系统建模与仿真技术最全课件.ppt
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1、系统建模与仿真技术,计算机仿真技术,第一篇 连续系统仿真篇概论 连续系统模型经典的连续系统建模方法学离散相似法集中参数连续系统仿真语言,第二篇 离散事件系统仿真篇离散事件系统仿真基础随机变量模型的确定与产生离散事件系统仿真策略离散事件系统仿真输出分析,1 概论,1.1 系统、模型与仿真1.2 仿真科学与技术的应用1.3 系统仿真的类型1.4 当前仿真科学与技术研究的热点1.5 MATLAB语言简介,1.1 系统、模型与仿真,G.Golden的系统定义“按照某些规律结合起来,互相作用、互相依存的所有实体的集合或总和”。电动机调速系统 实体:电动机、测速元件、比较元件以及控制器。相互作用:实现按给
2、定要求调节电动机的速度。理发馆系统 实体:服务员、顾客 顾客:按某种规律到达,服务完毕后顾客离去。服务员:根据顾客的要求,按一定的程序服务。相互作用:顾客到达模式影响着服务员的工作忙闲状态顾客排队状态。服务员的多少和服务效率:影响着顾客接受服务的质量。,1.1 系统、模型与仿真,数学建模是指对现实世界的一特定对象,为了某特定目的,做出一些重要的简化和假设,运用适当的数学工具得到一个数学结构,用它来解释特定现象的现实性态,预测对象的未来状况,提供处理对象的优化决策和控制,设计满足某种需要的产品等。一般来说数学建模过程可用如下图所示,1.1 系统、模型与仿真,数学模型的定义数学模型还没有一个统一的
3、准确的定义,因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下说明。数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。具体来说,数学模型就是为了某种目的,用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。,1.1 系统、模型与仿真,建立数学模型的方法和步骤1、模型准备首先要了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必需的信息,尽量弄清对象的特征。2、模型假设根据对象的特征和建模目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言作出假设,是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑,无疑是一种有勇气但
4、方法欠佳的行为,所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别主次,而且为了使处理方法简单,应尽量使问题线性化、均匀化。3、模型构成根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的内在规律和适当的数学工具,构造各个量间的等式关系或其它数学结构。可以利用各种数学工具,如:图论、排队论、线性规划、对策论等。值得注意的是,建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用,因此工具愈简单愈有价值。,1.1 系统、模型与仿真,4、模型求解可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法,特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算,许多时候还得将系统运行情况
5、用计算机模拟出来,因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。5、模型检验与修正建立数学模型的目的是解决实际问题,因此必须把模型所得到的结果返回到实际问题,如果符合,说明模型是可用的。如果不符合,要重新检查建模的过程和基本假设是否合理。6、模型分析对模型解答进行数学上的分析。横看成岭侧成峰,远近高低各不同,能否对模型结果作出细致精当的分析,决定了你的模型能否达到更高的档次。还要记住,不论那种情况都需进行误差分析,数据稳定性分析。,1.1 系统、模型与仿真,数学模型分类 按照数学方法可以分为确定性模型,随机模型,和模糊模型。确定性模型:对象具有固定性,对象之间具有必然的联系。这类模型的表示形式可以是
6、方程式,关系式,逻辑关系式,网络图等。所使用的方法是经典的数学方法。随机模型:这类模型对应的实际问题具有随机性,模型的表示工具是概率论,随机过程和数理统计等。模糊模型:这类模型对应的实际问题具有模糊性,模型的表示工具是模糊集合,模糊逻辑等。,1.1 系统、模型与仿真,按照对研究对象的了解程度可以分为白箱模型,灰箱模型,和黑箱模型。白箱模型:可以用力学、电学理论等基本原理清楚地描述的对象。研究的主要问题是优化设计和控制方面的问题。灰箱模型:主要是指化工、水力、地质、气象、交通和经济领域中机理尚不清楚的现象。黑箱模型:这类模型主要包括可能是生态、生理、社会领域中机理更不清楚的现象,黑箱模型过去采用
7、定性研究方法较多,但是研究正在向定量分析发展。定性因素的量化一般采用模糊数学的方法。按照数学模型的结构可以分为分析的,非分析的,和图论的。分析的模型:以无穷小量的概念为基础研究函数变量之间的依赖关系,如常微分方程、偏微分方程、积分方程等。非分析的模型:用符号系统表示方程或表达式变量和常数的运算关系(如代数)、或研究他们的坐标关系(如几何)、集合论、群论等都属于这种类型。图论模型:这类模型以点和点的联线(有向的和无向的)组成的用来表示各种关系的图形。既能表示分析的问题,又能表示非分析的问题。具有独特的运算形式,如结构树图,决策树图,状态图等。,1.1 系统、模型与仿真,按照数学模型研究变量的特性
8、可以分为连续模型和离散模型。线性模型和非线性模型。单变量模型和多变量模型。静态模型和动态模型。集中参数模型和分布参数模型。可以用有限个变量描述的系统,称为集中参数系统或集总参数系统。状态变化不能只用有限个参数而必须用场(一维或多维空间变量的函数)来描述的系统,称为分布参数系统。此外,若运动过程包含因在某种场内传递而造成的时滞,则这种时滞系统也属于分布参数系统。在实际问题中,参数的分布性质是普遍存在的。在很多情况下可以部分甚至全部地忽略这种分布性质,以便简化对问题的研究。例如,对于一个有质量分布的弹性飞行器,在研究它的扭转运动时,必须考察其内部各点的运动,把它当作分布参数系统。但在研究它的运动轨
9、线时,就不必逐点考虑其内部运动,而把质量集中到质心来分析,即把它当作集中参数系统。,1.1 系统、模型与仿真,数学建模实例重点是如何作出合理的、简化的假设,用数学语言确切表达实际问题,模型的结果如何解释实际现象。考虑以下问题。在雨中没有带伞行走,显然尽可能快走才能少淋雨。如果考虑降雨方向的变化,在全部时间内快跑不一定是最好的策略,我们讨论如何在雨中行走才能减少淋雨的程度。先分析一下这个问题的因素,主要有:降雨的大小、风向的变化(降雨的方向)、路程的远近及你的速度。为了简化问题,作以下假设:1、降雨的强度保持不变。2、人在雨中沿直线,以一个定常速度跑回目的地。3、风速、风向始终保持不变。4、把人
10、体作为一个长方体。,1.1 系统、模型与仿真,在上述假设下,我们可以给出涉及模型的所有参数和变量1、人在雨中行走的距离D(米),时间t(秒)速度v(米/秒)2、人的高度、宽度、厚度 h,w,d(米)3、身上淋雨的总量C(升)4、降雨强度(单位时间平面降雨的厚度)I(厘米/时)显然,问题中身体的尺寸是不变的,从而身体被雨淋的面积S=2(wh+dh)+wd(米2)是不变的,人在雨中行走的距离D和降雨强度E也是不变的,可以任为是问题的参数。人在雨中行走的时间 t(秒速度V(米/秒)是问题的变量。t=D/v(秒)。考虑到参数单位的一致性,可以得到在整个行走其间被雨淋的总量C=t(I/3600)S0.0
11、1米3=(D/v)(I/3600)S10(升),1.1 系统、模型与仿真,下面给出具体数据进行计算1、人在雨中行走的距离D=1000(米),时间t(秒)速度v=6(米/秒)2、人的高度、宽度、厚度 h=1.5,w=0.5,d=0.2(米)3、降雨强度(单位时间平面降雨的厚度)I=2(厘米/时)可以算出 t=D/v=167(秒),从而可以得到在整个行走其间被雨淋的总量C=(D/v)(I/3600)S10(升)=167(2/3600)2.210=2.041(升)仔细分析,人在雨中行走的时间为2分47秒,行走其间被雨淋的总量竟然为2.041(升),约4酒瓶水,这是不可思议的,这表明这个模型与实际情况
12、不符合。按建模程序,要考虑对问题的假设是否合理。我们发现没有重视降雨的角度的影响把问题过于简化了。,1.1 系统、模型与仿真,下面给出降雨速度r(米/秒),降雨角度,既雨滴落下反方向与行人前进方向的夹角Q,显然,前面提到的降雨强度受到降雨速度的影响,但它不仅仅取决降雨速度,还决定于雨滴落下的密度p、称为降雨强度系数,于是有I=pr。在此情况下,关键是考虑雨滴相对行走的下落方向,因为雨滴是迎面下落的,由经验知道,这时候,被淋到的只是行人的顶部和前面。首先考虑顶部的雨水,顶部的面积是wd,雨滴速度的垂直分量是rsinQ,因此在时间t=D/v内落在顶部的雨水量为 C1=(D/v)wd(prsinQ)
13、再考虑前方表面淋雨的情况,前方的面积是wh,雨速的水平分量是rcosQ+v。得到前方表面淋雨的水量是C2=(D/v)wh p(rcosQ+v)。总的淋雨的水量C=C1+C2=pwddrsinQ+h(rcosQ+v)/v假设降雨速度r=4米/秒,由降雨量I=2厘米/小时,可以估算出它的强度系数p=1.3910-6。,1.1 系统、模型与仿真,把人的行进速度分为两种情况进行分析,首先考虑vrsinQ)时,也就是说,行走速度快于雨滴的水平速度,这时雨滴落在人的胸前,淋在胸前的雨水量为pwDh(v-rsinQ)/v。于是淋在全身的雨水总量为C=pwDdrcosQ+h(v-rsinQ)/v。综合分析从这
14、个模型得到的结论是(1)如果雨是迎着你的前方落下,策略很简单,应以最大速度向前跑。(2)如果雨是从你的背后落下,这时候应控制在雨中的行走速度,使行走速度等于雨滴的水平速度。,1.1 系统、模型与仿真,仿真的定义1961年,首次技术性定义“仿真指在实际系统尚不存在的情况下对于系统或活动本质的实现”。1978年,Krn,“连续系统仿真”“用能代表所研究的系统的模型作实验”。1982年,Spriet进一步将仿真的内涵加以扩充“所有支持模型建立与模型分析的活动即为仿真活动”1984年,Oren给出了仿真的基本概念框架“建模实验分析”,“仿真是一种基于模型的活动”1989年文传源又在“系统仿真在中国的发
15、展”一文中对系统仿真的学科定义作了如下重要修订:“系统仿真是建立在相似理论,控制理论、系统科学及计算机技术基础上的一门综合性和试验性学科”。,1.1 系统、模型与仿真,系统、模型、仿真 三者之间的关系系统是研究的对象模型是系统的抽象仿真是对模型的实验,1.1 系统、模型与仿真,传统上系统建模属于系统辨识技术范畴,仿真技术则侧重于仿真建模,即针对不同形式的系统模型研究其求解算法,使其在计算机上得以实现。至于仿真实验这一活动也往往只注重仿真程序的检验(Verification)。至于如何将仿真实验的结果与实际系统的行为进行比较这一根本问题(Validation)缺乏从方法学的高度进行研究。现代仿真
16、技术的一个重要进展是将仿真活动扩展到上述三个方面,并将其统一到同一环境中。,1.1 系统、模型与仿真,在系统建模方面,除了传统的基于物理学、化学、生物学、社会学等的基本定律及系统辨识的方法外,现代仿真技术提出了用仿真的方法建立系统的数学模型。例如,根据某系统在实验中得到的输入输出数据,在计算机上进行仿真实验,确定模型的结构参数。基于模型库的结构化建模,采用面向对象的建模方法,在类库的基础上实现模型的拼合和重用。在仿真建模方面,现代仿真技术采用模型与数据分离技术,即模型的数据驱动。任何一个仿真问题可以分为两个方面,模型与实验,这一点,现代仿真技术与传统的仿真定义是一致的。区别在于现代仿真技术又将
17、模型分为参数模型和参数值两部分。参数值属于实验内容之一。这样,模型参数与与其对应的参数模型分离开来。仿真实验时,只需对参数模型赋予具体的参数值,就得到了特定的模型,从而大大提高了仿真的效率和灵活性。在仿真实验方面,现代仿真技术将仿真框架与仿真运行控制区分开来,一个实验框架定义一组条件,包括:模型参数、输入变量、观测变量、初始条件,终止条件、输出说明。前面已经对模型参数进行了说明,除此之外,将输出函数的定义也与仿真模型分离开来。这样,当需要不同形式的输出时,不必重新修改仿真模型。,1.1 系统、模型与仿真,系统仿真的目的及其在系统研究中的重要性在于优化设计。现代大型系统的规模和复杂性,要求在建立
18、系统之前能够预测系统的性能和参数,以便使所设计的系统达到最优指标。经济性。对于一个大型的系统,直接实验成本十分昂贵。采用仿真实验的方法仅需成本的1/5-1/10,而且设备可以重复使用。安全性。对于某些系统,直接实验往往是危险的和不允许的。预测。对于经济、社会、生物等非工程系统,直接实验几乎是不可能的,仿真则可以用于预测系统的特性和外部作用的影响,从而研究控制的策略。,1.2 系统仿真的一般知识,相似理论我们之所以能对实际系统进行仿真,是基于客观世界所固有的相似性和人们对客观世界认识过程中的相似性。这是系统仿真学科生存和发展的基础。相似理论的基本原理包括同序结构原理、信息原理和支配原理等。这些原
19、理反映了相似系统的形成和演变的规律。1.同序结构原理相似理论的同序结构原理认为:任何系统都有一定的序结构,序结构的规律形成系统的有序结构,包括空间有序、时间有序和功能有序。具体来说,空间有序表征系统组成要素的空间排列、组合和联系方式的规律性。时间有序表征系统要素随时间变化的运动规律。功能有序表征系统要素在相互作用过程中表现出的各种功能发挥秩序的规律性。系统的结果决定了系统的特性。当系统序结构存在共同时,系统之间就有相似性,其相似的程度取决于系统序结构相似的程度。基于系统相似性的仿真模型应以某种形式、在某种程度上反映实际系统的空间序结构、时间序结构和功能序结构的规律性。,1.2 系统仿真的一般知
20、识,2.信息原理相似理论的信息原理认为:系统序结构的形成和演化与系统的信息作用有关,当不同的系统之间的信息作用存在共同性时,系统间形成信息作用的相似性。信息作用的内容、形式和信息场强度及分布规律越接近,系统间的特性越相似。基于系统相似性的仿真模型应以某种形式反映系统的信息作用规律,包括信息作用的内容、形式和信息场强度及其分布规律。3.支配原理相似理论的支配原理认为:受相同自然规律支配的系统间存在一定的相似性,系统相似程度取决于支配系统的自然规律的接近程度。基于系统相似性的仿真模型应能够反映支配实际系统的自然规律。因此,应研究这些自然规律,并以某种形式体现在仿真模型中。,1.2 系统仿真的一般知
21、识,基于相似理论的系统仿真相似理论的基本原理为相似模型的建立提供了理论基础和思想方法。这些原理的运用应贯穿于整个仿真过程中,既在建模和仿真的各个阶段始终要进行相似的定性和定量分析,在此基础上形成一套可操作的工程化的方法和技术,使系统仿真更加精确、高效和可信。基于相似理论的系统仿真步骤是1.定义被仿真系统,包括定义仿真系统、仿真对象的描述2.进行相似性分析,包括确定相似形式、确定相似要素、确定相似特性、研究相似规律和相似性实现的原理、方法和技术。3.建立相似模型,在相似性分析的基础上,建立某种形式的相似模型,相似模型的形式根据仿真类型分为数学相似、物理相似和数学-物理相似。4.仿真模型运行和相似
22、性分析,数学仿真的本质是用模型在计算机上进行试验,既在计算机上运行仿真模型。所得到的结果即为模型的行为,包括点行为、轨迹行为和结构行为。其中一部分要与实际系统的观测数据进行比较,另一部分可能是无法或尚未从实际系统中获得的结果。这也正是进行仿真的原因之一。,1.2 系统仿真的一般知识,1、根据模型的物理属性分类 物理仿真按照真实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实验的过程称为物理仿真。优点是:直观、形象,也称为“模拟”。缺点是:模型改变困难,实验限制多,投资较大。数学仿真对实际系统进行抽象,并将其特性用数学关系加以描述而得系的数学模型,对数学模型进行实验的过程称为数学仿真。亦称
23、为计算机仿真。优点是:方便、灵活、经济。缺点是:受限于系统建模技术,即系统数学模型不易建立。半实物仿真即将数学模型与物理模型甚至实物联合起来进行实验。对系统中比较简单的部分或对其规律比较清楚的部分建立数学模型,并在计算机上加以实现,对比较复杂的部分或对规律尚不十分清楚的系统,其数学模型的建立比较困难,则采用物理模型或实物。仿真时将两者连接起来完成整个系统的实验。,1.2 系统仿真的一般知识,2、根据仿真计算机类型分类 模拟计算机仿真模拟计算机本质上是一种通用的电气装置,这是5060年代普遍采用仿真设备。将系统数学模型在模拟机上加以实现并进行实验称为模拟机仿真。模拟机仿真是一种并行仿真,仿真时,
24、代表模型的各部件是并发执行的。数字计算机仿真将系统数学模型用计算机程序加以实现,通过运行程序来得到数学模型的解,从而达到系统仿真的目的。早期的数字计算机仿真则是一种 串行仿真,因为计算机只有一个中央处理器(CPU),计算机指令只能逐条执行。数字模拟混合仿真 为了发挥模拟计算机并行计算和数字计算机强大的存贮记忆及控制功能,以实现大型复杂系统的高速仿真,将系统模型分为两部分,其中一部分放在模拟计算机上运行,另一部分放在数字计算机上运行,两个计算机之间利用模/数和数/模转换装置交换信息。,1.2 系统仿真的一般知识,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,系统仿真
25、时模型所采用的时钟称为仿真时钟。根据实际时钟和仿真时钟之间的比例关系,可以分为 实时仿真即仿真时钟与实际时钟完全一致,模型仿真的速度与实际系统运行的速度相同,当被仿真的系统中存在物理模型或实物时,必须进行实时仿真。亚实时仿真即仿真时钟慢于实际时钟,模型仿真的速度慢于实际系统运行的速度,也称为离线仿真。超实时仿真即仿真时钟快于实际时钟,模型仿真的速度快于实际系统运行的速度。,1.2 系统仿真的一般知识,4、根据系统模型的特性分类 连续系统仿真连续系统是指系统状态随时间连续变化的系统,进一步可以分为集中参数系统模型,一般用常微分方程(组)描述分布参数系统模型,一般用偏微分方程(组)描述离散时间变化
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