简介

Simulink模型usim_model由传感器反馈的不确定植物组成:

open_system (“usim_model”）

该工厂是一个一阶模型，有两个不确定性来源:

反馈路径有一个廉价的传感器，该传感器由一个20 rad/s的一阶滤波器建模，增益范围在0.1到2之间。要指定这些不确定变量，请键入

一阶植物模型un_pole = ureal(“unc_pole”5,“范围”, -10 [4]);Plant = ss(unc_pole,5,1,1);%未建模的植物动态Input_unc = ultidyn(“input_unc”[1]);Wt = makeweight(0.25,130,2.5);传感器增益%Sensor_gain = ureal(“sensor_gain”, 1“范围”(0.1 - 2));

不确定性建模与分析的Simulink块

的RCTblocks库包含在Simulink中建模和分析不确定性影响的块。要打开库，请键入

打开(“RCTblocks”）

的不确定状态空间block允许您指定不确定的线性系统(USS对象)。usim_model包含三个这样的块，用蓝色突出显示。“Plant”块的对话框如下所示。

在这个对话框中，

uval是一个结构，其字段名和值是用于模拟的不确定变量名和值。你可以设置uval来［］对不确定变量使用标称值或变化uval分析不确定性对模型响应的影响。

的多图图块是一种方便的方法来可视化响应蔓延，因为你改变不确定性。该块叠加了每个不确定性值所获得的模拟结果。

不确定系统的蒙特卡罗模拟

为方便控制模拟使用的不确定性值，usim_model使用相同的“不确定性值”uval在这三个国家不确定状态空间块。设置uval来［］的标称值模拟闭环响应unc_pole，input_unc,sensor_gain：

Uval = [];%使用不确定变量的名义值sim卡(“usim_model”10);%模拟响应

要分析不确定性如何影响模型响应，可以使用ufind而且usample命令生成的随机值unc_pole，input_unc,sensor_gain．第一次使用ufind要找到不确定状态空间块usim_model并编译这些块中所有不确定变量的列表:

[uvars,pathinfo] = ufind(“usim_model”）;uvars%不确定变量

Uvars = struct with fields: input_unc: [1x1 ultidyn] sensor_gain: [1x1 ureal] unc_pole: [1x1 ureal]

pathinfo (: 1)%路径到USS块

ans = 3x1单元阵列{'usim_model/Plant'} {'usim_model/传感器增益'}{'usim_model/未建模的植物动态'}

然后使用usample生成不确定性值uval符合规定的不确定度范围。例如，您可以模拟10个随机值的闭环响应unc_pole，input_unc,sensor_gain如下:

为我= 1:10;Uval = usample(uvars);%生成不确定变量的随机实例sim卡(“usim_model”10);%模拟响应结束

的多图图窗口现在显示了不确定反馈回路的10种可能响应。请注意uval实例是一个包含不确定变量值的结构input_unc，sensor_gain,unc_pole：

uval%不确定变量的抽样值

Uval = struct with fields: input_unc: [1x1 ss] sensor_gain: 0.5893 unc_pole: -4.9557

随机模拟

如果需要，您可以配置模型以使用不同的不确定性值uval对于每个新的模拟。要做到这一点，请添加uvars基础或模型工作区，并将usample调用模型InitFcn:

bdclose (“usim_model”), open_system (“usim_model”）在基本工作区中写入不确定变量列表evalin (“基地”，' uvars = ufind(“usim_model”);“）修改模型InitFcnset_param (“usim_model”，“InitFcn”，'uval = usample(uvars);'）;%模拟十次(等同于按“开始模拟”十次)为我= 1:10;sim卡(“usim_model”10);结束%清理set_param (“usim_model”，“InitFcn”，”）;

再次多图图窗口显示了不确定反馈回路的10种可能响应。

不确定Simulink模型的线性化

如果您有Simulink Control Design™，您可以使用相同的工作流程来线性化和分析频域中的不确定系统。例如，您可以绘制模型不确定性的10个随机样本的闭环Bode响应:

清晰的sysWmax = 50;未建模动态的最大固有频率(input_unc)为我= 1:10;Uval = usample(uvars,1,wmax);Sys (:，:，i) =线性化(“usim_model”）;结束波德(sys)标题(usim\_model的十种线性化）;

如果工作点与不确定变量无关，则更快的方法是使用ulinearize命令:

Usys = ulinearize(“usim_model”）

具有1输出1输入3状态的不确定连续时间状态空间模型。模型不确定性由以下块组成:input_unc:不确定1x1 LTI，峰值增益= 1,1次sensor_gain:不确定真实，标称= 1，范围=[0.1,2]，1次unc_pole:不确定真实，标称= -5，范围=[-10，-4]，1次类型“usys”。NominalValue”查看标称值和“usys”。不确定性”与不确定元素相互作用。

然后可以对不确定状态空间模型进行抽样忙生成类似的波德图:

波德(usample(忙10 wmax))标题(usim\_model的十种线性化）;