系统仿真技术——第4章 频域仿真建模方法学
仿真算法知识点总结
仿真算法知识点总结一、简介仿真算法是一种通过生成模型和运行模拟来研究系统或过程的方法。
它是一种用计算机模拟真实世界事件的技术,可以用来解决各种问题,包括工程、商业和科学领域的问题。
仿真算法可以帮助研究人员更好地理解系统的行为,并预测系统未来的发展趋势。
本文将对仿真算法的基本原理、常用技术和应用领域进行总结,以期帮助读者更好地了解和应用仿真算法。
二、基本原理1. 离散事件仿真(DES)离散事件仿真是一种基于离散时间系统的仿真技术。
在离散事件仿真中,系统中的事件和状态都是离散的,而时间是连续变化的。
离散事件仿真通常用于建模和分析复杂系统,例如生产线、通信网络和交通系统等。
离散事件仿真模型可以用于分析系统的性能、验证系统的设计和决策支持等方面。
2. 连续仿真(CS)连续仿真是一种基于连续时间系统的仿真技术。
在连续仿真中,系统中的状态和事件都是连续的,而时间也是连续的。
连续仿真通常用于建模和分析动态系统,例如电力系统、控制系统和生态系统等。
连续仿真模型可以用于分析系统的稳定性、动态特性和系统参数的设计等方面。
3. 混合仿真(HS)混合仿真是一种同时兼具离散事件仿真和连续仿真特点的仿真技术。
混合仿真可以用于建模和分析同时包含离散和连续过程的系统,例如混合生产系统、供应链系统和环境系统等。
混合仿真模型可以用于分析系统的整体性能、协调离散和连续过程以及系统的优化设计等方面。
4. 随机仿真随机仿真是一种基于概率分布的仿真技术。
在随机仿真中,系统的状态和事件都是随机的,而时间也是随机的。
随机仿真通常用于建模和分析具有随机性质的系统,例如金融系统、天气系统和生物系统等。
随机仿真模型可以用于分析系统的风险、概率特性和对策选择等方面。
5. Agent-Based ModelingAgent-based modeling (ABM) is a simulation technique that focuses on simulating the actions and interactions of autonomous agents within a system. This approach is often used for modeling complex and decentralized systems, such as social networks, biologicalecosystems, and market economies. In ABM, individual agents are modeled with their own sets of rules, behaviors, and decision-making processes, and their interactions with other agents and the environment are simulated over time. ABM can be used to study the emergent behavior and dynamics of complex systems, and to explore the effects of different agent behaviors and interactions on system-level outcomes.三、常用技术1. Monte Carlo方法蒙特卡洛方法是一种基于随机模拟的数值计算技术。
第4章 计算机仿真--面向结构图的数学仿真方法
根据差分方程计算各环 节的输入 yi (k 1)
重复上述最后两步,直到计算终了
图4.7 仿真流程图
第四章 面向结构图的数学仿真方法
按系统的典型环节离散化仿真,其主要优点是: (1)各个环节的离散状态方程系数计算简单,而且可以一步求出, 不像龙格-库塔法那样,每一步都要重新计算龙格-库塔系数,因而 计算量相对来说较小。 (2)由于各个环节的输入量ui,输出量yi每一步都可求出,所以 很容易推广到含有非线性环节的系统仿真中去。 该方法的主要缺点是计算精度低。因为每个环节的输入实际上 都是使用了它们的近似值(举行近似或梯形近似),故仅有一阶或 二阶精度,这会带来计算误差,而且环节越多,误差越大。这一点 下面还将进一步分析。
当H(I) =3时,表示第I个环节为积分环节
第四章 面向结构图的数学仿真方法
由前述可知,对于H(I)=0和H(I)=1两种典型环节,计算状 态变量x的公式相同,只是它们输出变量计算公式不同。而同 样对于H(I)=2和H(I)=3的典型环节,也是计算状态变量x的公 式相同,仅仅是输出方程不同。在步长取定后,典型环节的离 散系数 ,就仅是典型环节的参数(时间常 数、放大增益)的函数,可以预先根据典型环节的类型分别编 成子程序,仿真时即可根据H(I)方便地调用。
(4-10)
x
u
a0 s a1
x
a0
a2 a1
y
图 4-4 比例惯性环节结构图
第四章 面向结构图的数学仿真方法
比例惯性环节的状态方程
x a1 x a0u y (a2 a1 ) x a0u
(4-11)
•显见状态方程与惯性环节一样,故 的计算也一样 ,仅输出方程不一样,离散状态方程为:
系统建模与仿真学习概述
系统建模与仿真学习概述1 系统建模方法1.1机理模型法采用由一般到特殊的推理演绎方法,对已知结构,参数的物理系统运用相应的物理定律或定理,经过合理分析简化而建立起来的描述系统各物理量动、静态变化性能的数学模型。
使用该方法的前提是对系统的运行机理完全清楚。
建模步骤如下:1) 分析系统功能、原理,对系统作出与建模目标相关的描述;2) 找出系统的输入变量和输出变量;3) 按照系统(部件、元件)遵循的物化(或生态、经济)规律列写出各部分的微分方程或传递函数等;4) 消除中间变量,得到初步数学模型;5) 进行模型标准化;6) 进行验模(必要时需要修改模型)。
1.2实验建模法采用由特殊到一般的逻辑、归纳方法,根据一定数量的在系统运行过程中实测、观察的物理数据,运用统计规律、系统辨识等理论合理估计出反应实际系统各物理量相互制约关系的数学模型。
实验统计建模方法使用的前提是必须有足够正确的数据,所建的模型也只能保证在这个范围内有效。
足够的数据不仅仅指数据量多,而且数据的内容要丰富(频带要宽),能够充分激励要建模系统的特性(1)频率特性法通过实验方法测得某系统的开环频率响应,来建立该系统的开环传递函数模型(2) 系统辨识法a. 就是在输入和输出数据的基础上,从一组给定的模型类中,确定一个与所测系统等价的模型。
“数据、假设模型、准则”是系统辨识建模过程中的“三要素”b. 实验数据的平滑处理—插值与逼近所谓“插值”,就是求取两测量点之间“函数值”的计算方法,常用的有“线性插值”和“三次样条插值”。
c. 实验数据的统计处理—最小二乘法要求是某给定函数类H 中的一个函数,并要求 能使 与的差的平方和相对于同一函数类中的其他函数而言是最小的。
1.3综合建模法当对控制的内部结构和特性有部分了解,但又难以完全用机理模型的方法表述出来,这是需要结合一定的实验方法确定另外一部分不甚了解的结构特性,或是通过实际测定来求取模型参数。
这种方法是机理模型法和统计模型法的结合,故称为混合模型法。
系统建模与仿真及其方法
系统建模与仿真及其方法1 什么是建模与仿真模型(model):对系统、实体、现象、过程的数学、物理或逻辑的描述。
建模(modeling):建立概念关系、数学或计算机模型的过程,又称模型化,就是为了理解事物而对事物做出的一种抽象,是对事物的一种描述系统的因果关系或相互关系的过程都属于建模,所以实现这一过程的手段和方法也是多种多样的。
仿真(simulation):通过研究一个能代表所研究对象的模型来代替对实际对象的研究。
计算机仿真就是在计算机上用数字形式表达实际系统的运动规律。
2十种建模与仿真的方法:2.1智能仿真是以知识为核心和人类思维行为做背景的智能技术,引入整个建模与仿真过程,构造各处基本知识的仿真系统,即智能仿真平台。
智能仿真技术的开发途径是人工智能(如专家系统、知识工程、模式识别、神经网络等)与仿真技术(仿真模型、仿真算法、仿真软件等)的集成化。
2.2多媒体仿真[1]它是在可视化仿真的基础上再加入声音,从而得到视觉和听觉媒体组合的多媒体仿真。
多媒体仿真是对传统意义上数字仿真概念内涵的扩展,它利用系统分析的原理与信息技术,以更加接近自然的多媒体形式建立描述系统内在变化规律的模型,并在计算机上以多媒体的形式再现系统动态演变过程,从而获得有关系统的感性和理性认识。
2.3频域建模方法频域建模方法就是从s域的传递函数G(s),根据相似原理得到与它匹配的z域传递函数G(z),从而导出其差分模型。
2.4模糊仿真方法[2]基于模糊数学,在建立模型框架的基础上,对于观测数据的不确定性,采用模糊数学的方法进行处理。
2.5蒙特卡罗仿真方法当系统中各个单元的可靠性特征量已知,但系统的可靠性过于复杂,难以建立可靠性预计的精确数学模型,或者模型太复杂而不便应用则可用随机模拟法近似计算出出系统可靠性的预计值。
基本思想:当所求解问题是某种随机事件出现的概率,或者是某个随机变量的期望值时,通过某种“实验”的方法,以这种事件出现的频率估计这一随机事件的概率,或者得到这个随机变量的某些数字特征,并将其作为问题的解。
基于MATLAB自动控制系统时域频域分析与仿真
基于MATLAB自动控制系统时域频域分析与仿真MATLAB是一款强大的数学软件,也是自动控制系统设计的常用工具。
它不仅可以进行时域分析和频域分析,还可以进行相关仿真实验。
本文将详细介绍MATLAB如何进行自动控制系统的时域和频域分析,以及如何进行仿真实验。
一、时域分析时域分析是指对系统的输入信号和输出信号进行时域上的观察和分析,以了解系统的动态特性和稳定性。
MATLAB提供了一系列的时域分析工具,如时域响应分析、稳态分析和步骤响应分析等。
1.时域响应分析通过时域响应分析,可以观察系统对于不同的输入信号的响应情况。
在MATLAB中,可以使用`lsim`函数进行系统的时域仿真。
具体步骤如下:- 利用`tf`函数或`ss`函数创建系统模型。
-定义输入信号。
- 使用`lsim`函数进行时域仿真,并绘制系统输出信号。
例如,假设我们有一个二阶传递函数模型,并且输入信号为一个单位阶跃函数,可以通过以下代码进行时域仿真:```num = [1];den = [1, 1, 1];sys = tf(num, den);t=0:0.1:10;u = ones(size(t));[y, t, x] = lsim(sys, u, t);plot(t, y)```上述代码中,`num`和`den`分别表示系统的分子和分母多项式系数,`sys`表示系统模型,`t`表示时间序列,`u`表示输入信号,`y`表示输出信号。
通过绘制输出信号与时间的关系,可以观察到系统的响应情况。
2.稳态分析稳态分析用于研究系统在稳态下的性能指标,如稳态误差和稳态标准差。
在MATLAB中,可以使用`step`函数进行稳态分析。
具体步骤如下:- 利用`tf`函数或`ss`函数创建系统模型。
- 使用`step`函数进行稳态分析,并绘制系统的阶跃响应曲线。
例如,假设我们有一个一阶传递函数模型,可以通过以下代码进行稳态分析:```num = [1];den = [1, 1];sys = tf(num, den);step(sys)```通过绘制系统的阶跃响应曲线,我们可以观察到系统的稳态特性。
计算机仿真技术基础第4章连续系统模型的离散化处理方法
1 S2
Z 1 TZ
Z • Z 12
T Y(Z) Z 1 U(Z)
Z反变换得差分方程:
y(n 1) y(n) Tu(n)
2)选用一阶保持器
Gh ( S )
T 1 TS 1
e TS S
2
离散化传递函数 G(Z ) Gh(S )G(S )
T
1
TS
1
e TS S
2
1
S
Y CX DU
t
状态方程的解 X (t) (t)X (0) (t )Bu( )d
采用零阶保持器对状态空间表达0式进行离散化处
理
u(t )
u(k )
零阶 保持器
u~(k )
x Ax Bu
x
~x
对e A于T X连(K续T解)
eX A( t()K1)T( tX) X(0(0))
t
根据Z变换理论,S域到Z域的最基本的
映射关系是:
Z
eTs
或
s 1 ln Z T
其中T是采样周期
若直接将这个映射关系代入G(S)得到G(Z)将 会很复杂,不便于计算,实际应用中是利用Z变 换理论的基本映射关系进行简化处理,得到近似 的离散模型。
4.1.1 简单替换法
由幂级数展开式:
eTx 1 Tx (Tx)2 (Tx)n
y(n 1) y(n) T [u(n 1) u(n)] 2
4.2 离散相似法
4.2.1 离散相似法的概念
离散相似法将连续系统模型处理成与之等效 的离散模型的一种方法。设计一个离散系统模型, 使其中的信息流与给定的连续系统中的信息流相 似。或者是根据给定的连续系统数学模型,通过 具体的离散化方法,构造一个离散化模型,使之 与连续系统等效。
Systemvue系统仿真技术应用讲义
W1903 定点元件库
√
√
W1904 自适应均衡元
√
件库
W1717 硬件设计包
√
√
W1719 射频系统设计 包
√
√
W1910 LTE 基带验证 库
W1911 WiMAX 基带 验证库
W1912 LTE 基带算法 开发库
W1913 WiMAX 基带 算法开发库
W1461 SystemVue 通信架构设计软件包是 SystemVue 产品系列的最基本的 软件模块包。可以灵活地添加其它模块,或着选择其它 SystemVue 软件包模块。
验证 SystemVue 软件中包含了多个使用定点设计库元件搭建的算法开发实例,这 些例子都可以使用硬件设计软件包生成 HDL 代码,如:BPSK 编码调制,QPSK 编码调制,M_PSK 编码调制,M_QAM 编码调制,Pi/4 DQPSK 编码调制,CIC
梳状滤波,查找表法 NCO,基于 CORDIC 算法的 NCO(Rotation 和 Vectoring 模 式),FM 调制,GFSK 调制,基于 IIR 滤波器的 DDS,使用 LMS 自适应滤波进 行信道估计,MAC FIR 滤波器实现,TCM 编解码,Wimax 软件无线电信号调制 等
1.2.4. W1719 SystemVue 射频系统设计包
W1719 SystemVue 射频系统设计包(RF System Design Kit) 为射频架构设 计提供了创新的仿真器和元件模型,通过快速诊断一般方法难以描述的射频/模 拟效应,可以建立更好的射频系统设计,降低项目风险,节省设计时间和原型产 品的代价。
SystemVue 软件包括核心设计仿真环境,设计包及系统库等模块组成。以核 心设计仿真环境为基础,可以进行灵活配置以满足不同的设计需求。
MATLAB课件·第4章 通信系统的建模与仿真
B 这种典型的情况,带通采样定理所规定的采
样频率近似等于下界 2 B 。 对整个通信系统进行仿真开发时,选择对系统合适的采样频率是要做的一个基本决 定。除考虑上述信号带宽外,有许多因素影响所需的系统采样频率。具有反馈的系统、非 线性系统、多径信道等会导致更高的采样频率要求。对于无反馈的线性系统,必需的采样 频率可由可接受的混叠误差决定的,而这又有赖于发送滤波器成形脉冲的功率谱密度。成 形脉冲是假定时域有限的,因此不可能是带宽有限的,因而会产生在实际中不可能消除混 叠误差。为仿真选择合适的采样频率的一个策略就是在混叠误差和仿真时间之间达成一个 可以接受的折衷。目标是选择一个采样频率,使得混叠误差相对于仿真所考察的系统性能 的降低是可以忽略的。 有些要仿真的系统(如扩频通信系统)包含两个或多个不同信号带宽的子系统。扩频 通信系统同时包括窄带信号和宽带信号。如果使用单一的采样频率,那么这个采样频率必 须与宽带波形相适应,而用宽带信号所需的采样率对窄带信号进行采样,将导致仿真的时 间过大和效率降低。一般最有效的方法是对每个过程用它的奈奎斯特速率采样,对整个系 统而言采用多速率采样。系统中出现两个不同带宽时,可采用两个采样率:在窄带到宽带 的分界处提高采样频率(上采样),而在宽带到窄带的分界处降低采样频率(下采样)。 采样频率的提高是通过对在原始样点之间内插新的样点来完成;采样频率的降低是通过从 原样点每多个样点抽取一个来实现。 采样点的值在计算机中是用有限长的码字来量化,所以在仿真中都会出现量化误差。 计算机处理表示数字的方式可以分为定点和浮点两类。当用定点数表示时,字长每增加一 个比特,量化的信噪比增加 6dB 。在通用计算机上采用浮点数表示进行仿真操作时,由量 化导致的量化误差通常可以忽略不计。然而,这种噪声永远不会为零,在噪声累积的情况 过多时可能会严重地降低仿真结果的精度。 3. 信道编码器和译码器 信道编码器对数码流进行相应的处理,使系统具有一定的纠错能力和抗干扰能力。信 道编码的处理技术有差错控制码、交织编码器等。差错控制码有线性差错控制码(汉明 码、线性循环码等)、Reed-Solomon 码、卷积码、Turbo 码、LDPC 码等。信道译码器完 成信道编码的译码。交织编码技术可离散化并纠正信号衰落引起的突发性差错,改善信道
第4章 频域分析法
第4章 频域分析法
r1(t)=Asin ω1t O t r2(t)=Asin ω2t O t
c 1(t)=M 1Asin( ω1t +ϕ1)
ϕ1 O
t c 2(t)=M 2Asin( ω2t -ϕ2)
渐三线线
ϕ2
输输输输
输输输输
图4 - 1 线性系统的频率特性响应示意图
第4章 频域分析法
由图4-1可见,若r1(t)=A sinω1t,其输出为 c1(t)=A1 sin(ω1t+φ1)=M1A sin(ω1t+φ1),即振幅增加了M1 倍, 相位超前了φ1角。 若改变频率ω, 使 r2(t)=A sinω2t, 则系统的输出变为 c2(t)=A2 sin(ω2t-φ2)=M2A sin(ω2t-φ2), 这时输出量的振 幅减少了(增加M2倍, 但M2<1), 相位滞后φ2角。 因此, 若以频率ω为自变量, 系统输出量振幅增长的倍数M 和相位的变化量φ为两个因变量, 这便是系统的频率 特性。
2 2
相频特性
− Tω /(T 2ω 2 + 1) ϕ (ω ) = arctan = arctan( −Tω ) 2 2 1 /(T ω + 1)
(4 - 14)
第4章 频域分析法
2) 图形表示方式 (1) 极坐标图(PolAr Plot)。 极坐标图又称奈奎 斯特图。 当ω从0→∞变化时, 根据频率特性的极坐标 表示式 G(jω)=|G(jω)|∠G(jω)=M(ω)∠φ(ω) 可以计算出每一个ω值下所对应的幅值M(ω)和相 角φ(ω)。 将它们画在极坐标平面上, 就得到了频率特 性的极坐标图。
第4章 频域分析法
Im U (ω2)
ω→ ∞
0 V (ω2)
系统建模与仿真大纲
系统建模与仿真教学大纲课程名称:系统建模与仿真课程编号:英文名称:System Modeling and Simulation学时:64 学分:3.5适用专业:工业工程课程类别:必修课程性质:学科基础课先修课程:工程数学、运筹学、统计学、计算机编程技术教材:《离散事件系统仿真》,Jerry Banks等著,肖田元等译,机械工业出版社,2007.7一、本课程的性质与任务《系统建模与仿真》是面向工程实际的应用型课程,是工业工程系的主导课程之一。
学生通过本课程的学习能够初步运用仿真技术来发现生产系统中的关键问题,并通过改进措施的实现,提高生产能力和生产效率。
二、课程教学的基本要求:本课程以制造型生产企业为核心,阐述了离散事件系统建模与仿真技术在生产企业分析中的基本原理和方法。
其内容涉及计算机仿真技术在生产系统分析中的作用和原理、仿真软件的介绍,重点介绍排队系统、库存系统、加工系统以及输入、输出数据分析。
本课程的目的是要求学生通过学习、课堂教育和上机训练,能了解如何运用计算机仿真技术模拟生产系统的布置和调度管理;并熟悉和掌握计算机仿真软件的基本操作和能够实现的功能;使学生了解计算机仿真的基本步骤。
三、课程内容及教学要求第一章绪论教学基本内容:生产系统的基本特征、生产系统仿真的基本概念、生产系统仿真模型的建立思路、以及生产系统仿真研究的步骤。
重点:系统、系统模型、系统仿真等建模与仿真相关的基本概念;离散系统与连续系统的区别;生产系统建模的方法与仿真研究的步骤。
难点:系统、系统模型、系统仿真等建模与仿真相关的基本概念;离散系统与连续系统的区别。
教学基本要求:了解生产系统的基本特征;理解掌握系统、系统模型、系统仿真等建模与仿真相关的基本概念;了解系统仿真的类型;理解离散系统与连续系统的区别;熟悉生产系统建模的方法与仿真研究的步骤。
第二章生产仿真用概率统计教学基本内容:介绍随机变量、概率函数、随机数;均匀的连续分布随机数及其生成;各种离散分布随机数的产生;非均匀的连续分布随机数及其产生。
系统建模与仿真
以英尺计的反应距离
100 80 60 40 20 0 0 20 40 60 80 100 以英里/小时计的速率
图2 反应距离和速率的比例性
第 18 页
计算机测控技术与应用
沈阳航空工业学院 自动控制系
得到总的停止距离为:
表3:测试得到的总的停车距离与公式计算的距离 速率(英里/小时) 总的停止距离(测试) 停止距离(计算) 20 42 43.6
识别并确定变量 3)求解或解释模型; 4)验证模型;
模型的正确性、合理性、可用性
5)实施模型;
6)维修模型;
使用模型
模型是否仍然适用?
第 11 页
计算机测控技术与应用
沈阳航空工业学院 自动控制系
建模示例:车辆的停止问题
某驾驶规则:
正常的驾驶条件对车与车之间的跟随距离的要求是每10英
里的速率可以允许一辆车的跟随距离,但在不利的天气或道
第 3 页
计算机测控技术与应用
沈阳航空工业学院 自动控制系
系统的分类
自然系统
社会系统
1、工程系统、非工程系统 2、连续系统、离散事件系统 3、白色系统、灰色系统、黑色系统 4、简单系统、复杂系统 5、小系统、大系统、巨系统 - - - - - - - - - - - - - - - - - -
第 4 页
一种模型的转换过程是否有效。
模型的验证(Validation):是在适用范围内针对建模与仿真
对象,模型具有理想的精度。
模型的确认(Accreditation):指对模型或仿真是否可被接
受使用。通过认证,以确保仿真模型能比较精确地反映真实 系统的特性。因此,在模型验证和校核的基础上还应进行静 态检查、动态调试和人工校对。
系统工程第四章 系统仿真及SD方法精品课件
3.模型特点
(1)多变量 (2)定性分析与定量分析相结合 (3)以仿真实验为基本手段和以计算机为工 具 (4)可处理高阶次、多回路、非线性的时变 复杂系统问题
2018/6/10
23
系统动力学一个突出的优点在于它能处理高阶 次、非线性、多重反馈复杂时变系统的问题。 高阶次:系统阶数在四阶或五阶以上者称为高阶次系 统。典 型的社会一经济系统的系统动力学模型阶 数则约在十至数百之间。如美国国家模型的阶数在 两百以通常存在一个或一个以 上起主导作用的回路,称为主回路。主回路的性质 主要地决定了系统内部反馈结构的性质及其相应的 系统动态行为的特性,
2018/6/10 8
3、系统仿真的作用
(1)仿真的过程也是实验的过程,而且还 是系统地收集和积累信息的过程。尤其是 对一些复杂的随机问题,应用仿真技术是 提供所需信息的唯一令人满意的方法。 (2)对一些难以建立物理模型和数学模型 的对象系统,可通过仿真模型来顺利地解 决预测、分析和评价等系统问题。
2018/6/10
3
要一块曲奇饼,充饥
饥饿的小老鼠
吃饼口渴,要一杯牛奶
耗尽全力,口干舌燥
精神抖擞,翻箱倒柜
吃饱喝足,要剪刀和刷子打扮自己
2018/6/10 4
思考
1、在这个故事里,发生了什么? 2、试举一个类似的例子,说明一件事影响另一件事,另一 件事又影响其他事,最后你转了一圈,又返回到开始的地 方。 3、用一个故事或画一幅画,讲述因果回路。
因果回路图(CLD): 表示系统反馈结构的重要工具, 因果图包含多个变量,变量之间由 + 标出因果关系的箭头所连接。变量 是由因果链所联系,因果链由箭头 所表示。 斟水速率 因果链极性:每条因果链都具有极性, + 或者为正(+)或者为负 (-)。极 性是指当箭尾端变量变化时,箭头 端变量会如何变化。极性为正是指 两个变量的变化趋势相同,极性为 负指两个变量的变化趋势相反。
计算机仿真教案04-2-第四章 离散相似法的连续系统仿真
G (Z ) Z { 1 e sT G (s) }(1 z 1 )Z { G (s)}
s
s
通过脉冲传递函数导出系统差分方程
脉冲传递函数在大多情况下是z的有理分 式,即可表示为
G (z) U Y ( (z z) )b 1 0 a b 1 1 z z 1 1 a b 2 2 z z 2 2 a b p m z z p m
对其进行拉氏变换:
L [f ( t) ] F (s ) L k 0f(k T )( t k T ) k 0f(k T )e k T s
令 z e T s , 则 上 式 变 为 Z [f ( t) ] F (z )f( k T )z k k 0 此式称为采样函数 f ( t ) 的Z变换。
z1
1 2j
1
1 e jT
z1
z1 sinT
z1 sinT
1e jT z1 e jT z1 z2 1 2z1 cosT z2
Z变换的性质
线性性质 延迟定理 超前定理 复位移定理 初值定理 终值定理 卷积和定理
线性性质
若 : Z [f1 *(t)]F 1(z),Z [f2*(t)]F 2(z),
s s 1
1
解: L[sint] 2 j 2 2 2 j 2 j 2 j
s2 2
s2 2
s j s j
因为 所以
L1
s
1
j
e
j
(t
)
F(z)
z
s2
2
1 2j
40-频域仿真建模方法学
(2.79)
于是,差分方程为
y(k ) 2( T 2 T 2 2 2T u(k ) u(k 2) ) y(k 1) ( ) y(k 2) T 2 T 2 (T 2) 2
由(2.79)式可知,因为
T 2 1 T 2
所以,G(z)是稳定的。
G(s)的分子多项式为1阶,分母多项式为2阶,而G(z)的 分子、分母多项式的阶次相同,均为2阶。 G(s)的稳态增 益为0, G(z)的稳态增益也为0。
的系统的初始值,而在以前各采样点处的信息需要经过变 换求得,这会给双线性变换法的应用带来一定的麻烦。 •可以证明,双线性变换后得到的脉冲传递函数频率特性 与原连续系统的频率特性在低频段相差较小,在高频段差 别较大。这一点也可以从表2.5看出。所以,双线性变换 法主要用于有限带宽的系统。
5.双线性变换法仿真实例
•双线性变换法中由G(s)到G(z)的转换, 以及由G(z)到差分 方程的转换,都可很容易地编程实现。 •双线性变换法具有串联性。如图2.29所示,G1(s)和G2(s) 相串联。若令
则有
G(s)= G1(s). G2(s),
G(z)= G1(z). G2(z)
图2.29
式中G(z) ,G1(z),G2(z) 分别是G(s),G1(s) ,G2(s)的双线性变换 结果。 这就是说,双线性变换没有破坏拉氏变换的串联性,可以 用简单的低阶环节组成复杂的高阶系统。
0.4615 0.417
相 频 特 性
78.58°
56.60°
28.07°
12.68°
0
-22.62°
78.57°
56.36°
26.51°
9.57°
-5.06°
频域仿真建模方法学
第四章 频域仿真建模方法学我们知道,一个连续系统的模型,除了状态方程外,传递函数也是描述形式之一。
如果直接面向S 域的传递函数G (S ),根据相似原理,得到与它相匹配的Z 域传递函数G (z ),称作频域仿真建模方法。
这里的所谓“匹配”既包括动态性能也包括稳态性能。
也就是说,G (s )的零点、极点要与相应G (z )的零、极点匹配,而且对于同一个输入函数,由G (s )及G (z )所求出的输出函数应具有相同稳态特征,比如说终值相同等。
4.1替换法从G (s )直接导出与它相匹配的G (z )有两种方法,一种是替换法,即设法找到s 与z 的一个对应公式,然后将G (s )中的s 转换成z ,由此求得G (z );另一种是4.2节将要介绍的根匹配法,即设法找到一个G (z ),它具有与G (s )相同的零极点。
已知z 与s 的关系为sTe z =,这是一个超越函数,在进行仿真模型变换时,不能直接用它来替换。
下面介绍s 与z 之间的两种替换方法,即,欧拉替换和双线性替换(图士汀替换)法。
1、欧拉替换今假定要求出能满足)(t u dtdx=这个微分方程x (t ),根据欧拉积分公式,可得: k k k k k x T x Tu x x +=+=+1 (4.1) 所以可得 ()xT x z =-1 即: 1-=z Txx 因为s xx 1= ,故有: 11-=-z Ts ,即T z s 1-= (4.2)(4.2)式称为欧拉替换,公式虽然很简单,但是并不实用。
因为若用(4.2)式的关系代入G (s ),由此获得的G (z ),在T 较大的情况下,将会使G (z )不稳定。
为了说明这一点,让我们来看一下(4.2)式所表示的S 平面与Z 平面之间的映射关系。
已知,若G (z )的所有极点全部都在Z 平面的单位圆内,则它所表示的系统就是稳定的。
若将Z 平面的单位圆按照(4.2)式映射到S 平面上,设Ω+=j s σ 根据(4.2)式,有 z=Ts +1 则有: ()22221T T z Ω++=σ (4.3)对于Z 平面上的单位圆,有12=z,故()11222=+σ+T T Ω即: 022222=+σ+σT T T Ω (4.4) 也就是: 0222=Ω++T T σσ 222)1()1(TT =++σΩ (4.5) (4.5)式说明,在S 平面上所表示的图形正好是以(-1/T ,0)为圆心,以1/T 为半径的一个圆,如图4.1所示。
钱雪军-第4章 连续系统仿真——离散相似法2
4.2.2 保持器
系统辨识与仿真
通过保持器对采样后输入信号的重构,通常可采用三种类型的保持器。
◨ 零阶保持器
◨ 一阶保持器
◨ 三角保持器
▶三种保持器比较:零阶保持器最简单,但重构信号的误差较大; 三角保持器最复杂,恢复信号的失真最小。
▶常用的还是零阶或一阶保持器,特别是零阶。
零阶保持器
u(t)
t0
u(t)
u*(t)
保持器
T
uk(t) x(t) = Ax(t) + Bu(t) x(t)
x*(t)
T
图4.2 状态空间模型离散化原理结构图
4.2.1 采样定理
系统辨识与仿真
采样频率ωs大于或等于两倍的采样器输入连续信号e(t)频谱 中的最高频率ωmax。即ωs>=2ωmax,这就是香农采样定理。
抽样频率小于模拟信号最好频率的2倍会造成频谱混叠 。
比较G(z)与G(s),可以得到置换关系 s ≈ 2 ( z −1) T (z +1)
映射关系
系统辨识与仿真
1+ Ts
考虑到
z
≈
1
−
2 Ts
将 s = σ + jω 代入上式,可得
2
1+ Ts 1+ T (σ + jω) 1+ T σ + j T ω
(1+ T σ )2 + (T ω)2
z
≈
2 1− Ts
◆为了使输入信号u(t)离散化后仍能保持原来的变化规律, 在输入采样开关后设置信号保持器(亦称为信号重构器), 复现原输入信号u(t),其结构如图4.1。
u(t)
u*(t) 保持器
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
“根匹配法”:由 e sT z 上 一一对应地确定出零、极点的位置,然后根据其 它特点(比如,终值点)来确定Kz
' ' K z z q1' z q2 z qm G z ' ' ' z p1 z p2 z pn
(n≥m) 的转换关系,在Z平
n n n 1 n 1
将其分子、分母同乘以 z 1 ,可得:
n
2 2 n n 1 n a0 z 1 a1 z 1 z 1 an z 1 T T G0 z n n 1 2 2 n n 1 n b0 z 1 b1 z 1 z 1 bn z 1 T T
1 T 2 2T 2 1
欧拉替换法(续)
Z平面上的单位圆按该替换式反映射到S平面上,
将是一个以(-1/T,0)为圆心,以1/T为半径的圆。
一个原来稳定的系统G(s),通过替换得到的仿真
模型G(z)却可能是不稳定的。
S域到Z域的映射关系
4.1.2 双线性替换
观察梯形积分公式: xk 1 xk T xk xk 1 可得: z 1x T z 1x 2 2 z 1 即: 称为双线性替换公式 s
欧拉替换:简单,但是稳定性差,并不实用。下面
分析其稳定性: 设 s j
2
T x 1 1 因为 故有:s z 1 x s
z 1 即s T
有 z Ts 1
2
则 z 1 T 2 2T 2 对于Z平面上的单位圆,有 z 1 ,故 也就是:
1 2 1 2 2 ( ) ( ) T T
a0 diag1 2 2 ( ) n xij T T
an1 a1
z
n
n
z n1 z 1 z
n 1
T
bn1 b1 b0 diag1
2 2 n ( ) xij T T
z
z 1
T
双线性替换(续)
这样就得到了G0 z 分子分母的各系数的表达式:
pi' e piT
qi' e qiT
n-m个零点在负无穷远处,不妨假设均在-∞处,由此可见,
在Z平面上尚有n-m个零点在 e T 0处,即尚有n-m个零点 在Z平面的原点。
根匹配法(续)
(5)在典型输入下,根据终值定理求出连续系统G(s) 的终值及离散系统G(z)的终值 (6)根据终值相等的原则确定。 s G s 2 例: s 2s 1 T p p (1) Gs s s1 ,故 p1 1 , 2 1 , 1' e ,n=2,m=1 ' q (2) p2 e T , ' 1 , 1 0 q (3) Gz K z z 1
系统仿真技术
第4章 频域仿真建模方法学
陈无畏 合肥工业大学机械与汽车工程学院
频域仿真建模方法学
频域仿真建模方法:面向S域的传递函数 G(s),根据相似原理,得到与它相匹配的Z 域传递函数G(z)。 “匹配”:包括动态性能----G(s)的零点、极 点要与相应G(z)的零、极点相匹配 稳态性能----对于同一个输入函数,终值相同
n
n 1
A z Bz
双线性替换(续)
B 将 Az , z 写成向量形式:
2 0 T A z an , an1 , , a1 , a0 0 0 n 2 T
(6)故:
(1 e T ) 2 Kz T
根匹配法(续)
G(s)与零点配在原点: G(z)在相位上领前较 大 零点配置在z=-1处,即在G(z) 的分子上乘上z 1nm, 此时相位有一些滞后:
G z K z z 1 z 1
z e
T 2
K z z 2 1
d 0
d1 d n an
an1 a1 a0 H
e0
其中
e1 en bn bn1 b1 b0 H
2 n 2 H diag1 ( ) xij T T
4.2 根匹配法
假定被仿真的连续系统的传递函数如下式:
K s q1 s q2 s qm Gs s p1 s p2 s pn
f h (t ) f (kT ) kT t (k 1)T 1 e Ts Gh s Lg h t s
(4-4)
与理想的信号重构器相比, 在幅频上略有误差,而相 频上则略有所延迟,大约 比 f t 延迟T/2。
f t
图 4.9 零阶信号重构器的频谱特性
第一列诸元素为1,第一行诸元素为 z 1n 展开式
的各系数,阶次n确定后,这些元素均为已知;
可以证明,其余n×n个元素可由下式求得:
xi, j xi 1, j xi, j 1 xi 1, j 1 i,j =1,2,…,n
从而可得:
Az an
Bz n 1
z 1n n 1 z 1 z 1 n z 1
双线性替换(续)
2 0 T B z bn , bn1 , , b1 , b0 0
s 0 2 2
z ( z 1) ( z e T ) 2
z 1 K ( z 1) z Tz K zT z 1 y lim Gz U z lim ( z e T ) 2 ( z 1) 2 (1 e T ) 2 z 1 z 1 z z
z
=1,
这就是说,Z平面上的单位圆,映射到S平面
上将是整个左半平面,其逆也真。 即如果原来G(s)稳定,那么G(z)也是稳定的。
线性化替换的映射关系
双线性替换(续)
程序替换算法
设线性系统的传递函数为 U s a0 s n a1s n1 an1s an Gs s b0 s n b1s n1 bn1s bn E 在双线性替换下得到的Z传递函数为:
根匹配法(续)
只要原系统是稳定的,则不论T取多大,都能保证仿真模 型也是稳定的。 根匹配法的一般步骤如下: (1)由Gs 计算出 K , q1 ,, qm , p1 ,, pn 。 (2)把S平面上的零极点映射到Z平面上,即: (3)初步构造一个具有上述零极点的 G z (4)确定Z平面上的附加零点。因为m≤n,故在S平面上有
1
2 T
2 T
n 1
0 n 2 T
z 1n z 1n1 z 1 n z 1
双线性替换(续)
由于z 1 ,z 1
n
z 1
n1
1 ,…,z - 均为n阶多项
n
式,可得到:
z 1n x00 n 1 z 1 z 1 x10 n i i z 1 z 1 xi 0 n z 1 xn 0
T z 1
2
也可写成为: z 1 sT / 2
1 sT / 2
2
即:
T 1 T 2 2 2 z 2 2 T 1 T 2 2
2
双线性替换(续)
若 0 ,则 z 1 ;若 0 ,则 而若 >0,则 z >1。
z e
T 2
Kz
1 e
2T
T 2
为了使相位既不领先也不滞后,可以将一个附加零 点设置在(0,-1)之间,即在G(z) 的分子上乘上 ( z ) nm , 其中 为(0,1)之间的一个数,即:
G z K z z 1 z
现在有两个待定常数:K z 与 ,它可以通过频率特性 来确定。
z e
T
2
4.3 频域离散相似法
4.3.1 频域离散相似法基本原理
G( z) Z Gh (s)G(s)
G(z)
(4-3)
~ t y
u(t) G(s) (a )
y(t)
u(t) T
~ u t
Gh(s)
T G(s)
~t y
u t
u t
(b)
直接将双线性替换公式代入G(s),可得:
2 z 1 2 z 1 2 z 1 a0 a1 a n 1 an T z 1 T z 1 T z 1 G0 z n n n 1 n 1 2 z 1 2 z 1 2 z 1 b0 b1 bn 1 bn T z 1 T z 1 T z 1
4.1 替换法
已知 z e ,这是一个超越函数,不能直接用
sT
它来替换。
4.1.1、欧拉替换
微分方程: / dt f (t ) ,根据欧拉积分公式: dx
xk 1 xk Tf k xk Txk
所以可得 即
z 1x Tx
x T x z 1
欧拉替换法(续)
U z d 0 z n d1 z n1 d n1 z d n G0 z E z e0 z n e1 z n1 en1 z en
(4-1) (4-2)
由ai,bi(i=0,1,…,n) 确定di,ei (i=0,