples] = rsampleBlock(T,{'a','tau'},20);

Ts массив 20 на 1 genss модели. Настраиваемый блок C, который не взят, сохранен в Ts. Структура samples имеет поля samples.a и samples.tau которые содержат значения, при которых эти блоки отбираются.

Группировка a и tau массив ячеек вызывает rsampleBlock чтобы пробовать их вместе, как (a,tau) пар. Дискретизация блоков независимо генерирует массивы с более высокой размерностью. Например, независимо взятые 10 случайных выборок a и 5 выборки tau генерирует массив моделей 10 на 5.

[TsInd,samples] = rsampleBlock(T,'a',10,'tau',5);
TsInd

TsInd =

  10x5 array of generalized continuous-time state-space models.
  Each model has 1 outputs, 1 inputs, 2 states, and the following blocks:
    C: Tunable PID controller, 1 occurrences.

Type "ss(TsInd)" to see the current value, "get(TsInd)" to see all properties, and "TsInd.Blocks" to interact with the blocks.

В этом массиве a изменяется по одной размерности и tau изменяется вдоль другого.