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: Use robgain to determine if the system meets specific performance goals (like H∞cap H sub infinity end-sub gain) across all uncertainty scenarios.
) to ensure performance across the entire range of uncertainty. Robust Control Design with MATLAB
: Combine these elements with standard LTI objects (like tf or ss ) to create an uncertain state-space ( uss ) model. 2. Robust Stability and Performance Analysis : Use robgain to determine if the system
: Use propagate or usample to generate a set of randomized Bode or step responses to visually inspect how uncertainty affects the time and frequency domains. Use reduce to find a lower-order approximation that
: Robust controllers often have high order. Use reduce to find a lower-order approximation that still meets performance requirements. Robust Control Design with MATLAB: | Guide books
Robust control design with MATLAB focuses on developing systems that maintain stability and performance despite model uncertainties, external disturbances, and sensor noise. The primary tool for this is the Robust Control Toolbox , which provides functions for creating uncertain models, analyzing stability margins, and synthesizing robust controllers.
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