仿真系统时间类型定义
系统仿真的类型
0.3 系统仿真的类型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。
∙物理仿真的优点是：直观、形象，也称为“模拟”。
∙物理仿真的缺点是：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到系统的数学模型，对数学模型进行实验的过程称为数学仿真。
计算机技术的发展为数学仿真创造了环境，亦称为计算机仿真∙数学仿真优点是：方便、灵活、经济∙数学仿真缺点是：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50－60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，代表模型的各部件是并发执行的。
例如: d ydtad ydtbdydtcy f td ydtad ydtbdydtcy f td ydtd ydtdtdydtd ydtdt ydydtdt 33223322223322+++==---+===⎰⎰⎰()()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。
simulink 步长概念
simulink 步长概念
Simulink 是MATLAB 的一个功能强大的可视化仿真工具，它主要用于对动态系统进行建模、仿真和分析。
在Simulink 中，步长(step size) 是指仿真时间步的长度。
步长决定了仿真时间推进的速度，并影响仿真结果的精度。
步长的概念
在仿真过程中，步长表示从一个仿真时间点到下一个仿真时间点的间隔。
这个间隔可以是固定的，也可以是变化的。
步长可以是自动计算的，也可以是用户定义的。
步长的选择对仿真的精度和速度有着直接的影响。
选择合适的步长
选择合适的步长需要考虑仿真系统的动态特性和精度需求。
较小的步长会提供更高的精度，但需要更多的计算资源，可能会减慢仿真速度。
较大的步长会加快仿真速度，但可能会降低精度。
因此，需要根据仿真的需求在精度和速度之间做出权衡。
自动步长和固定步长
在Simulink 中，可以选择自动步长或固定步长。
自动步长让Simulink 自动选择适当的步长以获得满意的精度。
固定步长则让用户定义一个固定的步长值。
在大多数情况下，自动步长是一个好的选择，因为它可以根据需要动态调整步长，以在精度和速度之间找到最佳的平衡。
步长是Simulink 中一个重要的概念，它决定了仿真时间推进的速度和精度。
了解步长的概念和如何选择合适的步长对于获得准确的仿真结果是至关重要的。
通过选择适当的步长，可以在满足精度需求的同时提高仿真的效率。
simulink 步长概念 -回复
simulink 步长概念-回复Simulink是一种用于建模、仿真和分析动态系统的工具。
在Simulink中，步长是模拟或仿真模型时使用的一个重要概念。
步长定义了模型在每个模拟时间步长上进行计算的精度，影响着仿真的准确性和效率。
本文将逐步回答关于Simulink步长的一些常见问题，并探讨步长对模型仿真的影响。
第一步：什么是Simulink步长？步长是Simulink模型在仿真期间使用的时间间隔，用于获取系统的当前状态并计算下一个时刻的状态。
在仿真中，模型将时间分成一系列小的离散步长，每个步长模型计算一遍模型的状态，并将结果用作下一个时间点的初始条件。
步长的选择是一个重要的决策，因为它直接影响着模型分析的准确性和计算效率。
第二步：如何选择适当的步长？选择适当的步长是确保模型仿真准确性的关键一步。
步长的选择需要考虑到系统动态的特性以及仿真的可接受误差。
一般而言，步长应足够小，以捕捉到系统动态的细节，但又不应过小，以至于使仿真时间过长或导致不稳定的计算。
以下是一些考虑步长选择的重要原则：1. 系统的动态特性：不同类型的系统具有不同的动态响应特征，如快速响应、慢速响应、高频振荡等。
快速响应系统的仿真步长应该相对较小，以捕捉高频率的变化。
而慢速响应系统可以使用较大的步长，以提高仿真效率。
2. 模型的非线性特性：如果模型具有非线性特性，例如非线性函数或激活函数，那么较小的步长可能更合适，以捕捉non-linearity的行为特征。
3. 仿真误差：在某些应用中，需要控制仿真结果与实际结果之间的误差。
较小的步长可以减小仿真误差，但也会增加仿真时间和计算负载。
因此，需要在精度和效率之间进行权衡。
第三步：在Simulink中如何设置步长？在Simulink中，可以通过多种方式来指定仿真步长。
以下是一些常见的设置选项：1. 固定步长：使用固定步长时，仿真将在每个模拟时间步长上进行计算。
可以通过在模型参数对话框中设置固定步长的值来指定步长。
Systemview仿真环境使用教程
Systemview仿真环境一、实验目的1、熟悉Systemview软件的界面；2、熟悉常用菜单和工具栏；3、掌握系统定时、信号源、函数模块、数据接收器、接收计算器等概念及使用方法。
4、能利用软件进行简单系统的仿真设计。
二、实验设备Systemview软件、计算机三、实验内容1、选择Help/Demo..菜单项，单击Start Demo 按键，观察实例演示。
调节Demo Speed ,可改变演示速度。
2、在观察演示过程中，特别注意如何设置系统时间，如何选择模块和设置模块参数，如何选择滤波器和设置滤波器的参数。
3、建立如下系统：该系统实现对输入信号进行平方运算。
4、操作步骤如下：１）每次构建一个新的仿真系统时，都首先需要对系统时间进行定义。
单击系统工具栏上的定时按扭，“No.of Samples”(采样点数)设置为128，单击“OK”。
２）双击信号源库“Source”图符。
双击该图符显示出信号源库窗口，单击“Sinusoid”，单击参数“Parameters”按扭，在频率框“Frequency”内输入“4”，单击“OK”。
这样就定义了一个幅度为1，频率为4HZ 的正弦波信号。
３）现在弹出函数图符。
与信号源图符的处理相同，双击该图符显示出函数库窗口，选择“Algebraic”，选择“X^a”，单击参数“Parameters”按扭，在“Exponent”框内输入“2”。
这个图符被用于对输入的正弦波进行平方运算。
４）弹出数据接收器“Sink”图符。
双击该图符并选择“Graphic Display”，选择“SystemView”做为信号接收器的类型。
５）点击(连接按扭)，再点击信号源图符“Source”，出现“Select Output”对话框,选择“0:sine”点击“OK”，再点击“Sink”图符，这样“Source”图符就连接到了“Sink”图符。
６）弹出另一个“Sink”图符并同样选择“SystemView”类型。
仿真概念归纳总结
仿真概念归纳总结近年来，仿真技术在各个领域中得到了广泛应用，成为解决实际问题、预测结果和培训等方面的重要工具。
本文将对仿真概念进行归纳总结，从定义、分类到应用领域等方面进行探讨。
一、仿真概念定义仿真是指利用计算机模拟真实世界过程、系统或行为的过程。
它通过建立模型并对模型进行计算，以求得关于真实世界的有用信息。
仿真技术以模拟实验的方式，通过模型的演化和结果的观察，在模型中模拟和分析实际系统的运行，并据以进行决策。
二、仿真分类1. 离散事件仿真（DES）离散事件仿真是一种基于事件驱动的仿真方法，它以离散事件为时间推进单位，模拟系统中的离散事件及其之间的发生、处理和发展关系。
这种仿真方法适用于涉及到系统内离散事件交互和非持续性系统行为的问题，如排队、交通流、生产流程等。
2. 连续仿真连续仿真是一种通过对仿真对象的状态进行连续变化而推进仿真时间的方法。
这种仿真方法适用于涉及到系统内连续状态变化和持续性系统行为的问题，如物理模型、流体力学等。
3. 混合仿真混合仿真是离散事件仿真和连续仿真的结合体，将两种仿真方法结合起来，以更好地模拟复杂系统。
这种仿真方法适用于既涉及到离散事件交互，又涉及到连续状态变化的问题，如交通系统、航空系统等。
三、仿真应用领域1. 工业制造仿真在工业制造中的应用非常广泛，可以对生产线、物料流动、装配过程等进行建模和仿真，以优化生产效率、降低成本、提高产品质量。
2. 交通运输仿真技术在交通运输领域的应用可以模拟交通流量、道路网络、交通信号等，以实现交通拥堵预测、交通规划优化和交通管理等目标。
3. 医疗领域仿真可以用于医疗培训和手术模拟，使医生和护士能够在虚拟环境中进行实践，提高医疗技术和减少医疗事故。
4. 军事训练仿真技术在军事训练中的应用可以模拟战场环境、交战双方、武器系统等，提供真实的虚拟训练环境，以提高军事人员的战斗能力和决策水平。
5. 城市规划仿真可以对城市的建筑、交通、人口等进行精确建模和仿真，以帮助城市规划者分析城市发展策略、优化城市布局和改善城市运行。
系统时间响应及其仿真概述
系统时间响应及其仿真概述系统时间响应是指系统对于输入信号的变化做出的相应。
它描述了系统在时间上的动态特性，包括系统的稳定性、阻尼比、过渡过程等。
在控制系统中，系统时间响应的分析及仿真是非常重要的，它能够帮助工程师评估系统性能，并进行系统设计和调整。
系统时间响应可以通过分析系统的传递函数得到，传递函数是系统输入和输出之间的关系描述。
通过对传递函数的分析，可以获得系统的零点、极点和阻尼比等参数，进而推导出系统的时间响应。
时间响应通常用单位阶跃响应和单位冲激响应来表示。
仿真是对系统时间响应的模拟，在计算机上通过数学模型和仿真工具来模拟系统的动态特性。
仿真可以方便地对系统进行分析、优化和测试，为系统设计和调整提供参考。
在进行系统时间响应的仿真时，一般需要以下步骤：1. 确定系统的传递函数：通过系统的物理特性和传感器的性质，可以得到系统的传递函数。
传递函数的形式可以是标准形式，如一阶、二阶系统，也可以是非线性的。
2. 选择仿真工具：根据实际情况选择适合的仿真工具。
常用的仿真工具有MATLAB/Simulink、LabVIEW等。
3. 建立仿真模型：根据系统的传递函数建立仿真模型。
在仿真模型中，需要包括输入信号、传递函数和输出信号的关系。
4. 设定仿真参数：确定仿真方式、仿真步长和仿真时间等参数，并进行相应的设定。
5. 运行仿真模型：根据设定的参数，运行仿真模型，并获得系统的时间响应结果。
6. 分析仿真结果：根据仿真结果，对系统的时间响应进行分析，评估系统的性能，并进行可能的调整和优化。
通过对系统时间响应的仿真，可以直观地了解系统的动态特性，从而对系统进行设计和调整。
因此，系统时间响应的分析与仿真在控制系统设计和优化中起着重要的作用。
系统时间响应是控制系统中的重要性能指标之一，它描述了系统对输入信号变化的反应情况。
系统的时间响应能够体现系统的稳定性、动态特性以及对不同输入信号的响应速度。
通过对系统时间响应的分析和仿真，可以帮助工程师评估系统性能，并进行系统设计和调整。
系统仿真PDPSPDPS入门到精通详细教程
优化系统设计
仿真技术可以帮助工程师在设计阶段发现潜在的问 题并进行优化，提高设计的可靠性和效率。
加速产品开发周期
通过仿真技术，可以缩短产品开发周期，加 快产品上市时间，提高企业竞争力。
PDPS/PDPS概述
PDPS/PDPS简介
PDPS/PDPS是一款功能强大的系统仿真软件，广泛应用于各个领 域。它具有丰富的功能和工具，支持多种仿真方法和算法。
并行计算与分布式仿真技术
并行计算原理与实现
01
介绍并行计算的基本原理和实现方法，包括任务并行
和数据并行两种方式。
分布式仿真技术
02 详细讲解分布式仿真的原理和实现方法，包括基于消
息传递的分布式仿真和基于共享内存的分布式仿真。
PDPS中的并行计算与分布式仿真支持
03
探讨PDPS如何支持并行计算和分布式仿真，包括提
数值积分方法
03
离散事件仿真方法
利用数值积分算法对连续系统进 行仿真，如欧拉法、龙格-库塔 法等。
通过模拟离散事件的发生和处理 过程来仿真系统，适用于排队系 统、生产流程等。
系统仿真软件介绍
MATLAB/Simulink
功能强大的数学计算和仿真软件，提供丰富的工具箱和模型库，适用 于多种领域的系统仿真。
供的并行计算库、分布式仿真框架等工具和技术。
07
总结与展望
回顾本次课程重点内容
系统仿真基本概念和原理
介绍了系统仿真的定义、分类、应用 领域以及基本原理，包括建模、仿真 实验设计和结果分析等。
系统建模与仿真实验设计
深入阐述了系统建模的方法和步骤， 包括模型构建、参数设置、仿真实验 设计等，以及如何通过仿真实验验证 模型的正确性和有效性。
stateflow中duration用法
stateflow中duration用法Stateflow中duration用法Stateflow是一种用于模型和仿真离散事件系统的Matlab/Simulink工具。
它提供了一种图形化的界面来描述状态转换和事件处理。
在Stateflow中，duration（持续时间）是用来表示时间间隔的一种类型，它可以在状态之间进行条件判断和控制流程的转换。
下面是一些常见的Stateflow中duration的用法及详细讲解：1. duration的基本用法duration 是一个数值类型，用来表示一段时间间隔。
它可以以秒(s)、毫秒 (ms)、微秒 (us) 等单位进行表示。
在Stateflow中，可以使用内置的函数来操作和比较这些时间间隔。
duration dt = ; // 定义一个持续时间为5秒的变量dt duration t = ; // 定义一个持续时间为10秒的变量tif(dt > t){// 如果dt大于t，则执行该语句块}else{// 如果dt小于等于t，则执行该语句块}2. duration与状态转换在Stateflow中，duration可以与条件判断语句一起使用，来控制状态之间的转换。
比如，当某个任务持续时间达到一定阈值时，自动切换到下一个状态。
duration taskTime = ; // 定义任务持续时间为秒if(taskTime > ){// 如果任务持续时间大于2秒，则切换到下一个状态next_state();}else{// 如果任务持续时间小于等于2秒，则保持当前状态}3. duration与事件处理在Stateflow中，duration还可以与事件处理一起使用，来控制状态之间的触发和处理。
duration timeout = ; // 定义超时时间为1秒// 定义一个事件处理函数，当超时发生时，触发事件，并执行相应的操作on timeout_event() do{// 超时事件处理逻辑}// 定义一个定时器，当持续时间达到超时时间时，触发超时事件timer(t, timeout_event());在上述代码中，当定时器的持续时间达到超时时间时，会自动触发timeout_event()事件，从而执行相应的事件处理逻辑。
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仿真系统时间类型定义Distribution FunctionsYou can create random numbers with objects of type Generator and Variables of data type time as well as with the functions described below, which return random numbers according to the desired distribution.你可以根据需要的数据分布形态，使用下面所述的针对时间变量的类型生成器，生成任意数值。
The argument s stands for the random number stream and is of data type integer. All other arguments are the arguments of the corresponding distribution function as described under Statistical Distributions. They all either are of data type real orTypeUsage:<attribute_path>.Type := <string>; The attribute Type defines the type of a statistical distribution for the attribute named. Attribute_path designates anattribute of data type time or a customExample:singleProc.proctime.Type :="uniform";The different distributions have different attributes. You can set these:With the method setParam.With the method setTypeAndAttr.By direct assignments to theattribute.Example:singleProc.proctime.Mu := 0.50;singleProc.proctime.Sigma :=0.1;数学基础NORMDIST正态分布返回指定平均值和标准偏差的正态分布。
此函数在统计方面应用范围广泛（包括假设检验）。
语法NORMDIST(x,mean,standard_dev,cumulative)X 是需要计算其分布的数值。
Mean 分布的算术平均值。
Standard_dev 分布的标准偏差。
Cumulative 为一逻辑值，指明函数的形式。
如果 cumulative 为TRUE，则 NORMDIST 返回累积分布函数；如果为 FALSE，则返回概率密度函数。
说明如果 mean 或 standard_dev 为非数字型，则 NORMDIST 返回错误值 #VALUE!。
如果 standard_dev ≤ 0，则 NORMDIST 返回错误值 #NUM!。
如果 mean = 0，standard_dev = 1，且 cumulative = TRUE，则NORMDIST 返回标准正态分布，即 NORMSDIST。
正态分布密度函数 (cumulative = FALSE) 的计算公式如下：如果 cumulative = TRUE，则公式为从负无穷大到公式中给定的 X 的积分。
示例X Mean StdDev公式说明（结果）4240 1.5=NORMDIST([X],[Mean],[StdDev],TRUE)在指定的参数条件下的累积分布函数值 (0.908789)4240 1.5=NORMDIST([X],[Mean],[StdDev],FALSE)在指定的参数条件下的概率密度函数值 (0.10934005)LOGNORMDIST对数累积分布返回 x 的对数累积分布，其中 ln(x) 是服从参数 mean 和standard_dev 的正态分布。
使用此函数可以分析经过对数变换的数据。
语法LOGNORMDIST(x,mean,standard_dev)X 是用于计算函数的数值。
Mean ln(x) 的平均值。
Standard_dev ln(x) 的标准偏差。
说明如果任一参数是非数字型，则 LOGNORMDIST 返回错误值#VALUE!。
如果 x ≤ 0 或 standard_dev ≤ 0，则 LOGNORMDIST 返回错误值#NUM!。
对数累积分布函数的计算公式如下：示例X Mean StdDev公式说明（结果）4 3.5 1.2=LOGNORMDIST([X],[Mean],[StdDev])在指定的参数条件下 4 的对数累积分布函数值(0.039084)EXPONDIST 指数分布返回指数分布。
使用 EXPONDIST 可以建立事件之间的时间间隔模型，如银行自动提款机支付一次现金所花费的时间。
例如，可以使用函数EXPONDIST 来确定这一过程最长持续一分钟的发生概率。
语法EXPONDIST(x,lambda,cumulative)X 函数的数值。
Lambda 参数值。
Cumulative 是一逻辑值，指出提供的指数函数的形式。
如果cumulative 为 TRUE，则 EXPONDIST 返回累积分布函数；如果为FALSE，则它返回概率密度函数。
说明如果 x 或 lambda 为非数字型，则 EXPONDIST 返回错误值#VALUE!。
如果 x < 0，则 EXPONDIST 返回错误值 #NUM!。
如果 lambda ≤ 0，则 EXPONDIST 返回错误值 #NUM!。
概率密度函数的计算公式如下：累积分布函数的计算公式如下：示例 1公式说明（结果）=EXPONDIST(0.2,10,FALSE)概率指数分布函数 (1.353353)示例 2X Lambda公式说明（结果）0.210=EXPONDIST([X,][Lambda],TRUE)累积指数分布函数(0.864665)HYPGEOMDIST超几何分布返回超几何分布。
在给定样本容量、样本总体成功次数和样本总体容量时，HYPGEOMDIST 返回样本取得给定成功次数的概率。
使用HYPGEOMDIST 可解决有限总体的问题，其中每个观察值或为成功或为失败，且其中给定样本容量的每一个子集有相等的发生概率。
语法HYPGEOMDIST(sample_s,number_sample,population_s,number_population) Sample_s 样本中成功的次数。
Number_sample 样本容量。
Population_s 样本总体中成功的次数。
Number_population 样本总体容量。
说明所有参数都将被截尾取整。
如果任一参数为非数字型，则 HYPGEOMDIST 返回错误值#VALUE!。
如果 sample_s < 0 或 sample_s 大于 number_sample 或 population_s中的较小值，则 HYPGEOMDIST 返回错误值 #NUM!。
如果 sample_s 小于 0 或 (number_sample - number_population +population_s) 中的较大值，则 HYPGEOMDIST 返回错误值#NUM!。
如果 number_sample < 0 或 number_sample > number_population，则 HYPGEOMDIST 返回错误值 #NUM!。
如果 population_s < 0 或 population_s > number_population，则HYPGEOMDIST 返回错误值 #NUM!。
如果 number_population < 0，则 HYPGEOMDIST 返回错误值#NUM!。
超几何分布的计算公式如下：式中：x = sample_sn = number_sampleM = population_sN = number_populationHYPGEOMDIST 用于在有限样本总体中进行不退回抽样的概率计算。
示例抽样器里有 20 块巧克力。
其中 8 块是焦糖的，其余 12 块是果仁的。
如果随机选出 4 块，下面函数返回正好有一块是焦糖的概率。
Sample_s Number_sample Population_s Number_Population公式14820=HYPGEOMDIST([Number_sample],[Population_s],[Number_PopulationWEIBULL分布返回韦伯分布。
使用此分布可以进行可靠性分析，例如计算设备失效的平均时间。
语法WEIBULL(x,alpha,beta,cumulative)X 用于计算函数的数值。
Alpha 分布参数。
Beta 分布参数。
Cumulative 决定函数的形式。
说明如果 x、alpha 或 beta 为非数字型，则 WEIBULL 返回错误值#VALUE!。
如果 x < 0，则 WEIBULL 返回错误值 #NUM!。
如果 alpha ≤ 0 或 beta ≤ 0，则 WEIBULL 返回错误值 #NUM!。
韦伯累积分布函数的计算公式如下：韦伯概率密度函数的计算公式如下：当 alpha = 1 时，WEIBULL 返回指数分布：示例X Alpha Beta公式说明（结果）10520100=WEIBULL([X],[Alpha],[Beta],TRUE)在指定的参数条件下韦伯累积分布函数 (0.929581)10520100=WEIBULL([X],[Alpha],[Beta],FALSE)在指定的参数条件下韦伯概率密度函数 (0.035589)BINOMDIST一元二项式分布返回一元二项式分布的概率值。
函数 BINOMDIST 适用于固定次数的测试或试验，当任何试验的结果仅包含成功或失败两种情况，当试验是独立试验，且当在整个试验过程中成功的概率固定不变。
例如，函数BINOMDIST 可以计算三个婴儿中两个是男孩的概率。
语法BINOMDIST(number_s,trials,probability_s,cumulative)Number_s 是试验中成功的次数。
Trials 是独立试验的次数。
Probability_s 是每次试验中成功的概率。