李会先

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  灵敏度分析是一个内容非常广泛领域,当然这里不会包容多少内容,而是围绕简单的系统进行的,目的是对我们设计的系统有更全面的控制能力,如果你觉得这没多大意义,那么是否想到过用柯尔莫果洛夫距离作出非常华美的文章来呢?

      人与自然也许xxx的互动行为就是观察自然的变化,感知它相对于另一种变化而变化的快慢程度来获得信息.设计一个控制器,控制器性能能否经受受得了控制对象系统参数变化的考验,甚至包括控制器本身参数系统的退化的影响,灵敏度分析都是重要的.

      在里，曾经这样放话说，当提出里被测电阻的测量精度要求，很快就可以模拟到所需要的电压表、电流表（传感器）精度等级，那里使用的方法是首先选择某种精度的电流、电压表来模拟，如果精度不够，就选高一级，如过高了，就选低一级，对于这种涉及很少变量的系统 ，这样做是可以的，但并不科学，因为当遇到更多变量的系统时，这种方法很难凑效，比如分析PM DC这样的简单系统都难以从心，更何况更复杂的系统。由此我们需要灵敏度分析这一课题的支持，通过灵敏度分析，可以了解那个变量对响应变量更为敏感，那么当设置扰动模拟的时候，该参数的扰动就应该设置的小一些，对不敏感的变量就设置得大一些。

       用SIMULINK求解问题，有一点是关键的，就理解理论的概念，思维开阔一点，能够想到的尽管使出来。比如对于上面说的测电阻的灵敏度的问题，你会想到多少东西呢？有人在讨论问题复杂化和问题简单化到底谁好？其实我觉得这种争论毫无价值，除非真的是个傻瓜，总是把事情颠倒过来做。无论简单化还是复杂化，根本重要的是抓住问题的本质这才是关键的，比如数学的抽象在形式上很简单，但她抓住了问题的本质。而我们这里讨论的问题是，希望把事情尽量做好，这里能把这个简单的测量复杂化，那么你可以想象得到有些更深入的理论细节到底是怎么回事，更重要的知道了把设计做好的途径在哪。

   下面还是对测量电阻的模型拿来做灵敏度分析，我们想知道电压、电流测量中，那一个变量的变化对电阻的精度影响{zd0}，OK，想一想，用不同等级测试源，电阻分别对电压、电流变量（就是固定其中一个变量）的灵敏度是什么样的？对那些交叉项的灵敏度呢？比如电压变化xxU，电流变化的xxl，那么电阻测量变化了XXr的灵敏度呢,这样考虑下去，实在有很多文章，可想而知，那些复杂的系统，为什么我们控制不好或者为什么莫名奇妙，因为很多时候并不清楚那些交叉项的影响，如果那些微小的变化被按照可控的精度被省略了，那么对系统的行为会有比较足的信心！在我们周围的产品设计过程，有多少人能做到呢？

     下面是电阻测量灵敏度分析模型，这里的灵敏度的是输出变量的相对变化量除于输入变量的的相对变化量（固定其中之一变量求另一个变量的灵敏度），比如定义电阻对电流的灵敏度是，Sr_i=(ΔR/R)/(ΔI/I).

    测试结果如下：

    电阻对电压的灵敏度逼近1%,对电流灵敏度逼近5%.   

    同理建立电机的测试模型,但是电机是动态模型,我们只关心稳态的情况,所以在数据处理时,把暂态部分切掉在计算，暂态部分的砍掉我是在系统测试工具里进行的，因为在SIMULINK里不方便，就像在说的那样麻烦。

    在求速度对电机各参数的灵敏度过程中，我仅考虑了一阶灵敏度，并保证当某个参数有扰动时，其它参数保持没有扰动。

     测量得到的结果如下：

     W_U_r=8.734%( 速度对电压);

     W_L_r=2.575%( 速度对电感);

     W_R_r=0.026%( 速度对电阻);

     W_J_r=0.734%( 速度对电感);

     W_Ke_r=7.512%( 速度对电势常数);

     W_f_r=0.901%( 速度对摩擦系数);

     W_Kt_r=13.72%( 速度对扭矩常数);  

在,将用这个灵敏度数据指导参数误差的分配.