创建一个标称值为10的不确定实参数，不确定范围为±2。因为这个不确定性是对称的，你可以通过设置来指定它加减符到2，而不是显式地将其设置为(2, 2)．

P1 = ureal(“p1”10“加减符”, 2)

p1 =不确定实参数“p1”，标称值为10，变异性为[-2,2]。

创建另一个标称值为10的参数，这一次具有不对称的不确定性，这样该值可以比标称值减少2，但可以增加5。

P2 = ureal(“p2”10“加减符”, 5 [2])

p2 =不确定实参数“p2”，标称值为10，可变性[-2,5]。

检查参数的属性。的范围而且百分比属性将自动设置为与此可变性对应的值。

get (p2)

NominalValue: 10模式:'正负'范围:[8 15]正负:[-2 5]百分比:[-20 50]自动简化:'基本'名称:'p2'

因为你指定了加减符要创建参数，可以使用模式属性初始化为加减符．在这种模式下，当你改变标称值时，加减符保持固定，而百分比而且范围更改以反映参数可以接受的新值范围。看到改变标称值或现有参数的不确定性．

创建一个不确定的实参数，其值可以在14到19之间变化，标称值为15.5。要这样做，请设置范围属性设置为参数可接受的最小值和最大值。

P1 = ureal(“p1”, 15.5,“范围”(14、19))

p1 =不确定实参数“p1”，标称值15.5，范围[14,19]。

检查参数的属性。的加减符而且百分比属性将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:'Range'范围:[14 19]正负:[-1.5000 3.5000]百分比:[-9.6774 22.5806]自动简化:'basic'名称:'p1'

创建一个标称值为24的不确定实参数，其值可以增加或减少15%。因为这个不确定性是对称的，你可以通过设置来指定它百分比到15，而不是显式地设置为(-15年,15)．

P1 = ureal(“p1”, 24岁,“比例”15)

p1 =不确定的实参数“p1”，标称值为24，变异性[-15,15]%。

创建另一个标称值为24的参数，这一次具有不对称的不确定性，这样该值可以比标称值减少20%，但可以增加15%。

P2 = ureal(“p2”, 24岁,“比例”(-20年,15))

p2 =不确定的真实参数“p2”，标称值为24，可变性[-20,15]%。

检查属性以查看与标称(加减符)和值的范围(范围)用这些百分比变化表示。

get (p2)

NominalValue: 24模式:'Percentage'范围:[19.2000 27.6000]正负:[-4.8000 3.6000]百分比:[-20 15]自动简化:'basic'名称:'p2'

一个尿素的参数将不确定性存储为与标称(加减符)，即可能值的绝对范围(范围)，以及与标称(百分比)．的模式属性指定当更改参数的标称值时，这三个中哪一个不会更改。例如，创建一个标称值为10，相对偏差为±2的参数。

P1 = ureal(“p1”10“加减符”, (2, 2))

p1 =不确定实参数“p1”，标称值为10，变异性为[-2,2]。

检查其他属性的值。

get (p1)

NominalValue: 10模式:'正负'范围:[8 12]正负:[-2 2]百分比:[-20 20]自动简化:'基本'名称:'p1'

在加减符模式下，当您更改标称值时，加减符属性保持固定，另外两种表示不确定性的方法的值将被更新以反映新的值。例如，将标称值更改为20。

p1。NominalValue = 20;get (p1)

NominalValue: 20模式:'正负'范围:[18 22]正负:[-2 2]百分比:[-10 10]自动简化:'基本'名称:'p1'

新的不确定参数具有相同的性质加减符值，但范围和百分比被调整为对应于20±2的新值。

如果你改变加减符值时,范围而且百分比数值被更新以反映新的不确定性。票面价值不变。

p1。正负= [-4 4];get (p1)

NominalValue: 20模式:'正负'范围:[16 24]正负:[-4 4]百分比:[-20 20]自动简化:'基本'名称:'p1'

接下来，将参数更改为范围模式。在这种模式下，当你改变标称值时，范围固定在24 [16],而百分比而且加减符更新。

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

NominalValue: 22模式:'Range'范围:[16 24]正负:[-6 2]百分比:[-27.2727 9.0909]自动简化:'basic'名称:'p1'

建立一个固有频率为的二阶系统模型 ${\omega }_0$= 10±3 rad/s，阻尼比可以在0.5到0.8之间变化，标称值为ζ= 0.6。

首先，将固有频率和阻尼比值表示为不确定的实参数。

W0 = ureal(“w0”10“加减符”3 [3]);Zeta = ureal(“ζ”, 0.6,“范围”[0.5 - 0.8]);

接下来，使用参数指定传递函数的系数。

Sys = tf(1，[1/w0^2 2*zeta/w0 1])

不确定连续时间状态空间模型，有1个输出，1个输入，2个状态。模型的不确定性由以下块组成:w0:不确定的真实，名义上= 10，可变性=[-3,3]，3次出现zeta:不确定的真实，名义上= 0.6，范围=[0.5,0.8]，1次出现NominalValue"查看标称值，"get(sys)"查看所有属性，"sys. value "查看标称值。不确定性”与不确定元素相互作用。

sys是一个不确定的状态空间(号航空母舰)模型，该模型依赖于不确定参数w0而且ζ．该模型sys使用的名字属性，以引用它们并跟踪它们。

检查系统的阶跃响应，以了解不确定性所代表的响应。的一步命令会自动从一个不确定的系统中抽取一些随机样本。

步骤(sys sys.NominalValue)

你可以使用尿素的在状态空间矩阵中指定不确定元素的参数。例如，创建三个不确定的实参数，并根据它们构建状态空间矩阵。

P1 = ureal(“p1”10“比例”, 50);P2 = ureal(“p2”3,“加减符”,(-。5 1.2]);P3 = ureal(“p3”, 0);A = [-p1 p2;0 p1);B = [-p2;p2和p3);C = [10 0;1 1-p3];D = [0;0);

用不确定参数A、B、C构造的矩阵为不确定矩阵(umat)对象。使用它们作为输入党卫军结果是一个2输出1输入2状态的不确定系统。

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

不确定连续时间状态空间模型，有2个输出，1个输入，2个状态。模型不确定性由以下块组成:p1:不确定的真实，名义上= 10，可变性=[-50,50]%，2次出现p2:不确定的真实，名义上= 3，可变性=[-0.5,1.2]，2次出现p3:不确定的真实，名义上= 0，可变性=[-1,1]，2次出现NominalValue"查看标称值，"get(sys)"查看所有属性，"sys. value "查看标称值。不确定性”与不确定元素相互作用。

显示系统包含三个不确定参数，由的名字的属性尿素的用于创建系统的对象。