Робастность и наихудший анализ
Устойчивая система управления соответствует требованиям устойчивости и эффективности для всех возможных значений неопределенных параметров. Несмотря на то, что выборка параметра Монте-Карло может дать общее представление о производительности системы во всех областях значений неопределенности, она не может дать гарантированный анализ комбинации параметров в худшем случае. Команды анализа робастности в этой категории непосредственно вычисляют верхнюю и нижнюю границы наихудшей эффективности без случайной выборки. Можно также вычислить пределы робастности, которые говорят вам, сколько изменений в неопределенных параметрах система может терпеть, сохраняя стабильность или желаемую эффективность.
Функции
Темы
Анализ робастности
Робастность и наихудший анализ
Осмыслите отношения между показателями устойчивой устойчивости, устойчивой эффективности и наихудшего усиления.
Устойчивая стабильность и наихудшее усиление неопределенной системы
Вычислите устойчивую стабильность и исследуйте наихудший коэффициент усиления замкнутой системы.
Функции чувствительности циклов обратной связи в худшем случае
Использовать wcgain вычислить функции чувствительности и дополнительной чувствительности структур управления с обратной связью в наихудшем случае.
Устойчивая стабильность, устойчивая эффективность и Mu-Analysis
Анализ и количественная оценка надежности систем управления с обратной связью с неопределенностью и понимание связи между робастностью и структурированным сингулярным значением, μ.
Создайте систему MIMO с параметрической неопределенностью и проанализируйте ее на устойчивую стабильность и худшую эффективность.
Получение достоверных оценок полей робастности
Системы с только реальными неопределенными параметрами могут иметь разрывы в структурированных μ сингулярных значений, которые скрывают проблемы робастности.
