系统建模与仿真
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。
系统建模与仿真课程设计
系统建模与仿真课程设计一、课程目标系统建模与仿真课程设计旨在让学生掌握以下知识目标：1. 理解系统建模与仿真的基本概念、原理和方法；2. 学会运用数学和计算机工具进行系统建模与仿真；3. 掌握分析、评估和优化系统模型的能力。
技能目标：1. 能够运用所学知识对实际系统进行建模；2. 独立完成仿真实验，并对结果进行分析；3. 能够针对具体问题提出合理的建模与仿真方案。
情感态度价值观目标：1. 培养学生的团队合作意识，提高沟通与协作能力；2. 激发学生对科学研究的兴趣，培养创新精神和实践能力；3. 增强学生的社会责任感，使其认识到系统建模与仿真在解决实际问题中的价值。
本课程针对高中年级学生，结合学科特点和教学要求，将目标分解为以下具体学习成果：1. 掌握系统建模与仿真的基本概念和原理，能够解释现实生活中的系统现象；2. 学会使用数学和计算机工具进行系统建模与仿真，完成课程项目；3. 能够针对实际问题，运用所学知识进行分析、评估和优化，提出解决方案；4. 培养团队协作能力，提高沟通表达和问题解决能力；5. 增强对科学研究的好奇心和热情，树立正确的价值观。
二、教学内容根据课程目标，本章节教学内容主要包括以下几部分：1. 系统建模与仿真基本概念：介绍系统、建模、仿真的定义及其相互关系，分析系统建模与仿真的分类和特点。
2. 建模方法与仿真技术：讲解常见的建模方法（如数学建模、物理建模等）及仿真技术（如连续仿真、离散事件仿真等），结合实例进行阐述。
3. 建模与仿真工具：介绍常用的建模与仿真软件，如MATLAB、AnyLogic 等，并指导学生如何使用这些工具进行系统建模与仿真。
4. 实践项目：设计具有实际背景的系统建模与仿真项目，要求学生分组合作，运用所学知识完成项目。
教学内容安排如下：第一周：系统建模与仿真基本概念，引导学生了解课程内容，激发学习兴趣。
第二周：建模方法与仿真技术，讲解理论知识，结合实例进行分析。
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。
系统建模与仿真
❖5.2.1对系统模型的要求和建模的原则 ❖5.2.要模型
❖5.3.1结构模型 ❖5.3.2网络模型 ❖5.3.3状态空间模型
5.4系统仿真概述
❖5.4.1系统仿真的概念 ❖5.4.2仿真技术的发展 ❖5.4.3系统仿真分类 ❖5.4.4系统仿真的基本步骤
1）图式模型——是指用符号、曲线、图表、图形等抽象表现系统 单元之间相互关系的模型。特点：图式模型直观、明了，一眼便可洞察 全局，虽然不能完全用它进行定量分析，但为建立系统的数学模型打下 了基础。
2）模拟模型分为两类：一类为实体模拟模型，一类为计算机模拟模 型。实体模拟模型也称为物理模拟模型，它是指用一种原理上相似，而 求解或控制容易的系统，代替或描述真实系统。计算机模拟模型是指用 计算机操作而根据特定的程序语言描述真实系统的模型（数学模拟）
系统模型与仿真
实际的系统描述极为困难:
社会、经济、军事大系统，其行为和政策效果往往无法用直接 试验的办法得到。
有些工程技术问题，虽然可以通过试验掌握系统的部分结构功 能和特性，但是往往代价太大，
解决方法：
采用系统模型和仿真的方法来研究分析比较复杂的现实系统。
系统模型与仿真
5.1系统模型
❖5.1.1系统模型的定义与特征 ❖5.1.2建立系统模型的必要性 ❖5.1.3系统模型的分类 ❖5.1.4系统模型的作用
模型法是在对现实系统进行抽象的基础上，把它们再现为某种实物 的、图画的或数学的模型，然后通过模型来对系统进行分析、对比和研 究，最终导出结论。
模型法既避免了实验法的局限性，又避免了抽象法的过于概念化， 所以成为现代工程中一种最常用的研究方法。
5.1系统模型
系统模型化有两重含义： 1）要把需要解决的问题，通过上述分析明确其外部影响因素和内
系统建模与仿真的基本原理
综合不是系统要素、结构的简单累加，而要在分析的基础上 区分主次、去粗取精，以便从整体上把握系统的本质特征
和 运行规律，以便正确地认识系统。
分析与综合是揭示系统规律的基本方法之一。分析是综合的
基础，但是分析着眼于系统局部，分析得到的结果是关于
系
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2.3 离散事件系统仿真程序的基本结构
离散事件仿真程序中的子程序：
1．变量、实体属性和系统状态：用来记录系统在不同时刻所 处的工作状况。
2．初始化子程序：在仿真模型开始运行前完成模型的初始化 工作，产生必要的初试参数。
3．仿真时钟：用于记录仿真模型的运行时间，可作为评价系 统性能的依据，也可作为仿真调度和仿真程序 是否结束的依据。
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2.1 离散事件系统及其模型分类
系统分类 连续系统（continuous system） 离散事件动态系统（DEDS）
确定性系统（ deterministic system ） 随机系统（stochastic system）
静态系统（static system） 动态系统（dynamic system）
组成，它描述了相关事件及活动之间的 逻辑和时序关系
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2.2 离散事件系统建模的基本元素
7．仿真时钟（simulation clock）：用于显示仿真时间的变 化，是仿真模型运行时序的控制机构
！！！仿真时钟是指所模拟的实际系统运行所需的时间， 而不是指计算机执行仿真程序所需的时间。
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2.1 离散事件系统及其模型分类
白箱（white box ） 灰箱（grey box ） 黑箱（black box ）
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。
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-第3章 系统仿真方法与技术
3.4 系统仿真技术的应用
3.4.5 仿真技术在CIMS中的应用
(1)CIMS的需求分析仿真 (2)CIMS的设计仿真 (3)CIMS的仿真测试 (4)CIMS运行与维护的仿真支持
3. 5 系统仿真技术的特点
(1)安全性 (2)经济性 (3)可重复性
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3.2 系统仿真技术的分类
2.根据仿真计算机类型分类
根据所使用的仿真计算机类型也可将仿真分为三类： （1）模拟计算机仿真； （2）数字计算机仿真； （3）数字模拟混合仿真。
3.2 系统仿真技术的分类
3.根据仿真时钟与实际时钟的比例关系分类
实际动态系统的时间基称为实际时钟。而系统仿真时模 型所采用的时钟称为仿真时钟。根据仿真时钟与实时时 钟的比例关系，系统仿真分类如下： (1)实时仿真。 (2)亚实时仿真。 (3)超实时仿真。
3.4 系统仿真技术的应用
3.4.4 仿真在产品开发及制造过程中的应用
设计人员或用户甚至可“进入”虚拟的制造环境检验其 设计、加工、装配和操作，而不依赖于传统的原型样机的反 复修改。这样使得产品开发走出主要依赖于经验的狭小天地 ，发展到了全方位预报的新阶段。下图简要表示了虚拟制造 与实际制造的联系与区别。
(5) 试验时间太长、费用太大或者有危险等。
3.4 系统仿真技术的应用
3.4.3 仿真在教育与训练中的应用
训练仿真系统是利用计算机并通过运动设备、操纵设备、显 示设备、仪器仪表等复现所模拟的对象行为，并产生与之适 应的环境，从而成为训练操纵、控制或管理这类对象的人员 的系统。 根据模拟对象、训练目的，可将训练仿真系统分为三大类： (1)载体操纵型：这是与运载工具有关的仿真系统，包括航空 、航天、航海、地面运载工具，以训练驾驶员的操纵技术为 主要目的。 (2)过程控制型用于训练各种工厂(如电厂、化工厂、核电站 、电力网等)的运行操作人员。 (3)博弈决策型用于企业管理人员(厂长、经理)、交通管制人 员(火车调度、航空管制、港口管制、城市交通指挥等)和军 事指挥人员(空战、海战、电子战等)的训练。
plant simulation系统仿真与建模手册
一、概述1.1 系统仿真与建模的重要性1.2 本手册的编写目的二、plant simulation系统简介2.1 plant simulation系统的定义与功能2.2 plant simulation系统的优势与应用范围 2.3 plant simulation系统的基本组成与特点三、plant simulation系统的基本操作3.1 界面介绍与布局3.2 模型的创建与编辑3.3 实体属性的定义与管理3.4 运动学与动力学建模3.5 数据输入与输出3.6 运行与控制四、plant simulation系统的高级功能4.1 三维建模与渲染4.2 物理引擎模拟4.3 离散事件仿真4.4 系统优化与分析4.5 高级编程与扩展五、plant simulation系统实例分析5.1 实例一：汽车生产线仿真5.2 实例二：物流运输系统仿真5.3 实例三：航空装配线仿真5.4 实例四：工厂生产调度优化5.5 实例五：城市交通流仿真六、plant simulation系统在工程实践中的应用6.1 汽车制造与装配6.2 物流与供应链管理6.3 工业生产自动化6.4 机器人与自动化系统6.5 其他行业的应用案例介绍七、plant simulation系统的未来发展方向7.1 人工智能与深度学习的应用7.2 虚拟现实与增强现实技术的融合7.3 云计算与大数据的支持7.4 智能制造与工业4.0时代的挑战与机遇八、结语8.1 总结与展望8.2 对使用者的建议8.3 通联方式和技术支持通过本手册的编写，旨在帮助读者了解plant simulation系统的基本概念和操作方法，以及系统在工程实践中的丰富应用。
也对系统未来的发展方向进行了展望，希望能为相关领域的专业人士提供参考和指导。
希望本手册能够成为读者在使用plant simulation系统时的有益工具，并促进系统在工程领域的更广泛应用。
在本手册的后续内容中，我们将进一步探讨plant simulation系统的高级功能和在工程实践中的应用，并对系统的未来发展方向进行更详细的分析和展望。
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。
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
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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？
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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
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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 - - - - - - - - - - - - - - - - - -
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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。
建模与仿真 分类
建模与仿真分类建模与仿真是一种用于模拟和分析系统行为的方法。
它通过创建模型来描述系统的各个方面，并使用仿真技术来模拟系统的运行过程。
建模与仿真广泛应用于各个领域，如工程、物流、生物、经济等。
本文将介绍建模与仿真的分类及其应用。
建模与仿真可以分为静态建模和动态建模两种类型。
静态建模主要用于描述系统的结构和组成部分，通过建立系统的元素和它们之间的关系来表示系统的静态特性。
静态建模常用的方法包括层次分析法、UML建模等。
例如，在软件开发中，可以使用UML建模来描述软件的结构、组件和类之间的关系，以便更好地理解和设计软件系统。
动态建模则用于描述系统的行为和演化过程。
它将系统看作是由一系列状态和事件组成的，通过模拟系统的状态转换和事件触发来分析系统的动态特性。
动态建模常用的方法包括离散事件仿真、系统动力学等。
例如，在生产调度中，可以使用离散事件仿真来模拟生产过程中的各个环节，以评估不同调度策略的效果。
除了静态建模和动态建模，建模与仿真还可以根据所模拟的系统的特性进行分类。
常见的分类包括连续系统建模和离散系统建模。
连续系统建模用于描述连续变化的系统，如物理系统、化学反应等。
它通常使用微分方程来描述系统的动态行为，并通过数值方法进行仿真。
离散系统建模则用于描述离散事件的系统，如机器人控制、交通流等。
它通常使用状态机、Petri网等方法来描述系统的行为，并通过离散事件仿真进行模拟。
建模与仿真在实际应用中具有广泛的价值。
首先，它可以帮助理解和分析复杂系统的行为。
通过建立系统模型，可以清晰地描述系统的各个组成部分和它们之间的关系，从而更好地理解系统的整体特性。
其次，建模与仿真可以用于优化系统设计和决策。
通过模拟不同方案的执行过程，可以评估其性能和效果，从而指导系统的设计和决策。
再次，建模与仿真可以用于预测系统的未来行为。
通过模拟系统的演化过程，可以预测系统在不同条件下的行为，并做出相应的决策。
建模与仿真是一种重要的分析工具，可以帮助我们更好地理解和优化系统的行为。
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一、基本概念
1、数字正弦载波调制
在通信中不少信道不能直接传送基带信号，必须用基带信号对载波波形的某些参量进行控制，使得载波的这些参量随基带信号的变化而变化，即所谓数字正弦载波调制。
2、数字正弦载波调制的分类。
在二进制时, 数字正弦载波调制可以分为振幅键控（ASK）、移频键控（FSK）和移相键控（PSK）三种基本信号形式。
如黑板所示。
2、高斯白噪声信道
二、实验原理
1、实验系统组成
2、实验系统结构框图
图 1 2FSK信号在高斯白噪声信道中传输模拟框图
各个模块介绍p12
3、仿真程序
x=0:15;% x表示信噪比
y=x;% y表示信号的误比特率，它的长度与x相同FrequencySeparation=24000;% BFSK调制的频率间隔等于24KHz BitRate=10000;% 信源产生信号的bit率等于10kbit/s SimulationTime=10;% 仿真时间设置为10秒SamplesPerSymbol=2;% BFSK调制信号每个符号的抽样数等于2 for i=1:length(x)% 循环执行仿真程序
SNR=x(i);% 信道的信噪比依次取中的元素
sim('project_1');% 运行仿真程序得到的误比特率保存在工作区变量BitErrorRate中
y(i)=mean(BitErrorRate);
end
hold off% 准备一个空白的图
semilogy(x,y);%绘制的关系曲线图，纵坐标采用对数坐标
三、实验结论
图 4 2FSK信号误比特率与信噪比的关系曲线图
系统建模与仿真（二）
——BFSK在多径瑞利衰落信道中的传输性能
一、基本概念
多径瑞利衰落信道
二、实验原理
1、实验系统组成
2、实验系统结构框图
图 1 2FSK信号在多径瑞力衰落信道中传输模拟框图3、仿真程序
x=0:15;% x表示信噪比
y=x;% y表示信号的误比特率，它的长度与x相同FrequencySeparation=24000;% BFSK调制的频率间隔等于24KHz BitRate=10000;% 信源产生信号的bit率等于10kbit/s SimulationTime=10;% 仿真时间设置为10秒SamplesPerSymbol=2;% BFSK调制信号每个符号的抽样数等于2 Velocity=40;% 发送端和接收端相对运动速度（单位是公里/小时）LightSpeed=3*10^8;%光速（单位是米/秒）
Frequency=825*10^6;%载波频率（单位：H）
WaveLength=LightSpeed/Frequency;%计算载波的波长
Fd=Velocity*10^3/3600/WaveLength;%根据运动速度和和波长计算多普勒频移
hold off;%准备一个空白的图
project_1main;%执行实验一的仿真程序，得到相应的曲线。
hold on;%保持实验一的曲线图。
for i=1:length(x)% 循环执行仿真程序
SNR=x(i);% 信道的信噪比依次取中的元素
sim('project_2');% 运行仿真程序，得到的误比特率保存在工作区变量BitErrorRate中
y(i)=mean(BitErrorRate);%计算BitErrorRate的均值作为本次仿真的误比特率
end
semilogy(x,y);%绘制的关系曲线图，纵坐标采用对数坐标
三、实验结论
图 2 2FSK信号误比特率与信噪比的关系曲线图
系统建模与仿真（三）
——BFSK在伦琴衰落信道中的传输性能
一、基本概念伦琴衰落信道
二、实验原理
1、实验系统组成
2、实验系统结构框图
Calculation
3、仿真程序
x=0:15;% x表示信噪比
y=x;% y表示信号的误比特率，它的长度与x相同FrequencySeparation=24000;% BFSK调制的频率间隔等于24KHz BitRate=10000;% 信源产生信号的bit率等于10kbit/s SimulationTime=10;% 仿真时间设置为10秒SamplesPerSymbol=2;% BFSK调制信号每个符号的抽样数等于2 Velocity=40;% 发送端和接收端相对运动速度（单位是公里/小时）LightSpeed=3*10^8;%光速（单位是米/秒）
Frequency=825*10^6;%载波频率（单位：H）
WaveLength=LightSpeed/Frequency;%计算载波的波长
Fd=Velocity*10^3/3600/WaveLength;%根据运动速度和和波长计算多普勒频移
hold off;%准备一个空白的图
project_2main;%执行实验一的仿真程序，得到相应的曲线。
hold on;%保持实验一的曲线图。
for i=1:length(x)% 循环执行仿真程序
SNR=x(i);% 信道的信噪比依次取中的元素
sim('project_3');% 运行仿真程序，得到的误比特率保存在工作区变量BitErrorRate中
y(i)=mean(BitErrorRate);%计算BitErrorRate的均值作为本次仿真的误比特率
end
semilogy(x,y);%绘制的关系曲线图，纵坐标采用对数坐标
三、实验结论
MATLAB集成开发环境
系统建模与仿真（一）
——2FSK在高斯白噪声信道中的传输性能
matlab——simulink——file——m文件
随机整数产生器
Random Integer Generator:
Communication Blockset-Comm.Sources-Date Sources
BFSK基带调制器M-FSK Modulator Baseband:
Communication Blockset-Modulation-Digital Baseban Modulation-Fm
错误率统计模块
Error Rate Calculation Communication Blockset-Comm Sink
选择器模块
Selector:
Simulink-Signal Routing
工作区写入模块To Workspace:Simulink-sinks
加性高斯白噪声信道模型AWGN Channel:Communication Blockset-Channels
本实验程序需要运行多次才能够得到信道的信噪比与信号的误比特率之间的关系，为此需要编写如下的脚本程序（保存为文件
project1_main.m）。
系统建模与仿真（二）
——BFSK在多径瑞利衰落信道中的传输性能matlab——simulink——file——m文件
多径瑞利衰落信道模块
Multipath Rayleigh Fading Channel: Communication Blockset-Channels
Goto:
Simulink-Signal Routing From:
Simulink-Signal Routing。