使用鲁棒控制工具箱™, 您不仅可以捕获电厂的典型或标称行为,还可以捕获不确定性和可变性的数量。电厂模型的不确定性可能来自:
具有近似已知或变化值的模型参数
被忽略或鲜为人知的动力学,如高频动力学
环路增益和相位的变化
操作条件的变化
非线性行为的线性逼近
从测量数据识别模型中的估计误差
工具箱允许您通过将标称动态与不确定元素(如不确定参数或忽略的动态)相结合来构建详细的不确定模型。通过量化每个元素中的不确定性水平,您可以捕获电厂模型的整体保真度和可变性。然后,您可以分析每个不确定元素如何影响peR性能并确定不确定元素值的最坏情况组合。