尿素的

创建一个不确定的实际参数与名义值为10,和一个不确定性范围的±2。因为这种不确定性是对称的,你可以通过设置指定加减符2,而不是显式地设置它(2,2)。

p1 =尿素的(“p1”10“加减符”,2)

不确定的实际参数“p1”名义价值10和可变性(2,2)。

创建另一个参数的标称值,这一次用一个不对称的不确定性,这样可以减少的价值2从名义但可以增加5。

p2 =尿素的(“p2”10“加减符”,5 [2])

不确定的实际参数“p2”名义价值10和可变性(2、5)。

检查参数的属性。的范围和百分比属性会自动设置为值对应于这种可变性。

get (p2)

NominalValue: 10模式:“加减符”范围:15[8]加减符:[2 - 5]百分比:50 [-20]AutoSimplify:“基本”的名字:“p2”

因为你指定的加减符创建参数,模式属性初始化加减符。在这种模式下,当你改变名义价值,加减符是固定的,而百分比和范围改变以反映新的参数可以取的值的范围。看到名义价值或改变现有参数的不确定性。

创建一个不确定的实际参数的值可能会有所不同从14到19日的标称值15.5。为此,设置范围地产的最低和最高价值的参数。

p1 =尿素的(“p1”,15.5,“范围”(14、19))

不确定的实际参数“p1”名义值15.5和范围(14、19)。

检查参数的属性。的加减符和百分比属性会自动设置为相应的值。的模式属性设置为“范围”。

get (p1)

NominalValue: 15.5000模式:“范围”范围:19[14]加减符:[-1.5000 - 3.5000]百分比:[-9.6774 - 22.5806]AutoSimplify:“基本”的名字:“p1”

创建一个不确定的实际参数的标称值24,其价值可以增加或减少15%。因为这种不确定性是对称的,你可以通过设置指定百分比15日,而不是显式地设置它(-15年,15)。

p1 =尿素的(“p1”,24岁,“比例”15)

不确定的实际参数“p1”名义价值24和可变性(-15,15)%。

创建另一个参数的标称值24日,这一次用一个不对称的不确定性,这样可以减少20%的名义价值但可以增加15%。

p2 =尿素的(“p2”,24岁,“比例”(-20年,15))

不确定的实际参数“p2”名义价值24和可变性(-20,15)%。

检查属性看到偏离名义(加减符)和值的范围(范围)由这些百分比变化。

get (p2)

NominalValue: 24模式:“百分比”范围:[19.2000 - 27.6000]加减符:[-4.8000 - 3.6000]百分比:15 [-20]AutoSimplify:“基本”的名字:“p2”

一个尿素的不确定性参数存储作为一个相对偏离名义(加减符),绝对的各种可能的值(范围),从名义百分偏差(百分比)。的模式属性指定的这三个不改变当你改变参数的标称值。例如,创建一个参数标称值的±2的10和相对偏差。

p1 =尿素的(“p1”10“加减符”,(2,2))

不确定的实际参数“p1”名义价值10和可变性(2,2)。

检查其他属性的值。

get (p1)

NominalValue: 10模式:“加减符”范围:12[8]加减符:[2 2]百分比:20 [-20]AutoSimplify:“基本”的名字:“p1”

在加减符模式下,当你改变名义价值,加减符房地产仍然是固定的,和其他的值两种方式表达不确定性的更新以反映新的价值观。例如,名义值更改为20。

p1。NominalValue = 20;get (p1)

NominalValue: 20模式:“加减符”范围:[18 22]加减符:[2 2]百分比:10 [-10]AutoSimplify:“基本”的名字:“p1”

新的不确定参数具有相同的加减符价值,但范围和比例调整到新值对应于20±2。

如果你改变加减符值时,范围和百分比值被更新以反映新的不确定性。名义值不变。

p1。加减符= 4 [4];get (p1)

NominalValue: 20模式:“加减符”范围:24[16]加减符:4[4]百分比:20 [-20]AutoSimplify:“基本”的名字:“p1”

接下来,更改参数范围模式。在这种模式下,当你改变名义价值,范围是固定在24 [16],而百分比和加减符更新。

p1。模式=“范围”;p1。NominalValue = 22;get (p1)

NominalValue: 22模式:“范围”范围:24[16]加减符:[6 2]百分比:[-27.2727 - 9.0909]AutoSimplify:“基本”的名字:“p1”

创建一个模型的二阶系统的固有频率 ${\omega }_0$= 10±3 rad / s和阻尼比,从0.5到0.8不等,名义价值ζ= 0.6。

首先,代表了固有频率和阻尼系数值作为不确定的实际参数。

w0 =尿素的(“w0”10“加减符”3 [3]);ζ=尿素的(“ζ”,0.6,“范围”[0.5 - 0.8]);

接下来,使用参数来指定一个传递函数的系数。

sys =特遣部队([1 / w0 ^ 2 2 *ζ/ w0 1])

不确定连续系统的状态空间模型1输出,输入,2。模型不确定性包含以下模块:w0:不确定真实,名义= 10,可变性= 3,3,3出现ζ:不确定真实,名义= 0.6,=[0.5,0.8],1事件类型”系统。NominalValue”的名义价值和“sys。不确定性”与不确定的交互元素。

sys是一个不确定状态(号航空母舰)模型,取决于不确定参数w0和ζ。该模型sys使用的名字属性参数的参考和跟踪他们。

检查系统的阶跃响应的不确定性所表示的响应。的一步自动命令需要大量的随机抽样的不确定系统。

步骤(sys sys.NominalValue)

您可以使用尿素的参数来指定不确定元素状态矩阵。例如,创建三个不确定的实际参数和建立状态空间矩阵。

p1 =尿素的(“p1”10“比例”,50);p2 =尿素的(“p2”3,“加减符”,(-。5 1.2]);p3 =尿素的(“p3”,0);一个= [p1 p2;0 p1);B = [p2;p2和p3);C = [1 0;1 1-p3];D = [0;0);

不确定参数矩阵构造,A, B和C,不确定矩阵(umat)对象。使用它们作为输入党卫军结果在2-output 1-input,国不确定系统。

sys = ss (A, B, C, D)

2输出,状态空间模型不确定连续时间1输入,2。模型不确定性包含以下模块:p1:不确定真实,名义= 10,可变性=(-50年,50)%,2出现p2:不确定真实,名义= 3,可变性=[-0.5,1.2],2出现p3:不确定真实,名义= 0,可变性= [1],2“sys事件类型。NominalValue”的名义价值和“sys。不确定性”与不确定的交互元素。

显示器显示,该系统包括三个不确定参数,引用的的名字的属性尿素的对象用于创建系统。