ISM模型的matlab实现
运动控制系统课程设计异步电机矢量控制Matlab仿真实验
目录1 异步电动机矢量控制原理 (2)2 坐标变换 (3)2.1 坐标变换基本思路 (3)2.2 三相——两相坐标系变换（3/2变换） (4)2.3 旋转变换 (5)3 转子磁链计算 (6)4 矢量控制系统设计 (7)4.1 矢量控制系统的电流闭环控制方式思想 (7)4.2 MATLAB系统仿真系统设计 (8)4.3 PI调节器设计 (9)5 仿真结果 (10)5.1 电机定子侧的电流仿真结果 (10)5.2 电机输出转矩仿真结果 (11)心得体会 (13)参考文献 (14)异步电机矢量控制Matlab 仿真实验1 异步电动机矢量控制原理矢量控制系统的基本思路是以产生相同的旋转磁动势为准则,将异步电动机在静止三相坐标系上的定子交流电流通过坐标变换等效成同步旋转坐标系上的直流电流,并分别加以控制,从而实现磁通和转矩的解耦控制,以达到直流电机的控制效果。
所谓矢量控制，就是通过矢量变换和按转子磁链定向，得到等效直流电动机模型，在按转子磁链定向坐标系中，用直流电动机的方法控制电磁转矩与磁链,然后将转子磁链定向坐标系中的控制量经变换得到三相坐标系的对应量，以实施控制。
其中等效的直流电动机模型如图1-1所示，在三相坐标系上的定子交流电流i A 、i B 、i C ，通过3/2变换可以等效成两相静止正交坐标系上的交流i sα和i sβ，再通过与转子磁链同步的旋转变换，可以等效成同步旋转正交坐标系上的直流电流i sm 和i st 。
图1-1 异步电动机矢量变换及等效直流电动机模型在三相坐标系上的定子交流电流,,A B C i i i ,通过3/2变换可以等效成两相静止正交坐标系上的交流s i α和s i β再通过与转子磁链同步的旋转变换，可以等效成同步旋转正交坐标系上的直流电流sm i 和st i 。
m 绕组相当于直流电动机的励磁绕组，sm i 相当于励磁电流，t 绕组相当于电枢绕组，st i 相当于与转矩成正比的电枢电流。
如何通过MATLAB进行模拟与仿真
如何通过MATLAB进行模拟与仿真MATLAB是一种用于科学计算、数据分析和可视化的强大工具，它也是进行模拟和仿真的理想选择。
通过MATLAB，用户可以编写脚本或函数来描述和模拟各种现象，并通过可视化结果来验证和分析模拟过程。
在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB进行模拟和仿真，包括建模、求解、可视化和分析。
首先，建立一个模型是进行模拟和仿真的第一步。
在MATLAB中，可以使用符号计算工具箱或数值计算方法来建立模型。
符号计算工具箱提供了一种使用符号表达式而不是数值进行计算的方法，这对于一些复杂系统的建模非常有用。
数值计算方法则使用数值解来近似求解模型。
在MATLAB中，可以通过定义变量和方程来建立模型。
例如，假设我们要建立一个简单的弹簧振动系统的模型，可以使用如下的方程：m*x''+k*x=0其中，m是质量，x是位移，k是弹簧常数。
我们可以使用MATLAB的符号计算工具箱来定义这个方程：syms x(t) m keqn = m * diff(x, t, t) + k * x == 0这样，我们就建立了一个描述弹簧振动系统的方程。
接下来，我们需要求解这个方程。
在MATLAB中，可以使用ode45函数来求解常微分方程。
例如，使用ode45函数求解上面的方程，并绘制振动的位移随时间的变化曲线：tspan = [0 10]; % 时间范围x0=1;%初始位移v0=0;%初始速度parameters = {m, k}; % 参数figure;plot(t, x(:, 1))xlabel('时间')ylabel('位移')title('弹簧振动')function dxdt = spring_ode(t, x, m, k)dxdt = [x(2); -k/m * x(1)];end在上面的代码中，我们定义了一个名为spring_ode的函数来描述弹簧振动的常微分方程。
matlab中lsim函数
matlab中lsim函数Matlab中的lsim函数是一个用于实现线性系统的仿真和响应分析的重要工具。
该函数可以模拟线性系统对特定输入信号的时间和频率域响应，并提供了对系统的稳定性、阶跃响应、频率响应等多个方面的分析功能。
在本文中，我将逐步回答关于lsim函数的使用和功能的问题。
第一步：导入lsim函数为了使用lsim函数，首先要在Matlab中导入信号处理工具箱。
可以通过以下命令导入信号处理工具箱：matlab>> clear all>> clc>> addpath('your_toolbox_path') 替换为信号处理工具箱的路径第二步：理解lsim函数的基本语法lsim函数的基本语法如下：matlaby = lsim(sys, u, t)其中，- sys是一个线性系统模型，可以用传递函数形式或状态空间模型表示。
- u是输入信号，可以是一个列向量或一个矩阵。
- t是时间向量，指定系统的采样点。
第三步：使用lsim函数进行线性系统的响应分析假设我们有一个传递函数形式的线性系统：matlabsys = tf([1],[1, 2, 1]);然后，我们定义一个脉冲输入信号，并创建一个时间向量：matlabt = 0:0.1:10;u = zeros(size(t));u(t>=1 & t<=3) = 1;接下来，我们可以使用lsim函数进行系统的响应分析，并绘制输出响应的图像：matlaby = lsim(sys, u, t);plot(t, y);xlabel('Time');ylabel('Output');title('System Response to Pulse Input');第四步：改变系统模型和输入信号在lsim函数中，我们可以使用不同的系统模型和输入信号来模拟不同的情况。
matlab simulink模型搭建方法
matlab simulink模型搭建方法Matlab Simulink是一个强大的多领域仿真和模型搭建环境，广泛应用于控制系统、信号处理、通信系统等多个领域。
本文将详细介绍Matlab Simulink模型搭建的方法，帮助您快速掌握这一技能。
一、Simulink基础操作1.启动Simulink：在Matlab命令窗口输入“simulink”，然后按回车键，即可启动Simulink。
2.创建新模型：在Simulink开始页面，点击“新建模型”按钮，或在菜单栏中选择“文件”→“新建”→“模型”，创建一个空白模型。
3.添加模块：在Simulink库浏览器中，找到所需的模块，将其拖拽到模型窗口中。
4.连接模块：将鼠标光标放在一个模块的输出端口上，按住鼠标左键并拖拽到另一个模块的输入端口，松开鼠标左键，完成模块间的连接。
5.参数设置：双击模型窗口中的模块，可以设置模块的参数。
6.模型仿真：在模型窗口中，点击工具栏上的“开始仿真”按钮，或选择“仿真”→“开始仿真”进行模型仿真。
二、常见模块介绍1.源模块：用于生成信号，如Step、Ramp、Sine Wave等。
2.转换模块：用于信号转换和处理，如Gain、Sum、Product、Scope 等。
3.控制模块：用于实现控制算法，如PID Controller、State-Space等。
4.建模模块：用于构建物理系统的数学模型，如Transfer Fcn、State-Space等。
5.仿真模块：用于设置仿真参数，如Stop Time、Solver Options等。
三、模型搭建实例以下以一个简单的线性系统为例，介绍Simulink模型搭建过程。
1.打开Simulink，创建一个空白模型。
2.在库浏览器中找到以下模块，并将其添加到模型窗口中：- Sine Wave（正弦波信号源）- Transfer Fcn（传递函数模块）- Scope（示波器模块）3.连接模块：- 将Sine Wave的输出端口连接到Transfer Fcn的输入端口。
ism模型
ISM模型ISM模型，即 Interpretive Structural Modeling，是一种系统性的分析方法，旨在揭示事物之间的相互作用关系和结构。
该模型可以帮助理解和解释事物之间的因果关系，为决策提供可靠的依据。
ISM模型的应用领域广泛，涵盖了管理、工程、经济、社会科学等多个领域。
下面将对ISM模型的原理和应用进行详细介绍。
ISM模型的原理ISM模型主要基于图论、系统论和结构方程等理论，通过对事物之间的相互影响和作用关系进行分析，抽象出事物的结构性关系。
ISM模型的核心思想是将事物分解成不同的元素，并通过建立元素之间的关系来描绘事物的整体结构。
ISM模型的建模过程包括以下几个步骤：1.确定元素：首先确定要分析的事物和元素，将事物分解成可操作的元素。
2.建立关系：确定元素之间的关系，包括因果关系、影响关系等。
3.构建矩阵：将元素之间的关系表示为矩阵，以便进行进一步分析和计算。
4.运用模型：利用计算工具和方法对矩阵进行分析，得出事物的结构性信息和结论。
ISM模型的应用ISM模型在各个领域都有广泛的应用，例如在管理领域，可以利用ISM模型分析组织结构、决策过程、产品设计等方面；在工程领域，可以应用ISM模型进行系统设计、风险评估等工作；在经济学领域，ISM模型可以用于市场分析、竞争战略制定等方面。
ISM模型的应用优势主要体现在以下几个方面：•系统性：ISM模型可以帮助分析事物的整体结构和相互作用关系，提供多维度的分析视角。
•可视化：通过建立元素之间的关系图，可以直观地展示事物的结构和关系。
•决策支持：ISM模型可以为决策提供科学依据，帮助制定有效的决策方案。
结语ISM模型作为一种解决复杂问题的工具，具有较强的实用性和普适性。
通过对事物结构的深入分析，可以揭示事物之间的关系和作用机制，为问题解决和决策提供有力支持。
希望本文对ISM模型的原理和应用有所帮助。
以上是对ISM模型的介绍，通过分析事物之间的相互关系，ISM模型可以为决策过程和问题解决提供有力的支持。
三方演化博弈模型matlab代码
三方演化博弈模型matlab代码1. 简介在现实生活和学术研究中，博弈论是一种重要的分析工具，用于研究各种决策者之间的交互行为和策略选择。
而三方演化博弈模型是博弈论中的一种重要研究对象，它涉及到三个决策者之间的博弈过程，通常是在一个动态的演化过程中进行模拟和分析。
2. 模型构建对于三方演化博弈模型的构建，可以使用matlab来编写相关的代码。
在该模型中，可以考虑三个决策者分别选择不同的策略，并根据策略的效果来更新自身的策略，从而形成一个动态的博弈过程。
在matlab 中，可以利用矩阵运算和迭代算法来模拟这一过程，并通过可视化的方式展现不同策略的演化趋势。
3. 模型代码以下是一个简单的三方演化博弈模型的matlab代码示例：```matlab设置初始策略strategy_A = rand(1, 100);strategy_B = rand(1, 100);strategy_C = rand(1, 100);设置参数iterations = 1000;payoff_matrix = [1 -1 -1; -1 1 -1; -1 -1 1];演化过程for i = 1:iterations计算每个决策者的收益payoff_A = strategy_B * payoff_matrix(1, 2) + strategy_C * payoff_matrix(1, 3);payoff_B = strategy_A * payoff_matrix(2, 1) + strategy_C * payoff_matrix(2, 3);payoff_C = strategy_A * payoff_matrix(3, 1) + strategy_B * payoff_matrix(3, 2);更新策略new_strategy_A = strategy_A + 0.1 * (payoff_A -mean(payoff_A));new_strategy_B = strategy_B + 0.1 * (payoff_B -mean(payoff_B));new_strategy_C = strategy_C + 0.1 * (payoff_C -mean(payoff_C));归一化strategy_A = new_strategy_A / sum(new_strategy_A);strategy_B = new_strategy_B / sum(new_strategy_B);strategy_C = new_strategy_C / sum(new_strategy_C);end结果展示plot(strategy_A, 'r');hold on;plot(strategy_B, 'g');hold on;plot(strategy_C, 'b');legend('策略A', '策略B', '策略C');xlabel('迭代次数');ylabel('策略选择概率');```4. 模型分析通过以上的matlab代码，我们可以模拟三方演化博弈模型的演化过程，并观察不同策略在演化过程中的变化。
如何在Matlab中进行模拟和仿真
如何在Matlab中进行模拟和仿真引言：模拟和仿真是数字化时代不可替代的工具，在众多领域具有广泛的应用。
Matlab作为一种强大的数学计算软件，提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们进行各种模拟和仿真分析。
本文将介绍如何在Matlab中进行模拟和仿真，以及一些常用的技巧和注意事项。
一、Matlab中的模拟和仿真工具1. Matlab的基本特性Matlab具有高效的计算能力和友好的用户界面，支持多种数学运算、绘图和数据处理功能。
它提供了丰富的工具箱，可以满足不同领域的模拟和仿真需求。
2. Matlab SimulinkMatlab Simulink是Matlab中的一款强大的系统仿真工具，可用于建立各种复杂的动态系统模型。
通过使用Simulink中的模块和线路连接，可以直观地建立并仿真各种系统，如电路、机械系统、控制系统等。
3. Matlab中的其他工具箱除了Simulink，Matlab还提供了许多其他工具箱，如Signal Processing Toolbox、Control System Toolbox、Communication Toolbox等，可以用于处理和分析特定领域的信号、控制和通信问题。
这些工具箱提供了丰富的函数和算法，大大简化了模拟和仿真的过程。
二、Matlab模拟和仿真的基本步骤1. 建立模型在进行模拟和仿真之前，首先需要明确模型的目标和要求。
然后，根据模型的特点和公式，使用Matlab提供的函数和工具箱，建立相应的数学模型。
可以根据需要将模型分为多个子系统，以便更好地组织和管理模型。
2. 参数设置模型建立完成后，需要设置各个参数的数值。
这些参数可能包括模型的物理特性、控制参数等。
根据具体情况，可以通过手工输入、数据拟合或对已有数据的分析来确定参数的取值。
3. 运行仿真参数设置完成后，即可运行仿真。
Matlab提供了多种仿真方法，如连续仿真、离散仿真、Monte Carlo仿真等。
利用MATLAB实现跳频通信系统综述
利用MATLAB实现跳频通信系统摘要：随着无线通信不断快速的发展，跳频调制技术越来越受到人们的重视。
跳频通信是一种具有较强抗干扰能力的通信体制。
其工作原理是指收发双方传输信号的载波频率按照预定规律进行离散变化的通信方式，即通信中使用的载波频率受伪随机变化码的控制而随机跳变。
跳频技术是一种具有高抗干扰性、高抗截获得能力的扩频技术。
由于它的技术优势，跳频技术不仅在军事通信领域得到广泛的运用，在民用领域也有很好的表现。
本课题要求构建蓝牙跳频通信系统的各组成模块，包括信号传输，信号接收，谱分析和误码分析部分，了解和熟悉蓝牙跳频系统的特点，分析系统的运行及性能。
主要研究方法是MATLAB软件进行蓝牙跳频通信系统的仿真，通过各组成模块的连接与封装，运行并分析结果。
关键词：蓝牙，跳频，MATLAB，无线通信Realize Frequency Hopping Communication System Based onMATLABAbstract：With the rapid development of the wireless communications, people pay more and more attention to frequency hopping modulation techniques. Frequency hopping communication is a strong anti-interference communication system. The working principle is a communication mode which refers to the carrier frequency that sends and receives the signal according to rule to do dispersant change, that is applying the carrier frequency used in communication by pseudo-random code control and random changes hopping. Frequency hopping technology is a spread spectrum with high anti-interference and resistance ability. Frequency hopping technology not only being widely used in military communication areas, but also in civilian areas due to its technique advantages.This paper is to make up composed modules for the Bluetooth frequency hopping communication system, which including signal transmission, signal reception, spectral analysis and error analysis, as well as to know and have a deep understanding of the characteristics of this system, and also including analyzing the performance and its performance. The main research method is using matlab to make the simulation of the Bluetooth frequency hopping communication systems, run and analysis results by the simulation of each of the modules connection and encapsulation.Keywords: Bluetooth, frequency hopping, MATLAB, wireless communication目录第一章绪论 (1)1.1跳频通信形成背景 (1)1.2跳频通信的发展 (1)1.3论文组织结构安排 (2)第二章跳频通信系统 (3)2.1跳频技术概述 (3)2.2跳频的基本概念 (3)2.3产生跳频信号 (3)2.4跳频信号的发送与接收 (4)2.4.1 跳频信号的发送 (4)2.4.2跳频信号的接收 (4)2.4.3 正确接收跳频信号的条件 (5)2.4.4 跳频信号的波形 (6)2.5跳频通信的优势 (6)第三章蓝牙技术 (8)3.1蓝牙技术概述 (8)3.2形成背景 (8)3.3蓝牙技术特点 (9)3.4、蓝牙技术的运用及其前景 (10)第四章蓝牙跳频通信系统仿真设计 (12)4.1蓝牙跳频系统各部分介绍 (12)4.1.1 信号传输部分 (12)4.1.2信号接收部分 (15)4.1.3 频谱分析 (19)4.1.4误码分析部分 (20)4.2蓝牙通信系统仿真模型 (21)4.3系统运行分析 (21)第五章结论 (26)致谢...................................................... 错误！未定义书签。
ISM(解释结构模型)
根据式（1 根据式（1）则用矩阵表示为：
T T 0 A = M 0 S 0 M S 1 0 0 1 1 0
上述这种与有向图形对应的，并用1和0表现元素的矩阵称为邻接矩阵
三、邻接矩阵的性质
实验过程本身就是一个系统，它包含有实验者（ 实验过程本身就是一个系统，它包含有实验者（S1）、实验对 象 （ S2 ）、实验因素（ 自变量） （ S3） 、干扰因素（ S4 ）和实验 实验因素（ 自变量） 干扰因素（ 反应（因变量） 反应（因变量）（S5）等5个基本要素。这5个因素之间的联系关 个基本要素。 系可以用表12- 表示， 根据此表， 也可以用有向图（ 12系可以用表12-1 表示， 根据此表 ， 也可以用有向图 （ 图 12-2 ） 和邻接矩阵表示。 和邻接矩阵表示。
计算出矩阵
0 0 = 0 0 0 0 0 0 0 0
A3
得到：
0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
A3
0 0 0 0 0
A4
0 0 = 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 0 0 0
一、系统结构的有向图示法
有向图形——是系统中各要素之间的联系情况的一种模型 有向图形——是系统中各要素之间的联系情况的一种模型 化描述方法。它由节点和边两部分组成 节点——利用一个圆圈代表系统中的一个要素，圆圈 节点——利用一个圆圈代表系统中的一个要素，圆圈 标有该要素的符号； 边——用带有箭头的线段表示要素之间的影响。箭 ——用带有箭头的线段表示要素之间的影响。箭 头代表影响的方向。 例1：在教育技术应用中的计算机辅助教学（CAI）其过程可以简单表示为：教 在教育技术应用中的计算机辅助教学（CAI）其过程可以简单表示为：教
如何使用MATLAB进行系统辨识与模型建模
如何使用MATLAB进行系统辨识与模型建模引言：近年来，随着科学技术的飞速发展，各行各业都在努力寻求更高效、更智能的解决方案。
系统辨识与模型建模作为一种重要方法和工具，被广泛应用于控制系统、信号处理、机器学习等领域。
在这些领域中，MATLAB作为一款功能强大的数值计算软件，为我们提供了丰富的工具和函数，可用于进行系统辨识与模型建模的分析和实现。
本文将详细介绍如何使用MATLAB进行系统辨识与模型建模，并探讨其在实际应用中的意义和局限性。
一、系统辨识的基本原理1.1 系统辨识的概念及意义系统辨识是指通过对已有数据的分析和处理，建立描述该系统行为的数学模型的过程。
在实际应用中，系统辨识可以帮助我们了解系统的结构和特性，预测系统的行为，并为系统控制、优化提供依据。
1.2 系统辨识的方法系统辨识的方法主要包括参数辨识和结构辨识两种。
参数辨识是指通过拟合已知数据，确定数学模型中的参数值的过程。
常用的参数辨识方法有最小二乘法、极大似然估计法等。
结构辨识是指通过选择适当的模型结构和参数化形式，使用已知数据确定模型结构的过程。
常用的结构辨识方法有ARX模型、ARMA模型等。
二、MATLAB在系统辨识中的应用2.1 数据准备与预处理在进行系统辨识之前，我们首先需要准备好相关的数据。
数据的质量和数量对系统辨识的结果有着重要的影响，因此在数据准备阶段应尽量确保数据的准确性和完整性。
MATLAB提供了丰富的数据处理和分析函数，可用于数据预处理、数据清洗、数据归一化等操作，以提高数据的质量和可用性。
2.2 参数辨识的实现参数辨识是系统辨识的重要步骤之一，其主要目标是通过适当的数学模型拟合已知数据，确定模型中的参数值。
在MATLAB中，我们可以使用curve fitting工具箱中的函数，如fit、cftool等，来进行参数辨识的实现。
同时，MATLAB还提供了最小二乘法等常用的参数辨识算法，方便我们根据实际需求进行选择和应用。
第4章控制系统的数学模型MATLAB实现
第4章控制系统的数学模型MATLAB实现控制系统的数学模型是用数学语言描述控制系统的物理特性和行为，它是理论研究和系统设计的基础。
MATLAB是一种高级的数学计算环境和编程语言，可以用于控制系统的数学模型的建立、仿真和分析。
在MATLAB中，可以使用各种函数和工具箱来实现控制系统的数学模型。
下面将介绍几种常用的方法和步骤。
1. 建立系统的框图表示：首先，需要根据控制系统的物理特性和连接方式来建立系统的框图表示。
可以使用MATLAB提供的Plot函数来绘制框图。
2. 建立系统的传递函数：根据系统的框图表示，可以通过连接各个组成部分的传递函数来描述整个系统的传递特性。
MATLAB提供了tf函数可以用来建立传递函数。
例如，创建一个传递函数G(s) = 1/(s+1)可以使用以下代码：G = tf(1, [1 1])3. 系统的状态空间表示：除了传递函数表示法，还可以使用状态空间表示法来描述系统的动态特性。
MATLAB提供了ss函数来建立状态空间模型。
例如，创建一个系统的状态空间模型可以使用以下代码：A=[01;-1-1]B=[0;1]C=[10]D=0sys = ss(A, B, C, D)4. 系统的频域响应分析：可以使用MATLAB提供的freqresp函数来计算系统的频域响应。
例如，计算系统的频率响应可以使用以下代码：w = logspace(-2, 2, 100)resp = freqresp(G, w)5. 系统的时域响应仿真：可以使用MATLAB提供的step和impulse 函数来模拟系统的时域响应。
例如，计算系统的单位阶跃响应可以使用以下代码：t=0:0.1:10[y, t] = step(G, t)6. 闭环系统的稳定性分析：可以使用MATLAB提供的margin函数来计算系统的稳定裕度、相角裕度等指标。
例如，计算系统开环传递函数G 的稳定裕度可以使用以下代码：[Gm, Pm, Wgm, Wpm] = margin(G)以上只是控制系统的数学模型在MATLAB中实现的一些基本步骤和方法，实际应用中还可以根据具体的需求使用更多的函数和工具进行进一步的分析和设计。
模糊控制的Matlab仿真实例
PID控 制模块
阀门 水箱 模型 模型
其他例子
模型Shower.mdl―淋浴温度调节模糊控制系统仿真； 模型slcp.mdl―单级小车倒摆模糊控制系统仿真； 模型 slcp1.mdl―变长度倒摆小车模糊控制系统仿
真； 模型 slcpp1.mdl—定长、变长二倒摆模糊控制系
统仿真； 模型slbb.mdl―球棒模糊控制系统仿真； 模型sltbu.mdl―卡车智能模糊控制倒车系统仿真； 模型sltank2.mdl ― 用子系统封装的水箱控制仿
假设是二元线性关系 用下列 MATLAB 语句可绘出下图 。
可以看到，如果不考虑服务质量因素比食物质量因素对 于小费的支付占有更大的比重，上面的关系图形已经能 够反映一些实际的情况了。假如希望服务质量占小费的 80 % , 而食物仅占 20 ％。这里可以设定权重因子：
用下列 MATLAB 语句可绘出下图
对模糊控制系统的建模关键是对模糊控制器的 建模。Matlab软件提供了一个模糊推理系统 （FIS）编辑器，只要在Matlab命令窗口键入 Fuzzy就可进入模糊控制器编辑环境。
1. Matlab模糊逻辑工具箱仿真
模糊推理系统编辑器（Fuzzy）
模糊推理系统编辑器用于设计和显示模糊推理 系统的一些基本信息，如推理系统的名称，输 入、输出变量的个数与名称，模糊推理系统的 类型、解模糊方法等。其中模糊推理系统可以 采用Mandani或Sugeuo两种类型，解模糊方法 有最大隶属度法、重心法、加权平均等。
ISM模型
构建ISM的主要步骤：
（1）设定问题，明确ISM的分析目标 （2） 选择构成系统的要素 （3）构思模型，建立邻接矩阵和可达 矩阵 （4）对可达矩阵进行分检后得到骨架 矩阵 （5） 根据骨架矩阵建立结构模型并得 到解释结构模型
选择构成学生学习积极性的要素
在对高校学生学习积极性偏低问题初步认识 的意识模型基础上，我组进一步明确定义了 影响学生学习积极性的各个要素，系统共有 10个要素所组成，如表1。 要素集合为A，表达式：A={A1,A2,A3,……A10}
• • • • • • • • • • •
可达集为： R(a1):1, R(a2):1,2, R(a3):3,5, R(a4):3,4,5, R(a5):5, R(a6):1,5,6, R(a7):5,7, R(a8):1,5,8, R(a9):1,3,4,5,6,9, R(a10):1,10,
• • • • • • • • • • •
前因集为： A(a1):1,2,6,8,9,10, A(a2):2, A(a3):3,4,9, A(a4):4,9, A(a5):3,4,5,6,7,8,9, A(a6):6,9, A(a7):7, A(a8):8, A(a9):9, A(a10):10,
第四层元素为A9，第三层元素为A4，第二层元素为A2， A3，A6，A7，A8，A10，第一层元素为A1，A5
表1 系统构成要素
针对学生学习积极性建立邻接矩阵
通过MAT 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
基于ISM的可达矩阵简易算法及实现
基于ISM的可达矩阵简易算法及实现作者：姚道洪来源：《价值工程》2015年第28期摘要：系统解释结构模型（ISM）是系统工程中广泛运用的一种分析方法，根据邻接矩阵求可达矩阵是建立多级递阶结构模型的一个重要步骤.本文从邻接矩阵和可达矩阵的定义出发，介绍了一种求可达矩阵的简易方法，并通过MATLAB编程实现。
Abstract： Interpretative Structural Modeling（ISM） is an analytic method and it is widely used in system engineering， and the calculation of reachability matrix is also the most important step of ISM. Starting from the definition of adjacency matrix and reachability matrix， this paper introduces a simple algorithm of reachalility matrix， and attached to program code.关键词：解释结构模型；邻接矩阵；可达矩阵；MatlabKey words： interpretative structural modeling；adjacency matrix；reachability matrix；Matlab中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2015）28-0212-030 引言解释结构模型法（Interpretative Structural Modeling Method，简称ISM），是系统分析中常用的结构模型化技术。
它将复杂系统化整为零，充分利用专家知识，将子系统结合计算机技术构建多级递阶结构模型。
在要素较多，关系错综复杂的情况下，ISM能发挥重要作用，利用有向图、矩阵、计算机技术定性地对要素间层次结构做一解释，以助于对系统做出合理评价。
lsim在matlab中的用法
lsim在matlab中的用法Lsim函数是MATLAB中用于对动态系统进行时间域仿真和响应分析的函数。
本文将详细介绍Lsim函数的使用方法和步骤。
MATLAB是一种非常强大的数值计算和仿真工具，可以用于各种工程和科学应用。
在系统动力学中，我们经常需要对线性时不变（LTI）系统进行分析，以评估其时间域响应。
Lsim函数就是一个非常有用的工具，可以简化这一过程。
Lsim函数的基本语法如下：matlablsim(sys, u, t)其中，sys是系统的传递函数或状态空间模型，u是系统的输入信号，t是所需模拟的时间点。
下面将一步一步介绍如何使用Lsim函数进行系统响应分析。
第一步是定义系统模型。
在MATLAB中，我们可以使用tf函数定义传递函数模型，也可以使用ss函数定义状态空间模型。
传递函数模型由分子和分母多项式系数组成，而状态空间模型由矩阵A、B、C和D定义。
以下是一个例子，演示如何定义传递函数模型和状态空间模型：matlab定义传递函数模型num = [1]; 分子多项式系数den = [1, 2, 1]; 分母多项式系数sys_tf = tf(num, den);定义状态空间模型A = [-1, -2; 0, -3]; 矩阵AB = [1; 0]; 矩阵BC = [1, 0]; 矩阵CD = 0; 矩阵Dsys_ss = ss(A, B, C, D);第二步是定义输入信号。
Lsim函数可以通过输入信号来模拟系统的响应。
输入信号可以是函数句柄、向量或矩阵。
以下是一些示例输入信号的定义方法：matlab步输入u_step = ones(size(t));脉冲输入u_impulse = zeros(size(t));u_impulse(1) = 1;正弦输入u_sine = sin(t);方波输入u_square = square(t);随机输入u_random = randn(size(t));第三步是定义仿真的时间点。
系统工程ISMmatlab代码
系统工程作业本次作业在matlab中的代码如下：①求可达矩阵M：在matlab中输入代码如下：A=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0;1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0;1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0;1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0;1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0;1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0;1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0;1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0;];I=eye(13);M=(A+I)^13;M(M~=0)=1;M②求综合影响矩阵T：在matlab中输入代码如下：A=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ;1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ;1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ;1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 ;1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ;1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 ;1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ;1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ;1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 ;1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 ;1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ;1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 ;];d=0;s=0;for i=1:13for j=1:13s=s+A(i,j);if d<sd=s;endends=0;endG=A/d;I=eye(13);T=G/(I-G)T③求综合影响矩阵中的行和、列和、中心度、原因度：在matlab中代码如下：x=[0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;]for i=1:13for j=1:13x(i,1)=x(i,1)+T(i,j);endendx（行和）y=[0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0];for i=1:13for j=1:13y(1,i)=y(1,i)+T(j,i);endendy（列和）z=[0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;];for i=1:13z(i,1)=x(i,1)+y(1,i);endz（中心度）c=[0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;0.0;];for i=1:13c(i,1)=x(i,1)-y(1,i);endc（原因度）食物链的例子代码基本相同，就是矩阵输入不同，再次则不以此写出，只需将A矩阵替换为[ 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1;0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1;0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1;0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0;0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0;0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0;0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0;0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1;0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1;0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;]即可。
ISM模型的matlab实现
ISM模型的matlab实现1、可达矩阵的求解A：邻接矩阵E=zeros（A）；通过布尔运算求出A^2、A^3…直至A^n=A^n-1,停止运算，此时的A^n便是要求的可达矩阵。
具体实施：通过将上次循环得出来的A赋给E，并判断新一轮循环得出的A是否与E相等，决定是否终止循环。
循环终止意味着此时的A就是最终的可达矩阵。
具体程序如下：n=input('请输入矩阵维数:');A=input('请输入邻接矩阵:');E=zeros(n);B=A;while(norm(A-E)>0)E=A;for i=1:nfor j=1:nfor k=1:nif A(i,k)&B(k,j)A(i,j)=1;endendendendendA2、区域划分找出各个元素相对应的可达集P、先行集Q以及两者的交集S求解P：找出每一行中元素为1对应的列求解Q：找出每一列中元素为1对应的行求解S：套用Matlab本身自带的函数S=intersect(P,Q);或者编写M文件函数，如下所示：具体程序如下：for i=1:nP=find(A(i,:));Q=find(A(:,i));S=intersect(P,Q);P;Q;S;3、级别划分因为S是P与Q的交集，所以只需判断P与S的长度是否相等便可进行级别划分。
M=zeros（n）；r=1；r为第几级求出每个元素的P、Q、S，再将相应的对角线元素A（i，i）赋予0，通过查找对角线为0的元素位置将所对应的行列均赋值0。
每次循环r自增1，再进行循环，求出每一级的元素，直至A==M。
具体程序如下：r=1;M=zeros(n);while(~isequal(A,M))for i=1:nP=find(A(i,:));Q=find(A(:,i));S=intersect(P,Q);P;Q;S;if(~isempty(P)&~isempty(Q)&( length(P)==length(S))disp('第r级:')rdisp('元素为')iA(i,i)=0;endendfor i=1:nif A(i,i)==0A(i,:)=0;A(:,i)=0;endendr=r+1;end4.课本例题程序验证请输入矩阵维数:7请输入邻接矩阵:1 1 1 0 1 1 00 1 0 0 1 1 00 1 1 0 1 1 00 1 1 1 1 1 00 0 0 0 1 0 00 1 0 0 1 1 00 1 1 0 1 1 1第r级:r = 1,元素为i =5第r级:r =2,元素为i =2 第r级:r = 2,元素为i =6 第r级:r =3,元素为i =3 第r级:r =4,元素为i =1 第r级:r =4,元素为i =4第r级:r = 4,元素为i =7。
ISM的计算机实现
ISM技术的计算机实现陈林艺 1302011006辛全超 1302011066学员二旅五营摘要：本文将解析结构模型（ISM）的传统算法利用MATLAB语言进行实现，应用矩阵的运算法则，把系统中的要素及要素之间的上下位关系用邻接矩阵表示，并做出系统的关系图，使复杂的系统分解成多级递阶结构形式。
关键词：邻接矩阵、可达矩阵、级别划分、ISM引言：ISM法(Interpretative Structural Modeling Method,)是一种分析系统结构的方法。
解析结构模型可将系统单元之间复杂、凌乱的关系分解成清晰的、多级递阶的结构形式。
凡系统必有结构，系统的结构决定系统功能；破坏结构，就会完全破坏系统的总体功能，这说明了系统结构的普遍性与重要性。
总之，要研究一个由大量单元组成的、各单元之间又存在这相互关系的系统，就必须了解系统的结构。
２０世纪７０年代以来解析结构模型（ISM）和其他结构模型在社会经济系统中得到了广泛的应用，解析结构模型属于静态的定性模型，建立系统的递阶结构模型，是ISM技术的核心内容。
如果用传统的矩阵算法来划分系统层次，其运算量之大是让任何人都难以承受的。
因此采用一种简便的算法设计开发出一个ISM法系统的程序是很有必要的。
一、ISM实现的算法思想系统中的要素及要素之间的上下位关系可用对应的矩阵表示，这种矩阵称为关系矩阵，其中最直接的一种是邻接矩阵，用来表示各要素之间的连接关系。
由于邻接矩阵是布尔矩阵，所以矩阵元素按布尔运算（逻辑和、逻辑与、逻辑乘）的法则进行运算，将邻接矩阵转化为可达矩阵，再将矩阵进行级间分解，然后再通过人-机结合，使复杂的系统分解成多级递阶结构形式。
二、ISM技术算法的功能设计算法以MATLAB软件运行后，在kedaxingjuzhen.m文件中将系统的关系矩阵输入，例如：A = [1 0 0 0 0 0 0;1 1 0 0 0 0 0;0 0 1 1 1 1 0;0 0 0 1 1 1 0;0 0 0 0 1 0 0;0 0 0 1 1 1 0;1 1 0 0 0 0 1];运行Guanxitu.m文件后，在Command Window界面中分别输入：A（邻接矩阵）、R（可达矩阵）、L(级别划分矩阵)。
Matlab中的Simulink和SimMechanics做仿真
这里我们利用Matlab中的Simulink和SimMechanics做仿真，那么先来看看相关的资料。
SimMechanics——机械系统建模和仿真SimMechanics 扩展Simscape™ 在三维机械系统建模的能力。
用户可以不进行方程编程，而是借助该多刚体仿真工具搭建模型，这个模型可以由刚体、铰链、约束以及外力组成。
自动化3-D动画生成工具可做到仿真的可视化。
用户也可通过从CAD系统中直接导入模型的质量、惯量、约束以及三维几何结构。
Real-Time Workshop可以对SimMchanics模型进行自动化C代码生成，并在硬件在回路仿真过程中可以使用生成的代码而不是硬件原型测试嵌入式控制器。
SimMechanics可以用于开发悬架、机器手臂、外科医疗设备、起落架和大量的其它机械系统。
用户也可以在SimMechanics环境下集成其它的MathWorks物理建模工具，这样做可以实现更加复杂跨领域的物理建模。
特点：●提供了三维刚体机械系统的建模环境●包含了一系列分析机械运动和设计机械元件尺寸的仿真技术●三维刚体可视化仿真●SimMechanics Link utility，提供Pro/ENGINEER 和SolidWorks CAD平台的接口并且也提供了API函数和其它CAD平台的接口●能够把模型转化为C代码（使用Real-Time Workshop）●由于集成在Simulink环境中，因此可以建立高精度、非线性的模型以支持控制系统的开发和测试。
强大功能：搭建机械系统模型使用SimMechanics用户仅需要收集物理系统信息即可建立三维机械系统模型。
使用刚体、坐标系、铰链和作用力元素定义和其它Simulink模型直接相连的部分。
这个过程可以重用Simulink模型以及扩展了SimMechanics工具的能力。
用户还可把Simulink模型和SimMechnics模型集成为一个模块，并可封装成可在其它模型中复用的子系统。
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2、区域划分
找出各个元素相对应的可达集P 先行集Q 找出各个元素相对应的可达集P、先行集Q以及两者的 交集S 交集S 求解P 找出每一行中元素为1 求解P：找出每一行中元素为1对应的列 求解Q 找出每一列中元素为1 求解Q：找出每一列中元素为1对应的行 求解S 套用Matlab Matlab本身自带的函数 求解S：套用Matlab本身自带的函数 S=intersect(P,Q); 或者编写M文件函数，如下所示： 或者编写M文件函数，如下所示： 具体程序如下： 具体程序如下：
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ具体程序如下： 具体程序如下：
n=input('请输入矩阵维数 n=input('请输入矩阵维数:'); 请输入矩阵维数:'); A=input('请输入邻接矩阵 A=input('请输入邻接矩阵:'); 请输入邻接矩阵:'); E=zeros(n); B=A; while(norm(Awhile(norm(A-E)>0) E=A; for i=1:n for j=1:n for k=1:n if A(i,k)&B(k,j) A(i,j)=1; end end end end end A
ISM模型的matlab实现 ISM模型的matlab实现
张文龙、赵洋、张强、滕凤君
程序设计思路： 程序设计思路：
1、可达矩阵的求解
A：邻接矩阵 E=zeros（ E=zeros（A）； 通过布尔运算求出A^2 A^3…直至A^n=A^n-1,停止运 A^2、 直至A^n=A^n 通过布尔运算求出A^2、A^3…直至A^n=A^n-1,停止运 此时的A^n便是要求的可达矩阵。 A^n便是要求的可达矩阵 算，此时的A^n便是要求的可达矩阵。 具体实施： 具体实施： 通过将上次循环得出来的A赋给E 通过将上次循环得出来的A赋给E，并判断新一轮循环 得出的A是否与E相等，决定是否终止循环。 得出的A是否与E相等，决定是否终止循环。循环终止 意味着此时的A就是最终的可达矩阵。 意味着此时的A就是最终的可达矩阵。
4.课本例题程序验证 4.课本例题程序验证
请输入矩阵维数:7 请输入矩阵维数:7 请输入邻接矩阵: 请输入邻接矩阵: 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1
1 0 0 0 0 0 0
1 1 1 1 0 1 1
0 0 0 0 0 0 1
具体程序如下： 具体程序如下：
r=1; M=zeros(n); while(~isequal(A,M)) for i=1:n P=find(A(i,:)); Q=find(A(:,i)); S=intersect(P,Q); P; Q; S; if(~isempty(P)&~isempty(Q)&( length(P)==length(S)) disp('第 disp('第r级:') r disp('元素为 disp('元素为') 元素为') i A(i,i)=0; end end for i=1:n if A(i,i)==0 A(i,:)=0; A(:,i)=0; end end r=r+1; end
for i=1:n P=find(A(i,:)); Q=find(A(:,i)); S=intersect(P,Q); P; Q; S;
3、级别划分 因为S 因为S是P与Q的交集，所以只需判断P与S的长度是否相等便 的交集，所以只需判断P 可进行级别划分。 可进行级别划分。 M=zeros（ M=zeros（n）； r=1； r=1；r为第几级 求出每个元素的P 再将相应的对角线元素A 求出每个元素的P、Q、S，再将相应的对角线元素A（i，i） 赋予0 通过查找对角线为0 赋予0，通过查找对角线为0的元素位置将所对应的行列均赋 每次循环r自增1 再进行循环，求出每一级的元素， 值0。每次循环r自增1，再进行循环，求出每一级的元素，直 A==M。 至A==M。
第r级:r = 1,元素为i =5 1,元素为i 第r级:r =2,元素为i =2 =2,元素为i 第r级:r = 2,元素为i =6 2,元素为i =3,元素为i 第r级:r =3,元素为i =3 第r级:r =4,元素为i =1 =4,元素为i 第r级:r =4,元素为i =4 =4,元素为i 第r级:r = 4,元素为i =7 4,元素为i
THE END Thanks