系统建模和仿真概述
系统建模与仿真简述
第1章 概述
• 1 .2 仿真的意义阐释
计算机仿真出现的意义： 计算机仿真之前的科研状态分析： 费时费力费用高，周期长，可靠性高，复杂度高的 问题难以解决，缺乏形象性可视性。 计算机仿真之后的科研状态分析： 省时省力省费用，周期短，可靠性高，复杂度高的 问题也能解决，复杂环境下的问题也能解决，形象直 观，可视性、可操控性强。 例如：航天环境下的计算机仿真，核技术中的仿真等。
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第1章 概述
当下的意义: 建模、仿真能力对年轻的一代IT技术人才已经 不是特长，而是基本的技能和交流工具。 如，ITU(国际电信联盟）第三代通信系统的标 准讨论规定：技术文本与仿真结果必须同时提交， 并且鼓励对其他公司提交的方案进行仿真验证。 我们学习掌握MATLAB仿真，在某种意义上说 是在科学计算、工程设计和工具应用上与国际接
第1章 概述
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第1章 概述
• 1 什么是仿真？（仿真的 定义和意义） • 2 数学仿真与MATLAB软件 • 3 电子通信系统的建模与 仿真 • 4 本课程的内容与结构概 观
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第1章 概述
1 .1 什么是仿真？（仿真的定义）
• 系统仿真(Simulation)技术也称为系统模拟技术，简 称“仿真”。 • 计算机仿真：本课程特指自1970年以来发展起来的 利用现代计算机和仿真软件来进行仿真的计算机仿 真技术。由于计算机仿真具有精度高，通用性强， 重复性好，建模迅速以及成本低廉等许多优点。 • MATLAB仿真：是计算机仿真的一种。近年来在计算 机仿真的基础之上，发展了以MATLAB/Simulink为代 表的多种科学计算和系统仿真系统。它使用起来比 利用传统的Fortran、C/C++语言进行仿真可靠、方便、 快捷。
生产系统建模与仿真概述
生产系统建模与仿真概述1. 引言在现代制造业中，生产系统的建模和仿真是一个重要的工具。
通过建立准确的生产系统模型和进行有效的仿真分析，可以帮助企业优化生产流程，提高生产效率，降低成本，提高产品质量。
本文将对生产系统建模和仿真的概念、方法和应用进行概述。
2. 生产系统建模的概念生产系统建模是将实际的生产系统抽象成一种可供计算机处理的模型，以实现对生产系统进行分析和优化的目的。
生产系统建模可以基于不同的层次和粒度，从整体到局部进行建模，从宏观到微观进行分析。
生产系统建模的主要目标包括：•分析生产系统的结构和运行特性•预测生产系统的性能指标•评估生产系统的灵活性和鲁棒性•优化生产系统的配置和资源分配•支持决策和规划过程3. 生产系统建模方法生产系统建模的方法包括基于统计学的方法、基于物理建模的方法和基于仿真的方法。
下面分别对这些方法进行介绍。
3.1 基于统计学的方法基于统计学的方法是通过统计数据和概率模型来描述和分析生产系统的行为。
这种方法适用于大规模复杂的生产系统，在建模过程中需要考虑到各种不确定性因素。
常用的统计分析方法包括排队论、蒙特卡洛模拟和回归分析等。
3.2 基于物理建模的方法基于物理建模的方法是通过建立物理模型来描述生产系统的结构和运行机理。
这种方法适用于对生产系统的细节进行建模和分析，可以更加真实地模拟系统的行为。
常用的建模方法包括Petri网、离散事件系统和系统动力学等。
3.3 基于仿真的方法基于仿真的方法是通过建立仿真模型来模拟生产系统的运行过程。
仿真模型可以在计算机上进行运行，模拟真实的生产系统在不同条件下的表现和性能。
基于仿真的方法可以提供对生产系统的详细和动态的分析。
常用的仿真软件包括Arena、AnyLogic和FlexSim等。
4. 生产系统仿真的应用生产系统仿真广泛应用于制造业的各个领域和环节，包括生产计划与调度、供应链管理、物流和运输等。
以下列举几个常见的应用场景。
4.1 生产计划与调度生产计划与调度是生产系统管理的核心环节，通过仿真模型可以评估不同的排程策略和调度算法，并选择最优的方案。
电网电力行业的电力系统建模与仿真
电网电力行业的电力系统建模与仿真电力系统是指由发电机组、变电站、输电线路和配电网等组成的能源供应网络。
为了保证电力系统的正常运行，需要进行系统建模与仿真，以进行系统分析、优化调度和故障检测等工作。
本文将介绍电网电力行业中的电力系统建模与仿真的相关内容。
1. 电力系统建模：电力系统建模是指将电力系统抽象为数学模型，以描述系统的结构、参数和运行特性。
电力系统建模可以分为以下几个方面：（1）发电机组建模：将发电机组抽象为数学模型，描述其发电能力、燃料消耗和响应速度等特性。
（2）变电站建模：将变电站抽象为数学模型，描述变压器、电容器、电容器等设备的参数和运行状态。
（3）输电线路建模：将输电线路抽象为数学模型，描述线路的电阻、电抗和电容等参数，以及电流、电压的传输特性等。
（4）配电网建模：将配电网抽象为数学模型，描述各个节点之间的连接关系、电流分配和功率损耗等。
2. 电力系统仿真：电力系统仿真是指利用电力系统的数学模型，通过计算机模拟系统状态的变化和运行特性，以便进行系统分析、优化调度和故障检测等工作。
电力系统仿真可以分为以下几个方面：（1）稳态仿真：通过计算系统的节点电压、线路功率和电流等参数，以模拟系统的稳态运行状态。
稳态仿真可以用于系统的功率分配、损耗计算和负荷预测等工作。
（2）暂态仿真：通过计算系统的节点瞬时电压、电流和功率等参数，以模拟系统的暂态运行过程。
暂态仿真可以用于系统的故障分析、电力质量评估和设备保护等工作。
（3）电磁暂态仿真：通过计算系统的电磁场分布、电磁参数和耦合效应等，以模拟系统的电磁暂态行为。
电磁暂态仿真可以用于系统的雷击分析、电磁干扰评估和设备抗扰性设计等工作。
（4）动态仿真：通过计算系统的节点动态响应、发电机动作和功率变化等，以模拟系统的动态运行过程。
动态仿真可以用于系统的频率响应、电压稳定和系统稳定性评估等工作。
3. 电力系统建模与仿真工具：电力系统建模与仿真工具是指利用计算机软件实现电力系统建模与仿真的工具。
自动化系统建模与仿真
自动化系统建模与仿真自动化系统建模与仿真是自动化领域中的重要研究方向，它通过对实际系统进行数学建模，并利用计算机仿真技术，实现对系统的分析、设计和优化。
本文将介绍自动化系统建模与仿真的基本概念、方法和应用。
一、引言自动化系统建模与仿真是在自动化控制的背景下，利用数学和计算机技术对复杂系统进行模拟和分析的过程。
它通过建立数学模型，描述系统的物理、动力学和控制行为，并利用计算机代码实现对系统的仿真。
自动化系统建模与仿真在工业控制、交通运输、机械制造、航空航天等领域具有广泛的应用。
二、自动化系统建模方法1. 系统建模的基本原理自动化系统建模的基本原理是将实际系统的行为、结构和性能抽象成数学模型，并利用模型描述系统的状态、输入和输出之间的关系。
通常采用微分方程、差分方程、状态空间等数学工具来描述系统行为。
例如，对于连续系统可以使用微分方程描述，对于离散系统可以使用差分方程描述。
2. 建模工具的选择在进行自动化系统建模时，需要选择适当的建模工具，常用的有Simulink、Matlab、LabVIEW等。
Simulink是一款图形化建模仿真工具，可以通过拖拽模块的方式建立系统模型，并进行仿真分析。
Matlab是一种通用的数学计算软件，可以使用其编程语言对系统进行建模和仿真。
LabVIEW是一种基于图形化编程的软件，主要用于虚拟仪器的建模与仿真。
三、自动化系统仿真方法1. 离散事件仿真离散事件仿真是一种模拟离散系统行为的仿真方法，它以事件驱动为基础，模拟系统中事件的发生和处理过程。
离散事件仿真适用于网络通信、物流调度、排队论等领域的系统建模与仿真。
2. 连续系统仿真连续系统仿真主要针对物理系统的动态行为进行模拟，例如机械系统、电路系统等。
连续系统仿真通常采用微分方程来描述系统的动态行为，通过数值求解方法进行仿真计算，得到系统的动态响应。
四、自动化系统建模与仿真应用1. 工业控制系统自动化系统建模与仿真在工业控制系统中的应用十分广泛。
学习计算机仿真和建模的基本原理
学习计算机仿真和建模的基本原理在现代科学和工程领域中，计算机仿真和建模是一种十分重要的技术手段。
它可以用于模拟和预测各种实际系统和过程的行为，从而为我们提供了一种便捷且经济高效的研究和分析工具。
本文将介绍计算机仿真和建模的基本原理，包括仿真和建模的定义、流程以及常用的建模方法。
一、仿真和建模的定义仿真(Simulation)，是指通过建立模型来还原某个系统、业务或者过程，并通过代入不同参数来模拟出各种情况下的系统行为。
仿真通常通过计算机程序来实现。
建模(Modeling)，是指对某个实际系统或过程进行描述的抽象和简化，利用符号、图表或数学方程等来表示系统的各个元素以及它们之间的关系。
建模是进行仿真的前提，它为仿真提供了具体的操作对象。
二、仿真和建模的流程仿真和建模的过程可以分为以下几个步骤：1. 确定目标：首先，需要明确仿真和建模的目的和需求，明确要研究和探索的问题是什么。
2. 收集数据：收集与问题相关的数据，包括实验数据、文献资料、观测数据等。
3. 建立模型：根据目标和收集到的数据，建立数学模型或者计算机模型，描述系统的各个组成元素以及它们之间的关系。
4. 确定参数：确定模型的参数，即系统中可变的量，这些参数可以在仿真过程中进行调整。
5. 运行仿真：将模型输入计算机程序中，通过计算机程序模拟系统的行为，运行仿真实验。
6. 分析结果：对仿真结果进行分析、统计和可视化，得出有关系统行为和特性的结论。
7. 优化改进：根据仿真结果和分析，对模型进行调整和优化，进一步提升仿真的准确性和可靠性。
三、常用的建模方法在计算机仿真和建模中，常用的建模方法包括物理模型、统计模型和计算机模型等。
1. 物理模型：物理模型是通过对系统进行观测、实验和测量得到的数学描述。
它可以基于物理定律和原理，用数学方程或者图形来表示系统的行为。
2. 统计模型：统计模型是通过对系统的统计数据进行分析和建模得到的。
它可以通过概率分布、回归分析等方法来描述系统的概率特性和随机行为。
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。
建模与仿真分析
建模与仿真分析在科学研究和工程应用中，建模与仿真是非常重要的工具。
它们可以帮助我们更好地理解现象和系统，并通过模拟来预测实际的行为和结果。
本文将探讨建模与仿真的定义、应用领域以及常用的方法和技术。
一、建模与仿真的定义建模是将一个复杂的实际系统或过程用适当的数学符号、图形、图像或其他形式进行简化和抽象的过程。
它可以将现实世界的复杂性转化为可以处理的数学模型。
建模的目的是为了更好地理解系统的行为，并能通过数学方法进行分析和预测。
仿真是在计算机或其他设备上根据建立的模型进行计算、模拟和实验的过程。
它可以通过对模型进行操作和观察，模拟真实系统的行为和性能。
仿真的目的是为了对系统进行测试、优化和决策支持。
二、建模与仿真的应用领域建模与仿真广泛应用于各个领域，包括工程、物理、生物、经济等。
以下是一些常见的应用领域：1. 工程领域：建模与仿真可用于设计和优化机械、电子、航空航天等系统。
它可以模拟系统的运行情况，帮助工程师进行系统设计和性能评估。
2. 生物医学领域：建模与仿真可用于模拟生物过程、疾病传播和药物作用等。
它可以帮助医生和研究人员理解生物系统的行为，提高疾病诊断和治疗的效果。
3. 物理科学：建模与仿真可用于分子动力学、量子力学和天体物理等领域。
它可以帮助科学家研究物质的性质和宇宙的演化。
4. 经济和金融：建模与仿真可用于预测市场行为、风险评估和投资策略等。
它可以帮助经济学家和投资者做出有效的决策。
三、建模与仿真的方法和技术建模与仿真的方法和技术有很多，下面介绍几种常用的方法：1. 数学建模：将现实系统用数学方程或算法进行描述和表示。
常用的数学方法包括微分方程、线性规划和随机过程等。
2. 计算机建模：利用计算机软件进行系统建模和仿真。
常用的建模软件包括MATLAB、Simulink、ANSYS等。
3. 三维建模：使用三维图形软件创建系统的虚拟模型。
它可以模拟系统的外观、结构和运动。
4. 离散事件仿真：将系统的行为分解为一系列离散的事件，通过模拟这些事件的发生来推断整体系统的行为。
体系的建模与仿真
体系的建模与仿真随着科学技术的迅猛发展，人类对于各种复杂的问题的理解和解决手段也越来越多样化和先进化。
体系的建模与仿真作为现代科技中的一种重要手段，已经被广泛应用于多个领域，为业界和学术界带来了诸多益处。
建模是指将一个客观、复杂的实际系统转化为一个符号化且可读的模型的过程，以便于对该系统的行为和特性进行分析、理解和预测。
建模的类型多种多样，不同的建模方法适用于不同的问题。
在一些情况下，我们可以用数学模型来描述系统；在另一些情况下，我们可以使用物理模型、手绘或者计算机生成图形等来直观地描述系统。
无论哪种方法，建模都需要采集系统数据、观察和分析系统行为、对系统进行分类归纳以及运用特定的方法和工具等多个步骤。
而建模的意义在于，它可以帮助人们对负责较大或者复杂的系统进行更为深入的分析，也可以缩短对实际系统的设计和开发时间。
通过建模，我们可以通过一定的方法、公式、算法等来提高系统的效率和性能，避免潜在的风险和错误，并对当前和未来的系统进行考察和规划等。
仿真则是建立在建模之上的一个过程，它通过模拟已建立的模型并进行大量数据分析与实验，以预测实际系统在未来各种反应和效果，并产生相关的决策建议。
随着大数据的逐渐普及，仿真技术也得到了更为广泛的应用。
通过仿真建模、运用计算机软件和硬件的计算能力，我们可以更为直观地了解系统表现和运行机制，发现和解决当前系统中的问题，对未来进行预测和规划。
总的来说，体系的建模与仿真是目前各行业中不可忽视的重要技术手段。
对建筑、航天、国防等产生重大影响的多种体系中，建模与仿真更是无所不能。
近年来，随着 AI 等现代科技的发展，人工智能领域也已经开始运用建模与仿真技术，以更好地探索未来人工智能的边界。
但需注意的是，在进行建模和仿真的过程中，我们必须充分了解所研究的问题，进行合理的假设和预测，以确保建模和API Return Code测试结果的可靠性和准确性。
供应链系统仿真与建模概述
供应链系统仿真与建模概述供应链系统仿真与建模是指使用计算机模拟技术对供应链系统进行仿真和建模，以评估和优化供应链系统的性能。
通过模拟真实的供应链系统运行，可以帮助决策者深入了解供应链系统的运作规律和影响因素，并提供决策支持和优化建议。
1.问题定义：明确仿真与建模目的和研究的供应链系统，包括系统的组成、功能和运作方式等。
根据不同目的选择合适的仿真方法和技术。
2.数据收集：收集供应链系统相关的数据，包括历史数据、实时数据和市场数据等。
数据的质量和可靠性对仿真结果的准确性和可信度有重要影响。
3.建立模型：根据问题定义和数据收集，确定供应链系统的模型结构和参数。
根据供应链系统的特点和需求，选择合适的建模方法，如系统动力学模型、代理模型或离散事件模型等。
4.验证与验证：通过与实际运行的供应链系统进行比较和验证，确定模型的准确性和有效性。
在仿真过程中，也需不断校正和优化模型，以提高仿真的准确性和可信度。
5.仿真实验与分析：使用模型进行供应链系统的仿真实验，模拟不同情景、参数和决策的影响。
通过仿真实验结果的分析与比较，评估供应链系统的性能和影响因素。
6.优化与决策支持：基于仿真实验结果和分析，提出优化供应链系统的策略和决策。
包括优化供应链系统的结构、流程和资源配置，以提高供应链系统的效率、灵活性和响应能力。
供应链系统仿真与建模的应用领域非常广泛。
在制造业领域，可以帮助优化生产计划、库存管理和物流配送等环节。
在零售业领域，可以优化销售预测、库存消耗和订单处理等环节。
在物流业领域，可以优化运输路线、配送效率和资源调度等环节。
然而，供应链系统仿真与建模也存在一些挑战和限制。
首先，模型的准确性和可靠性直接影响仿真结果的可信度。
因此，数据的质量和模型的合理性是非常关键的。
其次，复杂的供应链系统和不确定的环境因素增加了模型的复杂性和实施难度。
因此，需要合适的建模方法和仿真技术来应对复杂性和不确定性。
综上所述，供应链系统仿真与建模是一种重要的方法和工具，可以帮助优化供应链系统的性能和决策。
系统的建模与仿真
系统的建模与仿真摘要：系统的建模与仿真是一种现代的工程手段，可以帮助工程师在设计和测试新系统之前进行可靠的探索和预测。
本文将介绍系统建模和仿真的基本概念、实现方法以及其在各个领域的应用。
关键词：系统建模；仿真；探索；预测；应用一、引言系统的建模与仿真是一种现代的工程手段，可以帮助工程师在设计和测试新系统之前进行可靠的探索和预测。
系统建模是将现实中复杂的系统抽象为可以用计算机程序进行描述、分析和预测的数学模型；仿真是在计算机上通过运行建立的数学模型来模拟真实系统的行为。
系统建模与仿真的应用涉及到各个领域，例如，航空航天、汽车工业、制药业等。
本文将介绍系统建模和仿真的基本概念、实现方法以及其在各个领域的应用。
二、系统建模系统建模是将现实中复杂的系统抽象为可以用计算机程序进行描述、分析和预测的数学模型。
系统建模的目的是帮助工程师理解系统的行为，探索设计方案和调试错误。
系统建模的基本步骤包括：（1）确定系统的物理对象和变量系统的物理对象是指在系统中具有实际物理意义的元素，例如，机器上的零部件、航空器的传感器等；系统的变量是指描述系统中特定元素状态、性能或行为的测量值或变量。
（2）选择适当的数学模型根据所要研究的系统属性，选择适当的数学模型。
模型可以是基于物理学、数学、统计学或概率论等方面的。
相应的模型纲要应明确表明模型的输入和输出变量。
（3）根据模型的纲要建立模型使用适当的数学软件或编程语言来建立模型。
模型描述了系统元素之间的关系和动力学行为，并且可以为各种输入变量的不同值生成预测结果。
（4）验证模型准确度将模型与现实系统的行为进行比较，以评估模型的准确性。
三、仿真仿真是在计算机上通过运行建立的数学模型来模拟真实系统的行为。
根据仿真所关心的问题，可以将仿真分为过程仿真（process simulation）、物理仿真（physical simulation）和Agent仿真。
过程仿真是对系统过程活动的建模仿真；在物理仿真中，计算机正在模拟真实物体的运动和行为；代理仿真是指以一种状态轮廓来表示代理，仿真管理代理之间的相互作用和机械造作。
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。
系统建模与仿真概述
仿真语言
专用的仿真语言，如GPSS、Simscript、SLAM以及SIMAN，它们为大多数人使 用的各类仿真提供了一个更好的框架。然而，人们还需要花费相当多的时间来学 习这些仿真语言的特征及如何有效的使用它们，而且，使用者还必须面对其可可 、严格的语法要求。
高级仿真器
很多针对各种系统的高级仿真器，例如将在第 2章介绍的Witness、Arena等。这 些软件在图形界面更易于理解，语法结构简单易于理解，使得仿真不再需要很高 深的计算机编程技术。
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2.2 如何实施仿真
②简单性
从实用的观点来看，由于在模型的建立过程中，忽略了一些次要因素和某些 非可测变量的影响，因此实际的模型已是一个被简化了的近似模型。 一般来说，在实用的前提下，模型越简单越好。
③多面性
对于由许多实体组成的系统来说，由于其研究目的不同，就决定了所要收集 的与系统有关的信息也是不同的，所以用来表示系统的模型并不是唯一的。 由于不同的分析者所关心的是系统的不同方面，或者由于同一分析者要了解 系统的各种变化关系，对同一个系统可以产生相应于不同层次的多种模型。
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2.1 系统仿真的定义
不可或缺的角色。
Simulation
（1）静态和动态：静态模型与时间没有关系，而在动态模型中时间却扮演着
在2.2 节介绍的浦丰投针问题就属于静态仿真，其中没有时间要素。 而实际系统仿真所模拟的对象多数是动态系统，例如对银行营业厅顾客 服务效率的仿真，顾客的到达是同时间相关的，在不同时刻，顾客到达 速率可能不同，队列队长可能不同，柜台开放数量可能不同等。 （2）连续和离散： 在连续模型中，系统状态虽时间连续变化，例如水库蓄水量、放水量以 及出现降水和蒸发时水位的变化即属此类。 而在离散模型中，系统状态仅在离散的时刻点发生变化，例如在制造系 统中，零件会在特定的时间到达和离开，机器会在特定的时刻出现故障 和被修复，工人会在特定的时间开始休息和复工。
系统建模与仿真概述
系统建模与仿真概述System Modeling and Simulation第一章系统建模与仿真概述主要内容•系统与模型-系统建模-系统仿真•系统建模与仿真技术14系统与模型1.1.1系统1.系统的广义定义：x由相互联系、相互制约、相互依存的若干组成部分（要素）结合起来在一起形成的具有特定功能和运动规律的有机整体。
举例：宇宙世界，原子分子，电炉温度调节系统, 商品销售系统，等等。
例一：电炉温度调节系统例二：商品销售系统经理部［市场部I I采购部仓储部销售部I14系统与模型2系统的特性：1）系统是实体的集合+实体是指组成系统的具体对象例如：电炉调节系统中的比校器、调节器、电炉、温度计。
商品销售系统中的经理、部门、商品、货币、仓库等。
+实体具有一定的相对独立性，又相互联系构成一个整体，即系统。
14系统与模型2）组成系统的实体具有一定的属性属性是指实体所具有的全部有效性，例如状态、参数等。
在电炉温度调芒系统中，温度、温度偏差. 电压等都是属性。
在商品销售系统中，部门的属性有人员的数董、职能范围，商品的属性有生产日期、进货价格.销售日期.售价等等。
X系统处于活动之中+活动是指实体随时间的推移而发生属性变化。
例如: 电炉温度调节系统中的主要活动是控制电压的变化, 而商品销售系统中的主要活动有库存商品数量的变化、零售商品价格的增长等。
14系统当摆型X系统三要素：实体、属性与活动。
系统是在不断地运动、发展、变化的；系统不是孤立存在的；系统边界的划分在很大程度上取决于系统研究的目的。
系统研究：系统分析、系统综合和系统预测O 系统描述：同态、同构+同态：系统与模型之间行为的相似（低级阶段）同构：系统与模型之间结构的相似（高级阶段）同态与同构建模+同构系统：对外部激励具有同样反应的系统十同态系统：两个系统只有少数具有代表性的输入输出相対应14系统与模型——3.系统的分类X按照系统特性分类：+工程系统（物理系统）：为了满足某种需要或实现某个预定的功能，采用某种手段构造而成的系统，如机械系统、电气系统等。
系统工程导论 第五章 系统建模与仿真 第四节系统仿真概述
5.4系统仿真概述
仿真的缺点：
(1)开发仿真软件，建立运行仿真模型是一项艰巨的工作 (2)系统仿真只能得到问题的一个特解或可行解，不可能获得问题的通解 或者是最优解。
(3)仿真建模直接面向实际问题，对于同一问题，由于建模者的认识和 看法有差异，往往会得到迥然不同的模型，自然，模型运行的结果也就 不同。
仿真（Simulation）就是利用模型对实际系统进行实验研究的过 程。但由于安全上、经济上、技术上或者是时间上的原因，对实际系 统进行真实的物理实验是很困难的，有时甚至是不可能时，系统仿真 技术就成了十分重要、甚至是必不可少的工具。
在我国，仿真技术最初是用于航空、航天、核反应堆等少数领域， 后来逐步发展到电力、冶金、机械、电子、通信网络等一些主要工业 部门。现在，系统仿真已逐步扩大应用于社会经济、交通运输、生态 环境、武器装备研制、军事作战、企业管理等众多领域。
第三，系统仿真的输出结果是在仿真过程中，是仿真软件自动给出的。
第四，一次仿真结果，只是对系统行为的一次抽样，因此，一项仿真 研究往往由多次独立的重复仿真所组成，所得到的仿真结果也只是对真实 系统进行具有一定样本量的仿真实验的随机样本。因此，系统仿真往往要 进行多次试验的统计推断，以及对系统的性能和变化规律作多因素的综合 评估。
5.4系统仿真概述
仿真优点： （1）可以研究哪些不可能正确地用解析方法计算的数学模型来描述的 复杂的、带有随机因素的现实世界系统。 （2）系统仿真采用问题导向来建模分析，并使用人机友好的计算机软 件，使建模仿真直接面向分析人员，他们可以集中精力研究问题的内部 因素及其相互关系，而不是计算机编程、调试及实现。 （3）仿真允许人们在假设的一组运行条件下估计现有系统的性能。 （4）仿真比用系统本身做实验能更好地控制实验条件。 （5）仿真使人们能在较短的时间内研究长时间范围的系统（如经济系
了解MATLABSimulink进行系统建模与仿真
了解MATLABSimulink进行系统建模与仿真MATLAB Simulink是一款功能强大的工具，专门用于系统建模和仿真。
它可以帮助工程师和科研人员设计复杂的系统、开展仿真分析，并支持快速原型设计和自动生成可执行代码。
本文将详细介绍MATLAB Simulink的基本概念、系统建模与仿真流程，以及其在各个领域中的应用。
第一章：MATLAB Simulink简介MATLAB Simulink是MathWorks公司开发的一款图形化建模和仿真环境。
它包含了一系列模块，可以通过简单地拖拽和连接来模拟和分析复杂的系统。
Simulink中的模块代表不同的系统组件，例如传感器、执行器、控制器等。
用户可以通过连接这些模块来构建整个系统，并通过仿真运行模型以评估系统的性能。
第二章：系统建模基础系统建模是使用Simulink进行系统设计的关键步骤。
在建模之前，需要明确系统的输入、输出和所涉及的物理量。
Simulink提供了广泛的模块库，包括数学运算、信号处理、控制等，这些模块可以方便地应用到系统中。
用户可以选择合适的模块，并通过线连接它们来形成系统结构。
此外，Simulink还支持用户自定义模块，以满足特定的需求。
第三章：MATLAB与Simulink的联合应用MATLAB和Simulink是密切相关的工具，它们可以互相配合使用。
MATLAB提供了强大的数学计算和数据分析功能，可以用于生成仿真所需的输入信号，以及分析仿真结果。
同时，Simulink也可以调用MATLAB代码，用户可以在模型中插入MATLAB函数块，以实现更复杂的计算和控制逻辑。
第四章：系统仿真与验证系统仿真是利用Simulink来验证系统设计的重要步骤。
通过设置仿真参数和初始条件，用户可以运行模型来模拟系统的行为。
仿真可以包括不同的输入场景和工况，以验证系统在不同条件下的性能和稳定性。
Simulink提供了丰富的仿真分析工具，例如波形显示器、频谱分析等，可以帮助用户分析仿真结果并进行必要的调整。
复杂系统的建模与仿真
复杂系统的建模与仿真引言复杂系统是由多个相互联系和相互作用的组件或元素组成的系统。
这些组件的行为和关系非常复杂，导致整个系统的行为难以直接观察和理解。
在现实生活中，我们经常面对各种复杂系统，例如天气系统、经济系统、生态系统等。
为了更好地理解和分析这些系统，我们需要使用建模和仿真的方法来研究和预测它们的行为。
复杂系统建模复杂系统建模是将复杂系统抽象成数学模型或计算机模型的过程。
建模可以帮助我们理解系统的基本组成部分、相互作用关系以及系统的整体行为。
建模的过程可以分为以下几个步骤：1.定义系统边界：首先要明确定义系统边界，确定分析的范围和所关注的内容。
系统边界的确定有助于简化问题，同时确保建模的有效性和可行性。
2.识别系统组成部分：然后需要识别系统中的各个组成部分，包括元素、组件或实体。
这些组成部分可以是物理实体、抽象概念或逻辑模块等。
3.建立元素之间的关系：接下来，需要考虑和描述系统中元素之间的相互作用关系。
这些关系可以表示为网络、图表、方程组等形式，以便更好地模拟系统的行为和动态变化。
4.确定输入和输出：在建模过程中，还需要明确系统的输入和输出。
输入是指影响系统行为的外部因素，输出则是系统对输入的响应或结果。
5.选择合适的数学工具和方法：最后，需要选择合适的数学工具、方法和技术来描述和分析系统的行为。
这些工具和方法可以是微分方程、概率统计、图论等，根据系统的特点和需求选择合适的方法。
复杂系统仿真复杂系统仿真是通过计算机模拟的方式来模拟和预测复杂系统的行为。
仿真可以帮助我们理解和优化系统的性能、预测系统的未来行为以及评估不同决策对系统的影响。
仿真的过程可以分为以下几个步骤：1.确定仿真目标：首先要明确仿真的目标和目的，例如预测系统的行为、优化系统的性能、评估系统的可靠性等。
确定仿真目标有助于指导仿真的过程和选择合适的仿真方法。
2.建立仿真模型：接下来，需要根据系统的建模结果，建立相应的仿真模型。
仿真模型可以是基于物理模型、数学模型、统计数据等。
系统建模与仿真的基本原理
系统建模与仿真的基本原理1.系统建模系统建模是将实际系统抽象成数学模型的过程。
通过对系统的功能、结构和行为进行描述，将复杂的系统问题转化为可计算的数学关系。
常用的系统建模方法有结构建模和行为建模。
结构建模主要利用图论、数据流图等方法表达系统内部组成和连接关系；行为建模则主要利用差分方程、状态方程等方法描述系统的运行规律和动态特性。
系统建模的目标是简化和抽象，将系统的本质特征提取出来，为进一步仿真和分析提供基础。
2.仿真实验设计仿真实验设计是制定仿真实验方案的过程。
在具体仿真问题中，根据问题的性质和要求，选择合适的仿真方法和实验设计策略。
仿真实验设计包括仿真实验的目标确定、输入输出变量的定义、仿真参数的设置等。
对于复杂系统，可以通过分层设计、正交试验设计等方法来降低仿真实验的复杂度和耗时。
仿真实验设计是进行仿真的基础，其设计好与否直接影响到仿真结果的准确性和可靠性。
3.仿真运行与分析仿真运行与分析是通过计算机执行仿真模型，模拟系统的运行过程，并对仿真结果进行评价和分析。
仿真运行过程中，需要根据实验设计设置的输入条件，对模型进行参数初始化，并模拟系统的行为和性能变化。
仿真运行的核心是利用计算机处理模型的数学关系和逻辑关系，计算系统的状态和输出结果。
仿真过程的准确性和效率与模型的构建和算法选择密切相关。
4.模型验证与参数优化模型验证与参数优化是根据仿真结果的准确性和实际需求，对系统模型进行验证和优化的过程。
模型验证是通过与实际观测数据比较，评价模型对真实系统行为的描述能力。
模型验证的方法包括定性验证和定量验证。
参数优化是通过对模型参数进行调整，使得模型与实际系统更加一致。
参数优化常用的方法有优化算法、参数拟合和灵敏度分析等。
模型验证和参数优化是迭代和不断改进的过程，通过不断优化模型，提高模型的可信度和预测能力。
总之，系统建模与仿真是系统工程中用于分析和优化系统性能的重要手段。
通过建立数学模型，仿真模拟系统行为和性能变化，可以帮助我们深入理解系统的本质特征，预测系统未来的行为，并评估不同决策对系统性能的影响。
系统建模与仿真
若从系统仿真研究的需要出发，模型还可做 如下分类： （1）确定型模型和随机型模型
确定型模型是指系统输出与系统输入之间存在 确定的性质和数量关系的模型。
随机型模型是指系统输出与系统输入之间存 在随机性的或概率性的关系的模型；或者说，含 有随机变量的模型就是随机型模型。
（2）连续型模型和离散型模型
模型中系统的状态是随时间连续且光滑性变化的 ，可用微分方程来描述其状态变化的，称为连续型 模型。
系统研究的一般方法
系统
实际系统实验
系统模型实验
物理模型
数学模型
解析解
仿真
模型的性质
一般来说，系统模型的结构具有以下一些性质： （1）相似性：模型与所研究系统在属性上具有相似的特性和变化规 律，真实系统的“原型”与“替身”之间具有相似的物理属性或数学描 述。 （2）简单性：从实用的观点来看，由于在模型的建立过程中，忽略 了一些次要因素和非可测变量的影响，因此实际的模型已是一个被简化 了的近似模型。一般而言，在使用的前提下，模型越简单越好。 （3）多面性：对于由许多子系统组成的系统来说，由于其研究目的 不同，就决定了所收集的与系统有关的信息也是不同的，所以用来表示 系统的模型并不是唯一的。由于不同的分析者所关心的是系统的不同方 面，或者由于同一分析者要了解系统的各种变化关系，对于同一系统可 以产生相应于不同层次的多种模型。
仿真系统：是指实现仿真任务的软件和设备。按仿 真任务要求，实现被仿真系统模型，以进行仿真试 验的一套软件、硬件系统，包括仿真设备、参与被 仿真系统操作的人员或部分被仿真系统组件。
仿真技术：是以相似原理、信息技术、系统技术及 其应用领域有关的专业技术为基础，以计算机和各 种物理效应设备为工具，利用系统模型对实际的或 设想的系统进行试验研究的一门综合性技术。 仿真技术综合集成了计算机、网络技术、图形图像 技术、多媒体、软件工程、信息处理、自动控制、 系统工程等多个高技术领域的知识。
系统建模与仿真在工程设计中的应用研究
系统建模与仿真在工程设计中的应用研究工程设计是一项复杂而又关键的任务，它涉及到多个因素的综合考虑和优化。
为了提高工程设计的效率和准确性，系统建模与仿真成为了一种重要的工具和方法。
本文将探讨系统建模与仿真在工程设计中的应用研究，并分析其优势和挑战。
一、系统建模与仿真的概念和方法系统建模是指将一个复杂的系统抽象化为一系列的模型，以描述系统的结构和行为。
而仿真则是在计算机上运行这些模型，以模拟系统的运行过程和结果。
系统建模与仿真的方法包括物理模型、数学模型和计算机模型等。
物理模型是通过实验室实际搭建系统的方式，对系统进行观察和测试。
这种方法可以直观地展示系统的特性，但是成本高昂且耗时较长。
数学模型则是通过数学方程和模型来描述系统的行为和特性。
这种方法可以提供精确的结果，但是对于复杂系统来说，数学模型的构建和求解难度较大。
计算机模型则是将系统抽象化为计算机程序，通过运行程序来模拟系统的运行过程和结果。
这种方法具有灵活性和高效性，适用于各种类型的系统。
二、系统建模与仿真在工程设计中的应用1. 产品设计在产品设计中，系统建模与仿真可以帮助设计师预测产品的性能和行为。
通过建立产品的物理模型或计算机模型，可以模拟产品在不同条件下的运行情况，并进行优化。
例如，在汽车设计中，可以使用系统建模与仿真来预测汽车的燃油消耗、行驶稳定性和安全性能等。
这样可以在实际制造之前，对产品进行全面的测试和改进。
2. 工艺流程优化在工艺流程优化中，系统建模与仿真可以帮助工程师评估不同工艺参数对产品质量和生产效率的影响。
通过建立工艺流程的数学模型或计算机模型，可以模拟不同参数下的生产过程，并预测产品的质量和生产效率。
这样可以帮助工程师找到最佳的工艺参数组合，从而提高生产效率和产品质量。
3. 设备维护与优化在设备维护与优化中，系统建模与仿真可以帮助工程师预测设备的寿命和维护周期。
通过建立设备的物理模型或计算机模型，可以模拟设备在不同工况下的运行情况，并预测设备的寿命和维护周期。
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工程系统（物理系统）：为了满足某种需要或实现某 个预定的功能，采用某种手段构造而成的系统，如机 械系统、电气系统等。 非工程系统（非物理系统）：由自然和社会发展过程 中形成的，被人们在长Байду номын сангаас的生产劳动和社会实践中逐 步认识的系统，如社会系统、经济系统、管理系统、 交通系统等。
1.1 系统与模型
3. 系统的分类 按照系统中起主要作用的状态随时间变化分类:
简单系统：组成子系统数量较少，子系统之间的关系 比较简单，或尽管子系统数量较多，但它们之间的关 联关系比较简单。 例如：一台仪器 复杂系统：系统具有众多的状态变量,反馈结构复杂,输 入与输出呈现非线性特征(高阶次、多回路、非线性) 复杂巨系统：子系统数量极大，种类很多，关系复杂 例如：星系系统
连续系统：状态随时间连续变化的系统。 离散事件系统：状态的变化在离散的时间点上发生,且 往往又是随机的系统。 线性系统和非线性系统。 定常系统和时变系统。 集中参数系统和分布参数系统 单输入单输出系统和多输入多输出系统
按照系统物理结构和数学性质分类:
1.1 系统与模型
3. 系统的分类 按照系统内子系统的关联关系分类
系统建模与仿真概述
System Modeling and Simulation
第一章 系统建模与仿真概述
主要内容
• • • • 系统与模型 系统建模 系统仿真 系统建模与仿真技术
1.1 系统与模型
1.1.1 系统 1. 系统的广义定义： 由相互联系、相互制约、相互依存的若干 组成部分（要素）结合起来在一起形成的 具有特定功能和运动规律的有机整体。 举例： 宇宙世界，原子分子，电炉温度调节系统， 商品销售系统，等等。
系统处于活动之中
活动是指实体随时间的推移而发生属性变化。例如： 电炉温度调节系统中的主要活动是控制电压的变化， 而商品销售系统中的主要活动有库存商品数量的变 化、零售商品价格的增长等。
1.1 系统与模型
系统三要素：实体、属性与活动。
系统是在不断地运动、发展、变化的；系统不是孤立存在的；系统 边界的划分在很大程度上取决于系统研究的目的。
•
按照子系统的数量分类
小系统、大系统、巨系统
1.1 系统与模型
1.1.2模型 1.模型的定义 模型是一个系统的物理的、数学的或其他方 式的逻辑表述，它以某种确定的形式（如 文字、符号、图表、实物、数学公式等） 提供关于系统的知识。
1.1 系统与模型
2. 模型的分类 物理模型：根据一定的规则（如相似原理） 对系统简化或比例缩放而得到的复制品。 概念模型 1）定义：为了某一目的，对真实世界及其活 动进行的概念抽象与描述，是运用语言、 符号和框图等形式，对从所研究的问题抽 象出的概念进行有机的组合。这些有机组 合的概念就形成了某种概念模型.
1.2 系统建模
系统建模就是：认识系统，并把它表述出来。
1.2.1系统建模的信息源
建模目的
先验知识
建模过程
实验数据
系统模型
1.2 系统建模
1.2.2 系统建模的途径
（1）分析法/演绎法/理论建模/机理建模
根据系统的工作原理，运用一些已知的定理、定律 和原理推导出描述系统的数学模型。
（2）测试法/归纳法/实验建模/系统辨识
例一：电炉温度调节系统
扰动 温度偏差 控制电 炉的电 压 温度
温度 给定值
比较器
调节器
加热炉
炉温值
温度计
例二：商品销售系统
经理部
市场部
采购部
仓储部
销售部
1.1 系统与模型
2 系统的特性： 1）系统是实体的集合
实体是指组成系统的具体对象 例如：电炉调节系统中的比较器、调节器、电炉、 温度计。 商品销售系统中的经理、部门、商品、货币、仓库 等。
数学模型
1）定义：对于现实世界的一个特定对象，为了一个
特定目的，根据对象特有的内在规律，做出一些 必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到的 一个数学结构。
2）分类：
按照系统的特性来分：线性与非线性、静态与动 态、确定性与随机性、微观与宏观、定常（时不 变）与非定常（时变）、集中参数与分布参数 按照研究方法来分：连续模型与离散模型、时域 模型与频域模型、输入输出模型与状态空间模型
通过测试系统在人为输入作用下的输出响应，或正 常进行时系统的输入输出记录，加以必要的数据处 理和数学计算，估计出系统的数学模型。
（3）综合法
1.2 系统建模
1.2.3 模型的可信度
可信度水平
行为水平、状态结构水平、分解结构水平上的可信度
1.1 系统与模型
2） 概念模型的分类 （1）从概念模型描述的内容来分类
面向领域的概念模型：将真实世界划分成相应的领域， 再对每个领域进行概念建模。 面向设计的概念模型：在领域概念的基础上，进一步 进行相应的概念设计。如数据库设计概念模型。 （2）从概念模型的用途来分类 资源概念模型：用作一种资源,支撑进一步的开发。 主用概念模型：在系统开发过程中，根据需求和资源 概念模型进一步开发出的模型。
（3）基于知识获取与描述方法来分类 基于表示的概念模型：直接反映与推理机制关联的 符号级表示。 基于方法的概念模型：面向知识级建模分析，提供 预先定义的方法去描述在特定应用领域中实现方法 的有关知识。 基于任务的概念模型：面向特别种类的任务，直接 刻画任务结构而非执行任务的方法。
实体具有一定的相对独立性，又相互联系构成一个 整体，即系统。
1.1 系统与模型
2 ）组成系统的实体具有一定的属性
属性是指实体所具有的全部有效性，例如状态、参 数等。在电炉温度调节系统中，温度、温度偏差、 电压等都是属性。在商品销售系统中，部门的属性 有人员的数量、职能范围，商品的属性有生产日期、 进货价格、销售日期、售价等等。
系统研究：系统分析、系统综合和系统预测。 系统描述：同态、同构
同态：系统与模型之间行为的相似（低级阶段） 同构：系统与模型之间结构的相似（高级阶段）
同态与同构建模
同构系统：对外部激励具有同样反应的系统 同态系统：两个系统只有少数具有代表性的输入输出 相对应
1.1 系统与模型
3. 系统的分类 按照系统特性分类: