Постройте график усиления в худшем случае следующей системы:

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

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

The Worst perturbation кривая идентифицирует одну характеристику в пределах неопределенности, которая приводит к максимальному усилению на любой частоте. Это возмущение соответствует wcu выход wcgain.

The Worst-case gain кривые показывают нижнюю и верхнюю границы коэффициента усиления в худшем случае на каждой частоте. Для любого возмущения в заданной области значений неопределенностей основные усиления (сингулярные значения) возмущенной системы лежат ниже Worst-case gain (upper bound) кривая. Другими словами, эта кривая является огибающей, полученной путем нахождения наивысшего усиления в пределах неопределенности на каждой частоте. Для этой системы нижняя и верхняя границы достаточно близки, чтобы показаться идентичными на графике. (См. wcgain для получения дополнительной информации об этих границах.)

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

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

Исследуйте эффект на худший случай реакции увеличения области значений неопределенности. Сделать это без изменения неопределенности, указанной в usys, используйте ULevel опция wcOptions. Эта опция масштабирует нормированную неопределенность на коэффициент, который вы задаете. Для примера исследуйте ответ в худшем случае на 50% больше области значений неопределенности.

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

График показывает, что увеличение области значений неопределенности существенно увеличивает коэффициент усиления в худшем случае на низких частотах.