系统仿真及其Matlab实现
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现现代控制系统的分析与设计一直是自动控制工程研究的热点课程。
为了深入研究现代控制系统,更好的利用电脑科技,本文以Matlab 软件为基础,探讨和研究了现代控制系统建模、仿真及实现方面的问题,并且给出了实例程序。
首先,本文介绍了杂质动力系统模型的概念及其建模方法。
主要包括了Laplace变换、拟合条件模型、有限时域展开法、步进响应法等几种常用建模方法,并通过具体实例程序详细阐述了各种方法的应用和原理。
同时,本文还介绍了现代控制系统的仿真方法,主要包括了定点模拟、仿真分析和参数仿真等技术,并且通过Matlab程序实现了系统的实时模拟仿真。
基于Matlab软件系统,本文还讨论了现代控制系统实现方法,包括了控制器设计、系统自动识别、实时控制及系统优化设计等问题,并且给出了在Matlab系统上的实现程序。
本文探讨了现代控制系统的建模、仿真及实现方面的问题,并且以具体的实例程序详细阐述了各种方法的应用。
本文的研究结果将有助于对控制系统的设计、仿真与实现过程有更深入的了解,并有益于控制系统的改进和优化。
总之,本文以Matlab软件为基础,探究了现代控制系统的建模、仿真及实现方面的问题,并且给出了具体的程序实现,有助于对控制系统的设计、仿真及实现全过程有更深入的了解,为今后工程实践和实验研究提供了重要参考资料。
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大时滞过程控制系统及MATLAB仿真
大时滞过程控制系统及MATLAB仿真大时滞过程控制系统是指系统的时滞(Time Delay)较大,也就是系统输入和输出之间存在较长的延迟。
这种系统广泛应用于化工、生物、环境等领域,具有较强的非线性和不确定性。
因此,研究大时滞过程控制系统及其在MATLAB中的仿真对于理论和应用的深入研究具有重要意义。
大时滞过程控制系统的建模和控制是一个复杂的过程。
首先,需要对该系统进行建模,包括确定系统的输入输出关系、非线性特性以及时滞等。
然后,选择合适的控制策略,设计控制器来实现对系统的稳定性、鲁棒性和性能的优化。
最后,通过MATLAB进行仿真验证控制效果。
在大时滞过程控制系统中,常用的控制策略包括PID控制器、模糊控制器和自适应控制器等。
PID控制器是一种经典的控制策略,通过调节比例、积分和微分增益来实现对系统的控制;模糊控制器能够处理非线性和不确定性,通过模糊推理和模糊规则库来实现对系统的控制;自适应控制器则是根据系统的模型和参数实时调整控制器的参数,适应系统的变化。
在MATLAB中,可以利用Simulink工具箱进行大时滞过程控制系统的仿真。
Simulink是一种基于图形化界面的仿真环境,可以通过搭建模型、设置参数和运行仿真来模拟系统的动态行为。
在Simulink中,可以选择适当的模型来构建系统的输入输出关系,通过设置时滞参数和控制策略参数来模拟实际系统的时滞和控制效果。
通过仿真,可以观察系统的响应曲线、稳定性、鲁棒性和性能等指标,验证控制策略的有效性和优化效果。
同时,MATLAB还提供了许多函数和工具箱来支持大时滞过程控制系统的建模和控制。
例如,可以利用Control System Toolbox进行系统建模和控制器设计,利用System Identification Toolbox进行系统辨识,利用Robust Control Toolbox进行鲁棒性分析和控制设计等。
这些工具能够方便地进行系统的分析、优化和验证,为大时滞过程控制系统的研究提供了强大的支持。
matlab实验4simulink系统仿真
1. 模块间连线 先将光标指向一个模块的输出端,待光标变为十字符后,按下鼠标键并拖动,直到另 一模块的输入端。
6
Matlab实验讲义
2. 信号线的分支和折曲 (1) 分支的产生 将光标指向信号线的分支点上,按鼠标右键,光标变为十字符,拖动鼠标直到分支线 的终点,释放鼠标;或者按住 Ctrl 键,同时按下鼠标左键拖动鼠标到分支线的终点,如图 7.10 所示。
7.2.2 Simulink 的模型窗口
模型窗口由菜单、工具栏、模型浏览器窗口、模型框图窗口以及状态栏组成。
菜单 工具栏
模型浏览器
模型框图
状态栏
图7.5 双窗口模型窗口
1. 状态栏
3
Matlab实验讲义
2. 工具栏 模型窗口工具栏如图 7.6 所示。
创建并编译生成exe文件
展示父系统 打开调试器
开始仿真 结束仿真
(4) 用鼠标单击所需要的输入信号源模块“Sine Wave”(正弦信号),将其拖放到的空白 模型窗口“untitled”,则“Sine Wave”模块就被添加到 untitled 窗口;也可以用鼠标选中“Sine Wave”模块,单击鼠标右键,在快捷菜单中选择“add to 'untitled'”命令,就可以将“Sine Wave”模块添加到 untitled 窗口,如图 7.2 所示。
显示库链接 显示/隐藏阴影效果 设置不同的采样时间序列的颜色 粗线表示多信号构成的向量信号线 注明向量信号线的信号数 标明端口数据的类型 显示存储类型 数据浏览器 Simulink调试器 用户定义数据类型设计器 线性化分析工具
7.3 模型的创建
7.3.1 模块的操作
1. 对象的选定 (8) 选定单个对象 选定对象只要在对象上单击鼠标,被选定的对象的四角处会出现小黑块编辑框。 (9) 选定多个对象 如果选定多个对象,可以按下 Shift 键,然后再单击所需选定的模块;或者用鼠标拉出 矩形虚线框,将所有待选模块框在其中,则矩形框中所有的对象均被选中,如图 7.7 所示。
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现随着现代科技的发展,越来越多的系统需要被控制。
现代控制系统分析和设计是构建有效的控制系统的关键,而基于Matlab的仿真和实现技术可以为系统分析和设计提供有效的支持。
本文将从以下几个方面介绍基于Matlab的现代控制系统分析、设计、仿真和实现:
一、现代控制系统分析和设计
现代控制系统分析和设计是设计有效控制系统的关键,通过分析和设计把被控系统的模型建立出来,以及构建控制系统的控制参数、策略、信号和算法,最终完成控制系统的开发。
二、仿真和实现
仿真和实现是完成控制系统的重要环节,通过详细的分析和精确的仿真,找出控制系统的局限性,并对其进行改进以达到设计的要求,最终实现最优的控制效果。
三、基于Matlab的仿真和实现
基于Matlab的仿真和实现技术是构建有效现代控制系统的重要手段,它可以提供强大的数学运算与图形处理功能,并可以满足大多数系统分析、设计、仿真和实现的需求。
四、Matlab的应用
Matlab广泛应用在控制系统分析、设计、仿真和实现的各个方面,可以有效辅助系统分析,建立模型,优化模型参数,仿真系统行为和进行实际实现,可以说,Matlab是控制系统分析设计中不可或缺的重要支撑。
五、总结
本文介绍了现代控制系统分析和设计,并分析了基于Matlab的仿真和实现技术,Matlab在控制系统分析设计中的重要作用。
通过基于Matlab的现代控制系统分析和设计,可以有效的构建有效的控制系统,实现最优的控制效果。
基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文
基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文目录一、内容概括 (2)1. 研究背景和意义 (3)2. 国内外研究现状 (4)3. 研究目的和内容 (5)二、MATLAB控制系统仿真基础 (7)三、控制系统建模 (8)1. 控制系统模型概述 (10)2. MATLAB建模方法 (11)3. 系统模型的验证与校正 (12)四、控制系统性能分析 (14)1. 稳定性分析 (14)2. 响应性能分析 (16)3. 误差性能分析 (17)五、基于MATLAB控制系统的设计与应用实例分析 (19)1. 控制系统设计要求与方案选择 (20)2. 基于MATLAB的控制系统设计流程 (22)3. 实例一 (23)4. 实例二 (25)六、优化算法在控制系统中的应用及MATLAB实现 (26)1. 优化算法概述及其在控制系统中的应用价值 (28)2. 优化算法介绍及MATLAB实现方法 (29)3. 基于MATLAB的优化算法在控制系统中的实践应用案例及分析对比研究31一、内容概括本论文旨在探讨基于MATLAB控制系统的仿真与应用,通过对控制系统进行深入的理论分析和实际应用研究,提出一种有效的控制系统设计方案,并通过实验验证其正确性和有效性。
本文对控制系统的基本理论进行了详细的阐述,包括控制系统的定义、分类、性能指标以及设计方法。
我们以一个具体的控制系统为例,对其进行分析和设计。
在这个过程中,我们运用MATLAB软件作为主要的仿真工具,对控制系统的稳定性、动态响应、鲁棒性等方面进行了全面的仿真分析。
在完成理论分析和实际设计之后,我们进一步研究了基于MATLAB 的控制系统仿真方法。
通过对仿真模型的建立、仿真参数的选择以及仿真结果的分析,我们提出了一种高效的仿真策略。
我们将所设计的控制系统应用于实际场景中,通过实验数据验证了所提出方案的有效性和可行性。
本论文通过理论与实践相结合的方法,深入探讨了基于MATLAB 控制系统的仿真与应用。
MatlabSimulink系统建模和仿真
图:电容的充电、放电过程的仿真结果。在充电仿真中,输出信号 为系统的零状态响应。在放电过程仿真中,输出信号为系统的零输 入响应。 如果要仿真系统输入信号为任意函数的情况,只需要修改仿 真程序中的输入信号设臵即可。
“实例2.3”单摆运动过程的建模和仿真。 (1)单摆的数学模型 设单摆摆线的固定长度为l ,摆线的质量忽略不计,摆锤质 量为m ,重力加速度为g ,设系统的初始时刻为t=0 ,在任 意 t 0 时刻摆锤的线速度为v(t) ,角速度为 w(t ) ,角位移 为 (t ) 。以单摆的固定位臵为坐标原点建立直角坐标系, 水平方向为x 轴方向。如下图所示。
图:电容的充电电路以及等价系统
(1)数学分析
首先根据网络拓扑和元件伏安特性建立该电路方程组
dy (t ) i (t ) C dt
dy (t ) 1 1 x(t ) y (t ) dt RC RC
y(t ) x(t ) Ri (t )
并化简得
该方程也称为系统的状态方程。在方程中,变量y 代表电 容两端的电压,是电容储能的函数。本例中它既是系统的 状态变量,又是系统的输出变量。
7.1 Matlab编程仿真的方法
7.1.1 概述 通过编程的形式建立计算机仿真模型是最基本的 计算机建模方法。Matlab编程仿真过程就是用编 写脚本文件或函数文件来描述数学模型,并实现 计算机数值求解的过程。 我们把外界对系统产生作用的物理量称为输入 信号或激励,把由于系统内部储存的能量称为系 统的状态,而将系统对外界的作用物理量称为系 统的输出信号或响应。
图:模拟真实示波器显示的调幅仿真波形,仿真中考虑了输 入信号与示波器扫描不同步,载波相位噪声以及加性信道噪 声的影响
7.1.3 连续动态系统的Matlab编程仿真 7.1.3.1 几个实例
matlab 控制系统仿真
摘要MATLAB语言是一种十分有效的工具,能容易地解决在系统仿真及控制系统计算机辅助设计领域的教学与研究中遇到的问题,它可以将使用者从繁琐的底层编程中解放出来,把有限的宝贵时间更多地花在解决科学问题上。
MATLAB GUI 是MATLAB的人机交互界面。
由于GUI本身提供了windows基本控件的支持,并且具有良好的事件驱动机制,同时提供了MATLAB数学库的接口,所以GUI 对于控制系统仿真的平台设计显得十分合适。
GUI对于每个用户窗口生成.fig和.m 文件。
前者负责界面的设计信息,后者负责后台代码的设计。
本文所做的研究主要是基于MATLAB GUI平台,结合控制系统基础理论和MATLAB控制系统工具箱,实现了用于控制系统计算机辅助分析与设计的软件。
本软件主要功能:实现传递函数模型输入、状态方程模型输入、模型装换、控制系统稳定性分析、系统可观性可控性判断,绘制系统奈奎斯特图、波特图、根轨迹图以及零极点分布图。
在继续完善的基础上能够用于本科自动控制原理教程的教学实验和一般的科学研究。
关键词:控制系统;MATLAB GUI;计算机辅助设计AbstractMATLAB language is a very effective tool,and can be easily resolved in the system simulation and control system of teaching in the field of computer-aided design and research problems,it could be the bottom of the user from tedious programming liberate the limited spend more valuable time to solve scientific problems.The MATLAB GUI is the interactive interface.As the GUI itself provides the basic control windows support,and has a good mechanism for event-driven,while providing the MATLAB Math Library interface,the GUI for control system simulation platform for the design of it is suitable. GUI window generated for each user. Fig and.M file. The former is responsible for the design of the interface information,which is responsible for the design of the background code.Research done in this article is mainly based on MATLAB GUI platform,the basis of combination of control system theory and MATLAB Control System Toolbox,the realization of control systems for computer-aided analysis and design software. The main functions of the software: the realization of transfer function model input,the state equation model input,the model fitted for the control system stability analysis,system observability controllability judgments、rendering the system Nyquist diagram、Bode plots、root locus and Pole-zero distribution. While continuing to improve based on the principle of automatic control can be used for undergraduate teaching course experiments and scientific research in general.Key words:Control System;MATLAB GUI; Computer-assistant design目录第1章概述 (1)1.1 论文选题背景和意义 (1)1.2 计算机辅助分析与设计在控制系统仿真中的发展现状 (1)1.3 本文主要内容 (3)第2章控制系统与MATLAB语言 (4)2.1 控制系统理论基础 (4)2.2 MATLAB语言与控制系统工具箱 (5)第3章 MATLAB GUI简介及应用 (9)3.1 MATLAB GUI (9)3.2 软件设计步骤 (10)第4章仿真系统测试与演示 (16)4.1 控制系统的模型输入 (16)4.2 控制系统的稳定性分析 (19)4.3 控制系统可控可观性分析 (20)4.4 控制系统频率响应 (23)4.5 控制系统时域响应 (27)4.6 控制系统根轨迹绘制 (28)结论 (31)参考文献 (32)致谢 (33)第1章概述1.1 论文选题背景和意义自动控制原理是自动控制专业和自动化专业的主要课程之一,是研究自动控制技术的基础理论课,是必修的专业基础课程。
基于MATLAB控制系统的仿真与应用
毕业设计(论文)题目基于MATLAB控制系统仿真应用研究系别信息工程系专业名称电子信息工程班级学号088205227学生姓名蔚道祥指导教师罗艳芬二O一二年五月毕业设计(论文)任务书I、毕业设计(论文)题目:基于MATLAB的控制系统仿真应用研究II、毕业设计(论文)使用的原始资料(数据)及设计技术要求:原始资料:(1)MATLAB语言。
(2)控制系统基本理论。
设计技术要求:(1)采用MATLAB仿真软件建立控制系统的仿真模型,进行计算机模拟,分析整个统的构建,比较各种控制算法的性能。
(2)利用MATLAB完善的控制系统工具箱和强大的Simulink动态仿真环境,提供方框图进行建模的图形接口,分别介绍离散和连续系统的MATLAB和Simulink仿真。
I I I、毕业设计(论文)工作内容及完成时间:第01~03周:查找课题相关资料,完成开题报告,英文资料翻译。
第04~11周:掌握MATLAB语言,熟悉控制系统基本理论。
第12~15周:完成对控制系统基本模块MATLAB仿真。
第16~18周:撰写毕业论文,答辩。
Ⅳ、主要参考资料:[1] 《MATLAB在控制系统中的应用》,张静编著,电子工业出版社。
[2]《MATLAB在控制系统应用与实例》,樊京,刘叔军编著,清华大学出版社。
[3]《智能控制》,刘金琨编著,电子工业出版社。
[4]《MATLAB控制系统仿真与设计》,赵景波编著,机械工业出版社。
[5]The Mathworks,Inc.MATLAB-Mathemmatics(Cer.7).2005.信息工程系电子信息工程专业类0882052 班学生(签名):填写日期:年月日指导教师(签名):助理指导教师(并指出所负责的部分):信息工程系(室)主任(签名):学士学位论文原创性声明本人声明,所呈交的论文是本人在导师的指导下独立完成的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含法律意义上已属于他人的任何形式的研究成果,也不包含本人已用于其他学位申请的论文或成果。
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现随着社会经济的发展,现代控制理论对于促进技术进步有着巨大的贡献。
随着现代控制技术的发展,设计现代控制系统的重要性也随之增加。
本文的主要目的是分析和设计基于matlab的现代控制系统,并进行仿真和实现。
现代控制系统涉及多种理论,比如微分方程,线性系统理论,数字滤波,信号处理等等。
而matlab是一款非常便捷的工具,可以帮助我们更有效率的分析和设计现代控制系统。
首先,matlab可以用来帮助我们研究现代控制系统的特性和性能,可以实现过程模拟,帮助我们定义控制系统的模型,进而确定系统的参数,以此设计更有效的控制系统。
此外,matlab还可以进行提示性程序和实际应用程序的构建,可以用来实现现代控制系统的仿真。
仿真可以帮助我们更好地理解现代控制系统的工作原理和特性,因此,matlab可以用作控制系统的重要设计工具。
另外,matlab的可视化界面可以帮助我们实现更直观的仿真,它可以提供更多的可视化效果,以便实现对控制系统特性和性能的详细分析和研究。
最后,matlab也可以用来实现现代控制系统的实际实施,利用matlab来实现控制系统,不仅可以增加开发效率,更重要的是可以增加系统稳定性和可靠性。
综上所述,matlab可以用来分析和设计现代控制系统,实现仿
真和实施,这一切都有助于提高我们的现代控制系统设计的效率和水平,从而大大提高了我们的社会生活和工作效率。
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现近年来,随着工业技术的飞速发展,控制系统逐渐成为工业自动化过程中不可缺少的重要组成部分,因此其分析与设计也会受到人们越来越多的关注。
本文从控制系统的分类出发,介绍了基于Matlab 的分析与仿真方法,并结合详细的实例,展示了最新的Matlab软件如何用来设计现代控制系统,及如何实现仿真结果。
一、控制系统分类控制系统是将完整的物理系统划分为几个部分,通过规定条件把这些部分组合起来,共同完成某一特定任务的一种技术。
控制系统可分为离散控制系统和连续控制系统,离散控制系统的尺度以脉冲的形式表现,而连续控制系统的尺度以连续变量的形式表现,常见的连续控制系统有PID、环路反馈控制等。
二、基于Matlab的分析与仿真Matlab是一款实用的高级计算和数学工具,具有智能语言功能和图形用户界面,可以进行复杂数据分析和可视化。
Matlab可以用来开发控制系统分析与仿真,包括:数学建模,系统建模,状态估计与观测,数据处理,控制算法研究,仿真实验及系统原型开发等。
此外,Matlab还可以利用其它技术,比如LabVIEW或者C程序,将仿真结果实现在实物系统上。
三、实现现代控制系统分析与设计基于Matlab的现代控制系统分析与设计,需要从以下几个方面进行考虑。
1.数学建模:Matlab支持多种数学计算,比如代数运算、矩阵运算、曲线拟合等,可以用来建立控制系统的数学模型。
2.系统建模:Matlab可以用于控制系统的建模和仿真,包括并行系统建模、混沌建模、非线性系统建模、时滞建模、系统设计建模等。
3.状态估计与观测:Matlab可以用来计算系统状态变量,并且可以根据测量信号估计系统状态,用于系统诊断和控制。
4.数据处理:Matlab可以用来处理控制系统中的大量数据,可以更好地研究控制系统的特性,以便进行更好的设计和控制。
5.算法研究:Matlab可以用来研究新的控制算法,以改进控制系统的性能。
基于MATLAB的2ASK数字调制与解调的系统仿真
基于MATLAB的2ASK数字调制与解调的系统仿真一、本文概述随着信息技术的飞速发展,数字通信在现代社会中扮演着日益重要的角色。
作为数字通信中的关键技术之一,数字调制技术对于提高信号传输的可靠性和效率至关重要。
在众多的数字调制方式中,2ASK (二进制振幅键控)因其实现简单、抗干扰能力强等优点而备受关注。
本文旨在通过MATLAB软件平台,对2ASK数字调制与解调系统进行仿真研究,以深入理解和掌握其基本原理和性能特点。
本文首先介绍了数字调制技术的基本概念,包括数字调制的基本原理、分类和特点。
在此基础上,重点阐述了2ASK调制与解调的基本原理和实现方法。
通过MATLAB编程,本文实现了2ASK调制与解调系统的仿真模型,并进行了性能分析和优化。
在仿真研究中,本文首先生成了随机二进制信息序列,然后利用2ASK调制原理对信息序列进行调制,得到已调信号。
接着,对已调信号进行信道传输,模拟了实际通信系统中的噪声和干扰。
在接收端,通过2ASK解调原理对接收到的信号进行解调,恢复出原始信息序列。
通过对比分析原始信息序列和解调后的信息序列,本文评估了2ASK 调制与解调系统的性能,并讨论了不同参数对系统性能的影响。
本文的仿真研究对于深入理解2ASK数字调制与解调原理、优化系统性能以及指导实际通信系统设计具有重要意义。
通过MATLAB仿真平台的运用,本文为相关领域的研究人员和实践工作者提供了一种有效的分析和优化工具。
二、2ASK数字调制技术原理2ASK(二进制振幅键控)是一种数字调制技术,主要用于数字信号的传输。
它的基本思想是将数字信号(通常是二进制信号,即0和1)转换为模拟信号,以便在模拟信道上进行传输。
2ASK调制的关键在于根据数字信号的不同状态(0或1)来控制载波信号的振幅。
在2ASK调制过程中,当数字信号为“1”时,载波信号的振幅保持在一个较高的水平;而当数字信号为“0”时,载波信号的振幅降低到一个较低的水平或者为零。
控制系统建模与仿真基于MATLABSimulink的分析与实现
读书笔记
01 思维导图
03 精彩摘录 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 阅读感受 06 作者简介
思维导图
本书关键字分析思维导图
实现
通过
仿真
技术
进行
分析
方法
分析
matlabsi mulink
仿真
系统
simulink
实现
介绍
工程
精彩摘录
精彩摘录
《控制系统建模与仿真基于MATLABSimulink的分析与实现》精彩摘录 随着科技的发展和社会的进步,控制系统在各个领域中的应用越来越广泛, 掌握控制系统的建模与仿真技术对于科学研究、工程实践等方面都具有重要意义。 而《控制系统建模与仿真基于MATLABSimulink的分析与实现》这本书,正是为满 足这一需求而编写的。
阅读感受
而真正让我感到震撼的是第4章到第8章的内容。作者利用MATLAB强大数据处 理、绘图函数和Simulink仿真工具,对被控对象模型进行了系统建模、分析、计 算、性能指标的优化及控制器设计。从时域、频域、根轨迹、非线性及状态空间 几个方面,完成了对系统性能指标的验证及控制系统设计。这其中的细节和深度, 都足以显示作者对这一领域的深入理解和实践经验。
目录分析
在“仿真技术”部分,目录涵盖了控制系统仿真的基本原理、仿真模型的建 立、参数设置以及仿真结果的分析等内容。还介绍了如何利用MATLABSimulink进 行仿真,使得读者能够快速上手这一强大的仿真工具。
目录分析
“应用实例”部分通过多个具体的案例,展示了如何将建模与仿真技术应用 于实际控制系统。这些案例既有简单的单输入单输出系统,也有复杂的非线性多 输入多输出系统,具有很高的实用价值。
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现随着现代科技的不断发展,越来越多的技术应用到现代控制系统中,而控制系统的分析与设计更是一项复杂的技术。
为了更好地实现现代控制系统的分析与设计,计算机技术尤其是基于Matlab的计算机仿真技术在现代控制系统分析与设计中已发挥着越来越重要的作用。
本文旨在介绍基于Matlab的仿真技术,总结它在现代控制系统分析与设计中的应用,为研究者们提供一个思考Matlab技术在现代控制系统分析与设计中的可能性的契机。
Matlab是当今流行的科学计算软件,它的设计特别适合进行矩阵运算和信号处理等工作,可以有效地处理大量复杂的数字信息,因此成为现代计算机技术应用于控制系统分析和设计的重要工具。
基于Matlab的仿真技术主要用于建立控制系统的动态模型,分析系统的特性,评估系统的性能,模拟系统的行为,确定系统的参数,优化系统的性能。
基于Matlab的仿真技术已被广泛应用于现代控制系统的设计中。
首先,基于Matlab的仿真技术可以有效地提高系统设计的效率。
通过实现对控制系统的动态模型建模,可以快速搭建出真实系统的模拟系统,并可以使用计算机来模拟系统行为,可以有效地缩短控制系统设计的周期。
其次,基于Matlab的仿真技术可以有效地改善系统设计质量。
通过分析模拟系统的行为,可以寻找更合理的解决方案,从而改善系统设计的质量。
第三,基于Matlab的仿真技术可以有效地确定系统参数。
通过在模拟系统中添加不同参数,并通过对系统模拟行为的分析,可以确定使系统更加有效的参数组合。
最后,基于Matlab的仿真技术可以有效地优化系统性能。
通过对系统行为的分析,可以识别出系统存在的问题,并设计相应的优化策略,从而实现系统性能的最佳化。
综上所述,基于Matlab的仿真技术在现代控制系统分析与设计中发挥着重要的作用,不仅可以提高系统设计的效率,而且可以改善系统设计的质量,确定系统参数,优化系统性能。
MATLAB通信系统仿真实验报告
MATLAB通信系统仿真实验报告实验一、MATLAB的基本使用与数学运算目的:学习MATLAB的基本操作,实现简单的数学运算程序。
内容:1-1 要求在闭区间[0,2π]上产生具有10个等间距采样点的一维数组。
试用两种不同的指令实现。
运行代码:x=[0:2*pi/9:2*pi]运行结果:1-2 用M文件建立大矩阵xx=[ 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.91.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.92.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.93.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9]代码:x=[ 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.91.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.92.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.93.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9]m_mat运行结果:1-3已知A=[5,6;7,8],B=[9,10;11,12],试用MATLAB分别计算A+B,A*B,A.*B,A^3,A.^3,A/B,A\B.代码:A=[5 6;7 8] B=[9 10;11 12] x1=A+B X2=A-B X3=A*B X4=A.*B X5=A^3 X6=A.^3 X7=A/B X8=A\B运行结果:1-4任意建立矩阵A,然后找出在[10,20]区间的元素位置。
程序代码及运行结果:代码:A=[12 52 22 14 17;11 10 24 03 0;55 23 15 86 5 ] c=A>=10&A<=20运行结果:1-5 总结:实验过程中,因为对软件太过生疏遇到了些许困难,不过最后通过查书与同学交流都解决了。
例如第二题中,将文件保存在了D盘,而导致频频出错,最后发现必须保存在MATLAB文件之下才可以。
基于MATLAB的模拟通信系统的仿真与实现
• 139•针对通信原理课程的教学特点和传统实验教学存在的问题,讨论了将Matlab软件引入到通信原理课程教学的必要性。
以模拟调制系统为例,利用Matlab的工具箱和Simulink界面对通信系统进行可视化教学,并给出了仿真结果。
实践证明,不仅在课堂教学中以更加直观的方式进行讲解,而且补充和完善传统实验的不足,提高学生学习积极性,教学效果得到较大提升。
随着5G通信的到来,通信技术在人们日常生活中是无处不在,现代通信技术取得了显著进展。
通信原理作为高校通信工程和电子信息等本科专业课程体系中重要的专业基础课,系统阐述了模拟和数字通信系统的基本概念、基本原理和基本分析方法,为学生学习后续课程储备专业素养(王海华,Matlab/Simulink仿真在“通信原理”教学中的应用研究:湖北理工学院学报,2015)。
然而这门课程理论内容丰富,系统模型抽象,数学公式多,推理过程繁琐,学生普遍感到枯燥难懂,抓不住重点,学习吃力,不能顺利学好本课程(基于Matlab_Simulink的通信原理虚拟仿真实验教学方法研究:现代电子技术,2015;邵玉斌,Matlab/Simulink通信系统建模与仿真实例分析:清华大学出版社,2008)。
为此,在教学过程中引入Matlab仿真技术,理论联系实践开展教学工作,通过simulink界面搭建系统模型,调整参数,观察通信系统性能,激发学生的学习积极性,提升教学质量,实现良好的教学模式。
1 Matlab软件介绍Matlab在工程数值运算和系统仿真方面具有强大的功能,主要包括数值分析、仿真建模、系统控制和优化等功能(牛磊,赵正平,郭博,Matlab仿真在通信原理教学中的应用:阜阳师范学院学报,2014)。
在Matlab的Communication Toolbox(通信工具箱)中提供了许多仿真函数和模块,用于对通信系统进行仿真和分析。
Simulink平台是Matlab中一种可视化仿真工具,提供了建立模型方框图的图形用户界面(GUI),可以将图形化的系统模块连接起来,从而建立直观、功能丰富的动态系统模型(黄琳,曹杉杉,熊旭辉.基于Matlab的通信原理实验课程设计:湖北师范大学学报,2017)。
MATLAB控制系统设计与仿真
目录分析
1.2 MATLAB的基本 操作
1.1 MATLAB概述
1.3 MATLAB窗口的 基本操作
2.1 MATLAB 的数组与矩 阵运算
2.2多项式及 其运算
3.2基本运算
3.1算术符号操作
3.3复变函数计算 的MATLAB实现
4.1文件与程序结构 4.2参数与变量
4.3数据类型 4.4程序结构
精彩摘录
这是《MATLAB控制系统设计与仿真》的读书笔记模板,可以替换为自己的精彩内容摘录。
谢谢观看
9.3控制系统的波特 图设计
9.4 PID控制器设计
10.2状态反馈与极 点配置
10.1现代控制系统 设计概述
10.3状态观测器
10.4线性二 次型最优控
制器设计
10.5鲁棒控 制系统设计
作者介绍
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读书笔记
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7.1控制系统
1
的数学模型
7.2数学模型
2
的建立
3 7.3数学模型
参数的获取
4 7.4数学模型
的转换
5 7.5数学模型
的连接
8.2控制系统根轨 迹法
8.1控制系统的时 域分析
8.3控制系统的频 域分析
8.4状态空间 模型的线性 变换及简化
8.5状态空间 法分析
9.1经典控制系统设 计概述
9.2控制系统的根轨 迹设计
4.6 MATLAB函数
4.5程序流控制语 句
4.7 MATLAB程序调 试
5.2经典控制理论 基础
制冷系统matlab动态仿真求cop系统
制冷系统matlab动态仿真求cop系统(原创实用版)目录一、引言二、制冷系统的基本原理三、MATLAB 仿真的基本概念四、制冷系统 MATLAB 动态仿真的实现五、COP 系统的含义及其在制冷系统中的应用六、结论正文一、引言制冷技术在我国的发展十分迅速,已经广泛应用于空调、冷藏、冷冻等领域。
在制冷系统的设计和优化中,仿真技术起到了至关重要的作用。
其中,MATLAB 作为一种强大的仿真软件,在制冷系统的动态仿真中具有广泛的应用。
本文将介绍制冷系统 MATLAB 动态仿真的基本原理和方法,以及 COP 系统在制冷系统中的应用。
二、制冷系统的基本原理制冷系统的基本原理是利用制冷剂在蒸发器、压缩机、冷凝器和膨胀阀等部件之间的流动,实现热量的吸收和释放,从而达到制冷的目的。
在制冷系统中,压缩机、冷凝器、膨胀阀和蒸发器是四个关键部件,它们的性能直接影响到整个系统的制冷效果。
三、MATLAB 仿真的基本概念MATLAB(Matrix Laboratory)是一种高性能的数学计算软件,具有强大的数值计算、数据分析和可视化功能。
在制冷系统仿真中,MATLAB 可以建立系统的数学模型,模拟系统的运行过程,分析系统的性能参数,从而为制冷系统的设计和优化提供有力支持。
四、制冷系统 MATLAB 动态仿真的实现制冷系统 MATLAB 动态仿真的实现主要包括以下几个步骤:1.建立系统的数学模型:根据制冷系统的结构和原理,建立相应的数学模型,包括压缩机、冷凝器、膨胀阀和蒸发器等部件的数学模型。
2.编写 MATLAB 程序:根据建立的数学模型,编写 MATLAB 程序,实现制冷系统的动态仿真。
3.运行仿真程序:运行 MATLAB 程序,得到制冷系统的仿真结果,包括系统的压力、温度、流量等参数的变化。
4.分析仿真结果:根据仿真结果,分析制冷系统的性能,如制冷量、能耗等指标,从而为系统的设计和优化提供依据。
五、COP 系统的含义及其在制冷系统中的应用COP(Coefficient of Performance)系统是制冷系统中的一种重要组成部分,主要用于衡量制冷系统的性能。
MATLAB控制系统仿真实验报告
清华大学自动化工程学院实验报告课程:控制系统仿真专业自动化班级 122姓名学号指导教师:时间: 2015 年 10 月 19 日— 10 月 28 日目录实验一 MATLAB环境的熟悉与基本运算 (1)实验二 MATLAB语言的程序设计 (6)实验三 MATLAB的图形绘制 (9)实验四采用SIMULINK的系统仿真 (14)实验五控制系统的频域与时域分析 (17)实验六控制系统PID校正器设计法 (23)实验一 MATLAB环境的熟悉与基本运算一、实验时间及地点:实验时间:2015.10.19上午8:30—9:30实验地点:计算中心二、实验目的:1.熟悉MATLAB开发环境2.掌握矩阵、变量、表达式的各种基本运算三、实验内容:1、新建一个文件夹(自己的名字命名,在机器的最后一个盘符)2、启动MATLAB6.5,将该文件夹添加到MATLAB路径管理器中。
3、保存,关闭对话框4、学习使用help命令,例如在命令窗口输入help eye,然后根据帮助说明,学习使用指令eye(其它不会用的指令,依照此方法类推)5、学习使用clc、clear,观察command window、command history和workspace等窗口的变化结果。
6、初步程序的编写练习,新建M-file,保存(自己设定文件名,例如exerc1、exerc2、exerc3……),学习使用MATLAB的基本运算符、数组寻访指令、标准数组生成函数和数组操作函数。
注意:每一次M-file的修改后,都要存盘。
练习A:(1)help rand,然后随机生成一个2×6的数组,观察command window、command history和workspace等窗口的变化结果(2)学习使用clc、clear,了解其功能和作用(3)输入一个2维数值数组,体会标点符号的作用(空格和逗号的作用)。
(4)一维数组的创建和寻访,创建一个一维数组(1×8)X,查询X数组的第2个元素,查询X数组的第3个元素到第6个元素,查询X数组的第5个元素到最后一个元素,查询X数组的第3、2、1个元素,查询X数组中≤5元素,将X数组的第2个元素重新赋值为111,实例expm1。
BPSK系统仿真—MATLAB
程序代码:主程序:%基带信号s(t)clear allclose allclcnum=10; %码元个数tnum=200;%码元长度N=num*tnum;a=randint(1,num,2); %产生1行num列的矩阵,矩阵内0和1随机出现fc=0.1; %载波频率t=0:0.05:9.99;s=[];c=[];for i=1:numif(a(i)==0)A=zeros(1,tnum);elseA=ones(1,tnum);ends=[s A];cs=sin(2*pi*fc*t);c=[c cs]; %产生载波信号endfigure(1);subplot(4,1,1);plot(s);grid on;xlabel('基带信号s(t)');axis([0 N -2 2]);%BPSK已调信号。
采用模拟调制方法s_NRZ=[];for i=1:numif(a(i)==0)A=ones(1,tnum);elseA=-1*ones(1,tnum);ends_NRZ=[s_NRZ,A];ende=s_NRZ.*c;figure(1);subplot(4,1,2);plot(e);grid on;xlabel('BPSK调制信号');axis([0 N -2 2]);%加高斯噪声am=0.7; %输入信号经信道后振幅由1衰减为0.7SNR=5;snr=10^(SNR/10);N0=(am*am)/2/snr;%计算噪声功率N0_db=10*log10(N0);%将噪声功率转换为dBWni=wgn(1,N,N0_db);% 产生1行N列的高斯噪声yi=e+ni;%BSK已调信号中加入白噪声,输入信噪比为SNRfigure(1);subplot(4,1,3);plot(yi);grid on;xlabel('加入高斯白噪声的已调信号yi(t)');% %带通滤波器[b1,a1] = BUTTER(3,[2*pi*0.0001,2*pi*0.01]);%计算带通滤波器的H(z)系数y=filter(b1,a1,yi);%对信号yi进行滤波,得到信号yfigure(1);subplot(4,1,4);plot(y);grid on;xlabel('经带通滤波器后信号');%与恢复载波相乘x1=2*c.*y;figure(2);subplot(4,1,1);plot(x1);grid onxlabel('与恢复载波相乘后的信号x1(t)');%低通滤波器[b2,a2]=butter(2,0.005); %计算H(z)系数,频率为(1/200)x=filter(b2,a2,x1); %对信号x1滤波,得到信号xfigure(2);subplot(4,1,2);plot(x);grid onaxis([0 N -2 2]);xlabel('经低通滤波器后信号波形')x=fun_panjue(x);%调用函数,进行抽样判决figure(2);subplot(4,1,3);plot(x);grid on;xlabel('加噪后解调信号x(t)');axis([0 N -2 2]);x=fun_yanc(x); %调用函数,进行消除延迟figure(2);subplot(4,1,4);plot(x);grid on;xlabel('加噪后去掉延迟的解调信号x(t)');axis([0 N -2 2]);%误码率计算Err1=length(find(x~=s))%计算解调信号中错误码元个数Pe_test1=Err1/N%计算实际误码率Pe1=(1/2)*erfc(sqrt(snr))%计算系统理论误码率%% 理论误码率曲线Pe=[];for SNR=1:10am=0.7; %输入信号经信道后振幅由1衰减为0.7E=am*am/2;snr=10^(SNR/10);N0=(am*am)/(2*snr);no=N0/(2*200); %计算噪声功率N0_db=10*log10(N0);%将噪声功率转换为dBWni=wgn(1,N,N0_db);% 产生1行N列的高斯噪声yi=e+ni; %BSK已调信号中加入白噪声,输入信噪比为SNRy=filter(b1,a1,yi);%对yi进行滤波(带通滤波器),得到信号yx1=2*c.*y; %与恢复载波相乘xx=filter(b2,a2,x1); %经低通滤波器滤波xx=fun_panjue(xx);%抽样判决xx=fun_yanc(xx); %消除延迟snr=10^(SNR/10);Pe=[Pe,(1/2)*erfc(sqrt(snr))];%计算理论误码率endPe;figure;SNR=1:10;semilogy(SNR,Pe,'b--');hold on %以log10(Pe)为纵坐标画图grid on子程序一:抽样判决(由于存在“倒pi”现象,故以0为基准进行判决,大于0,判为0;小于0,判为1)function w=fun_panjue(w)N=length(w);if w(100)>0w(1:100)=0;elsew(1:100)=1;endfor i=101:Nif w(i)>0;w(i)=0;elsew(i)=1;endend子函数二:消除延迟(由于抽样判决后会产生延迟,故认为对解调信号进行时移,以减小甚至消除延迟,便于与基带信号进行比较,计算实际误码率)function m=fun_yanc(m)N=length(m);leng=0;for i=1:Nif m(i)==1leng=i;break;endendelsefor i=1:Nif m(i)==0leng=i;break;endendendleng1=leng-(floor(leng/200))*200; for i=1:(N-leng1)m(i)=m(i+leng1);endfor i=(N-leng1):Nm(i)=m(N-200+10);end输入信噪比为5 dB时,计算的错误码元,实际误码率,理论误码率Err1 =15Pe_test1 =0.0075Pe1 =0.0060各波形图如下所示:。
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系统模拟及其Matlab实现系统模拟(亦称系统仿真)是指通过建立和运行系统的数学模型,来模仿实际系统的运行状态及其随时间变化的规律,以实现在计算机上进行试验的全过程。
这是近30年来发展起来的一门新兴技术学科。
实际对象通常是社会、经济、军事等复杂系统,一般都不能通过真实的实验来进行分析、研究。
因此,系统模拟技术就成为十分重要甚至必不可少的工具。
本章在介绍系统模拟的概念以及一般原理、方法和步骤的基础上,主要介绍三种基本的模拟方法及其模型,即蒙特卡洛模拟方法、排队模型、系统动力学模拟。
通过蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟可以具体了解系统模拟的基本原理及方法,排队模型体现了离散事件系统模拟的特点与规律,而系统动力学模拟则是一种可以广泛应用于各个领域的连续系统模拟方法。
1 系统模拟概述(1)系统模拟的概念系统模拟(亦称系统仿真)是近30年来发展起来的一门新兴技术学科。
模拟(simulation)就是利用模型对实际系统进行试验研究的过程。
实际对象通常是社会、经济、军事等复杂系统,一般都不能通过真实的实验来进行分析、研究。
因此,系统模拟技术就成为十分重要甚至必不可少的工具。
系统模拟是对实际系统的一种模仿活动,也就是利用一个模型,通常是数学模型,来模仿实际的事物发展变化的规律。
系统模拟的确切概念可以表述如下:系统模拟是指通过建立和运行系统的数学模型,来模仿实际系统的运行状态及其随时间变化的规律,以实现在计算机上进行试验的全过程。
在这个工程中,通过对模拟运行过程的观察和统计,得到被模拟系统的模拟输出参数和基本特性,以此来估计和推断实际系统的真实参数和真实性能,为真实系统问题的决策提供科学依据。
首先,系统模拟是一种有效的实验手段,它为一些复杂系统创造了一种柔性的计算实验验环境,使人们有可能在短时间内从计算机上获得对系统运动规律以及未来特性的认识。
第二,系统模拟实验是一种计算机上的软件实验,因此他需要较好的模拟软件(包括模拟语言)来支持系统的建模和模拟过程。
第三,模拟的输出结果是在模拟过程中由模拟软件自动给出的。
第四,一次模拟结果只是对系统行为的一次抽样,因此一项模拟研究往往由多次独立的重复模拟组成,所得到的模拟结果也只是对真实系统进行具有一定样本量的模拟实验的随机样本。
因此,模拟往往要进行多次实验的统计推断,以及对系统的性能和变化规律作多因素的综合评估。
目前,系统模拟作为系统研究和实践中的一个重要技术手段,在求解一些复杂的系统问题中,具有下列几个特点。
1)系统模拟面向实际过程和系统问题,将不确定性作为随机变量纳入系统来处理,建立系统的内部结构关系模型,从而使我们对复杂的、带有多种随机因素的系统,可以方便的通过计算机模拟试验求解,避免了求解复杂的数学模型的困难。
这也是目前系统模拟得到广泛应用的最根本原因。
2)系统模拟以问题导向方式来建模分析,并使用人-机友好的计算机及软件,使建模与模拟直接面向分析人员,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,从而使系统模拟为广大科研人员及管理人员所接受。
3)系统模拟为分析人员和决策人员提供了一种有效的实验环境,他们的设想和方案可以通过直接调整模型的参数或结构来实现,并通过模型的模拟运行得到其实施结果,从而可以从中选出满意的方案。
因此,系统模拟被看作是“政策实验室”。
然而,模拟技术也并非十全十美,它也有其自身固有的缺点.1)开发模拟软件,建立运行模拟模型是一项艰巨的工作,它需要进行大量的编程、调试和重复运行实验,这也是要消耗时间、人力和资金的。
2)系统模拟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最优解。
模拟参数的调整往往具有极大的盲目性,寻找优化方案将消耗大量的人力、物力。
3)系统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,往往会得到不同的模型,模型运行的结果也就不同。
因此,系统建模常被称为非精确建模,或认为建模是一种“艺术”而不是纯粹的技术。
虽然以上缺点是由模拟本身的性质所造成的,但随着计算机科学(包括硬件和软件)的发展和系统模拟方法研究的深入,这些问题正在得到改善。
计算机技术中的多媒体技术、虚拟现实技术、分布式网络技术的引入更使系统模拟如虎添翼,使系统模拟技术的研究与应用水平达到了新的高度。
(2)系统模拟的分类根据系统模拟的定义,实施一项系统模拟的研究工作,包括三个基本要素,即系统对象、系统模型以及计算机工作。
因此,对于模拟中不同的基本要素组合,就必须使用不同类型的模拟技术。
在管理系统模拟中,提出使用数学模型和数字计算机,但对于不同的管理问题,就要使用不同的数学模型.因此,系统模拟分两种.根据问题研究的系统对象的性质,管理系统模拟一般可以分成连续系统模拟和离散事件系统模拟.连续系统是指系统状态随时间连续变化的系统,系统行为通常是一些连续变化的过程.连续系统模型提出通常是用一组方程式描述,如微分方程、差分方程等,注意差分方程形式上是时间离散的,但状态变量的变化过程本质上是时间连续的,如人口的变化过程、城市用地、居民住宅建设数量等。
因此,连续系统模拟的主要任务就是如何求解上述的系统模型的系统运动方程组。
离散事件系统中,表征系统性能的状态只在随机的时间点上发生跃变,且这种变化是由随机事件驱动的,在两个时间点之间,系统状态不发生任何变化。
例如,医院门诊病人数量、路口车辆通过数量、公共汽车上乘车人数的变化、电话系统的呼叫、机器零件的生产线加工过程等都是离散事件系统。
离散事件模拟就是通过建立表达上述过程的模型,并在计算机上人为构造随机事件环境,以模拟随机事件的发生、终止、变化的过程,最终获得系统状态随之变化的规律和行为。
(3)系统模拟的基本步骤系统模拟是一项应用技术,根据它的基本概念和求解问题的出发点及思路,在实际系统模拟应用时,一般遵循以下几个基本步骤。
1)问题描述与定义系统模拟是面向具体问题而不是面向整个实际系统,因此,首先要在分析、调查的基础上,明确要解决的问题以及实现的目标,确定描述这些目标的主要参数(变量)以及评价标准。
根据以上目标,要清晰地定义系统边界,辨认主要状态变量和主要影响因素,定义环境及控制变量(决策变量)。
同时,给定模拟的初始条件,并充分估计初始条件对系统主要参数的影响。
2)建立模拟模型模型是关于实际系统某一方面本质属性的抽象描述和表达。
建立模拟模型具有其本身的特点。
首先它是面向问题和过程的。
在离散系统模拟建模中,主要应根据随机发生的离散事件、系统中的实体流以及时间推进机制,按系统的运行进程来建立模型;而在连续系统模拟建模中,则主要根据系统内部各个环节之间的因果关系、系统运行的流程,按一定方式建立相应的状态方程或微分方程来实现模拟建模。
其次,建立模拟模型与所选用的模拟语言密切相关。
例如,选用通用模拟技术GPSS(general purpose simulation system)语言时,模拟模型将采取实体流和模块图的形式;当选用带排队功能的图示评审技术Q-GERT(queue—graphical evaluation review technique)语言,或风险评审技术VERT(venture evaluation reviewtechnique)模拟语言时,模拟模型将为随机网络的形式;如果采用多功能模拟语言SLAM (simulation language for alternative modeling)时,则既可构造随机网络和离散事件的模拟模型。
当实际系统特别是社会经济系统属于连续性问题时,则可构成因果关系和系统流图模型,并采用系统动力学DYNAMO 模拟语言来实现模拟。
3)数据采集为了进行系统模拟,除了要有必要的模拟输入数据以外,还必须收集与模拟初始条件及系统内部变量有关的数据。
这些数据往往是某种概率分布的随机变量的抽样结果,因此需要对真实系统的这些参数或类似系统的这些参数做必要的统计调查,通过分布拟合、参数估计以及假设检验等步骤,确定这些随机变量的概率密度函数,以便输入模拟模型、实施模型运行。
此外,某些动态模型,如系统动力学、计量经济模型等,还需要对历史数据进行误差检验和模型有效性检验。
4)模型的确认在系统模拟中,所建立的模拟模型能否代表真实系统,是决定模拟研究成败的关键。
按照同一的标准对模拟模型的代表性衡量,这就是模拟模型的确认.目前常用的是三步确认法:第一步由熟知该系统的专家对模型做直观和有内涵的分析评价;第二步是对模型的假设、输入数据的分布进行必要的统计检查;第三步是对模型作调试运行,观察初步模拟结果与估计的结果是否相近。
以及改变主要输入变量的数值时模拟输出的变化趋势是否合理。
通过以上三个步骤,一般可以认为该模型已经得到了确认。
然而,由于模拟模型确认的理论和方法目前尚未达到完善的程度,仍有可能出现不同模拟模型都能得到确认的情况。
因此改进模拟模型的确认方法,使之更趋于定量化,仍然是系统模拟技术研究中的一项重要课题。
5)模型的编程实现与验证在建立模拟模型之后,就需要选用模拟语言编制相应的模拟程序,以便在计算机上作模拟运行试验。
为了使模拟能够模仿模拟模型的运行特征,必须使模拟程序与模拟模型在内部逻辑关系和数学关系方面具有高度的一致性,使模拟程序的运行结果能精确地代表模拟模型应当具有的性能。
通常这种一致性由模拟语言自编程和建模的对应性中得到保证。
但是,在模拟规模较大或内部关系比较复杂时,仍需对模型与程序之间的一致性进行验证。
通常均采用程序分块调试和整体程序运行的方法来验证模拟程序的合理性,也可采用对局部模块进行分析计算与模拟结果进行对比的方法来验证模拟程序的正确性。
6)模拟试验设计在进行正式模拟运行之前,一般均应进行模拟试验框架设计,也就是确定模拟试验的方案。
这个试验框架与多种因素有关,如建模模拟目的、计算机性能以及结果处理需求等。
通常,模拟试验设计包括模拟时间区间、精度要求、输入输出方式、控制参数的方案及变化范围等。
7)模型的模拟运行经过确认和验证模型,就可以在试验框架指导下在计算机上进行计算。
在运行过程中,可以了解模型对各种不同输入及各种不同模拟方案的输出响应情况,通过获得的所需试验结果和数据,掌握系统的变化规律。
8)模拟结果的输出与分析对模拟模型进行多次独立重复运行可以得到一系列的相应输出和系统性能参数的均值、标准偏差、最大和最小数值及其他分布参数等。
但是,这些参数仅是对所研究系统作模拟实验的一个样本,要估计系统的总体分布参数及其特征,还需要在模拟输出样本的基础上进行必要的统计推断。
通常,用于对模拟输出进行统计推断的方法有:对均值和方差的点估计;满足一定置信水平的置信区间估计;模拟输出的相关分析;模拟精度与重复模拟运行次数的关系以及模拟输出相应的方差衰减技术等。