系统建模与仿真论文
自动化控制系统的建模与仿真论文素材
自动化控制系统的建模与仿真论文素材自动化控制系统的建模与仿真自动化控制系统建模与仿真是现代控制工程中非常重要的领域。
通过建立数学模型和使用计算机仿真技术，可以更好地理解和优化控制系统的性能。
本文将就自动化控制系统的建模方法、仿真技术以及在不同领域中的应用等方面进行论述。
一、建模方法在自动化控制系统中，建模是指将实际系统抽象为一种数学模型。
建模方法可以分为两种主要类型：物理建模和黑盒建模。
1. 物理建模物理建模是通过分析系统的物理特性和相互关系，基于物理定律和原理，构建系统的数学模型。
常用的物理建模方法包括：微分方程模型、状态空间模型和传递函数模型等。
2. 黑盒建模黑盒建模是根据实际系统的输入和输出数据，通过统计分析和数据挖掘等方法构建系统的数学模型。
常用的黑盒建模方法包括：神经网络模型、模糊逻辑模型和遗传算法模型等。
二、仿真技术仿真是指利用计算机模拟实际系统的行为和性能，以验证控制算法的有效性和系统的稳定性。
在自动化控制系统中，常用的仿真技术有离散事件仿真和连续仿真。
1. 离散事件仿真离散事件仿真是基于事件驱动的仿真方法，通过模拟系统中离散事件的变化，来推进仿真时钟。
离散事件仿真常用于对具有非线性和时变属性的系统进行建模和仿真。
2. 连续仿真连续仿真是基于时钟驱动的仿真方法，通过不断更新系统的状态和控制输入，来模拟系统的连续变化。
连续仿真常用于对具有线性和时不变属性的系统进行建模和仿真。
三、应用领域自动化控制系统的建模与仿真在各个领域都有广泛的应用。
1. 工业控制在工业生产中，自动化控制系统的建模与仿真可以帮助优化生产过程，提高生产效率和质量。
通过建立模型和仿真验证，可以选择合适的控制策略，降低能耗和生产成本。
2. 智能交通在智能交通系统中，自动化控制系统的建模与仿真可以模拟交通流量、信号控制和车辆调度等系统的行为。
通过仿真分析，可以优化交通流量，减少交通拥堵和事故发生率。
3. 机器人技术在机器人技术领域，自动化控制系统的建模与仿真可以帮助设计和优化机器人的动作规划和控制算法。
复杂机械系统的建模与仿真研究
复杂机械系统的建模与仿真研究在现代工程领域中，复杂机械系统的设计、优化和性能评估变得越来越重要。
为了更好地理解和预测这些系统的行为，建模与仿真是一种极其有效的手段。
复杂机械系统通常由众多相互关联的部件和子系统组成，它们之间的交互作用使得系统的整体性能变得难以直观地预测和分析。
建模就是对这些实际的物理系统进行数学描述，将其转化为可以用计算机进行处理和分析的形式。
而仿真则是基于建立的模型，通过数值计算和模拟来重现系统的运行过程和性能表现。
建模是整个研究的基础。
对于复杂机械系统，我们可以采用不同的建模方法。
一种常见的是基于物理原理的建模，这种方法依靠牛顿定律、热力学定律等基本物理规律来描述系统的运动和能量传递。
例如，对于机械传动系统，可以通过建立力学方程来描述各个零部件之间的力和运动关系。
另一种重要的建模方法是基于数据驱动的建模。
当系统的物理原理难以精确描述，或者数据较为丰富时，这种方法就显示出了优势。
通过收集系统的运行数据，运用机器学习、统计学等技术，可以建立起输入和输出之间的关系模型。
在建模过程中，需要对系统进行合理的简化和假设。
这是因为完全精确地描述一个复杂机械系统往往是不现实的，也是不必要的。
关键在于抓住系统的主要特征和关键因素，同时又要保证模型的准确性和有效性。
有了模型之后，仿真就可以发挥作用了。
仿真能够在不实际构建物理系统的情况下，对其性能进行评估和预测。
这为设计方案的优化和改进提供了有力的支持。
例如，在汽车设计中，可以通过对发动机、传动系统、悬架等部件的建模和仿真，来研究不同设计参数对车辆燃油经济性、动力性能和舒适性的影响。
通过多次仿真实验，可以找到最优的设计参数组合，从而提高汽车的整体性能。
在航空航天领域，对飞行器的飞行姿态、动力系统、结构强度等进行建模与仿真，可以在研发阶段就发现潜在的问题，降低试验风险和成本。
然而，复杂机械系统的建模与仿真并非一帆风顺，也面临着诸多挑战。
首先是模型的准确性问题。
系统建模与仿真技术研究
系统建模与仿真技术研究作为一个大规模，复杂系统的设计者和运营者，人们如何更好地理解和优化系统性能，包括预测其行为，调整其行为，以及提高整体可靠性？这种问题不仅存在于基础设施领域，如交通，电力系统，水资源管理和城市规划，还存在于制造，通信，金融等其它领域。
这些系统的规模和复杂度也在不断增加，因此，传统的建模和分析方法越来越难以胜任。
为了应对这一挑战，系统建模和仿真技术越来越被广泛运用。
系统建模和仿真技术为设计，开发，测试和优化复杂系统提供了一个结构化和联合的方法。
通过研究系统之间的交互，以及分析系统中动态变化的因素和效应，可以开发出一个表示系统特性的模型。
此模型可以提供关于系统如何工作的详细信息，可以被用于分析系统性能和制定优化策略，从而优化系统的整体绩效。
系统建模和仿真技术利用计算机软件/硬件仿真或模拟来创建、测试、评估特定系统的模型。
它不仅可以用于系统设计，还可以用于样机测试、培训人员、过程改进和选型等方面。
这种技术不仅可以比静态图形更好地建模双向交互，还可以深入了解系统的动态响应，并能够评估从系统级别到组件级别的各种技术和策略的影响。
系统建模和仿真技术非常依赖于计算机的计算能力和通信技术。
计算机运行的模拟仿真工具可以对各种不同的系统进行建模和仿真，包括机械系统，电力和热力系统，运输系统，通信系统，金融系统等。
模拟的数据和结果，可以为优化方案的设计和决策提供了有效的支持。
有了模型，人们可以在一个使用简单，可视化的工具接口上模拟和句点各种场景，通过其系统级别行为的评估来揭示系统的尖锐之处。
这些模型可以使用各种各样的仿真器和工具来开发和部署，包括MATLAB / Simulink，LabView，Arena，Anylogic等。
在实施系统建模和仿真技术时，究竟有哪些好处呢？首先，建模和仿真技术可以更好地理解系统行为和性能。
它可以揭示系统的行为随时间变化的复杂性，及其对各种干扰的敏感度。
随着模型的不断发展和打磨，我们可以逐步深入了解系统的行为、性能和机制。
管理系统仿真建模及应用结课论文
管理系统仿真建模及应用结课论文题目：计算机仿真技术的研究与发展学院：班级：姓名：学号：计算机仿真技术的研究与发展摘要：系统仿真技术也称为系统模拟技术,所谓电子通信系统的计算机仿真,就是利用计算机对实际电子通信系统物理模型或数字模型进行试验,通过这样模型实验来对一个实际系统的性能和工作状态进行分析和研究。
在科研领域，计算机技术与系统仿真技术相结合，形成了计算机仿真技术，作为人们科学研究的一种新型方法，被人们应用到各个领域，用来解决人们用纯数学方法或者现实实验无法解决的问题，对科研领域技术成果的形成有着积极地促进作用。
关键字：计算机仿真技术；概述；现状；发展前景。
一、引言计算机仿真技术是建立在系统科学、系统辨识、控制理论、计算方法和计算机技术等学科上的一门综合性很强的技术科学。
它以计算机和专业实验设备为工具，以物理系统的数学模型为基础，通过数值计算的方法，对已经存在的或尚不存在的系统进行分析、研究和设计。
目前，计算机仿真技术不但是科学研究的有力工具，也是分析、综合各类工程系统或非工程系统的一种研究方法和有力手段。
计算机仿真技术已经在机械制造、航空航天、交通运输、船舶工程、经济管理、工程建设、军事模拟以及医疗卫生等领域得到了广泛的应用。
二、计算机仿真概述计算机仿真又称计算机模拟或计算机实验。
所谓计算机仿真就是建立系统模型的仿真模型进而在电子计算机上对该仿真模型进行模拟实验研究的过程。
计算机仿真方法即以计算机仿真为手段，通过仿真模型模拟实际系统的运动来认识其规律的一种研究方法。
计算机仿真作为分析和研究系统运行行为、揭示系统动态过程和运动规律的一种重要手段和方法, 随着系统科学研究的深入、控制理论、计算技术、计算机科学与技术的发展而形成的一门新兴学科。
近年来, 随着信息处理技术的突飞猛进,使仿真技术得到迅速发展。
计算机仿真主要有以下三种仿真形式：物理仿真：按照实际系统的物理性质构造系统的物理模型，并在物理模型上进行试验研究。
控制系统中的建模与仿真技术研究
控制系统中的建模与仿真技术研究近年来，控制系统的建模与仿真技术在工程领域中扮演着越来越重要的角色。
它不仅能够帮助工程师更好地理解和分析系统的行为，还能用于设计和优化控制方案。
本文将探讨控制系统中的建模与仿真技术以及其在工程实践中的应用。
控制系统建模是描述系统动态行为的过程。
建模可以分为两类：物理建模和数学建模。
物理建模是通过理论和实验方法研究系统的物理特性，将其转化为数学方程。
数学建模则是使用数学符号或表达式来表示系统的行为，并建立数学模型。
建模的目的是为了更好地理解系统的动态特性和行为规律，为后续的控制器设计和优化提供基础。
在控制系统建模中，最常用的方法是状态空间模型。
状态空间模型能够全面地描述系统的状态和输入之间的关系。
它是一个多变量方程组，可以使用矩阵表示，并通过求解矩阵方程来得到系统的响应。
状态空间模型不仅适用于线性系统，还可以用于非线性系统。
此外，状态空间模型还可以用于控制器设计和故障诊断等应用。
除了状态空间模型，传递函数模型也是常用的一种建模方法。
传递函数模型是通过对系统输入和输出之间的关系进行变换和化简得到的。
传递函数是一个比例关系，它描述了系统输出相对于输入的增益和相位延迟。
传递函数模型在频域分析和控制器设计中非常有用，可以通过频率响应曲线来评估系统的稳定性和性能。
与建模相对应的是仿真技术。
仿真是通过计算机模拟系统的动态行为和响应，以替代实际物理实验的方法。
控制系统的仿真可以在模型开发的早期阶段进行，以评估和优化不同的控制策略。
仿真技术能够帮助工程师更好地理解系统的特性和响应，发现潜在的问题，并提供改进的方案。
在控制系统仿真中，常用的工具包括MATLAB/Simulink、LabVIEW和Ansys等。
这些工具提供了强大的仿真平台，可以进行多种控制系统的建模和仿真实验。
通过这些工具，工程师可以自由选择不同的模型和参数，并在不同的工作条件下进行仿真研究。
同时，仿真结果也可以用于验证和优化控制方案，提高系统的性能和稳定性。
光伏发电系统建模及其仿真(毕业设计论文)
本科生毕业设计说明书(设计论文）题目:光伏发电系统建模及其仿真光伏发电系统建模及其仿真摘要伴随着能源危机和环境问题的不断加剧，清洁能源的发展进程被大大的推进了。
太阳能作为一种新能源以其没有污染,安全又可靠，能量随处可以得到等优点越来越受到人们的青睐.无论从近期还是远期,无论从能源环境的角度还是从边远地区和特殊应用领域需求的角度考虑，太阳能发电都极具有吸引力。
那么对光伏发电系统的研究则就变得既有价值又有意义。
通过对光伏发电系统的理论研究学习，建立了完整的光伏发电系统体系，本文深入的研究了光伏电池在不同光照强度、不同温度下的电压、功率输出特性。
本文的研究重点是光伏发电系统的控制技术，以及在MATLAB/SIMULINK仿真环境下的仿真结果。
讨论了多种最大功率点跟踪方法；且分别讨论学习了在光伏并网和独立发电系统情况下的逆变器和MPPT的控制，并建立了仿真模型,提出了相应的控制策略.且在最后论述了孤岛效应的产生和反孤岛策略，用电压频率检测法完成了孤岛检测与保护。
关键词：光伏电池，逆变器,最大功率点跟踪，孤岛效应, MATLAB仿真AbstractWith the growing energy crisis and environmental problems，clean energy is greatly promote the development process. Solar energy as a new kind of energy for its no pollution，safe and reliable，widely available energy advantages, such as more and more get the favor of people。
No matter from the near future or long-dated and, no matter from the Angle of energy and environment，or from remote areas and special applications demand point of view，solar power generation is extremely attractive。
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。
系统建模与仿真论文
系统建模与仿真 结业论文学 院: 专 业: 学 号: 学生姓名: 指导教师:二0—四年九月电液位置伺服控制系统仿真摘要：运用系统建模与仿真技术，在 Simulink 的环境下对电液位置伺服控制系统进行数学建模，以PID 控制器作为控制模块，通过设置合理的参数，对所建立的电液位置伺服控制系统 数学模型进行仿真研究，得出仿真曲线，结合 Matlab/simulink 仿真模型，从而使系统稳定和满足系统精度要求。
关键词：系统建模与仿真电液位置伺服阀 PID Simuli nk机械自动化学院 机械工程1. 电液位置伺服阀简介当前的液压伺服控制技术已经能将自动控制技术、液压技术与微电子有机的结合起来控制工程网版权所有，形成新一代的伺服阀产品。
而随着电子设备、控制策略、软件及材料等方面的发展与进步，电液控制技术及伺服阀产品将在机、电、液一体化获得长足的进步。
电液伺服系统电液伺服系统是一种由电信号处理装置和液压动力机构组成的反馈控制系统。
最常见的有电液位置伺服系统、电液速度控制系统和电液力（或力矩）控制系统。
电液伺服阀主要用于电液伺服自动控制系统，其作用是将小功率的电信号转换为大功率的液压输出，通过液压执行机构来实现机械设备的自动化控制• YJ型电液伺服阀，结构上采用永磁动圈式力马达作为电器与机械转换，前置放大及功率均采用滑阀式结构，根据用途的不同而有不同的阀口形式•如电炉型，伺服型，分流型等.主油路可使用矿物油及水基液压液为介质•该阀结构简单紧凑，抗污染强，可靠性好，适用于冶金设备的多尘和高温环境• YJ74,86L型电液伺服阀主要用于冶金电弧炼钢炉，电渣炉，铁合金炉，有色金属矿热炉及化工电石炉等的电极升降自动调节系统.YJ74,86S,F 型可同用于柱塞缸或差动油缸为执行机构的伺服控制和同步控制系统。
1.1液压控制系统的原理液压控制系统的原理图如图 3.1所示。
从液压原理图可以看出，系统的液压油源是由液压泵、溢流阀、卸荷阀及精过滤器等组成。
复杂系统自动化建模与仿真研究
复杂系统自动化建模与仿真研究在当今科技飞速发展的时代，复杂系统的研究日益成为众多领域的焦点。
从航空航天、交通运输到生物医学、金融经济，复杂系统无处不在，它们的行为和特性常常难以通过直观的观察和简单的分析来理解。
为了更深入地探究这些复杂系统的内在机制和运行规律，自动化建模与仿真技术应运而生，并逐渐成为解决复杂系统问题的重要手段。
复杂系统通常具有多个相互作用的组件，其行为表现出非线性、随机性和动态性等特点。
这些特点使得对复杂系统的研究充满了挑战。
例如，在生态系统中，生物种群之间的相互关系、环境因素的变化以及物种的进化等因素相互交织，形成了一个极为复杂的动态网络。
要理解这样的系统如何随时间演变，以及预测其未来的状态，传统的研究方法往往显得力不从心。
自动化建模是一种利用计算机程序和算法，根据系统的观测数据或先验知识，自动构建系统数学模型的方法。
与传统的手工建模相比，自动化建模具有更高的效率和准确性。
它能够处理大量的数据，并从中提取关键的特征和模式，从而构建出能够准确反映系统行为的模型。
在自动化建模过程中，数据的收集和预处理是至关重要的环节。
首先，需要从各种来源收集与系统相关的数据，这些数据可能包括实验测量值、监测记录、历史数据等。
然后，对这些数据进行清洗、筛选和转换，以去除噪声和异常值，并将数据格式化为适合建模的形式。
特征提取是自动化建模的另一个关键步骤。
通过运用各种数学和统计方法，从原始数据中提取出能够代表系统本质特征的变量和参数。
这些特征可以是数值型的，如均值、方差、相关性等，也可以是基于图像、音频等非数值数据的特征。
选择合适的建模方法也是自动化建模的重要决策之一。
常见的建模方法包括基于物理原理的建模、基于数据驱动的建模（如机器学习算法）以及混合建模方法。
基于物理原理的建模通常适用于对系统的物理过程有清晰了解的情况，通过建立物理方程来描述系统的行为。
数据驱动的建模则更侧重于从数据中学习系统的模式和规律，无需对系统的内部机制有深入的了解。
自动化系统的可靠性建模与仿真论文素材
自动化系统的可靠性建模与仿真论文素材自动化系统的可靠性建模与仿真自动化系统是现代社会中不可或缺的一部分，它们被广泛应用于制造业、交通运输、能源领域等各个行业。
然而，由于系统中的各种不确定性因素，如设备故障、环境变化、人为失误等，系统可靠性始终是一个重要关注的问题。
为了提高自动化系统的可靠性，建模与仿真成为一种有效的手段。
一、自动化系统可靠性建模可靠性建模是指通过数学模型对系统的各种组成部分进行描述和分析，从而评估系统的可靠性性能。
在自动化系统的可靠性建模中，常用的方法有：1. 故障树分析（FTA）故障树分析是一种在自动化系统故障分析中常用的方法。
它通过树状图的形式，将系统的故障事件与其导致的各种可能故障因子进行逻辑关系的表示，从而推导出系统整体故障的概率。
2. 可靠性块图法（RBD）可靠性块图法是另一种常用的系统可靠性建模方法。
它将系统的各个子系统、部件等看作是可靠性块，通过概率的传递和组合关系，计算系统整体的可靠性性能。
3. 蒙特卡洛模拟方法蒙特卡洛模拟方法是一种基于随机数的模拟方法。
在自动化系统可靠性建模中，可以通过模拟系统故障事件的发生概率、故障处理时间等参数，从而评估系统的可靠性性能。
二、自动化系统可靠性仿真可靠性仿真是指通过计算机模拟系统的运行状态和随机事件，从而评估系统的可靠性性能。
自动化系统可靠性仿真是一种全面、灵活、高效的评估方法，它可以在系统设计和运行阶段中，对系统的各种指标进行验证和优化。
1. 离散事件仿真（DES）离散事件仿真是一种常见的自动化系统可靠性仿真方法。
它将系统运行过程中的事件抽象为离散的时间点，通过模拟事件的触发与处理过程，评估系统的性能指标。
2. 蒙特卡洛仿真蒙特卡洛仿真是一种基于概率统计的仿真方法。
在自动化系统可靠性仿真中，可以通过随机抽样和模拟实验的方法，评估系统在不同条件下的可靠性性能。
三、自动化系统可靠性建模与仿真的应用自动化系统可靠性建模与仿真可以应用于多个领域，包括但不限于以下几个方面：1. 制造业在制造业中，自动化系统的可靠性对于生产效率和产品质量有着重要的影响。
系统建模与仿真(蒙特卡洛)论文
蒙特卡洛模拟在风险评估控制中的应用张歆悦（上海工程技术大学机械工程学院，上海 201620）摘要：风险评估是进行项目经济评价和投资决策的重要内容，可以使投资者较为全面地了解项目的风险，从而提高决策的科学性，减少投资损失。
本文结合现有研究，利用蒙特卡洛模拟法，分析评估了项目的主要风险，对项目风险进行了模拟和测试，给出了项目风险模拟的结果，并通过对结果的分析，为投资者提供有效的决策建议。
关键词：风险评估；蒙特卡洛；The application of Monte-Carlo simulation in the risk and control assessorZhang Xinyue(Shanghai University of Engineering Science, Department of Mechanical Engineering, Shanghai 201620)Abstract：The risk assessment is one of the most important details of the project economic evaluation and the investment decision-making, which can give investors a more comprehensive understanding of the project risk. This can raise the scientific nature of the decision and reduce the investment losses. We combine the present research and use the Monte-Carlo to analysis and evaluate the main risk of the project, and do some numerical simulation and field test of the project risk, give out the result of the project risking simulation. Finally provide effective decision advice for the investors by the means of analyzing the result.Key words：risk assessment；Monte-Carlo一 风险评估风险在项目中是普遍存在的，项目风险是指为实现项目目标的活动（事件）的不确定性和可能发生的危险。
建模与仿真论文
仓储物流系统建模与仿真建模与仿真是当今现代科学技术研究的主要内容，其技术已渗透到各学科和工程技术领域。
本书以一般系统理论为基础，介绍了适用于任何领域的建模与仿真的一般理论框架和方法。
主要内容包括三个部分：一是建模理论，介绍了建模方法论、模型的简化和建模的一般系统理论；二是仿真的基本方法，介绍了随机数的产生、离散时间和连续时间模型的仿真、离散事件模型及其仿真策略和系统仿真结果分析；三是建模与仿真的学科前沿，如基于Agent的建模方法及Swarm 仿真、离散事件系统的建模工具——Petri网和分布建模与仿真。
物流系统是指由两个或两个以上的物流功能单元构成，以完成物流服务为目的的有机集合体。
作为物流系统的“输入”就是采购、运输、储存、流通加工、装卸、搬运、包装、销售、物流信息处理等环节的劳务、设备、材料、资源等，由外部环部环境向系统提供的过程。
所谓物流系统是指在一定的时间和空间里，由所需输送的物料和包括有关设备、输送工具、仓储设备、人员以及通信联系等若干相互制约的动态要素构成的具有特定功能的有机整体。
仓储物流系统是以其入库台、传送带、叉车、堆垛机、ＡＧＶ小车、托盘、货物、缓冲区临时堆场、条码等为资源，并以入库活动开始，出库活动结束为事件的一类离散事件动态系统。
离散事件系统的时间是连续变化的，而系统的状态仅在一些离散的时刻上由于随机事件的驱动而发生变化．由于状态是离散变化的，而引发状态变化的事件是随机发生的，因此这类系统的模型很难用数学方程来描述．文中运用基于时间的Ｐｅｔｒｉ网建模方法建立仓储物流模型，该方法适于多种离散事件系统，并对其进行优化仿真，反映仓储中的物资及信息流向，可以优化物流操作过程，提高工作效率．仓储系统用在许多地方，如在产品配送中心，仓库的作用是存放制造业中的在制品原料和电子测试的设备。
所有这些系统，无论是手动或自动，共享仓储的基本功能：材料的接收，存储和拣选。
虽然这些应用背后的理念很相似，可是每个系统之间的特点可能有很大差异。
复杂系统的建模与仿真技术研究
复杂系统的建模与仿真技术研究在当今科技飞速发展的时代，复杂系统无处不在，从生态环境到社会经济，从交通网络到生物医学，从航空航天到工业生产。
这些复杂系统的运行和发展规律往往难以通过直观的观察和简单的分析来理解和预测。
因此，建模与仿真技术成为了研究复杂系统的重要手段。
复杂系统具有诸多显著的特点。
首先，它们通常由大量相互作用的元素组成，这些元素之间的关系错综复杂。
例如，在一个城市的交通系统中，车辆、行人、信号灯、道路等众多因素相互影响，共同决定了交通的流量和拥堵情况。
其次，复杂系统往往表现出非线性的行为特征，即系统的输出与输入之间不是简单的线性关系。
这使得对其行为的预测变得极为困难。
再者，复杂系统还具有动态性和适应性，它们能够根据环境的变化和内部的相互作用而不断调整和演化。
建模是对复杂系统进行研究的第一步。
建模的目的是将复杂系统中的关键元素和它们之间的关系用数学、物理或逻辑的方式进行描述。
常见的建模方法有基于物理规律的建模、基于数据驱动的建模以及基于智能算法的建模等。
基于物理规律的建模方法是通过对系统中各个元素的物理特性和相互作用规律进行分析，建立相应的数学方程来描述系统的行为。
这种方法在工程领域中应用广泛，比如对机械系统、电力系统的建模。
然而，对于一些复杂的系统，由于其内部机制尚不明确，或者难以用精确的物理规律来描述，这种方法就可能存在局限性。
基于数据驱动的建模方法则是通过对大量的系统观测数据进行分析和挖掘，从中提取出系统的特征和规律，并建立相应的数学模型。
这种方法不需要对系统的内部机制有深入的了解，只需要有足够的数据支持。
常见的数据驱动建模方法包括统计回归、机器学习等。
但数据驱动的建模方法也存在一些问题，比如数据的质量和代表性、模型的过拟合等。
基于智能算法的建模方法，如遗传算法、粒子群优化算法等，通过模拟生物进化或群体行为的方式来寻找最优的模型结构和参数。
这种方法在处理复杂的优化问题时具有一定的优势，但计算复杂度较高，且对于模型的可解释性相对较差。
基于论的机械系统建模与仿真
基于论的机械系统建模与仿真在现代工程领域中，机械系统的建模与仿真已经成为了不可或缺的重要工具。
它不仅能够帮助工程师在设计阶段就对产品的性能进行预测和优化，还能够减少试验次数、缩短研发周期、降低成本，并提高产品的质量和可靠性。
接下来，让我们深入探讨一下机械系统建模与仿真的相关内容。
机械系统建模，简单来说，就是将实际的机械系统转化为数学模型的过程。
这个数学模型可以是基于物理定律和原理建立的，也可以是基于经验数据和统计分析得到的。
建模的目的是为了能够用数学的方法来描述机械系统的行为和性能，以便进行后续的分析和仿真。
在建模过程中，首先需要对机械系统进行详细的分析和了解。
这包括系统的结构、组成部件、运动方式、受力情况等等。
然后，根据这些信息选择合适的建模方法和理论。
例如，对于简单的机械系统，可以采用牛顿力学定律来建立模型；对于复杂的机械系统，则可能需要用到拉格朗日方程或者哈密顿原理等更高级的理论。
建模的准确性对于后续的仿真结果至关重要。
如果模型过于简化，可能会导致仿真结果与实际情况相差较大；而如果模型过于复杂，又会增加计算的难度和时间。
因此，在建模过程中需要在准确性和复杂性之间进行权衡，找到一个合适的平衡点。
有了数学模型之后，就可以进行仿真了。
仿真就是利用计算机软件对建立的数学模型进行数值求解，从而得到机械系统在不同条件下的性能和行为。
通过仿真，可以得到系统的运动轨迹、速度、加速度、受力情况等各种参数，并且可以直观地观察到系统的运行情况。
在机械系统的仿真中，有多种软件可供选择。
例如，ADAMS 是一款广泛应用于机械系统动力学仿真的软件，它可以对复杂的机械系统进行精确的建模和仿真；SolidWorks 则不仅可以进行三维建模，还能够进行简单的运动仿真；MATLAB 也是常用的工具之一，它在数学计算和控制系统仿真方面具有强大的功能。
在实际应用中，机械系统建模与仿真可以帮助工程师解决很多问题。
例如，在汽车设计中，可以通过建模与仿真来优化汽车的悬挂系统，提高行驶的舒适性和稳定性；在航空航天领域，可以对飞行器的结构进行建模与仿真，分析其在不同工况下的强度和可靠性；在机器人研发中，可以对机器人的运动控制进行仿真，优化控制算法，提高机器人的精度和效率。
磁悬浮控制系统建模与仿真毕业设计论文
2010届毕业设计说明书磁悬浮控制系统建模及仿真系部：电气与信息工程系专业：电气自动化技术完成时间： 2010年5月目录1 绪论 (2)1.1 磁悬浮技术的发展与现状 (3)1.2 磁悬浮技术研究的意义 (3)1.3 磁悬浮的主要应用 (3)1.3.1 磁悬浮列车 (3)1.3.2 高速磁悬浮电机 (4)2 磁悬浮系统概述 (4)2.1 磁悬浮实验本体 (5)2.2 磁悬浮电控箱 (6)2.3 控制平台 (6)3 控制系统的数学描述 (7)3.1 控制系统数学模型的表示形式 (7)3.1.1 微分方程形式 (7)3.1.2 状态方程形式 (8)3.1.3 传递函数形式 (8)3.1.4 零极点增益形式 (9)3.1.5 部分分式形式 (9)3.2 控制系统建模的基本方法 (10)3.2.1 机理模型法 (10)3.2.2 统计模型法 (11)3.2.3 混合模型法 (11)3.2.4 控制系统模型选择 (12)3.3 控制系统的数学仿真实现 (12)4 MATLAB软件的介绍 (13)4.1 MATLAB简介 (13)4.2 Simulink概述 (13)4.3 Simulink用法 (14)5 磁悬浮系统基于MATLAB建模及仿真 (20)5.1 磁悬浮系统工作原理 (20)5.2 控制对象的运动方程 (21)5.3 系统的电磁力模型 (21)5.4 电磁铁中控制电压与电流的模型 (21)5.5 平衡时的边界条件 (23)5.6 系统数学模型 (23)5.7 系统物理参数 (23)5.8 Matlab下数学模型的建立 (24)5.9 开环系统仿真 (25)5.10 闭环系统仿真 (28)6 结束语 (31)参考文献 (32)致谢 (33)附录 (34)附A传感器实测参数 (35)1 绪论1.1 磁悬浮技术的发展与现状磁悬浮技术的发展始于上世纪，恩思霍斯发现了抗磁物体可以在磁场中自由悬浮，此现象于1939年由布鲁贝克进行了严格的理论证明。
信息科学中的系统建模与仿真研究
信息科学中的系统建模与仿真研究引言信息科学涵盖了计算机科学、信息理论、通信技术等多个领域，其中系统建模与仿真是一个重要的研究方向。
系统建模与仿真可以帮助我们理解和分析各种复杂的系统，并且提供预测和改进系统性能的手段。
本文将探讨信息科学中的系统建模与仿真研究，并提供一些案例来说明其应用价值。
一、系统建模的概念与方法系统建模是将现实世界中的系统抽象成数学或计算机模型的过程。
这些模型可以是基于方程的理论模型、基于统计数据的数据模型、基于行为规则的细胞自动机模型等等。
通过系统建模，我们可以忽略系统中一些无关因素，更加关注于系统中的核心问题。
此外，系统建模也可以帮助我们理解系统中的因果关系、相互作用等重要概念。
建模的方法包括系统动力学方法、代数方法、统计方法等，每一种方法都有其适用范围和局限性。
二、仿真技术的应用领域仿真是系统建模的重要手段之一。
通过仿真技术，我们可以在计算机环境中模拟和观察系统的运行行为。
仿真可以应用于多个领域，例如交通系统仿真、生物系统仿真、社会系统仿真等等。
在交通系统中，仿真可以帮助我们评估不同交通策略的效果，并提供优化建议。
在生物系统中，仿真可以帮助我们模拟疾病传播过程，研究控制和预防措施。
在社会系统中，仿真可以帮助我们理解人类行为模式、预测市场走向等。
三、案例研究：交通拥堵仿真交通拥堵是城市化进程中常见的问题之一。
通过建立交通系统仿真模型，我们可以预测不同道路拥堵状况，并提供优化路网规划的方案。
以某城市为例，我们收集了该城市中不同道路的车流量数据，并利用这些数据建立了一个模拟城市交通的模型。
通过模型，我们可以模拟城市中车辆的运行过程，预测不同时间段和不同道路的拥堵情况。
基于模型的仿真结果，我们可以提出一些改进方案，例如增加公共交通工具的使用、调整交通信号灯的时间等措施，以改善交通拥堵问题。
四、案例研究：疾病传播仿真疾病传播是公共卫生领域的重要问题。
通过建立疾病传播的仿真模型，我们可以模拟不同疾病在人群中的传播过程，并评估不同干预措施对疫情的影响。
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。
复杂系统的仿真与建模研究
复杂系统的仿真与建模研究复杂系统是指由许多相互作用的组件构成的系统，这些组件之间存在大量的相互作用、反馈和关联。
复杂系统具有非线性、随机性、混沌性和自组织性等特征，其行为和性质常常不可预测、难以理解和掌握。
复杂系统广泛存在于自然界和人类社会中，如气候系统、生态系统、交通系统、金融系统、社交网络等。
因此，复杂系统的模拟和研究对于解决现实世界中诸多问题具有重要意义。
为了深入理解复杂系统的行为和性质，人们通过建立数学模型、进行仿真模拟等方法来研究这些系统。
复杂系统建模涉及到多种学科，如物理学、数学、计算机科学、统计学等。
在建模过程中需要考虑系统的结构、演化规律、相互作用等因素，并运用各种工具和技术来模拟系统的运行，预测系统的行为和性能。
在复杂系统建模中，仿真是一种重要的工具。
仿真是指通过构建计算机模型模拟实体系统的运行过程，以获取关于系统行为的信息。
仿真模拟可以在实验条件较差或不可行的情况下，进行条件控制、参数调整、数据采集等操作，对系统行为进行分析和优化。
仿真模拟所涉及的技术和方法具有多样性和复杂性。
为了有效地进行仿真模拟，需要掌握各种建模和仿真技术，并加以组合和应用。
传统的建模和仿真技术包括物理建模、数学建模、统计建模等，这些方法具有一定的局限性和不足。
随着计算机技术的迅速发展，人们已经开发出了许多新的仿真方法和技术，如基于智能技术的仿真、神经网络仿真、系统动力学仿真等。
基于智能技术的仿真是指利用人工智能、机器学习、物联网等技术来进行仿真模拟。
这种方法可以自适应地调整系统参数、运用数据挖掘等技术分析系统行为，提高仿真结果的准确性和可信度。
神经网络仿真是指利用神经网络技术来进行仿真模拟。
这种方法可以模拟出系统的聚类、分类、回归等行为，应用广泛于数据分析、图像处理、模式识别等领域。
系统动力学仿真是指利用系统动力学原理来进行仿真模拟。
这种方法可以模拟出系统的整体行为，考虑到系统内部和外部环境的关联，适用于研究动态系统的演化和稳态行为。
复杂系统的建模与仿真研究
复杂系统的建模与仿真研究在当今科技飞速发展的时代，复杂系统的研究成为了众多领域的关键课题。
从生态环境到社会经济，从航空航天到生物医学，复杂系统无处不在，其行为和特性往往难以直接观测和理解。
因此，建模与仿真技术应运而生，成为了探索复杂系统奥秘的有力工具。
那么，什么是复杂系统呢？简单来说，复杂系统是由大量相互作用的组件或元素组成，其整体行为不能通过对单个组件行为的简单叠加来预测。
例如，一个生态系统中包含了各种生物种群、气候条件、地理环境等因素，它们之间的相互作用和反馈机制使得整个生态系统的动态变化异常复杂。
再比如，城市交通系统中的车辆、道路、信号灯以及驾驶员的行为相互影响，导致交通拥堵等现象的出现难以准确预估。
建模是对复杂系统的一种抽象和简化表示，旨在捕捉其关键特征和行为规律。
建模的方法多种多样，常见的有基于物理定律的建模、基于数据驱动的建模以及基于智能算法的建模等。
基于物理定律的建模通常适用于具有明确物理机制的系统，比如机械系统、电气系统等。
通过运用牛顿定律、电磁学原理等，可以建立起精确的数学模型来描述系统的行为。
然而，对于许多复杂的社会、经济和生物系统，由于其内在机制尚不明确，基于数据驱动的建模方法则更为有效。
这种方法通过收集大量的系统运行数据，利用统计学和机器学习的技术来挖掘数据中的模式和规律，从而构建模型。
智能算法，如遗传算法、粒子群优化算法等，也常常被用于复杂系统的建模中，以寻找最优的模型参数或结构。
仿真则是在建立模型的基础上，通过计算机模拟来重现系统的运行过程和行为。
仿真可以帮助我们在不实际构建系统的情况下，预测系统在不同条件下的性能和响应，从而为系统的设计、优化和决策提供依据。
例如，在航空航天领域，通过对飞行器的空气动力学特性进行建模和仿真，可以在设计阶段就评估不同外形和结构的飞行器的飞行性能，减少实际试飞的次数和风险。
在制造业中，对生产流程进行建模和仿真，可以优化生产线的布局和调度，提高生产效率和质量。
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系统建模与仿真在制冷空调系统中的应用城建学院暖通工程 272081404001 朱琴1、简述仿真技术的应用自20 世纪60 年代开始,仿真技术开始在制冷、空调领域开始得到应用。
经过几十年的发展,这种技术在该领域内得到了充分的研究和广泛的应用,对制冷空调系统的运行特性研究、产品技术创新起到了非常重要的作用。
传统的制冷、空调装置设计手段是开发研究人员提出一种系统方案,并制出相应的样机,然后在实验台上进行样机性能测试,通过实验对装置的可靠性和运行效率进行改进。
从理论上讲,实验改进方法是一种科学严谨的研究方法,但由于实验条件、测试精度、经济条件以及开发时间上的限制,使其无法对装置的实际运行进行较全面的预测和较理想的改进。
而仿真技术则可以帮助人们更有效地利用计算机手段最大限度地改进所研究系统的性能。
通过计算机仿真,原来需要在实际装置上进行的实验,很多就可以在计算机上实现,这样不仅可以节省大量的实验费用,而且节省开发时间,使厂家根据市场开发产品的反应速度大大加快。
计算机仿真模型在房间空调器系统中得到应用以来,有关房间空调器系统及部件的仿真模拟得到了越来越深入的研究。
房间空调器模拟的目的之一是对现有的房间空调器系统的性能进行校核,其次是通过改变系统或部件的结构实现系统的最优化设计,同时为控制系统提供被控软件。
仿真模拟的最终目的是期望最大限度地代替实验。
2、仿真技术的概念和特点仿真技术是计算机技术的一种,它的产生和发展有着浓厚的工程实际应用背景。
所谓仿真,就是指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。
计算机仿真技术具有如下特点:a.利用对系统和过程的仿真模拟方法取代传统的实验方法,可以节省大量人力物力,同时还能提高开发效率,缩短开发时间。
b.加强了对过程特性的研究和分析,即逐步以动态分析方法取代传统的静态分析方法,使建立的数学模型更加接近实际的系统或过程,准确性提高。
c.对单个部件的仿真和对整个系统的仿真使得人们对部件特性和系统特性均能进行比较详尽的研究,可对产品开发和改进提供方向性指导。
d.最优化方法的广泛应用,包括最优化设计和最佳工况调节和控制等,大大地提高了系统设计和过程控制的质量。
e.变以往的典型工况设计为全过程工况设计,提高了系统的可靠性、可调性和系统运行的效率。
3、建模方法系统模型的建立是系统仿真的核心问题。
系统模型是实际系统或过程在某些方面特性的一种表现形式,它能反映出系统和过程的行为特性。
围绕着系统应该有什么样的模型,如何建立或获取模型以及所建模型是否真实地反应了实际系统运行特性等问题,人们展开了大量的工作。
系统建模方法主要有机理建模方法和辨识建模方法两种。
3.1机理建模方法机理建模方法就是根据实际系统工作的物理过程的机理,在某种假定的条件下,按照相应的理论(如质量守恒、能量守恒定律,运动学、动力学、热力学、流体力学的基本原理等) ,写出代表其物理过程的方程,结合其边界条件于初始条件,再采用适当的数学处理方法。
来得到能够正确反映对象动静态特性的数学模型。
其模型形式有代数方程、微分方程、差分方程、偏微分方程等;系统可以是线性系统、非线性系统、离散系统、分布参数系统等。
机理建模方法是最基本的系统建模方法,采用机理建模方法时,必须对实际系统进行深入的分析、研究,善于提取本质、主流方面的因素,忽略一些非本质、次要的因素,合理确定对系统模型准确度有决定性影响的物理变量及其相互作用关系,适当舍弃对系统性能影响微弱的物理变量和相互作用关系,避免出现冗长、复杂、繁琐的公式方程堆砌。
最终目的是要建造出既简单清晰,又有相当精度,基本反映实际物理过程的系统模型。
一般来说,采用机理建模方法所建立的系统模型,其定型结论都是正确的;然而,机理模型也都是在一定假设和简化条件下得到的,有时虽然模型的定型结论正确,但精度也不一定能够满足要求。
另外,有些实际系统的机理过程可能非常复杂,还有些系统的机理过程人们不是十分清楚,此时采用机理建模方法往往也难以奏效。
3.2辨识建模方法辨识建模方法就是采用系统辨识技术,根据系统实际运行或试验过程中所取得的输入、输出数据,利用各种辨识算法来建立模型的动静态数学模型,近十几年来,尤其是近几年,系统辨识技术得到了飞速发展。
系统辨识有四个方面的主要研究内容:系统辨识的试验设计,系统模型结构辨识,系统模型参数辨识(也叫参数估计) ,系统模型检验。
根据问题的研究性质不同,系统辨识可分为:线性系统辨识,非线性系统辨识;静态(稳态) 系统模型辨识,动态系统模型辨识,连续系统辨识,离散系统模型辨识。
目前,线性系统的辨识理论比较成熟,其主要方法有:最小二乘法,递推最小二乘法,广义最小二乘法,增广最小二乘法,辅助变量法, Kalman 滤波法,极大似然法等。
而非线性系统的辨识还没有构成完整的科学体系,在理论上和应用上都没有线性系统那样完善,所有对非线性系统辨识进行的研究一般都是针对具体的系统。
非线性系统的辨识一般有: 多项式逼近法,Volterra 级数展开法(包括Hammerstein 模型,Wiener 模型) 等,非线性系统的辨识方法仍然有许多理论问题没有很好地解决,有待于进一步的研究和探讨。
近年来,随着模糊集合理论和神经网络理论的发展,模糊建模方法、基于神经网络的建模方法和基于模糊神经网络的建模方法等发展十分迅速,并在具有不确定性、非线性等特性的系统的建模方面,得到了广泛的应用。
4、制冷空调系统仿真模型制冷系统是由换热器、节流装置和压缩机等部件相互连接而构成的一个封闭系统,部件模型是系统模型的关键和基础。
4.1换热器换热器模型最初只是用集总参数法建立的黑箱模型,随着对精度要求的不断提高,出现了分段法模型,将冷凝器分为过热气体、两相流体和过冷液体三个区段,将蒸发器分为两相流体和过热气体两个区段,因为两项流体与单相流体在换热与流动特性上有着很大的差别,很多工作都围绕分界点而展开。
随着研究的深入,很多学者发现两相区内不同干度下,制冷剂的流动与换热仍相差很大,更为细致的分布参数法模型也应运而生。
4.2节流装置房间空调器系统中的节流装置基本为毛细管、热力膨胀阀和电子膨胀阀。
毛细管主要用于小型房间空调器系统中,而热力膨胀阀在大型房间空调系统中的应用较多。
目前,毛细管也有大型房间空调器系统中应用的趋势。
电子膨胀阀的出现增加了制冷空调系统的调节手段,提高了系统的自动化程度,现在主要应用于变频空调系统中。
毛细管具有结构简单、价格便宜、运行可靠等优点,从本世纪二十年代起,毛细管得到越来越多的应用。
但因管内存在两相流动,使对其建模变得较为复杂。
冷剂在两相区的流动可能存在着临界点,即最大流速点。
临界点的准确计算是判断冷剂流动状况的关键。
此外,“延时闪发”得到了许多研究者越来越多的关注。
葛云亭博士在考虑了毛细管进、出口界面突变而产生的压力损失及临界现象外,在国内率先考虑并分析了“延迟闪发”对管内制冷剂流动的影响,建立了分布参数法毛细管仿真模型。
相关文献也通过采用神经网络辨识建立了基于平均参数的简化绝热毛细管仿真模型。
热力膨胀阀为节流装置,其结构比毛细管复杂得多,其模型可近似简化为节流孔,只是进口可能为单相流或两相流。
Huelle 、Beckey用力平衡分析法建立了膨胀阀模型方程,此方程需要引进一些经验或实验得出系数。
电子膨胀阀是通过步进电机等手段使阀芯产生连续位移,从而改变制冷剂流通面积的节流装置。
4.3压缩机压缩机是蒸汽压缩式系统中最为复杂的部件,其种类很多,如活塞式,涡旋式,叶片式,螺杆式及离心式等。
制冷范围有很大不同,使相应的建模方法也不尽相同,有关压缩机性能方面的研究已成为一个专门学科。
但是应用于制冷空调系统仿真中,通常对其进行集总参数法建模。
中效率法是一种最为简单的建模形式,根据实际工况,用经验系数确定容积效率及电效率等,在通过与实验数据对比来修正这些经验系数,也可得到一定的建模精度。
图形法需要根据制造厂家提供的压缩机性能曲线进行回归,再由实际工况进行修正得到,一般可得到较理想的建模精度,但所建模型只适用于某些特定性能曲线、特定型号的压缩机,使应用范围变小。
另一种相对简单的建模形式是多变压缩指数法,这种方法一般需要对实验数据进行回归,得出压缩指数及容积效率。
关于变频压缩机的模型研究,国内外至今仍以类似于定速压缩机的效率法为主,该方法将输气系数取为定值,均以线性改变理论输气量( V p) 的方法来模拟压缩机的频率变化,其本质是认为变频压缩机的制冷能力和输入功率均与频率(或转速) 呈线性变化。
陈华俊提出了基于实验数据或者厂家样本数据的变频压缩机图形法模型,并通过修正输气系数提高了图形法模型的通用性,在很多变频空调系统的仿真模型应用中也取得了很好的效果。
4.4系统模型系统的仿真模型由系统的部件模型在其必须满足的条件(质量守恒、动量守恒及能量守恒) 下有机结合而成。
房间空调器系统的部件包括压缩机、冷凝器、蒸发器和节流装置(毛细管和热力膨胀阀、电子膨胀阀) 。
自从1977 年福岛敏彦等人首次提出了制冷剂充注量方程,使得模型封闭后,系统仿真模型一直都是以质量方程、动量方程和能量方程作为控制方程对模型进行求解。
变频空调系统出现后,系统模型并无太多改变,而重点集中在变频压缩机的模型上,采用毛细管作节流装置的变频空调系统模型与定速空调系统模型是一样的, 邵双全在采用电子膨胀阀作为节流装置的变频空调系统中,用电子膨胀阀开度满足动量方程的方法,从而使传统的三层迭代简化为两层迭代。
关于多元空调系统仿真研究方面的文献还非常少,周兴禧等建立了双联蒸发器系统仿真模型,石文星博士从单元系统与多元系统的相似性出发,建立了多元空调系统两相流体网络模型,并对其求解方法进行了尝试。
但是,到目前为止,由于两相区空隙率模型还不够完善,系统内部的制冷剂充注量计算误差还比较大,而且对于系统高低压贮液器并没有模型可以对其内部存贮的制冷剂质量进行求解,也很大程度上影响了系统的制冷剂充注量,这些都是需要进一步解决的问题。
5、仿真算法研究要对一个实际系统进行仿真研究,仅仅完成了数学模型的建立是不够的。
还必须将原始系统数学模型变换成能够在计算机上进行运算或试验的仿真模型。
这就涉及到仿真算法问题。
因为实际系统的模型形式是多种多样的(状态方程、微分方程、差分方程、传递函数等) ,在求解时,都是通过计算机采用数值计算的方法求取数值解。
因些仿真算法是系统仿真的又一个重要的基础理论。
仿真算法主要有如下几个方面的问题:算法的收敛性和数值稳定性,算法精度,算法速度。
5.1传统迭代算法传统制冷空调系统的仿真都是针对简单制冷空调系统的,一般都是采用动量守恒、能量守恒和制冷守恒三大方程作为控制方程,一般都是采用假定初值一迭代求解的方法对制冷空调数学模型进行计算。