Преобразуйте фактические значения в нормированные
NV = actual2normalized(uElement,AV)
[NV,ndist]
= actual2normalized(uElement,AV)
NV = actual2normalized(uElement,AV)AV неопределенного элемента uElement в нормированные значения NV. Если AV - номинальное значение uElement, NV равен 0. В противном случае AV значения в области неопределенности uElement сопоставить с модулем мяча ||NV|| <= 1, и значения, не входящие в область значений неопределенностей, сопоставляются с ||NV|| > 1. Аргумент AV может содержать одно значение или массив значений. NV имеет те же размерности, что и AV.
[ также возвращает нормированное расстояние NV,ndist]
= actual2normalized(uElement,AV)ndist между значениями AV и номинальное значение uElement. Это расстояние является нормой NV. Поэтому ndist <= 1 для значений в области значений неопределенностей uElement, и ndist > 1 для значений, не входящих в область значений. Если AV это массив значений, тогда ndist - массив нормированных расстояний.
Погрешности вычисляются robstab и robgain служат границами для нормализованных расстояний в ndist. Для примера, если неопределенная система имеет запас устойчивости 1,4, эта система устойчива для всех значений неопределенного элемента, нормализованное расстояние от номинала которых меньше 1,4.
Для неопределенных вещественных параметров, область значений симметрична их номинальному значению, нормированное расстояние интуитивно понятно, линейно масштабируется с числовым различием от номинального значения неопределенного вещественного параметра.
Создайте неопределенные вещественные параметры с областью значений, который симметричен относительно номинального значения, где каждая конечная точка равна 1 модулю от номинала. Точки, которые находятся внутри области значений, меньше 1 единицы от номинала, в то время как точки, которые находятся вне области значений, больше 1 единицы от номинальной.
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 являются 1 нормированным модулем из номинала, а номинальная равна 0 нормированные модули из номинальной. Кроме того, точки внутри области значений меньше 1 единицы от номинала, и точки вне области значений больше 1 единицы от номинальной. Однако отношение между нормированным расстоянием и числовым различием 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 связи между фактическими и нормированными значениями. Отношения очень нелинейны.
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 кружок показывает номинальное значение (нормированное значение = 0). Синие круги показывают значения на ребрах области значений неопределенности (нормированные значения = -1, 1).
Для получения дополнительной информации о нормализующем расстоянии смотрите Нормализующие функции для неопределенных элементов.
getLimits | normalized2actual | robgain | robstab | uscale