Simulink中连续与离散模型的区别(DOC)
SIMULINK的基本模块
表10
模块名
功能简介
Atomic Subsystem
CodeReuseSubsystem
Configurable Subsystem
Enable
Enable Subsystem
Enabled and Triggered Subsystem
For Iterator Subsystem
Function-Call Generator
Repeating Sequence Interpol…
Repeating Sequence stair
Signal Builder
Signal Generator
Sine Wave
Step
Uniform Random Number
图15
表15
模块库
功能简介
EmbeddedMATLAB Function
Selector
Switch
图13
表13
模块名
功能简介
Display
Floating Scope
Out1
Scope
Stop Simulation
Terminator
To File
To Workspace
XY Graph
图14
表14
模块库
功能简介
Band-Limited White Noise
Chirp Signal
Subtract
Sum
对输入求代数和
Sum of Elements
Trigonometric Function
三角函数
Unary Minus
Vector Concatenate
Weighted Sample Time Math
Simulink中连续与离散模型的区别
Simulink中连续与离散模型的区别matlab/simulink/simpowersystem中连续vs离散!本文中的一些具体数学推导见下面链接：计算机仿真技术1.连续系统vs离散系统连续系统是指系统状态的改变在时间上是连续的，从数学建模的角度来看，可以分为连续时间模型、离散时间模型、混合时间模型。
其实在simpowersystem的库中基本所有模型都属于连续系统，因为其对应的物理世界一般是电机、电源、电力电子器件等等。
离散系统是指系统状态的改变只发生在某些时间点上，而且往往是随机的，比如说某一路口一天的人流量，对离散模型的计算机仿真没有实际意义，只有统计学上的意义，所以在simpowersystem中是没有模型属于离散系统的。
但是在选取模型，以及仿真算法的选择时，常常提到的discrete model、discrete solver、discrete simulate type等等中的离散到底是指什么呢？其实它是指时间上的离散，也就是指离散时间模型。
下文中提到的连续就是指时间上的连续，连续模型就是指连续时间模型。
离散就是指时间上的离散，离散模型就是指离散时间模型，而在物理世界中他们都同属于连续系统。
为什么要将一个连续模型离散化呢？主要是是从系统的数学模型来考虑的，前者是用微分方程来建模的，而后者是用差分方程来建模的，并且差分方程更适合计算机计算，并且前者的仿真算法（simulationsolver）用的是数值积分的方法，而后者则是采用差分方程的状态更新离散算法。
在simpowersystem库中，对某些物理器件，既给出的它的连续模型，也给出了它的离散模型，例如：离散模型一个很重要的参数就是采样时间sampletime，如何从数学建模的角度将一个连续模型离散化，后面会有介绍。
在simpowersystem中常用powergui这个工具来将系统中的连续模型离散以便采用discrete算法便于计算机计算。
Simulink中连续与离散模型的区别
Simulink中连续与离散模型的区别matlab/simulink/simpowersystem中连续vs离散!本文中的一些具体数学推导见下面：计算机仿真技术1.连续系统vs离散系统连续系统是指系统状态的改变在时间上是连续的，从数学建模的角度来看，可以分为连续时间模型、离散时间模型、混合时间模型。
其实在simpowersystem的库中基本所有模型都属于连续系统，因为其对应的物理世界一般是电机、电源、电力电子器件等等。
离散系统是指系统状态的改变只发生在某些时间点上，而且往往是随机的，比如说某一路口一天的人流量，对离散模型的计算机仿真没有实际意义，只有统计学上的意义，所以在simpowersystem中是没有模型属于离散系统的。
但是在选取模型，以及仿真算法的选择时，常常提到的discrete model、discrete solver、discrete simulate type等等中的离散到底是指什么呢？其实它是指时间上的离散，也就是指离散时间模型。
下文中提到的连续就是指时间上的连续，连续模型就是指连续时间模型。
离散就是指时间上的离散，离散模型就是指离散时间模型，而在物理世界中他们都同属于连续系统。
为什么要将一个连续模型离散化呢？主要是是从系统的数学模型来考虑的，前者是用微分方程来建模的，而后者是用差分方程来建模的，并且差分方程更适合计算机计算，并且前者的仿真算法（simulationsolver）用的是数值积分的方法，而后者则是采用差分方程的状态更新离散算法。
在simpowersystem库中，对某些物理器件，既给出的它的连续模型，也给出了它的离散模型，例如：离散模型一个很重要的参数就是采样时间sampletime，如何从数学建模的角度将一个连续模型离散化，后面会有介绍。
在simpowersystem中常用powergui这个工具来将系统中的连续模型离散以便采用discrete算法便于计算机计算。
Simulink中连续与离散模型区别OC
Simulink中连续与离散模型的区别matlab/simulink/simpowersystem中连续vs离散!本文中的一些具体数学推导见下面链接：计算机仿真技术1.连续系统vs离散系统连续系统是指系统状态的改变在时间上是连续的，从数学建模的角度来看，可以分为连续时间模型、离散时间模型、混合时间模型。
其实在simpowersystem的库中基本所有模型都属于连续系统，因为其对应的物理世界一般是电机、电源、电力电子器件等等。
离散系统是指系统状态的改变只发生在某些时间点上，而且往往是随机的，比如说某一路口一天的人流量，对离散模型的计算机仿真没有实际意义，只有统计学上的意义，所以在simpowersystem中是没有模型属于离散系统的。
但是在选取模型，以及仿真算法的选择时，常常提到的discrete model、discrete solver、discrete simulate type等等中的离散到底是指什么呢？其实它是指时间上的离散，也就是指离散时间模型。
下文中提到的连续就是指时间上的连续，连续模型就是指连续时间模型。
离散就是指时间上的离散，离散模型就是指离散时间模型，而在物理世界中他们都同属于连续系统。
为什么要将一个连续模型离散化呢？主要是是从系统的数学模型来考虑的，前者是用微分方程来建模的，而后者是用差分方程来建模的，并且差分方程更适合计算机计算，并且前者的仿真算法（simulationsolver）用的是数值积分的方法，而后者则是采用差分方程的状态更新离散算法。
在simpowersystem库中，对某些物理器件，既给出的它的连续模型，也给出了它的离散模型，例如：离散模型一个很重要的参数就是采样时间sampletime，如何从数学建模的角度将一个连续模型离散化，后面会有介绍。
在simpowersystem中常用powergui这个工具来将系统中的连续模型离散以便采用discrete算法便于计算机计算。
simulink中的欧拉离散化
simulink中的欧拉离散化欧拉离散化是数值计算中的一种方法，常用于对连续系统进行离散化处理。
在Simulink中，欧拉离散化是一种常见的模拟仿真方法，可以将连续时间模型转换为离散时间模型，用于系统的数值计算和仿真。
欧拉离散化的基本原理是将连续时间系统的微分方程通过差分逼近的方法离散化，将连续时间的状态和输入变量转换为离散时间的状态和输入信号。
在Simulink中，可以通过选择欧拉离散化方法来对连续时间模型进行离散化处理。
在Simulink中使用欧拉离散化方法，需要注意以下几点。
首先，需要确保所使用的模型是连续时间模型，在模型参数中设置模拟步长，通常选择一个适当的步长值，以保证模拟效果和计算速度的平衡。
接下来，在仿真设置中选择欧拉离散化方法，可以是前向欧拉或后向欧拉方法。
前向欧拉方法是通过使用当前系统状态和输入变量进行差分逼近，计算下一个离散时间步长的状态值；而后向欧拉方法是通过使用下一个离散时间步长的状态值和当前输入变量进行差分逼近，计算当前离散时间步长的状态值。
根据具体系统的特点选择合适的欧拉离散化方法。
在Simulink中使用欧拉离散化方法进行仿真时，还需要关注模型的初值设定和仿真终止条件。
确保模型具有合适的初值设定，以保证仿真的准确性和可靠性。
同时，根据实际需求设置仿真终止条件，例如仿真的时间长度、达到一定精度或满足某些约束条件。
利用Simulink中的欧拉离散化方法，可以方便地对连续时间系统进行仿真和数值计算。
通过选择合适的离散化方法和参数设置，可以得到精确、准确的仿真结果。
同时，结合Simulink中丰富的工具和功能，可以进一步分析和优化系统的性能，提高系统的稳定性和可靠性。
总结来说，Simulink中的欧拉离散化方法是一种常用的连续系统离散化处理方法，通过选择合适的仿真设置和参数配置，可以得到准确、可靠的仿真结果。
在实际应用中，需要根据具体系统的特点和需求，选择合适的离散化方法和参数设置，以确保仿真结果的准确性和可靠性。
simulink中连续与离散的设置
simulink中连续与离散的设置在Simulink中，我们可以使用连续与离散的设置来进行系统建模与仿真。
连续与离散是两种不同的系统模型，每种模型都有其适用的场景和特点。
本文将介绍Simulink中如何进行连续与离散的设置，以及它们的应用和区别。
首先，我们来讨论连续系统的建模与仿真。
在连续系统中，信号是连续的，并且在每个时间点都有定义。
对于连续系统的建模，我们可以使用连续的数学方程描述系统的动态行为，例如微分方程。
在Simulink中，我们可以通过添加连续系统的输入和输出信号来建立连续系统的模型。
同时，我们需要选择适当的求解器来求解连续系统的微分方程并进行仿真。
Simulink提供了多种求解器选项，可以根据系统的特点选择合适的求解器。
接下来，我们来讨论离散系统的建模与仿真。
在离散系统中，信号是在离散时间点上采样得到的。
对于离散系统的建模，我们可以使用差分方程来描述系统的动态行为。
在Simulink中，我们可以使用离散的采样和保持模块来建立离散系统的模型。
在进行仿真时，Simulink会根据系统的差分方程进行离散化处理，并使用适当的离散求解器进行仿真。
与连续系统不同，离散系统的仿真是在每个离散时间点上进行的。
在Simulink中，我们可以将连续与离散系统进行组合，建立连续与离散混合系统的模型。
这种混合系统常见于控制系统中，例如连续控制器与离散执行器的组合。
在Simulink中，我们可以使用连续与离散的模块将连续部分和离散部分进行连接，并通过设置适当的采样时间来进行仿真。
同时，我们还可以通过设置不同的触发条件来控制离散模块的执行时机，以满足系统设计的需求。
综上所述，Simulink中提供了丰富的工具和功能来设置连续与离散系统，以及连续与离散混合系统的建模与仿真。
通过合理选择求解器、采样时间和触发条件，我们可以准确地模拟和分析各种系统的动态行为。
无论是连续模型、离散模型还是混合模型，Simulink都能提供强大的支持和灵活性。
离散连续详解
matlab/simulink/simpowersystem中连续vs离散!1.连续系统vs离散系统连续系统是指系统状态的改变在时间上是连续的，从数学建模的角度来看，可以分为连续时间模型、离散时间模型、混合时间模型。
其实在simpowersystem 的库中基本所有模型都属于连续系统，因为其对应的物理世界一般是电机、电源、电力电子器件等等。
离散系统是指系统状态的改变只发生在某些时间点上，而且往往是随机的，比如说某一路口一天的人流量，对离散模型的计算机仿真没有实际意义，只有统计学上的意义，所以在simpowersystem中是没有模型属于离散系统的。
但是在选取模型，以及仿真算法的选择时，常常提到的discrete model、discrete solver、discrete simulate type等等中的离散到底是指什么呢？其实它是指时间上的离散，也就是指离散时间模型。
下文中提到的连续就是指时间上的连续，连续模型就是指连续时间模型。
离散就是指时间上的离散，离散模型就是指离散时间模型，而在物理世界中他们都同属于连续系统。
为什么要将一个连续模型离散化呢？主要是是从系统的数学模型来考虑的，前者是用微分方程来建模的，而后者是用差分方程来建模的，并且差分方程更适合计算机计算，并且前者的仿真算法（simulationsolver）用的是数值积分的方法，而后者则是采用差分方程的状态更新离散算法。
在simpowersystem库中，对某些物理器件，既给出的它的连续模型，也给出了它的离散模型，例如：离散模型一个很重要的参数就是采样时间sampletime，如何从数学建模的角度将一个连续模型离散化，后面会有介绍。
在simpowersystem中常用powergui这个工具来将系统中的连续模型离散以便采用discrete算法便于计算机计算。
2.连续模型的数学建模vs离散模型的数学建模Note：这里的连续和离散都是指时间上的连续和离散，无关乎现实世界的连续系统和离散系统。
SIMULINK仿真基础之离散时间系统分析
动态性能分析
动态性能分析主要关注离散 时间系统在输入信号的作用 下，系统状态随时间变化的
特性。
动态性能可以通过系统的传 递函数或状态方程进行分析 ，常用的性能指标包括系统 的超调和调节时间、上升时
间、峰值时间等。
根据系统要求，确定优化设计的性能指标，如响 应速度、稳定性、鲁棒性等。
仿真验证
通过Simulink等仿真工具对优化后的系统进行 仿真验证，评估性能指标是否满足要求。
离散时间系统优化设计的结果评估
性能指标对比 参数灵敏度分析
可行性分析 综合评估
将优化后的系统性能指标与原始系统进行对比，评估优化的效 果。
除了极点位置，系统的稳定性还可以通过其他方法进行判断，如劳斯-赫尔维茨准则和庞德里亚金稳定性 定理等。
收敛性分析
收敛性分析主要关注离散时间系统在迭代过程中是否能够收敛到某个固定 点或稳定状态。
收敛速度与系统的收敛阶数有关，收敛阶数越高，收敛速度越快。收敛阶 数可以通过系统的迭代公式或矩阵特征值来计算。
离散时间系统的特点
离散时间信号只在离散的时间点上取值。
离散时间系统的动态行为由差分方程描述。
离散时间系统的稳定性分析通常采用Z变换和差分 方程的方法。
离散时间系统的应用场景
数字信号处理
数字滤波器、数字控制系统等。
计算机控制系统
计算机控制系统中的离散时间模型。
通信系统
数字通信、调制解调等。
数字图像处理
可编程逻辑器件（PLD）
可编程逻辑器件是一种用户可编程的集成电路，如FPGA和CPLD。它们能够实 现各种数字逻辑和组合逻辑功能，适用于大规模离散时间系统的实现。
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Simulink中连续与离散模型的区别matlab/simulink/simpowersystem中连续vs离散!本文中的一些具体数学推导见下面链接：计算机仿真技术1.连续系统vs离散系统连续系统是指系统状态的改变在时间上是连续的，从数学建模的角度来看，可以分为连续时间模型、离散时间模型、混合时间模型。
其实在simpowersystem的库中基本所有模型都属于连续系统，因为其对应的物理世界一般是电机、电源、电力电子器件等等。
离散系统是指系统状态的改变只发生在某些时间点上，而且往往是随机的，比如说某一路口一天的人流量，对离散模型的计算机仿真没有实际意义，只有统计学上的意义，所以在simpowersystem中是没有模型属于离散系统的。
但是在选取模型，以及仿真算法的选择时，常常提到的discrete model、discrete solver、discrete simulate type等等中的离散到底是指什么呢？其实它是指时间上的离散，也就是指离散时间模型。
下文中提到的连续就是指时间上的连续，连续模型就是指连续时间模型。
离散就是指时间上的离散，离散模型就是指离散时间模型，而在物理世界中他们都同属于连续系统。
为什么要将一个连续模型离散化呢？主要是是从系统的数学模型来考虑的，前者是用微分方程来建模的，而后者是用差分方程来建模的，并且差分方程更适合计算机计算，并且前者的仿真算法（simulationsolver）用的是数值积分的方法，而后者则是采用差分方程的状态更新离散算法。
在simpowersystem库中，对某些物理器件，既给出的它的连续模型，也给出了它的离散模型，例如：离散模型一个很重要的参数就是采样时间sampletime，如何从数学建模的角度将一个连续模型离散化，后面会有介绍。
在simpowersystem中常用powergui这个工具来将系统中的连续模型离散以便采用discrete算法便于计算机计算。
QQ截图20130914190906.png (69.79 KB, 下载次数: 1)下载附件保存到相册2013-9-14 19:09 上传2.连续模型的数学建模vs离散模型的数学建模Note：这里的连续和离散都是指时间上的连续和离散，无关乎现实世界的连续系统和离散系统。
所谓数学建模就是用什么样的数学语言来描述模型，连续系统的数学模型通常可以用以下几种形式表示：微分方程、传递函数、状态空间表达式，这三中形式是可以相互转换的，其中又以状态空间表达式最有利于计算机计算。
①微分方程：一个连续系统可以表示成高阶微分方程，即QQ截图20130914190955.png (19.33 KB, 下载次数: 1)下载附件保存到相册2013-9-14 19:10 上传②传递函数上式两边取拉普拉斯变换，假设y 及u 的各阶导数(包括零阶)的初值均为零，则有QQ截图20130914191024.png (17.29 KB, 下载次数: 1)下载附件保存到相册2013-9-14 19:10 上传于是便得微分方程的传递函数描述形式如下：QQ截图20130914191031.png (9.03 KB, 下载次数: 1)下载附件保存到相册2013-9-14 19:11 上传③状态空间表达式线性定常系统的状态空间表达式包括下列两个矩阵方程：QQ截图20130914191121.png (2.5 KB, 下载次数: 1)下载附件保存到相册2013-9-14 19:11 上传（7-1）QQ截图20130914191127.png (2.94 KB, 下载次数: 1)下载附件保存到相册2013-9-14 19:11 上传（7-2）式（7-1）由n 个一阶微分方程组成，称为状态方程；式（7-2）由l个线性代方程组称为输出方程因此获得如下的状态方程与输出方程（令a0=1 ）:QQ截图20130914191222.png (27.38 KB, 下载次数: 2)下载附件保存到相册2013-9-14 19:12 上传离散模型假定一个系统的输入量、输出量及其内部状态量是时间的离散函数，即为一个时间序列：捕获.JPG (9.81 KB, 下载次数: 6)下载附件保存到相册2013-9-14 17:50 上传，其中T为离散时间间隔，其实T也就是上文中的sample time。
Note：再强调一次，这里的离散模型是指离散时间模型，与现实世界中的离散事件模型没有任何关系，在simpowersystem中所讲的离散都是指时间上的离散，与我们在信号中学的那个离散概念没有关系。
离散时间模型有差分方程、离散传递函数、权序列、离散状态空间模型等形式。
①差分方程差分方程的一般表达式为：QQ截图20130914191256.png (5.31 KB, 下载次数: 1)下载附件保存到相册2013-9-14 19:13 上传同样差分方程可以转换成后面那些表达形式。
3.连续模型的离散化正如7.1.连续系统vs离散系统中截图所示的那样，如何由一个连续模型得到它的离散模型，（RMS®discrete RMS value），以及powergui是通过什么方法将连续模型离散化的，即simulator是如何将微分方程转换成差分方程的。
假设连续系统的状态方程为捕获.JPG (8.54 KB, 下载次数: 6)下载附件保存到相册2013-9-14 17:52 上传现在人为地在系统的输入及输出端加上采样开关，同时为了使输入信号复员为原来的信号，在输入端还要加一个保持器，如图所示。
现假定它为零阶保持器，即假定输入向量的所有分量在任意两个依次相连的采样瞬时为常值，比如，对第n个采样周期u(t)=u(nt)，其中T 为采样间隔。
QQ截图20130914191337.png (21.82 KB, 下载次数: 1)下载附件保存到相册2013-9-14 19:13 上传由采样定理可知，当采样频率ws和信号最大频率wmax满足ws>2wmax的条件时，可由采样后的信号唯一地确定原始信号。
把采样后的离散信号通过一个低通滤波器，即可实现信号的重构。
值得注意的是，图所示的采样器和保持器实际上是不存在的，而是为了将式离散化而虚构的。
下面对上式进行求解，对方程式两边进行拉普拉斯变换，得即QQ截图20130914175433.png (1.54 KB, 下载次数: 6)下载附件保存到相册2013-9-14 17:55 上传通过一系列的拉斯反变换和卷积，最终得到其差分方程（具体过程不用关心）QQ截图20130914175543.png (43.82 KB, 下载次数: 6)下载附件保存到相册2013-9-14 17:56 上传QQ截图20130914191427.png (2.97 KB, 下载次数: 1)下载附件保存到相册2013-9-14 19:15 上传统称为系统的离散系数矩阵。
在转换过程中引入了一个重要参数T，即采样间隔，也就是采样时间，不管是powergui还是其他离散模型，只要涉及到离散，都必然会涉及到sample time，如下图QQ截图20130914191439.png (34.78 KB, 下载次数: 1)下载附件保存到相册2013-9-14 19:15 上传那么sample time 一般取多大呢，一直满足采样定理即可，即信号的采样频率大于信号本身最大频率的2倍即可。
4. simulator连续模型的仿真算法（simulatesolver，也可译成仿真解算器）和步长的概念。
QQ截图20130914191629.png (28.07 KB, 下载次数: 1)下载附件保存到相册2013-9-14 19:16 上传连续系统的计算机仿真算法是数值积分法，即计算机用数值积分来解微分方程，从而得到其近似解。
具体方法如下①欧拉法和改进的欧拉法：现有微分方程如下：QQ截图20130914191456.png (7.06 KB, 下载次数: 1)下载附件保存到相册2013-9-14 19:15 上传上式右端的积分，计算机是无法求出的，其几何意义为曲线f（t,y）在区间(ti ,ti+1)上的面积。
当(ti ,ti+1)充分小时，可用矩形面积来近似代替：QQ截图20130914191712.png (3.1 KB, 下载次数: 1)下载附件保存到相册2013-9-14 19:17 上传其中h即为积分步长。
Note:在simulator仿真计算时，h实际为仿真时间间隔。
因此可得下式：QQ截图20130914191718.png (2.86 KB, 下载次数: 1)下载附件保存到相册2013-9-14 19:17 上传因此只要知道当前状态和步长，便可得到下一状态。
其几何意义如下：QQ截图20130914175806.png (2.41 KB, 下载次数: 6)下载附件保存到相册2013-9-14 17:58 上传分析其误差特性：由泰勒展式可得：QQ截图20130914175830.png (1.91 KB, 下载次数: 6)下载附件保存到相册2013-9-14 17:58 上传可知其截断误差QQ截图20130914175906.png (1003 Bytes, 下载次数: 6)下载附件保存到相册2013-9-14 17:59 上传是和步长h2成正比的，因此计算机在计算时，若要使近似积分精度更高，就要减小步长，但会增加截断误差。
②改进的欧拉法（预测—校正法）对积分公式(3.1.2)式利用梯形面积公式计算其右端积分，得到QQ截图20130914175957.png (1.4 KB, 下载次数: 6)下载附件保存到相册2013-9-14 18:00 上传将上式写成递推差分格式为：QQ截图20130914180026.png (992 Bytes, 下载次数: 6)下载附件保存到相册2013-9-14 18:01 上传从上式可以看出，在计算yn+1中，需要知道fn+1，而fn+1=f(tn+1,fn+1)又依赖于yn+1本身。
因此要首先利用欧拉法计算每一个预估的ypn+1，以此值代入原方程式计算fpn+1，最后利用下式求修正后的ypn+1。
所以改进的欧拉法可描述为image098.jpg (5.1 KB, 下载次数: 6)下载附件保存到相册2013-9-14 17:39 上传③龙格—库塔法（rung-kuta）欧拉法是将image099.jpg (14.94 KB, 下载次数: 6)下载附件保存到相册2013-9-14 17:39 上传经泰勒级数展开并截去h2以后各项得到的一阶一步法，所以精度较低。
如果将展开式多取几项以后截断，就得到精度较高的高阶数值解，但直接使用泰勒级数展开式要计算函数的高阶导数较难。