系统建模与仿真STEP09
系统建模与仿真全要点复习
系统建模与仿真全要点复习一、概念系统建模是指使用适当的抽象方法，将真实世界的系统抽象为一组数学模型和图形模型，以便进行问题分析和求解的过程。
仿真是对系统模型进行实验和模拟，以获取对系统行为和性能的认识。
二、目的和方法1.目的：系统建模与仿真的主要目的是帮助我们理解和分析复杂系统，在实际应用中可以用来优化系统设计、评估系统性能、指导决策等。
2.方法：系统建模与仿真的方法包括系统抽象、建立数学模型、选择合适的仿真工具、进行仿真实验和结果分析等。
三、建模语言和工具1. 建模语言：建模语言是描述系统模型的形式语言，常用的建模语言有UML（统一建模语言）、SysML（系统建模语言）等。
2. 建模工具：建模工具是用来支持系统建模与仿真的软件工具，常用的建模工具有MATLAB/Simulink、Arena、AnyLogic等。
四、建模过程1.定义问题：明确系统建模与仿真的目的，并明确需要解决的问题或疑问。
2.收集数据：收集与系统有关的数据，包括系统的输入、输出和相关参数等。
3.建立模型：根据收集到的数据，选择适当的建模语言和工具，建立系统的数学模型和图形模型。
4.进行仿真实验：使用建立的模型进行仿真实验，在仿真中可以设置不同的参数和条件，观察系统的行为和性能。
5.分析结果：根据仿真实验的结果，分析系统的行为和性能，解决问题或寻找优化方案。
五、常用的系统建模方法1. 离散事件仿真（Discrete Event Simulation，DES）：用事件驱动的方法对系统进行建模和仿真，适用于描述复杂系统的动态行为。
2. 连续系统仿真（Continuous System Simulation，CSS）：用微分方程或差分方程描述系统的动态行为，适用于描述连续系统。
3. 混合仿真（Mixed Simulation）：将离散事件仿真与连续系统仿真相结合，适用于描述既有离散事件又有连续行为的系统。
六、系统建模与仿真应用领域七、系统建模与仿真的优势1.易于理解和分析：通过系统建模和仿真可以将复杂系统的行为和性能可视化，帮助人们更容易理解和分析系统。
系统建模和仿真概述
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。
系统建模与仿真讲义
通过实验或经验数据，确定数学模 型的参数值。
03
02
建立数学模型
根据系统特性，选择合适的数学模 型描述系统的动态行为。
模型验证与修正
对建立的数学模型进行验证，并根 据实际需求进行必要的修正。
04
仿真实验设计与分析
实验方案设计
根据仿真目标，设计合理的实验方案，包括 实验条件、输入输出等。
概率模型
概率分布
概率分布是描述随机事件发生可能性的数学工具，常见的概率分布有二项分布、 泊松分布、正态分布等。
随机过程
随机过程是描述一系列随机事件随时间变化的模型，例如马尔科夫链和泊松过程 等。
03
系统仿真基础
仿真模型的建立与实现
01
确定系统边界
明确仿真目标，确定系统边界，将 系统划分为可管理的子系统。
系统建模与仿真讲义
汇报人： 日期:
目录
• 系统建模概述 • 数学建模基础 • 系统仿真基础 • 仿真技术的应用 • 系统建模与仿真的挑战与未来
发展
01
系统建模概述
定义与目的
定义
系统建模是对真实系统进行抽象、简 化和描述的过程，通过数学、逻辑和 图形等工具来表示系统的结构、行为 和性能。
目的
系统建模的目的是为了更好地理解、 分析和预测系统的行为，为系统设计 、优化和控制提供依据。
模型改进
根据性能优化需求，对数学模型进行改进，提应用于实际系统设计、分析和优化中，发挥仿真的价值和作用。
04
仿真技术的应用
工业系统仿真
总结词
工业系统仿真通过模拟工业生产过程，帮助企业优化生产流程、提高生产效率和降低成本。
详细描述
工业系统仿真通过对生产线的布局、工艺流程、设备运行等进行模拟，发现潜在的问题和瓶颈，为企 业提供改进方案。同时，仿真技术还可以用于新产品开发和设计阶段，预测产品的性能和可行性。
系统建模与仿真实验
系统仿真与建模分析实验实验一生态平衡建模实验系统描述：在一个封闭的海岛上，设有两个群体：1. 狐狸（FOXES）;2.啮齿动物（RODENTS情况是：1）狐狸出生后，需要八个月成长为成年狐狸，幼年狐狸每只（每月）要吃10 只啮齿动物，若没有吃的就饿死，幼年狐狸的出生率为4，成年狐狸死亡因素有两个，一是每只狐狸每月要吃60 只啮齿动物，若没有吃的就要饿死，二是从仿真时间算起，十年之后，每月要被猎人打死4 只。
2）啮齿动物RODY出生后，三个月即可长成为成年啮齿动物，啮齿动物的出生率为0.8 ，如果幼年啮齿动物的父母死亡，则以短缺扶养和保护而死亡。
成年啮齿动物每月的死亡率有两个原因决定：一个是被狐狸吃掉，一个原因是总数超过100000（十万）只，则以水草不足而饿死。
一、实验目的：通过此实验了解系统动力学的仿真方法，学会用所学的建模理论来对实际问题进行建模，并对实际问题进行分析。
对此生态平衡系统进行仿真实验，改变不同的控制参数，分析实验的结果，得出系统保持生态平衡的条件，为决策者决策提供理论分析基础。
二．实验原理系统动力学（System Dynamics）是美国麻省理工学院J.W福雷斯特（JayW Forrester教授创立的一门新兴学科。
它按照自身独特的方法论建立系统的动态模型，并借助于计算机进行仿真，以处理行为随时间变化的系统的问题。
系统动力学首先强调系统性的观点，以及联系、发展、运动的观点，是研究复杂系统，诸如:社会、经济、环境、人口、生态平衡、产业发展等的有效工具。
系统动力学的研究对象主要是社会经济系统。
社会经济系统的范围十分广泛，凡是涉及到人类的社会活动和经济活动的系统都属于社会系统。
诸如本文要研究的人口系统、资源系统、环境系统、经济系统、科技系统、能源系统，都属于社会经济系统。
系统动力学的基础是通过实验方法认识系统的行为，为管理决策者提供决策的依据。
系统动力学仿真的基本步骤是：（1）明确建模目的一般来说，系统动力学对社会系统进行仿真实验的主要目的是认识和预测系统的结构和设计最佳参数，为制定合理的政策提供依据。
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。
(完整版)系统建模与仿真实验报告
实验1 Witness仿真软件认识一、实验目的熟悉Witness 的启动；熟悉Witness2006用户界面；熟悉Witness 建模元素；熟悉Witness 建模与仿真过程。
二、实验内容1、运行witness软件，了解软件界面及组成；2、以一个简单流水线实例进行操作。
小部件（widget）要经过称重、冲洗、加工和检测等操作。
执行完每一步操作后小部件通过充当运输工具和缓存器的传送带（conveyer）传送至下一个操作单元。
小部件在经过最后一道工序“检测”以后，脱离本模型系统。
三、实验步骤仿真实例操作:模型元素说明：widget 为加工的小部件名称；weigh、wash、produce、inspect 为四种加工机器，每种机器只有一台；C1、C2、C3 为三条输送链；ship 是系统提供的特殊区域，表示本仿真系统之外的某个地方；操作步骤：1：将所需元素布置在界面：2：更改各元素名称：如;3:编辑各个元素的输入输出规则：4:运行一周（5 天*8 小时*60 分钟=2400 分钟），得到统计结果。
5:仿真结果及分析：Widget：各机器工作状态统计表：分析：第一台机器效率最高位100%，第二台机器效率次之为79%，第三台和第四台机器效率低下，且空闲时间较多，可考虑加快传送带C2、C3的传送速度以及提高第二台机器的工作效率，以此来提高第三台和第四台机器的工作效率。
6：实验小结：通过本次实验，我对Witness的操作界面及基本操作有了一个初步的掌握，同学会了对于一个简单的流水线生产线进行建模仿真，总体而言，实验非常成功。
实验2 单品种流水线生产计划设计一、实验目的1.理解系统元素route的用法。
2.了解优化器optimization的用法。
3.了解单品种流水线生产计划的设计。
4.找出高生产效率、低临时库存的方案。
二、实验内容某一个车间有5台不同机器，加工一种产品。
该种产品都要求完成7道工序，而每道工序必须在指定的机器上按照事先规定好的工艺顺序进行。
系统建模与仿真的基本步骤
系统建模与仿真的基本步骤嘿，朋友们！今天咱就来唠唠系统建模与仿真的那些基本步骤。
你说这系统建模与仿真啊，就像是搭积木，得一块一块稳稳当当摆好才行呢！首先，咱得明确目标呀！就像你要去一个地方，得知道自己到底要去哪儿吧。
不搞清楚这个，那可就像无头苍蝇乱撞啦。
这一步可得认真对待，好好琢磨，到底要通过建模与仿真解决啥问题，达成啥效果。
然后呢，就是收集数据啦！这数据就好比是食材，没有丰富的食材怎么能做出美味的菜肴呢。
得把和系统相关的各种信息都搜罗起来，越全面越好。
这时候可不能偷懒，得下点功夫哦。
接下来就是建模啦！这可是个关键环节。
你得根据前面收集到的数据，还有明确的目标，构建出一个合适的模型来。
这模型就像是一个缩小版的真实系统，得能反映出关键特征和行为呢。
建好了模型，可别以为就大功告成了。
还得验证模型呢！就像新做的衣服得试试合不合身一样。
看看这模型是不是真的能准确反映实际情况，要是有偏差，那可得赶紧调整。
再之后就是进行仿真啦！让这个模型跑起来，看看会出现啥情况。
这就像是一场虚拟的实验，能让我们提前看到各种可能的结果。
仿真完了，得分析结果呀！从那些数据里找出有用的信息，看看模型表现得咋样，有没有达到我们的预期。
最后呢，可别忘记优化啦！根据分析的结果，对模型进行改进和完善。
让它变得越来越好，越来越能准确地为我们服务。
你说这系统建模与仿真是不是很有趣呢？它就像是一个神奇的工具，能帮我们在不实际操作的情况下，提前了解系统的运行情况。
就好像你能提前知道一场比赛的结果一样酷呢！在这个过程中，每一步都很重要哦！少了哪一步都可能让整个事情变得不完美。
所以呀，咱得认真对待每一个环节，就像对待一件珍贵的宝贝一样。
怎么样，听我这么一说，是不是对系统建模与仿真的基本步骤有了更清楚的认识啦？嘿嘿，那就赶紧去试试吧！。
利用Matlab进行复杂系统建模与仿真的技巧与方法
利用Matlab进行复杂系统建模与仿真的技巧与方法随着科技的发展和应用领域的扩展，越来越多的复杂系统需要进行建模与仿真。
Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，被广泛应用于各个领域。
本文将重点介绍利用Matlab进行复杂系统建模与仿真的技巧与方法，帮助读者更好地掌握这一工具。
一、系统建模的基本原理与架构在开始讨论具体的技巧与方法之前，我们先来了解一下系统建模的基本原理与架构。
系统建模是指将一个复杂的系统抽象为数学模型，以便进行仿真和分析。
在进行系统建模时，需要明确系统的输入、输出和内部结构，以及系统中不同组件之间的相互关系。
基于这些信息，可以选择合适的数学工具和方法进行建模。
在Matlab中进行系统建模时，一般采用基于方程的方法。
即根据系统的物理特性和数学模型，列出系统的状态方程、输入方程和输出方程。
状态方程描述系统的状态随时间的变化规律，输入方程描述系统的输入与时间的关系，输出方程描述系统的输出与时间的关系。
通过求解这些方程，可以得到系统的动态特性及其响应。
系统建模的架构可以分为层次化和模块化两种方式。
层次化架构将系统分为多个层次，每个层次由具有一定功能的子系统组成。
模块化架构将系统分为多个模块，每个模块由不同的组件或子系统组成。
选择哪种架构取决于系统的复杂性和功能需求。
二、系统建模的准备工作在进行系统建模前，需要进行一些准备工作。
首先，需要对系统进行全面的了解，明确系统的边界、输入和输出，以及系统内部的各个组件之间的关系。
了解这些信息有助于确定系统建模的范围和目标，并帮助选择合适的模型和方法。
其次，需要收集系统相关的数据和参数。
这些数据和参数可以来自实验、文献、专家意见等多个渠道。
对于一些无法直接测量的参数，可以通过拟合或估计的方式得到。
收集完数据和参数后，需要进行数据的预处理和清洗，以消除异常数据和噪声对模型建立的影响。
最后，需要选择合适的数学工具和方法进行系统建模。
在Matlab中，可以使用多种工具和函数库，如Simulink、Stateflow等。
系统建模与仿真-齐欢
人工智能优化方法包括神经网络、深度学习、强化学习等，用于求解高度非线性和不确定性的最优化问题。
人工智能优化方法
01
02
03
优化方法
参数估计方法
参数估计方法包括最小二乘法、最大似然法、矩估计法等，用于估计系统的未知参数。
参数优化算法
参数优化算法包括梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等，用于寻找使系统达到最优性能的参数值。
控制策略设计
控制效果评估
最优控制策略
05
系统建模与仿真应用
通过建立生产系统的仿真模型，可以分析和优化生产流程、资源配置、生产计划等方面的决策，提高生产效率和降低成本。
生产系统建模与优化
利用系统仿真技术可以分析和模拟生产过程中各种因素对产品质量的影响，从而针对性地采取改进措施，提高产品质量和生产效益。
设定仿真参数
确定仿真实验的参数，如仿真时间、步长等。
实验设计
实验实施
建立仿真环境
根据选择的模型和参数，构建相应的仿真环境，如软件、硬件等。
初始化仿真系统
对仿真系统进行初始化，设置初始状态和参数。
进行仿真实验
在仿真环境中运行仿真实验，记录实验过程和结果。
01
03
02
实验结果分析
处理仿真数据
对仿真结果进行数据处理，如计算性能指标、绘制图表等。
xx年xx月xx日
系统建模与仿真-齐欢
目录
contents
引言系统建模仿真实验系统优化系统建模与仿真应用总结与展望
01
引言
系统建模与仿真是一门研究系统建模、仿真技术及其应用的学科。
课程从数学模型、仿真技术、计算机系统等方面系统地介绍系统建模与仿真的基本概念、原理和方法。
系统建模与仿真第一章.
亚实时仿真
实时仿真
超实时仿真
20
《系统建模与仿真》
计算机仿真的一般步骤
分析实际 系统 建立系统 模型 仿真建模
仿真结果 分析
仿真运行
程序设计
反馈校验
结束
21
电气工程常见仿真
电气工程学科常见仿真
统 数字电路类仿真：EDA设计、微机系统与接口 线性电路类仿真：模拟电路、放大电路、控制系
2019/1/16 《系统建模与仿真》 29
重点介绍一种在全世界广为应用 的一种仿真软件——MATLAB。
MATLAB是MathWorks公司推出的一套高性能 的数值计算和可视化软件，它集数值分析、 矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构 成了一个方便的、界面友好的用户环境。 MATLAB的推出得到了各个领域专家学者的广 泛关注，其强大的扩展功能为各个领域的应 用提供了基础。由各领域专家学者相继推出 了MATLAB工具箱。应用各种专业工具箱，用 户可以方便地解决相应专业的计算和仿真问 题。
航 空 、 航 天 工 业 、 能 源 教 育 、 科 研
11
经 济 、 社 会 交 通 、 商 业
武 器 、 军 事
《系统建模与仿真》
发展历史与趋势
20世纪40年代 至70年代 • 传统系统仿 真 • 主要面向工 程系统仿真 80年代至21世 纪初 • 复杂系统仿 真 • 主要面向社 会、经济、 生态等非工 程系统 21世纪
2019/1/16
《系统建模与仿真》
24
第一章 绪论
本章教学要点
了解系统仿真技术的发展、特点、应用以
及相关技术；
了解系统仿真的基本概念和相关知识
MATLAB建模与仿真工具箱的使用指南
MATLAB建模与仿真工具箱的使用指南绪论近年来，建模与仿真技术在各个领域的应用越来越广泛。
MATLAB作为一款强大的科学计算软件，拥有丰富的工具箱，其中建模与仿真工具箱是其中一项重要的功能。
本文将从初学者角度出发，指导读者如何使用MATLAB建模与仿真工具箱进行模型的构建和仿真。
一、建模与仿真简介1.1 建模的概念与意义建模是指利用已有的数据或者基础理论，通过建立数学或物理模型来描述和解决实际问题的过程。
建模能够对复杂的系统或现象进行抽象和简化，从而更好地理解和分析问题。
通过建模，我们可以预测系统的行为、优化系统性能、辅助决策等。
1.2 仿真的概念与应用仿真是指通过对建立的模型进行计算机模拟，以模拟实际系统或现象的行为。
仿真可以提供系统的动态演化信息，帮助我们理解系统行为，并且可以进行参数调整和优化。
仿真还可以用于产品开发、系统设计、风险评估等方面。
二、MATLAB建模与仿真工具箱简介2.1 工具箱的作用与组成MATLAB建模与仿真工具箱是为了方便用户进行系统建模与仿真而开发的一系列工具集合。
它包含了各种用于建模与仿真的函数、算法和工具，涵盖了多个领域的建模需求，如控制系统、信号处理、通信系统等。
2.2 常用工具箱的功能介绍2.2.1 SimulinkSimulink是MATLAB中最常用的建模与仿真工具，它提供了一个图形化的界面，可以通过将各种预定义的模块进行连接来构建系统模型。
Simulink支持多种类型的模型，如连续时间系统、离散时间系统、混合系统等。
Simulink还提供了丰富的仿真和分析工具，如参数扫描、优化、系统响应分析等。
2.2.2 Control System ToolboxControl System Toolbox是用于控制系统建模与仿真的工具箱，它提供了大量的函数和算法，用于设计和分析线性控制系统。
Control System Toolbox支持多种控制器设计方法，如PID控制器、先进的模型预测控制器等。
如何使用Matlab进行系统建模与仿真
如何使用Matlab进行系统建模与仿真一、引言在现代科学和工程领域中，进行系统建模与仿真是十分重要的工作。
通过使用合适的工具和方法，可以更好地理解系统的运行机理、优化系统设计，并预测系统的性能和行为。
Matlab作为一种强大的数学计算软件，为进行系统建模与仿真提供了丰富的功能和工具。
本文将介绍如何使用Matlab进行系统建模与仿真的基本步骤和常用技巧。
二、系统建模1. 确定系统的边界在进行系统建模之前，首先需要明确系统的边界。
系统的边界决定了哪些因素需要考虑进入模型，哪些因素可以忽略不计。
通过定义系统的边界，可以将复杂的系统问题简化为更容易理解和处理的模型。
2. 确定系统的变量在建模过程中，需要确定系统的变量。
变量是描述系统行为的关键要素，可以是输入、输出或状态变量。
输入变量是系统受到的外部刺激，输出变量是系统的响应，状态变量则是系统内部的变量。
3. 建立数学模型使用Matlab进行系统建模时，常用的数学模型包括差分方程、微分方程、代数方程等。
根据系统的特点和需求，可以选择合适的数学模型进行描述。
通过建立数学模型，可以将系统行为用数学语言表达出来，便于进一步分析和仿真。
三、系统仿真1. 收集系统参数在进行系统仿真之前，需要收集系统的参数信息。
这些参数包括系统的物理特性、各个元件的参数等。
收集参数的过程中，可以使用实验测量、文献调研或专业软件的辅助等方法。
2. 选择仿真方法Matlab提供了多种仿真方法，如时间域仿真、频域仿真、概率仿真等。
根据系统的特点和仿真目标，选择合适的仿真方法进行分析。
不同的仿真方法适用于不同的问题领域，可以提供不同的模型验证和性能评估。
3. 编写仿真代码在进行系统仿真时，需要使用Matlab的编程功能编写仿真代码。
通过编写代码，可以实现系统模型的数学计算、数据处理和结果分析等功能。
编写仿真代码需要熟悉Matlab的语法和函数，以及所选仿真方法的相关知识。
四、案例分析为了更好地理解如何使用Matlab进行系统建模与仿真，下面将以一个简单的案例来进行分析。
matlab建模与仿真应用教程 第9章
§9.1 测控系统的典型数学模型
5. 模型连接
实际应用中的测控系统结构往往由两个或更多个简单系统连接而成。 总体而言，其连接方式可以分为串联、并联、反馈和单位反馈闭环连接四 种。MATLAB针对模型连接提供了相应的函数，其形式如下：
串联系统连接函数及调用格式如下： sys=series(sys1, sys2)
例9-38：二阶系统
G(s)
(s zp) zp(s 2 0.8s 1)
极点附近的零点给系统带来的影响。
>> clear >> t=0:0.5:40; >> zp=[-8,-1,1,8]; >> den=[1 0.8 1]; >> f=zeros(length(t),length(zp)); >> for k=1:length(zp) f(:,k)=step(-1/zp(k)*tf([1 -zp(k)],den),t); end >> hold on >> plot(t,f(:,1),'d') >> plot(t,f(:,2),'--') >> plot(t,f(:,3),'+') >> plot(t,f(:,4),'*') >> legend('zero at zp(1)',' zero at zp(2)',' zero at zp(3)',' zero at zp(4)')
采用ss( )函数建立状态空间模型。
4.模型互换
在实际工程中，由于实际系统的数学模型形式各异，在不用场合下会 用到不同的模型，这就需要将给定模型转换为仿真程序能够处理的模型形 式，即传递函数模型、零极点模型、状态空间模型之间的互换过程。
系统仿真-第9讲-系统建模
生态学、环境保护。
系统描述
建模元素
模型关系
应用领域
生态系统涉及生物群落与其环境之间 的相互作用，包括植物、动物、微生 物和它们所在的环境。
生物之间的食物链关系、生物与环境 之间的相互作用。
案例四：机器人控制系统建模
系统描述
机器人控制系统负责指导机器人的运动和行 为，使其能够完成预定的任务。
建模元素
特点
混合系统仿真需要同时考虑离散 事件和连续过程，处理时间和状 态的连续性和离散性。
应用
广泛应用于制造系统、物流系统、 交通系统等领域，用于模拟复杂 系统的动态行为。
基于代理的系统仿真
定义
基于代理的系统仿真是一种基于代理的仿真方法，通过构 建代理模型来模拟系统的动态行为。
01
特点
基于代理的系统仿真将系统中的各个组 成部分抽象为代理，通过代理之间的交 互来模拟系统的动态行为。
• 内置了丰富的数学函数库，方便用户进行 模型开发和仿真。
MATLAB/Simulink
应用领域 广泛应用于控制系统、信号处理、通信系统等领域。 在学术研究和工程实践中被广泛使用。
Modelica
01 功能特点
02
是一种基于方程的建模语言，支持物理系统的建模和
仿真。
03
支持多领域物理系统建模，如机械、电气、热力等。
险。
决策支持
通过系统建模，决策者可以更好地理 解系统的内在机制和行为，从而做出 更科学、合理的决策。
提高效率
通过模拟实验，系统建模可以大大提 高产品开发、系统设计和优化的效率。
02
常见系统建模方法
流程图建模
定义
流程图是一种用图形符号表示系统内各部件之间逻辑 关系的建模方法。
系统建模与仿真STEP
动力设备 建模与仿真
例1：
I1
I2
I3
E
R
2. 1 连续系统建模
L
R:R
U I2
U
U
Se:E
0
I1
I3
I:L
3
动力设备 建模与仿真
V1
F SF
2. 1 连续系统建模
V3
b
m
V2= V1-V3
R:b
F V2
F
F
Se:F
0
V1
V3
I:m
4
动力设备 建模与仿真
例2：
2. 1 连续系统建模
I1
U1
R I
18
动力设备 建模与仿真
2. 1 连续系统建模
在因果属性前，关系为：
e1 e2 e3 e4 f1 f 2 f 3 f 4 0
如果认为势e2被施加于节点，那么因果关系的作用用独 立于半边箭头（表明流的方向）的因果棒。因而，因 果关系使方程变为：
e1 e2, e3 e2, e4 e2
e1: e2; e3 : e2; e4 : e2
－ 为变量的方向选择一个参考点。一般选择键上能量流 动占优势的方向为正向。（占优势：能量流是可逆的， 如充电与放电，但充电是主导过程）。
－ 用节点构件1表示出每个流量，并对其命名。 － 用节点构件0构建中继流量。 － 将其它构件连接到节点构件。
－ 定位源构件。
－ 尽可能简化Bond－graph模型
2
2. 1 连续系统建模
14
动力设备 建模与仿真
2. 1 连续系统建模
4. Bond-graph与因果
(1) 因果概念 Bond-graph模型 当两个系统（或单元）A和B相互耦合并且有能量交换时，
系统建模与仿真概述
IE
18
2.1 系统仿真的定义
Simulation
在有的模型中，既有连续变化的成分，也有离散变化的因素，这种模型 被称为混合模型（Mixed continuous-discrete model），例如在炼油 厂，储油罐中的压力是连续变化的，但会在离散时间点上发生间歇。 （3）确定和随机： 没有随机输入的模型为确定性模型，严格预约时间与固定服务时间的运 作过程即属此类。 在随机模型中，至少存在一部分随机输入，例如在银行中，顾客的到达 时间与服务时间都是随机变化的。 一个模型中也可以同时包括确定的和随机的输入成分，哪些属于确定因 素、哪些属于随机因素是建模时要考虑的重要问题。
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。
①清晰性：一个复杂的系统是由许多子系统组成的，对应的系统模型也 是由许多子模型构成的。在子模型之间除了研究目的所必需的信息联系 外，相互辐合要尽可能少，结构要尽可能清晰。 ②相关性：模型中应该只包括系统中与研究目的有关的那些信息。 ③准确性：建立系统模型时，应该考虑所收集的、用以建立模型的信息 的准确性 ④可辨识性：模型结构必须具有可辨识的形式。所谓可辨识性是指系统 的模型必须有确定的描述或表示方式，而在这种描述方式下与系统性质 相关的参数必须有唯一确定的解。 ⑤集合性：是能够把一些个别的实体组成更大实体的程度，即模型的集 合性。
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。
建模仿真系统课程设计
建模仿真系统课程设计一、教学目标本课程的学习目标包括知识目标、技能目标和情感态度价值观目标。
知识目标要求学生掌握建模仿真系统的基本原理和方法，了解相关领域的应用和发展趋势。
技能目标要求学生能够运用所学知识进行建模仿真，解决实际问题，并具备一定的创新能力和团队合作能力。
情感态度价值观目标要求学生培养对科学研究的兴趣和热情，增强社会责任感，树立正确的科学态度和价值观。
通过本课程的学习，学生将能够：1.描述建模仿真系统的基本原理和方法。
2.分析实际问题，并运用建模仿真系统进行解决。
3.展示创新能力和团队合作能力，完成建模仿真项目。
4.表达对科学研究的兴趣和热情，树立正确的科学态度和价值观。
二、教学内容本课程的教学内容将根据课程目标进行选择和，确保内容的科学性和系统性。
教学大纲将明确教学内容的安排和进度，指出教材的章节和列举内容。
教学内容主要包括：1.建模仿真系统的基本原理和方法，包括建模、仿真和优化等方面的知识。
2.相关领域的应用和发展趋势，如、大数据、物联网等。
3.实际问题的分析和解决，通过案例研究和项目实践，使学生能够将所学知识应用于实际情境中。
三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，将采用多样化的教学方法。
包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
1.讲授法：通过教师的讲解和演示，向学生传授建模仿真系统的基本原理和方法。
2.讨论法：学生进行小组讨论，促进学生之间的交流和合作，培养学生的创新能力和团队合作能力。
3.案例分析法：通过分析实际案例，使学生能够将所学知识应用于解决实际问题。
4.实验法：安排实验课程，使学生能够亲自动手进行建模仿真实验，加深对知识的理解和应用能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，将选择和准备适当的教学资源。
包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备等。
1.教材：选择一本适合学生水平的建模仿真系统教材，作为学生学习的主要参考资料。
2.参考书：推荐一些相关的参考书籍，供学生深入学习和拓展知识。
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2. 1 连续系统建模
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动力设备 建模与仿真
2. 1 连续系统建模
4. Bond-graph与因果
(1) 因果概念 Bond-graph模型 当两个系统（或单元）A和B相互耦合并且有能量交换时， 功率为：P＝e· f，归结为两种情况： － A向B施加一个势量，B响应并返回一个流量。 － A向B施加一个流量，B响应并返回一个势量。
2. 1 连续系统建模
(2) 强制因果关系 强制因果关系涉及到源构件，势被施加于势源Se中，同 样流被施加于流源Sf中。
Se
Sf
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(3) 约束因果关系 (i) 节点0 在节点0中，势相等，而流的代数和为0。实际上，这是 一种特殊的势，它将它的势量施加于其它的连接。因 果棒指明这种情况：
e3 e1 e2 e4 f 1 f 3, f 2 f 3, f 4 f 3
规则：靠近构件1只有一个连接没有因果棒。
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e2 f2 e1 f1 TF m e2 f2
(iii) 变换器TF
e1 f1 TF m
e1 m e2 f 2 m f1
e f R e f R
e R f
1 f e R
对于线性构件R，没有哪一种因果关系是优先选择的，可 以根据需要确定。
对于非线性构件R，因果关系不再是任意的，而成为一种 约束。
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(5) 构件C和I的积分与微分因果关系 构件C与I的基本关系：
1 ec f c dt C
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例2：
I1 U1
R:R
R
U1 I1
I
U2
L
Sf:I U I1 1 U2 I1 I:L
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F2 m
V F1 SV F3
k
I:m F2 V Sf:Sv F1 V 1 F3 V C:1/k
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例3：建立下图所示机械系统的Bond-graph模型：
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例：
C R C R
Sf
0
1
I
Sf
0
1
I
无因果关系 Bond-graph C R
Step 1: 强制因果 C R
Sf
0
1
I
Sf
0
1
I
Step 2: 积分因果
Step 3: 节点因果
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Se:F
1 V1
TF b/a
1 V2
C:1/k
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两个I构件之一处于微分因果关系。一条启发性的规则是： 将微分因果关系加于直接位于输入信号后的C构件或I 构件。 大家可能注意到微分因果关系是因为没有考虑横梁的柔 性而造成的，而横梁的柔性在模型中引入一个C构件。
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在因果属性前，关系为：
e1 e2 e3 e4 f 1 f 2 f 3 f 4 0
如果认为势e2被施加于节点，那么因果关系的作用用独 立于半边箭头（表明流的方向）的因果棒。因而，因 果关系使方程变为：
e1 e2, e3 e2, e4 e2 f 2 f 1 f 3 f 4
I:M1 C I:M2Se:FFra bibliotek1 V1
0
TF b/a
1
V2
C:1/k
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(8) 信号 当一个功率变量非常弱时，功率的传递可以忽略不计， 用能量流来描述不合适。 用弱功率电压信号控制执行机构就是一个典型的范例： 执行机构吸收的电流很小，输入阻抗很高，通常需要 进行功率放大 。 对于这种情况，使用带完整箭头的键表示的信号类信息 流进行描述：
1 e2 e1 m 1 f1 f 2 m
有两种可能的情况：在第一种情况中f1与e2是施加的，在 第二种情况中，e1和f2是施加的。 规则：靠近变换器TF只有一根因果棒。
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e2 f2 e1 f1 GY r e2 f2
(iv) 回转器GY
e1 f1 GY r
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该系统的Bond Graph模型可以用两种不同的方法求得， 但两个质量中总有一个是微分因果关系： M2为微分因果关系。
I:M1 I:M2
Se:F
1 V1
TF b/a
1 V2
C:1/k
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M1为微分因果关系。
I:M1 I:M2
e1 : e2; e3 : e2; e4 : e2 f 2 : f 1 f 3 f 4
规则：靠近构件0只有一根因果棒。
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(ii) 节点1 对于节点1的是类似的。下图描绘了节点1的因果关系：
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流f3将它的量施加于其它的连接，半边箭头指明势的方 向，结果：
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(7) 特例 (i) 非唯一因果关系 一些模型可以选定两种不同的积分因果关系：
R:R1 R:R R:R1 R:R
Se
1
0
Se
1
0
C
I
C
I
可以看出两种选定方法主要因电阻的任意因果关系引起的！
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(ii) 微分因果关系 考虑如图所示机械系统：
e f
1 f I eI dt I
e f
这种写法对应于积分因果关系，从而因果棒表示如下：
C I
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dfI eI I dt
如果写法改成微分形式：
dec fc C dt
因果棒表示如下：
e f C
e f
I
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双端口能量转换构件 f 2 m f1 转换器构件 TF： e1 m e2 e1 r f 2 回转器构件 GY ： e2 r f 1 e1 f 1 构件 RS ：f 2 T
Bond-graph基本构件：
单端口无源构件 构件 R：e R f 1 构件 C：e q C 1 构件 I：f p I 源构件 势源构件： Se 流源构件： Sf
1
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节点构件 e1 e2 e3 节点 0 : f1 f 2 f 3 0 f1 f 2 f 3 节点1 : e1 e2 e3 0
变量定义：势量e 流量f 动量p 位移q
2
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(3) 建立Bond-graph模型的方法 (i) Bond－graph建模过程
－ 为变量的方向选择一个参考点。一般选择键上能量流 动占优势的方向为正向。（占优势：能量流是可逆的， 如充电与放电，但充电是主导过程）。 － 用节点构件1表示出每个流量，并对其命名。
－ 用节点构件0构建中继流量。 － 将其它构件连接到节点构件。 － 定位源构件。 － 尽可能简化Bond－graph模型
e1 r f 2 e2 e f 1
1 f 2 e1 r 1 f 1 e2 r
与转换器TF一样，根据已知流或势，也有两种向回转器 指定因果关系的可能性。 规则：靠近回转器TF或没有因果棒或有两根因果棒。
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(4) 任意因果关系 对于构件R，有两种方案，既有优势也有不便：
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(6) 选定Bond graph因果关系的规则 － 选定源构件的强制性因果关系； － 将构件C和I表达为积分因果关系； － 选定节点和变换器（包括回转器）的约束因果关系；
－ 选定构件R的因果关系。
如果第三步无法进行，那么就需要将第二步中的积分因 果改为微分因果，然后继续。
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I2
例1：
I1
I3 E R L
R:R U I2 Se:E U I1 0 U I3 I:L
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V1 V3
F SF b V2= V1-V3
R:b F V2 Se:F F V1 0 F V3 I:m
m
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f ( x, x, u) 0
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这类模型可以采用变步长的Back Difform或Adams数值积 分法进行仿真计算。
而在一些情况下，微分因果关系的Bond－graph能让使用 者更好地描述物理现象，因此还有存在的价值。
考虑一些已经忽略的现象后，微分因果关系的Bond graph 可能可以转化为积分因果关系的Bond graph。