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鲁棒性分析ppt课件

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工程结构的鲁棒性PPT学习课件

工程结构的鲁棒性PPT学习课件
是在保持一定承载力的情况下可以继续经受一定的变形，直至 达到极限变形 结构的极限变形通常发生在结构的最大承载力之后，反映了结 构破坏前的变形能力，代表结构实际破坏的极限状态
结构破坏的定义
以结构的极限变形定义
Lateral Force at Frame Top (kN)
160
140
120
100
80
有很多构件都成为局部型关键构件
结构体系与鲁棒性
尽量形成超静定结构 结构的鲁棒性与结构的超静定次数密切相关。 超静定次数也即在结构鲁棒性研究所说的结构冗余度。 冗余度是结构备用传力路径的指标 结构的冗余度越大，结构备用传力路径越多，鲁棒性也越高。
结构体系与鲁棒性
尽量形成超静定结构 当然，如果超静定次数都是集中于结构次要构件部分，这种冗余度
结构体系与鲁棒性
C100
结构体系与鲁棒性
由于结构形式和破坏模式不同，关键构件还可分为整体型关键构件 和局部型关键构件。
如剪力墙属于整体型关键构件，而框支柱属于局部型关键构件。 对于局部型关键构件应具有更高的安全度。
结构体系与鲁棒性
整体型关键构件破坏前，有许多与其关联的次要构件先行破坏 而局部型关键构件破坏时，结构中其它构件往往尚未破坏 典型的例子是新中央电视台大楼，由于其特殊的结构形式，结构中
结构体系与鲁棒性
明确结构体系中不同构件的作用 除关键构件和次要构件外，其它结构构件属于一般构件。 一般构件的破坏对整体结构的承载力有一定影响，但不会导致
整体结构的承载力产生急剧降低。 通常，一定数量的一般构件破坏后才会导致整体结构的严重破
坏。
结构体系与鲁棒性
明确结构体系中不同构件的作用 正确区分结构中的关键构件、一般构件和次要构件是保证结构抗震

鲁棒控制课件

鲁棒控制课件

.
• 结构奇异值 实际的被控对象可以看作是对象模型 集合 G 中一个元素。结构不确定性Δ 描 述系统模型与标称模型的偏离程度。为 了评价闭环系统的稳定性和性能，可以 将闭环系统分为两部分：广义标称对象 M ( s )和不确定性Δ ，得到如图 所示的M −Δ 结构。
传递函数矩阵 M ( s )包含对象的标称模型、控制器和不确定性的加 权函数。摄动块Δ 是块 对角矩阵，它包含各种类型的不确定性摄动。Δ 结构是根据实际问 题的不确定性和系统所需要 的性能指标来确定的，它属于矩阵集 Δ ( s)。这个集合包含三部分的 块对角结构： （1）摄动块的个数 （2）每个摄动子块得类型 （3）每个摄动子块的维数 本文考虑两类摄动块：重复标量摄动块和不确定性全块。前者表示 对象参数不确定性，后 者表示对象动态不确定性。 定义块结构 Δ ( s)为 {}
实际应用
非线性系统设计的基本问题是我们仅知道被 控对象的部分动态信息,无法获得被控对象的精 确模型,所建立的模型要反映实际的被控对象,就 必然存在未知项和不确定项；如果在控制器设 计阶段没有恰当地处理这些不确定项,可能会使 得被控系统的性能明显地恱化,甚至造成整个闭 环系统不稳定。控制器必须能够处理这些未知 项戒不确定项,因而估计和鲁棒是设计一个成功 的控制器的关键。自适应控制和鲁棒控制及其 相结合的控制器是能够处理这些未知项戒不确 定项,以获得期望的暂态性能和稳态跟踪精度行 之有效的方法。
研究问题：
• 鲁棒控制器问题是控制系统 设计中鱼待解决的问题之一, 它是在所描述的被控对象不 确定性允许范围内,综合其控 制律,使系统保持稳定和性能 鲁棒. • 鲁棒控制理论包括鲁棒性分 析和鲁棒设计两大类问题. • 由于系统中的不确定性对系 统的性能能否保持有决定性 的影响,且高性能指标的保持 要求高精度的标称模型.

鲁棒性分析ppt课件

鲁棒性分析ppt课件
3.1预约代理输入入住和退宿日期 3.2预约代理输入房间类型 4.预约代理点击“查询”按钮
………… 11预约代理输入顾客姓名 12.预约代理点击“查询”按钮 13.如果没有找到匹配的顾客：
13.1预约代理输入地址信息 13.2预约代理输入电话信息 13.3预约代理点击“增加新顾客” 14.否则 14.1系统显示匹配信息列表 14.2预约代理选择所要查找的顾客 14.3系统跳转到顾客信息界面
xx
6
鲁棒性分析
鲁棒性分析是这样一个过程，它引导我们从用例转换为 支持用例的模型：
需求模型 设计模型
SRS
用例模型 域模型
xx
7
鲁棒性分析
鲁棒性分析的输入： 一个用例 这个用例的用例场景 这个用例的活动图（如果可以用到） 域模型（domain model）
鲁棒性分析的输出： 通过一个UML序列图和一些设计组件：边界、服务、 实体组件，我们得出设计模型。
xx
25
序列图元素
xx
26
利用序列图弄清设计模型
1.按照对第一次动作反映的时间顺序将合作者安排在序 列图的顶部。
2.在第一次活动中为每一个消息添加信息链（message link）和活动条（activation bars）.
3.对于每一个活动都重复第2步操作，直至转换完成为 止。
xx
27
第1步——为第一个活动安排组件
xx
8
边界组件
“一个边界类（或者边界组件）用于针对系统和参与者 （用户或者外部系统）之间交互建模。”（Jacobson， Booch，和Rumbaugh 第183页）。
Booபைடு நூலகம்ingAgent
ResvUI
抽取用户界面、传感器(sensors) 、通信接口等。 高层（High-level）用户接口组件。 每一个边界组件必须至少与一个参与者关联起来。

4-SISO系统鲁棒性分析-part1-灵敏度2017

4-SISO系统鲁棒性分析-part1-灵敏度2017

被控对象 P(s)
S
T P
=1
被控对象 P(s)
SPT
=1 1+ PC
被控对象 P= (s) SPT
= 1 , G 1+ GH
PC
反馈环节 H= (s) SHT
= −GH , G 1+ GH
PC
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
灵敏度计算实例 R(s)
—
例：天线的灵敏度函数。
C(s) H (s)
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ问题1
本节重点
如何求取SISO系统 灵敏度函数？
问题2
问题3
系统灵敏度的定义？
系统灵敏度的含义？
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
3.1.1 灵敏度定义 问题：
由于被控对象的变化而引起 的系统输出的变化有多大？
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
闭环系统的输出变化
闭环系统：
1 系统灵敏度 22 反馈系统的内部稳定性
3 鲁棒稳定性判据 4 鲁棒性能
控制与仿真中心
内容回顾
系统中的存在不确定性
R(s)
—
C(s)
( P0 , ∆P )
D(s) + Y (s)
频域模型的不确定性表示方法： 加性不确定性 乘性不确定性
被控对象模型的不确定性对系统输出带来多大变化？
控制与仿真中心
Y (s)
H (s)
当GH很大时，灵敏度约为-1，则H(s) 的变化将直接 影响输出响应。因此，保持反馈部分不因环境的改变而 改变，或者说保持反馈增益为常数，是非常重要的。
3.1 SISO反馈系统的灵敏度

稳定性与鲁棒性lecture2——稳定性基础49页PPT

稳定性与鲁棒性lecture2——稳定性基础49页PPT
稳定性与鲁棒性lecture2——稳定性 基础
1、纪律是管理关系的形式。——阿法 纳西耶 夫 2、改革如果不讲纪律，就难以成功。
3、道德行为训练，不是通过语言影响 ，而是 让儿童 练习良 好道德 行为， 克服懒 惰、轻 率、不 守纪律 、颓废 等不良 行为。 4、学校没有纪律便如磨房里没有水。 ——夸 美纽斯
5、教导儿童服从真理、服从集体，养 成儿童 自觉的 纪律性 ，这是 儿童道 德教育 最重要 的部分 。—— 陈鹤琴
谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何2、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非

鲁棒控制理论.ppt

鲁棒控制理论.ppt

例如跟踪控制中,若希望跟踪误差e的幅值小于给定
的 ,则性能指标为: S , S为灵敏度函数
定义权函数
W1( j)
1 ,则有
W1S
1
若P取摄动为 (1 W2)P0,那么S的摄动为:
S
1
S0
1 (1 W2 )L0 1 W2T0
显然RP的条件为:
|| W2T || 1 且
W1
1
S0 W2T
下面研究一种特殊的摄动形式——分子分母摄动,它依赖于对象传递函数P的分式 表示 P N ,若P为有理的,则N和D分别
D
为分子,分母多项式。分子-分母摄动模型 将摄动表示为
P N0 P N0 M NW2
D0
D0 M DW1
N0和D0表示标称系统; M DW1和M NW2分别为
分母和分子的不确定性模型; 频率函数MW1和
数 S0 和输入灵敏度函数 U0 满足不等式:
H
2
sup(W1( j)S0 ( j)V ( j) 2 R
W2 ( j)U0 (
j)V ( j) 2 ) 1
令w1 VW1, w2 VW2 / P0,则上式可以表示为:
S0 ( j)w1( j) 2 T0 ( j)w2 ( j) 2 1, R
S sup S( j) R
这一问题的合理性在于:极小化S的峰值相当 于极小化最坏干扰对输出的影响。
假设干扰v具有未知频率成分,但是有有限能
量 v 2 , 我们定义干扰的2范数 2
v v2(t)dt
2
v的能量是它2范数的平方。则下图的系统范
数 S 定义为
z
S sup
2
v v
2
2
z
S

鲁棒辨识PPT课件

鲁棒辨识PPT课件
频率点数据的噪声验前信息,它反映了验前信息中的未 建模动态以及测量数据中的外界污染噪声,l是一有界 但未必解析的函数,满足||||;
由实验算子确定的N个频域点数据的验后信息,即
EN,k ( f ,) f (e jk ) k k 0,1,, N -1
(1)
5.2.1 H鲁棒辨识问题(2/3)
f
,);
M
,
)

0
(3)
如果对所有的fM上述条件均成立,则称该算法是鲁棒收
敛的.
若算法的收敛性不依赖于系统验前信息,则称为自发 鲁棒收敛的.
相应地,当辨识算法的收敛性依赖于系统验前信息时, 则称辨识算法是整定鲁棒收敛的.
5.2.1 H鲁棒辨识问题(3/3)
下面分别讨论： 两步结构H鲁棒辨识算法 基于信息复杂度理论的H鲁棒辨识方法 基于线性规划转换的辨识算法
5.1 模型集的描述方法(1/3)
5.1 模型集的描述方法
传统的辨识问题,模型结构通常事先给定,待确定的只是模型 的参数,而不直接考虑系统的不确定性,辨识结果是某一准则 下最优的单一模型. 鲁棒辨识则要求获取待辨识系统的一个模型集估计,保证 真实系统落在该模型集内. 因此,面临的首要问题就是选择适当的模型集描述方法,针 对各种模型集描述,运用不同的分析手段,以发更多不同的 辨识算法和理论结果. 下面简单综述鲁棒辨识中常用的控制系统模型—非参数 模型与参数模型.
5.1 模型集的描述方法(2/3)
非参数模型
时域的脉冲响应和频域的频域响应(Bode曲线或 Nyquist曲线),是最基本的非参数模型.
由于频域响应具有明确的工程意义,非参数模型 的不确定性通常用名义系统的传递函数及其误 差界描述,可十分明了地反映出各频段的不确定 性;

《鲁棒控制》-8-参数摄动系统鲁棒性分析

《鲁棒控制》-8-参数摄动系统鲁棒性分析

∴P ( jω,Q) = conv ( K1 ( jω ), K2 ( jω ), K3 ( jω ), K4 ( jω ))
= Rectangle( Ki ( jω ),i = 1, 2, 4)
《鲁棒控制》课堂笔记 清华大学自动化系 钟宜生
Im K2 ( jω ) ●
K3 ( jω ) ●
P ( jω,Q)
= s3 + (3 + h1 + 4h2 )s2 + (4 + h1 + 6h2 )s + 6h1 +12h2
令
Δ ( s, h) = an (h) sn + an−1 (h) sn−1 + + a0 (h)#43; ai0
a(h)
⎛ ⎜ ⎜
a0
(h)
⎞ ⎟ ⎟
=
⎛ ⎜ ⎜
10 ai (q) 是参数（向量） q 的连续函数；
20 q 在有界的 Pathwise 连通集 Q 上取值；
30 an (q) ≠ 0,∀q ∈Q ；
( ) 40 ∃q0 ∈ Q, s.t. P s, q0 为稳定的。
则多项式族P (s,Q) = {P (s, q) q ∈Q}为鲁棒稳定的，即对 ∀ q ∈Q ， P (s, q) 均为
记：P ( s, Q) = ⎡⎣qn , qn ⎤⎦ sn + ⎡⎣qn−1, qn−1 ⎤⎦ sn−1 + + ⎡⎣q0 , q0 ⎤⎦
{ } = p ( s, q) qi ≤ qi ≤ qi , qn ⋅ qn > 0
● Kharitonov 定理（1978）：区间多项式族P ( s,Q) 是鲁棒稳定的 iff 如下 4 个

6.2 鲁棒性分析(1)

6.2 鲁棒性分析(1)

• 在许多将一些非线性矩阵不等式转化为线性矩阵不等式问题 中，通常会用到Schur补性质： 比如说：考虑一个矩阵s∈Rnxn，并将s进行分块：
S= S11 s12 S21 s22
其中的s11是rxr维的。假定s11是非奇异的，则s22-s21s11-1s12称 为s11在s中的Schur补。其具有以下性质：
S>0; s11>0, s22-s21s11-1s12>0; S22>0, s11-s12s22-1s12>0;
• 这个性质可以用在二次型矩阵不等式转化为线性矩阵不等式 中。
例如，二次型矩阵型不等式如下：
ATP+PA+PBR-1BTP+Q<0 其中：A,B,Q=QT>0,R=RT>0是给定的适当维数的常数矩阵， P是对称矩阵变量，则应用上述引理，可以将此矩阵不等式的 可行性问题转化t;0 ｝是一个凸集合。 证明：对任意的x1,x2∈￠和任意的a∈(0,1),由于F(x1)>0 , F(x2)>0 以及F(x)是一个仿射函数，故 F(ax1+(1-a)x2)=aF(x1)+(1-a)F(x2)>0 所以ax1+(1-a)x2∈￠，即￠是凸的。 此证明说明了线性矩阵不等式这个约束条件定义了自变量空 间的一个凸集，因此是自变量的凸约束。
线性矩阵不等式
• 一个线性矩阵不等式就是具有如下形式： F(X)=F0+x1F1+…+xmFm>0 式中x1,x2,…,xm是m个实数变量，称为矩阵不等式的决策变量， Fi=FiT∈Rnxn(i=0,1…m)是一组给定的实对称矩阵。F(x)>0表示F(x） 是正定矩阵，即对所有的非负向量u,有uTF(x)u>0 。 • 多个线性矩阵不等式 F1(x)>0 … Fn(x)>0 称为一个线性矩阵不等 式系统，引进F(x)=diag[F1(x)>0 … Fn(x)>],则F1(x)>0 … Fn(x)>0 成立当且仅当F(x)>0。因此一个线性矩阵不等式系统也可以用 一个单一的线性矩阵不等式加以表示。 • 所有满足线性矩阵不等式F(x)>0的x的全体构成一个凸集。正是 线性矩阵不等式的这一性质使得可以应用解决凸优化命题的有 效方法来求解相关的线性矩阵不等式问题。证明如下：

6.2 鲁棒性分析 (2)

6.2 鲁棒性分析 (2)

A( p ) A0 p1 A1 ... pn An B ( p ) B0 p1 B1 ... pn Bn C ( p ) C0 p1C1 ... pnCn D ( p ) D0 p1 D1 ... pn Dn E ( p ) E0 p1 E1 ... pn En
S ( p) S0 1 S1 ... n Sn , i 1
例如，系统
~
~
~
x x, [0.1, 0.7] 可以表示成
x (0.4 0.3 ) x, 1


此时，参数
i 已经没有什么具体的物理意义。
例题：考虑一下方程描述电路，
d 2i di L 2 R Ci V di dt
其中abcd是适当维数的常数矩阵描述了系统的名义模型即忽略了模型不确定后得到的系统模型是不确定参数矩阵反映了系统模型中的参数不确定性中的一些不确定参数可能是重复的是适当维数的常数矩阵它们反映了不确定参数是如何影响系统模型的反映了模型不确定性的结构
鲁棒性分析——不确定模型
不确定状态空间模型
我们已经知道可以用一个状态空间模型来描述一个动态系统。 然而，描述实际动态系统的状态空间模型往往是通过近似和 简化得到的。因此，在得到的模型
其中的每个块 i反应了一种特定的不确定性（扰动、噪声、参考输入信号等）。
1 ,..., r}
我们主要讨论状态空间下的不确定模型。为了导出状态空间的线性 分式模型，考虑：
x(t ) A x(t ) B u (t ) y (t ) C x(t ) D u (t )

其中电感L、电阻R、电容C式不确定参数，他们的 容许变化范围分别是：

鲁棒性

鲁棒性

1鲁棒性的基本概念“鲁棒”是一个音译词，其英文为robust ，意思是“强壮的”、“健壮的”。

在控制理论中，鲁棒性表示当一个控制系统中的参数或外部环境发生变化（摄动）时，系统能否保持正常工作的一种特性或属性。

鲁棒概念可以描述为：假定对象的数学模型属于一集合，考察反馈系统的某些特性，如内部稳定性，给定一控制器Ｋ，如果集合中的每一个对象都能保持这种特性成立，则称该控制器对此特性是鲁棒的。

因此谈及鲁棒性必有一个控制器、一个对象的集合和某些系统特性。

由于一个具有良好鲁棒性的控制系统能够保证，当控制参数发生变化（或在一定范围内发生了变化）时系统仍能具有良好的控制性能。

因此，我们在设计控制器时就要考虑使得控制系统具有好的鲁棒性，即设计具有鲁棒性的控制器——鲁棒控制器。

所以，鲁棒控制就是设计这样一种控制器，它能保证控制对象在自身参数或外部环境在某种范围内发生变化时，仍能正常工作。

这种控制器的特点是当上述变化发生时，控制器自身的结构和参数都不改变。

2 鲁棒控制系统我们总是假设已经知道了受控对象的模型，但由于在实际问题中，系统特性或参数的变化常常是不可避免的，在实际中存在种种不确定因素，如： 1）参数变化；2）未建模动态特性； 3）平衡点的变化； 4）传感器噪声；5）不可预测的干扰输入； 等等。

产生变化的原因主要有两个方面，一个是由于测量的不精确使特性或参数的实际值偏离它的设计值；另一个是系统运行过程中受环境因素的影响而引起特性或参数的缓慢变化。

因此，如何使所设计的控制系统在系统参数发生摄动的情况下，仍具有期望的性能便成为控制理论中的一个重要研究课题。

所以我们所建立的对象模型只能是实际物理系统的不精确的表示。

鲁棒系统设计的目标就是要在模型不精确和存在其他变化因素的条件下，使系统仍能保持预期的性能。

如果模型的变化和模型的不精确不影响系统的稳定性和其它动态性能，这样的系统我们称它为鲁棒控制系统。

2.1系统的不确定性 2.1.1参数不确定性 如二阶系统：()[]+-∈++=a a a as s s G ,,112可以代表带阻尼的弹簧装置，RLC 电路等。

时滞系统的鲁棒稳定性分析ppt课件

时滞系统的鲁棒稳定性分析ppt课件
即当前状态变化率不仅依赖于当前时刻的状态，也依赖于过去 某时刻或某段时间的状态，系统的这种特性称为时滞，具有时 滞的系统称为时滞系统。
2
8.1.1 时滞系统的分类
--时滞在状态方程中的位置
3
8.1.1 时滞系统的分类
--状态方程的系统矩阵
4
8.1.1 时滞系统的分类
--时滞类型
5
8.1.2 时滞系统的稳定性
48
8.4 时滞相关鲁棒稳定性分析(4)
49
8.5 问题和展望
50
13
8.2.2 时滞无关稳定性分析 --Razumikhin方法
14
8.2.3 时滞无关稳定性分析 --Lyapunov-Krasovskii方法
15
8.3.1 时滞相关稳定性分析 --频域方法
16
8.3.2 时滞相关稳定性分析 --Razumikhin方法(1)
17
8.3.2 时滞相关稳定性分析 --Razumikhin方法(2)
32
8.3.4 时滞相关稳定性分析 --自由权矩阵方法(2)
33
8.3.4 时滞相关稳定性分析 --自由权矩阵方法(3)
34
8.3.4 时滞相关稳定性分析 --自由权矩阵方法(4)
35
8.3.4 时滞相关稳定性分析 --自由权矩阵方法(5)
36
8.3.4 时滞相关稳定性分析 --自由权矩阵方法(6)
18
8.3.2 时滞相关稳定性分析 --Razumikhin方法(2)
19
8.3.2 时滞相关稳定性分析 --Razumikhin方法(3)
20
8.3.2 时滞相关稳定性分析 --Razumikhin方法(4)
21
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3.对于每一个活动都重复第2步操作，直至转换完成为 止。
27
xx
第1步——为第一个活动安排组件
28
xx
第2步——添加消息连接和活动条
29
xx
第3步——每一个活动重复第2步
30
xx
第3步——每一个活动重复第2步
31
xx
总结
鲁棒性分析创建了一个满足用例的设计组件模型。它被 称为设计模型。 我们用UML的协作图来可视化设计模型。 为了提供用例协作的另外一种视角,我们通常把设计模型 转换成序列图。
6
xx
鲁棒性分析
鲁棒性分析是这样一个过程，它引导我们从用例转换为 支持用例的模型：
需求模型
设计模型
SRS
用例模型
域模型
7
xx
鲁棒性分析
鲁棒性分析的输入： 一个用例 这个用例的用例场景 这个用例的活动图（如果可以用到） 域模型（domain model）
鲁棒性分析的输出： 通过一个UML序列图和一些设计组件：边界、服务、 实体组件，我们得出设计模型。
10
xx
实体组件
“一个实体类（组件）通常用来模拟那些长期存在并且具 用持久性的信息。”（Jacobson，Booch，和Rumbaugh 第 184页）。
实体通常与域对象通信。
（Entities usually correspond to domain objects ）
大多数实体是具有持久性的。
8
xx
边界组件
“一个边界类（或者边界组件）用于针对系统和参与者
（用户或者外部系统）之间交互建模。”（Jacobson， Booch，和Rumbaugh 第183页）。
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ResvUI
抽取用户界面、传感器(sensors) 、通信接口等。 高层（High-level）用户接口组件。 每一个边界组件必须至少与一个参与者关联起来。
转换成序列图。这个图对开发者而言将更为有用。 下一个部分将描述UML序列图。
25
xx
序列图元素
26
xx
利用序列图弄清设计模型
1.按照对第一次动作反映的时间顺序将合作者安排在序 列图的顶部。
2.在第一次活动中为每一个消息添加信息链（message link）和活动条（activation bars）.
对于用例的每一个动作： a.确定并增加边界组件 b.确定并增加服务组件 c.确定并增加实体组件 d.画出这些组件间的关联 e.把每个组件都贴上用来满足用例交互的动作标签
16
xx
第1选步择一—个用—例：选创建择预约一个用例
1.顾客联系预约代理
2.预约代理选择“新建预约”图标
3.预约代理输入查询标准
3.1预约代理输入入住和退宿日期
用鲁棒性分析创建 设计模型
1
目标
本章学习目标:
能够解释一个鲁棒性分析以及相应设计模型的 目的及元素。
能够识别UML协作图的基本元素。 利用鲁棒性分析为一个用例创建一个设计模型。 能够识别UML序列图的基本元素。 生成一个设计模式的序列图视图。
2
xx
流程图
需求模型
项目干系人 脑海中的模型
3.2预约代理输入房间类型
4.预约代理点击“查询”按钮
…………
11预约代理输入顾客姓名
12.预约代理点击“查询”按钮
13.如果没有找到匹配的顾客：
13.1预约代理输入地址信息
13.2预约代理输入电话信息
13.3预约代理点击“增加新顾客”
14.否则
14.1系统显示匹配信息列表
14.2预约代理选择所要查找的顾客
14.3系统跳转到顾客信息界面
…………
21.系统保存预约并显示预约编号
22.预约代理点击“确定”
17
xx
第2步——在图中放置参与者
把参与者放到协作图中：
18
xx
第3A步——确定边界组件
活动：2.预约代理选择“新建预约”
19
xx
第3A步——确定边界组件
活动：2.预约代理选择“新建预约”
20
xx
第3B步——确定服务组件
先前协作图变更为：14 Nhomakorabeaxx协作图元素
消息箭头可以指示： 一个方法调用 远程方法请求 一个异步信息
序列标签指示： 消息的顺序 即将调用的信息的活动
多对象（Multi-objects ）代表了一个相关对象的集合。
15
xx
鲁棒性分析演示
1.选择一个适当的用例。 2.把一个参与者放到协作图里面。 3.分析这个用例（活动图）。
活动：2.预约代理选择“新建预约”
21
xx
第3C步——确定实体组件
活动：2.预约代理选择“新建预约”
22
xx
在活动图里分析所有动作
活动：3.预约代理输入查询标准
23
xx
在活动图里分析所有动作
活动：4.预约代理点击“查询”按钮
24
xx
把协作图转换成序列图
为了给鲁棒性分析提供另外一个视角，你可以把协作 图
实体可以有非常复杂的行为。
11
xx
鲁棒性分析过程描述
1.选择一个用例 2.构造一个满足用例活动性的协作图。
a.识别支持用例活动的设计组件。 b.画出这些组件间的关联 c.用信息标记这些关联 3.从另一个角度，把协作图转换成序列图（可选的）。
12
xx
协作图元素
UML协作图元素如下：
13
xx
协作图元素
Clean
Dirty
close() save()
4
设计模型简介
设计模型是根据需求模型（用例和域模型）来创建的。 设计模型与架构模型结合产生出解决方案模型。
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分析与设计的差异
分析能够帮助你对系统必须支持的业务过程（业务流程） 进行建模：
用例 域模型 设计能够帮助你对系统是怎样支持业务进程进行建模。 设计模型包括： 边界（用户界面）组件 服务组件 实体组件
架构模型 设计模型
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解决方案 模型
编码
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流程图
用例表
TCP
Client
Server
使用鲁棒性分析为用例创 建一个设计模型
通过合并设计和架构模型 来创建解决方案模型
精化域模型来满足解决方案 模型
应用设计模式到域模型和 解决方案模型中
使用状态图确定并建立复杂 对象状态的模型
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open() edit() edit()
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服务组件
（“控制（服务）类（组件）扮演协调、序列化、事务 以及控制另外的对象的角色，而且他们经常被用来封装 与某个特定用例的控制。”Jacobson，Booch，和 Rumbaugh 第185页）。
BookingAgent
ResvUI
ResvService
调整控制流
在工作流中隔离所有从边界组件到实体组件的更改。