中科大 系统建模与仿真

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复杂系统的建模和仿真技术

复杂系统的建模和仿真技术

复杂系统的建模和仿真技术随着现代科技的不断发展,越来越多的领域和行业都涉及到了大规模、复杂系统的设计和管理。

从城市交通系统到金融市场、从医疗卫生到环境保护,各种系统都涉及到了大量的交互作用和复杂的动态行为。

为了更好地理解这些系统,研究人员经常需要进行建模和仿真,以便更好地预测系统的行为和响应不同的干预措施。

本文将介绍一些常见的复杂系统建模和仿真技术。

1. 系统建模技术在建模复杂系统时,研究人员需要考虑许多因素,包括系统内部的各种交互作用和动态行为,以及系统外部的不确定性和干扰。

对于这些问题,我们可以采用不同的建模方法来分析和描述系统的行为和响应。

一种常见的建模方法是系统动力学(system dynamics)。

这种方法主要关注整个系统的宏观行为,并通过建立不同的“股票”和“流”,来描述物质和信息在不同部件之间的交互。

随着时间的推移,这些股票和流的变化会导致整个系统的动态行为变化。

系统动力学建模可以用来研究许多复杂系统,如城市交通、能源供应和经济市场等。

另一种建模方法是智能代理(agent-based modeling,ABM)。

在这种方法中,研究人员把系统看作是由大量的智能“代理”所组成的,并对每个代理设定不同的行为规则和反应方式。

这些代理可以互相交互,从而产生复杂的动态行为。

智能代理建模适用于各种系统,如人群行为、环境管理和物流供应链等。

2. 系统仿真技术在完成系统建模之后,我们需要利用计算机技术来进行仿真。

系统仿真可以用来测试各种场景和干预措施,以便预测系统的响应和制定适当的策略。

一种常见的系统仿真技术是离散事件仿真(DES)。

在这种技术中,系统的行为被表示为一系列离散的事件,如接收订单、发出货物等。

通过模拟这些事件的交互和处理过程,可以预测系统的行为和响应不同的干预措施。

离散事件仿真可以用来研究许多复杂系统,如制造工厂、供应链管理和医院手术室等。

另一种系统仿真技术是连续时间仿真(CTS)。

系统建模和仿真概述

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-齐欢

系统建模与仿真-齐欢

课程大纲
02
系统建模
离散事件建模
建模方法与技巧
连续系统建模
混合系统建模
概率建模
离散事件系统中最常见的就是排队模型,通过输入流、输出流和排队规则来描述系统的动态行为。
离散事件建模
排队模型
库存模型是一种特殊的排队模型,主要应用于库存管理和生产物流等领域,通过库存量和补货策略来描述系统的动态行为。
库存模型
通过建立物流系统仿真模型,对物流系统的运行情况进行模拟和预测,以便更好地管理和优化物流系统。
要点三
在服务管理中的应用
服务流程优化
通过建立服务流程模型,对服务流程进行优化和再造,以提高服务质量和效率。
服务能力规划
通过建立服务能力规划模型,对服务能力的需求和供给进行预测和规划,以达到服务能力的合理配置和利用。
整数规划方法
基于仿真的优化
通过模拟大量随机样本,计算期望值和方差,进而进行优化。
蒙特卡洛仿真
通过构建系统模型,模拟系统行为,寻找最优参数配置。
系统仿真
通过与环境交互,自主学习,寻找最优策略。
强化学习算法
通过引入多种目标函数,求解多目标最优解。
多目标优化
遗传算法的应用
遗传算法是一种基于自然进化原理的优化算法,通过模拟生物进化过程中的选择、交叉、变异等操作,寻找最优解。
进行仿真实验数据采集,对数据进行预处理和分析。
实验方法与步骤
选择仿真软件
根据研究问题和模型特点,选用合适的仿真软件进行建模和仿真。
建立模型
根据研究问题选择合适的数学建模方法,建立系统模型。
模型验证与调试
对所建模型进行验证和调试,确保模型的正确性和可行性。
数据清洗

合工大系统建模计算机仿真试卷及答案

合工大系统建模计算机仿真试卷及答案

《系统建模与计算机仿真》研究生考试试卷一、名词解释1.系统:系统是指同类事物按一定的关系组成的整体。

它包括工程系统、非工程系统、自然系统和人工系统。

在定义一个系统时,首先要确定系统的边界,然后根据边界确定的系统的范围,边界以外对系统的作用称为输入,系统对边界以外的作用称为输出。

系统三要素:实体、属性、活动。

实体确定了系统的构成,也就确定了系统的边界;属性也称为描述变量,描述每一个实体的特征;活动定义了系统内部实体之间的相互作用,从而确定了系统内部发生变化的过程。

2.物理仿真:物理仿真也称实体仿真,其仿真过程是以真实系统的物理性质和几何形状相似为基础而其他性质不变来构造系统的物理模型(物理模型是用几何相似或物理类比方法建立的,它可以描述系统的内部特性,也可描述实验所需的环境条件),并在物理模型上进行实验的过程称为物理仿真。

物理仿真优点是:直观、形象,也称为“模拟”;物理仿真缺点是:模型改变困难,实验限制多,投资较大。

3.分布交互仿真:分布交互仿真系统是一种基于计算机网络的仿真,其应用仿真理论、仿真计算机(或其他仿真设备)、通信网络、虚拟现实等技术广泛应用于军事领域,可支持作战人员训练、战术演练和武器装备论证,构造逼真的虚拟战场环境,进行作战任务的演练、指挥员训练、大规模武器系统作战效能评估等活动的先进的仿真技术。

4.并行计算:并行计算是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程,是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。

它有两种含义:①同时性,是指两个或多个时间在同一时刻发生在多个资源中;②并发性,是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生在多个资源中。

5.虚拟现实:虚拟现实通常是指采用头盔显示器、数据手套等一系列新型交互设备构造出来的用以体验或感知虚拟境界的一种计算机软硬件环境,用户使用这些高级设备以自然的技能向计算机发送各种指令,并得到环境对用户视觉、听觉、触觉等多种感官信息的实时反馈。

6.计算机仿真:利用计算机模拟真实环境进行科学试验的一种技术。

系统建模与仿真-王小平

系统建模与仿真-王小平
主要讲述 系统、模型、仿真的基本概念、 发展历史、发展趋势、应用。 重点:发展趋势和在各行各业中的应用,旨 在让学生对《系统建模与仿真》有一个感性 的认识。 补充2个演示例子:下雨演示、汽车仪表盘 演示。
章节重点-第2章
主要讲解:系统模型的概述(每一类模型的 基本特点、适应的系统)、建模的逻辑思维 方法、图解建模法、层次分析法、概率统计 法。 难点:内容多、时间紧 对策:基本理论和方法+案例形式
章节重点-第4章
主要讲述:离散事件系统的基本要素、离散 事件仿真模型的部件与结构、Petri网建模 方法、活动循环图法、实体流图法、确定型 库存系统、单周期随机库存模型。 难点:三种建模方法 抽象、理解难,短时 间难掌握。 对策:案例分析。
补充案例: Petri网建模:城市火灾扑救调度指挥系统 建模。 ACD建模:机床加工系统建模并仿真运行。 实体流图法:单服务台单队列服务系统并人 工运行仿真模型
课时安排-32课时
第1章 绪论 第2章 常用系统建模方法 第3章 连续系统建模与仿真方法 第4章 离散事件系统建模方法 第5章 离散事件系统仿真方法 第10章 分布交互式仿真 第12章 建模与仿真实例 2课时 8课时 6课时 6课时 6课时 2课时 2课时
章节重点-第1章
案例:抽象:摆椅子问题 图解建模法:城市公交车路线查询及 优化系统 层次分析法:天车与冶炼炉的调度 聚类分析与群决策:专家对学校的 评估
章节重点-第3章
主要讲述:连续系统建模方法:微分方程模 型;频域建模法:替换法、根匹配法;连续 系统数值仿真方法:数值积分法、数值积分 法的稳定性。 难点:微分方程模型建立方法。 案例:新产品销售模型。
章节重点-第12章

系统建模与仿真(WHUT)

系统建模与仿真(WHUT)
建模实例: 1> 机舱平衡问题: ·约束条件: 货重;限重;限容;平衡 2> 填充问题 ·设计变量:������������ = 0, 或 1 (表状态) 3> 配置最优问题
4> 裁切问题
5> 选课问题
·先修课的约束条件:
X7 ≥ X4, (两个比较, X7 → X4 )
X1 * X2 ≥ X3, 或者 X1 + X2 ≥ 2 * X3 , (多个比较, X1, X2 → X3 )
经检验,������������是可行点,其目标函数值 f(������������) = …
4> 用������������取代������������,构成第一个新的复合形,其顶点和顶点的目标函数值为:
X = …, f(X) = …
所以,坏点������������ = ������1 = …
5>
= =
⋯ ⋯
3> 当 u → ∞ 时,有 ������1 = ⋯,������2 = ⋯
4> 综上所述,当 ������1 = 。。。 ,������2 = 。。。时,有极值 ������������������������ = 。。。
5 遗传算法;求解精度
遗传算法过程:(解决:填充问题,路径问题) ·编码 [单个变量编码位数 * 变量个数 = 编码位数] ·初始种群 ·选择运算(交叉运算;变异运算) [用随机数 Random(1) 确定交叉位置,变异个体,变异位置] ·判别停机准则 [个体的差异度减小,趋于一致]
6.1 概率论基础 1> 事后推论: 反向推论是不科学的,事前概率是固定的,事后概率却会趋于百分百。 2> 事后事件不影响事前概率 n 个盒子中之一有奖,先取一个,检查剩下的 n-2 个没奖,是否愿意用剩下的最后一个,换开始的第一个? 不换,第一个属于事前概率 1/n,最后一个是事后事件导致的,有奖的概率很大很大。 3> 大数定律: 大量试验下,整体符合理论概率的分布趋势。 (拉斯维加斯的赔率是明确的,是真实的。“你是吃亏的,但这是明确的。”→ 靠 3:7 的赔率赚钱) 4> 样本;期望与方差 5> 小概率事件: 硬币 99 次正面 (概率上认为是不会发生的,若发生,就有问题)→ 第 100 次正面的可能性会是 100% 6> 偏执概率: 某个路段总是发生事故(概率事件是有问题的) → 路段有问题 7> 随机试验:只有 2 个结果(相互对应),概率确定,事件独立 8> 贝努利实验:N 重贝努利实验(把一类实验做很多次) 9> 二项分布(n, p):差异缘于随机实验的固定概率不同 10> 正态分布:概率密度,分布概率 11> 中心极限定理:正态分布是二项分布的极限分布(+∞)

系统级多学科建模和联合仿真.doc

系统级多学科建模和联合仿真系统级多学科建模和联合仿真1。

概述1.1。

在技术和市场发展的驱动下,数字建模和仿真在产品功能上变得越来越复杂。

用分析方法分析产品越来越困难。

另一方面,通过实验方法研究产品需要一个物理原型。

对于这种方法,一方面,它需要更多的投资和更长的时间周期;另一方面,当发现原型在某些功能和性能方面不能满足需求时,进行更改的成本非常高。

即使这些问题能够得到解决,实验方法仍然会面临许多问题,如在一定的工作条件下实验的危险性和破坏性、实验环境的不一致性、实验结果的离散性等。

在这种情况下,基于计算机技术,借助专业软件,通过数字建模和仿真对产品方案进行验证和优化,可以显著缩短研发周期,降低研发成本,提高产品质量,提高产品的市场竞争力。

1.2 .系统级建模随着产品组成和功能的复杂性,零件之间的耦合关系越来越紧密。

当产品的每个组件被独立建模时,需要建立其边界条件。

然而,由于这部分与其他部分之间复杂的耦合关系以及其他部分的外部特性的复杂性,很难用简单的函数关系来描述边界条件,但需要进行详细的建模,等等。

对于产品的数字分析,需要系统级建模。

另一方面,当前产品的大部分功能需要各部分之间的紧密合作来实现,这自然导致了系统级建模的必要性。

以飞机机电系统的机电一体化为例,在机电一体化的背景下,燃油、环境控制、液压和电气系统之间的管理在功能、能量、控制和物理方面越来越紧密。

例如,在集成的能量管理系统中,为了达到高效利用能量的目的,环境控制、燃油、润滑油、液压、电气、发动机和其他系统协同工作,如图1所示。

在多电飞机结构中,需要物理样机通过供应和测试方法来研究产品。

对于这种方法,一方面,它需要更多的投资和更长的时间周期;另一方面,当发现原型在某些功能和性能方面不能满足要求时,修改的成本非常高。

即使这些问题能够得到解决,实验方法仍然会面临许多问题,如在一定的工作条件下实验的危险性和破坏性、实验环境的不一致性、实验结果的离散性等。

中科大 系统建模与仿真

系统建模与仿真中国科学技术大学 计算机学院邵晨曦,曾凡平关于“系统建模与仿真”•学时:主讲40学时学分:2•时间+教室(西区3B116)–第1-14周,每周一(3,4,5)–9:45-10:30 10:35-11:20 11:25-12:10•课号:01116801 教学对象:1021501(本科生)•考核形式:–作业30%+考勤20%+50考试或课程报告(待定)•开课目的:优化知识结构、增强竞争力系统建模与仿真第1章概述4本课程的内容及教学参考书•概述(3学时)–相关概念、分类、仿真软件(工具);曾凡平,自编讲义•确定性(线性)系统的建模与仿真(21学时)–连续和离散系统的建模与仿真方法;曾凡平,自编讲义•系统定性建模仿真方法与技术(6学时)–邵晨曦,《定性仿真导论》•系统建模与仿真专题(9学时)–数字化企业概述(拟);邵晨曦–生物系统建模与仿真(拟);郑浩然–网络建模与仿真(拟);曾凡平系统建模与仿真第1章概述5前8次课内容(计划)1.概述2.连续系统建模与仿真基础3.连续系统的模型4.连续系统的分析与预测5.离散系统建模与仿真基础6.离散系统的模型7.离散系统的分析与预测8.系统行为的校正与仿真系统建模与仿真第1章概述6授课方式•如何学好本课程–认真听课–独立完成作业•成绩评定方法–待定•本课程的讲授方式–以多媒体教学为主–理论讲解与Matlab软件演示相结合系统建模与仿真第1章概述7第1章概论1.1 系统概念与分类1.2 系统模型1.3 系统仿真1.4 MATLAB/Simulink仿真环境及仿真模型框图系统建模与仿真第1章概述81.1 系统概念与分类1.1.1 信号与系统的概念–系统(system)是由若干个功能和结构相对独立的实体(部件)组成的、具有一定整体功能和综合行为的整体。

系统中的部件通常被称为子系统。

子系统之间通过某些媒介(比如物质、能量和信息)而相互联系、相互制约、相互作用。

复杂大系统建模与仿真的可信性评估研究

复杂大系统建模与仿真的可信性评估研究一、概述复杂大系统建模与仿真的可信性评估是当前系统工程领域的重要研究课题。

随着科技的飞速发展,越来越多的领域面临着处理大规模、高维度、非线性等复杂系统的挑战。

如何构建准确、可靠的模型,并通过仿真手段对系统进行深入分析与预测,成为了解决复杂系统问题的关键所在。

复杂大系统建模是指利用数学、物理、计算机等多种手段,对现实世界中的复杂系统进行抽象和描述,以揭示其内在规律和特性。

而仿真则是基于这些模型,通过计算机模拟或物理模拟的方式,重现系统的运行过程,以便对系统进行性能评估、风险预测和决策支持。

由于复杂大系统本身的复杂性和不确定性,建模与仿真过程中往往存在诸多挑战。

例如,模型的结构和参数可能难以准确确定,仿真算法的选择和参数设置也可能影响仿真结果的准确性。

仿真数据的质量和完整性也是影响可信性的重要因素。

对复杂大系统建模与仿真的可信性进行评估,具有重要的理论价值和实践意义。

可信性评估的主要目的是衡量建模与仿真过程的有效性和可靠性,以确保仿真结果能够真实反映系统的实际运行状况。

这包括评估模型的精度、仿真算法的稳定性、仿真数据的可靠性等方面。

通过可信性评估,可以及时发现建模与仿真过程中的问题,为改进模型和提高仿真精度提供指导。

复杂大系统建模与仿真的可信性评估研究具有重要的理论价值和实践意义。

未来,随着计算机技术和数据处理技术的不断发展,相信这一领域的研究将取得更加深入的进展,为解决复杂系统问题提供更加可靠和有效的支持。

1. 复杂大系统建模与仿真的重要性随着科技的飞速进步,我们所面对的系统日益呈现出复杂化和大规模化的特点。

复杂大系统,如社会网络、经济系统、生态环境以及现代工业体系等,不仅内部元素众多、关系错综复杂,而且往往具有动态演化、自适应性等特性。

对这些系统进行深入理解和有效管理成为一项极具挑战性的任务。

建模与仿真作为研究复杂大系统的重要手段,其重要性日益凸显。

建模可以帮助我们抽象出系统的核心结构和运行机制,从而以更加清晰和直观的方式理解系统的行为。

中科大 系统建模与仿真

系统建模与仿真第3章连续系统的模型中国科学技术大学曾凡平课程复习2.1 典型的试验信号–阶跃、速度、加速度、脉冲、指数、正弦和余弦2.2 拉普拉斯变换–定义、典型信号的拉氏变换、性质和定理2.3 拉普拉斯反变换–反变换的部分分式、留数计算法、Matlab 方法。

2.4 微分方程的拉普拉斯变换解法∑=−−⋅−⋅=n k k k n nn f s s F s t f L 1)1()()0()()]([第3章连续系统的模型•系统的动态特性可以用微分方程描述,微分方程是其他数学模型(传递函数、状态空间表达式)的基础。

线性定常集中参数系统的输入x (t ) 与输出y (t ) 之间的关系可以以下的微分方程描述:()()()())()()()()()()()(111101111t x b dtt dx b dt t x d b dt t x d b t y a dtt dy a dt t y d a dt t y d m m m m m m n n n n n n ++++=++++−−−−−−""N =max(n ,m )称为系统的阶次,对应的系统称为N 阶系统。

第3章连续系统的数学模型3.1 线性系统的微分方程模型3.2 传递函数3.3系统的方框图及化简3.1 线性连续系统的微分方程模型•用分析法建立系统的微分方程要经过以下步骤:(1) 确定系统的输入和输出变量。

–系统中有很多变量,有些变量是外界施加到系统的,这些变量称为输入(也称为激励);有些是体现系统状态变化的变量,称为状态变量,系统的输出是状态变量的一部分。

(2) 将系统分解为各个环节,依次确定各环节的输入和输出,根据环节所遵循的物理规律列写个环节的微分方程。

(3) 消去中间变量,写出系统的微分方程。

3.1.1 简单系统的微分方程1. 电路(电子)系统:•对于电路系统,根据电压平衡和电流平衡列写微分方程。

①任意一个闭合回路的电压之和为0。

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系统建模与仿真第3章连续系统的模型中国科学技术大学曾凡平课程复习2.1 典型的试验信号–阶跃、速度、加速度、脉冲、指数、正弦和余弦2.2 拉普拉斯变换–定义、典型信号的拉氏变换、性质和定理2.3 拉普拉斯反变换–反变换的部分分式、留数计算法、Matlab 方法。

2.4 微分方程的拉普拉斯变换解法∑=−−⋅−⋅=n k k k n nn f s s F s t f L 1)1()()0()()]([第3章连续系统的模型•系统的动态特性可以用微分方程描述,微分方程是其他数学模型(传递函数、状态空间表达式)的基础。

线性定常集中参数系统的输入x (t ) 与输出y (t ) 之间的关系可以以下的微分方程描述:()()()())()()()()()()()(111101111t x b dtt dx b dt t x d b dt t x d b t y a dtt dy a dt t y d a dt t y d m m m m m m n n n n n n ++++=++++−−−−−−""N =max(n ,m )称为系统的阶次,对应的系统称为N 阶系统。

第3章连续系统的数学模型3.1 线性系统的微分方程模型3.2 传递函数3.3系统的方框图及化简3.1 线性连续系统的微分方程模型•用分析法建立系统的微分方程要经过以下步骤:(1) 确定系统的输入和输出变量。

–系统中有很多变量,有些变量是外界施加到系统的,这些变量称为输入(也称为激励);有些是体现系统状态变化的变量,称为状态变量,系统的输出是状态变量的一部分。

(2) 将系统分解为各个环节,依次确定各环节的输入和输出,根据环节所遵循的物理规律列写个环节的微分方程。

(3) 消去中间变量,写出系统的微分方程。

3.1.1 简单系统的微分方程1. 电路(电子)系统:•对于电路系统,根据电压平衡和电流平衡列写微分方程。

①任意一个闭合回路的电压之和为0。

②任意一个节点的电流之和为0。

)()()(/)()()(122221t u t u dt t du RC dtdqi C q t u t u Ri t u =+⇒⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==+=(1)一阶电路系统RC电路RL网络)()()(t u t i R dt t di L =⋅+•取u (t )为输入,i (t )为输出,则得到一阶微分方程。

RC 有源网络:运算放大器的两个输入端之间的电压为0,输入电流等于0。

电压和电流平衡)(1)(11t V Rt i =)(1)(0t V Rt i R =dtt dV C t i C )()(0=0)()()(1=++t i t i t i C R )(1)(1)(100t V RCt V RC dt t dV −=+(2) 二阶电路系统RLC 无源网络)()()()(21t V dtt di L t i R t V ++⋅=电压平衡电容器的电流正比于电压的变化率dtt dV C t i )()(2=)()()()(122222t V t V dt t dV RC dt t V d LC =++)(1)(1)()(122222t V LC t V LC dt t dV L R dt t V d =++RC 二阶有源网络)(1)(1)(111)(12131221322131211222t V C C R R t V C C R R dt t dV C R C R C R dt t V d =+⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛+++2.机械系统:用牛顿运动定律列写方程(1)机械平移系统•m : 物体(系统)的质量•b : 阻尼系数•k : 弹簧的比例系数•F (t ): 外力•y (t ): 物体的位移dtt dy b t y k t F dt t y d m )()()()(22⋅−⋅−=⋅)(1)()()(22t F mt y m k dt t dy m b dt t y d =⋅+⋅+(2)机械转动系统•角加速度乘于转动惯量等于合力矩J:T: Tt b dtt d J Tdt t d J +−==∑)()()(ωωωb为一阶系统Tt b dtt d J =+)()(ωω转动惯量(相当于物体的质量)b:阻尼系数T:外加转动力矩(相当于外力) ω(t):角速度输入量ω(t): 受控量3.机电系统(带载直流电动机系统)U(t):外加电压Ea:反电势La:电感Ra:内阻M:电机力矩J:转动惯量ML:反向力矩(因磨擦导致) Ka :反电动势系数(与转速成正比) km:力矩系数(正比与电流)列写带载直流电动机系统的运动方程aa aa a I R dtdI L E t U ⋅++=)(电压平衡dtd JM M L Ω=−力矩平衡⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⋅+−=Ω⋅+Ω⋅+Ω⋅⋅L m a L m a a m a m a aM R R M k L t U k k J R k J L I M)(,消去电磁时间常数aa a R L T /=机电时间常数em am k k R J T ⋅⋅=am a a I K M k E =Ω=机与电的联系•设计得非常好的电动机的电磁时间常数极小,可忽略。

•一般情况下,T a可忽略不计,T a << T m,模型可简化为4.热学系统加热器的模型C:液体比热F:流量M:液体质量013.1.2 复杂系统的微分方程•以上系统的结构较为简单,从输入到输出所经过的路径是单向的,即信息的传递是单向的,这样的系统称为开环系统。

如果输出不仅取决于输入,还取决于过去的输出,即系统中存在信息反馈,则称为闭环系统。

•开环系统的结构简单,容易设计,但是系统的输出容易受到干扰的影响而偏离期望值。

闭环系统的结构复杂,但是其抗干扰能力较强。

由于现实世界中的干扰普遍存在,因此,系统大多以闭环的形式存在。

•随动系统就是典型的闭环系统,也是一种复杂的闭环系统。

我们以火炮控制系统为例,介绍复杂系统的微分方程的列写。

举例:火炮控制系统的数学模型θ(1•(1) 分析系统的工作原理,确定各环节的作用及输入和输出。

•从原理图知,瞄准具带动点位计的滑动头变化,即为系统的输入,炮台底座跟随瞄准具的转动,为系统的输出;电位计组输出一个电压差,经过功率和电压放大后驱动电动机,电动机的输出轴通过减速传动机构,驱动炮台底座的转动;当电位计组输出的电压差为零,炮台底座停止转动。

(2) 列写各个环节的微分方程[])()(2111t t K u θθ−=电位器组1322u K K u =电压和功率放大2u K dt d T m m ⋅=+ωω电动机ωθ42)(K dt t d =减速器(3) 消去中间变量,并做适当的整理,得到系统的微分方程)()()()(122222t K t K dtt d dt t d T m θθθθ=++其中,4321/K K K K K K m •对照RLC 无源网络的数学模型和火炮控制系统的数学模型,我们发现,虽然二者是不同的物理系统,然而,只要选择适当的参数,则这两个系统的微分方程是完全一样的。

因此,从研究的角度看,二者的动力学特性是完全一致的。

我们把数学描述相同的不同物理系统称为相似系统。

正因为相似系统的运动规律完全一致,我们可以用简单的物理系统来模拟复杂系统的动力学特性,这是系统仿真的基础。

=3.1.3 非线性系统的线性化•在为实际对象列写运动方程时,经常会遇到非线性关系,即受控量与输入量之间的函数关系要用非线性方程来描述的情况。

非线性方程的性质复杂,工程上常常希望能用线性关系近似代替非线性关系。

•线性化的数学基础是微偏线性化,即在静态工作点进行泰勒级数展开。

所以工程上建立的是小范围近似线性模型。

•[例] 电磁铁中的磁通Ф和线圈中的励磁电流I是非线性关系,系统正常工作时常常会处于一个平衡位置,称为静态工作点。

在静态工作点(Ф0, I0)附近,Ф和I的变化近似为线性关系:ΔΦ=IkΔ⋅•一般来说,已知非线性函数y = f(x),在其静态工作点附近进行线性化的方法是在静态工作点求函数的微分,即进行Taylor 级数展开()()......)(!31)(!21)()()(332200000+Δ⎟⎠⎞⎜⎝⎛+Δ⎟⎠⎞⎜⎝⎛+Δ⎟⎠⎞⎜⎝⎛+=Δ+===x dx x df x dx x df x dx x df x f x x f x x x x x x 忽略二次以上的项,则得到线性化的增量方程:x dx x df x f x x f x x Δ⎟⎠⎞⎜⎝⎛+=Δ+=0)()()(00x dx x df x f x x f x x Δ⎟⎠⎞⎜⎝⎛=−Δ+=0)()()(00xk y •从以上的讨论可知,微偏线性化后的系数k 与静态工作点有关。

•工作点不同,系数k 的数值也不同。

因此,将线性化推广到其他的工作点时要慎重。

Δ⋅=Δ即:改写为:第3章连续系统的数学模型3.1 线性系统的微分方程模型3.2 传递函数3.3系统的方框图及化简3.2 传递函数•传递函数是与系统的微分方程有关的另一种复数域数学模型。

传递函数便于间接分析系统的结构参数变化对系统性能的影响,是系统模型的极其重要的描述形式,也是系统设计的重要基础。

3.2.1 传递函数的定义•传递函数是线性定常系统在零初始条件下,输出量与输入量的拉普拉斯变换之比,常用G (s )表示。

若系统的微分方程为:)()(......)()()(......)()(0'1)(0'1)1(1)(t r b t r b t r b t y a t y a t ya t y a m m n n n n ⋅+++⋅=+++⋅+−−则系统的传递函数为:∑∑=⋅⋅===n i i m i ii s a s b s F s M s R s Y s G 0)()()()()(•对于任意的系统,传递函数的具体形式各不相同,但其输入与输出函数的关系可以形象地表示为传递函数方框图,简称为方块图或方块图。

•对微分方程的两边进行拉普拉斯变换,并考虑到零初始条件,整理后即可得到传递函数。

同理,对传递函数所表示的分式交叉相乘,利用微分定理进行反变换,则得到对应的微分方•例3-1 对于火炮控制系统,假定机电时间常数T m 为0.1,比例系数K 为100,求传递函数。

•解:火炮控制系统的微分方程为)()()()(122222t K t K dt t d dt t d T m θθθθ=++传递函数为Ks s T Ks s s G m ++==212)()()(θθ10001010001001.0100)(22++=++=s s s s s G3.2.2 传递函数的性质(1) 传递函数只取决于系统的结构和参数,而与系统输入信号的形式无关。

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