系统建模和仿真概述
系统建模与仿真简述
第1章 概述
• 1 .2 仿真的意义阐释
计算机仿真出现的意义： 计算机仿真之前的科研状态分析： 费时费力费用高，周期长，可靠性高，复杂度高的 问题难以解决，缺乏形象性可视性。 计算机仿真之后的科研状态分析： 省时省力省费用，周期短，可靠性高，复杂度高的 问题也能解决，复杂环境下的问题也能解决，形象直 观，可视性、可操控性强。 例如：航天环境下的计算机仿真，核技术中的仿真等。
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第1章 概述
当下的意义: 建模、仿真能力对年轻的一代IT技术人才已经 不是特长，而是基本的技能和交流工具。 如，ITU(国际电信联盟）第三代通信系统的标 准讨论规定：技术文本与仿真结果必须同时提交， 并且鼓励对其他公司提交的方案进行仿真验证。 我们学习掌握MATLAB仿真，在某种意义上说 是在科学计算、工程设计和工具应用上与国际接
第1章 概述
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第1章 概述
• 1 什么是仿真？（仿真的 定义和意义） • 2 数学仿真与MATLAB软件 • 3 电子通信系统的建模与 仿真 • 4 本课程的内容与结构概 观
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第1章 概述
1 .1 什么是仿真？（仿真的定义）
• 系统仿真(Simulation)技术也称为系统模拟技术，简 称“仿真”。 • 计算机仿真：本课程特指自1970年以来发展起来的 利用现代计算机和仿真软件来进行仿真的计算机仿 真技术。由于计算机仿真具有精度高，通用性强， 重复性好，建模迅速以及成本低廉等许多优点。 • MATLAB仿真：是计算机仿真的一种。近年来在计算 机仿真的基础之上，发展了以MATLAB/Simulink为代 表的多种科学计算和系统仿真系统。它使用起来比 利用传统的Fortran、C/C++语言进行仿真可靠、方便、 快捷。
生产系统建模与仿真概述
生产系统建模与仿真概述1. 引言在现代制造业中，生产系统的建模和仿真是一个重要的工具。
通过建立准确的生产系统模型和进行有效的仿真分析，可以帮助企业优化生产流程，提高生产效率，降低成本，提高产品质量。
本文将对生产系统建模和仿真的概念、方法和应用进行概述。
2. 生产系统建模的概念生产系统建模是将实际的生产系统抽象成一种可供计算机处理的模型，以实现对生产系统进行分析和优化的目的。
生产系统建模可以基于不同的层次和粒度，从整体到局部进行建模，从宏观到微观进行分析。
生产系统建模的主要目标包括：•分析生产系统的结构和运行特性•预测生产系统的性能指标•评估生产系统的灵活性和鲁棒性•优化生产系统的配置和资源分配•支持决策和规划过程3. 生产系统建模方法生产系统建模的方法包括基于统计学的方法、基于物理建模的方法和基于仿真的方法。
下面分别对这些方法进行介绍。
3.1 基于统计学的方法基于统计学的方法是通过统计数据和概率模型来描述和分析生产系统的行为。
这种方法适用于大规模复杂的生产系统，在建模过程中需要考虑到各种不确定性因素。
常用的统计分析方法包括排队论、蒙特卡洛模拟和回归分析等。
3.2 基于物理建模的方法基于物理建模的方法是通过建立物理模型来描述生产系统的结构和运行机理。
这种方法适用于对生产系统的细节进行建模和分析，可以更加真实地模拟系统的行为。
常用的建模方法包括Petri网、离散事件系统和系统动力学等。
3.3 基于仿真的方法基于仿真的方法是通过建立仿真模型来模拟生产系统的运行过程。
仿真模型可以在计算机上进行运行，模拟真实的生产系统在不同条件下的表现和性能。
基于仿真的方法可以提供对生产系统的详细和动态的分析。
常用的仿真软件包括Arena、AnyLogic和FlexSim等。
4. 生产系统仿真的应用生产系统仿真广泛应用于制造业的各个领域和环节，包括生产计划与调度、供应链管理、物流和运输等。
以下列举几个常见的应用场景。
4.1 生产计划与调度生产计划与调度是生产系统管理的核心环节，通过仿真模型可以评估不同的排程策略和调度算法，并选择最优的方案。
电网电力行业的电力系统建模与仿真
电网电力行业的电力系统建模与仿真电力系统是指由发电机组、变电站、输电线路和配电网等组成的能源供应网络。
为了保证电力系统的正常运行，需要进行系统建模与仿真，以进行系统分析、优化调度和故障检测等工作。
本文将介绍电网电力行业中的电力系统建模与仿真的相关内容。
1. 电力系统建模：电力系统建模是指将电力系统抽象为数学模型，以描述系统的结构、参数和运行特性。
电力系统建模可以分为以下几个方面：（1）发电机组建模：将发电机组抽象为数学模型，描述其发电能力、燃料消耗和响应速度等特性。
（2）变电站建模：将变电站抽象为数学模型，描述变压器、电容器、电容器等设备的参数和运行状态。
（3）输电线路建模：将输电线路抽象为数学模型，描述线路的电阻、电抗和电容等参数，以及电流、电压的传输特性等。
（4）配电网建模：将配电网抽象为数学模型，描述各个节点之间的连接关系、电流分配和功率损耗等。
2. 电力系统仿真：电力系统仿真是指利用电力系统的数学模型，通过计算机模拟系统状态的变化和运行特性，以便进行系统分析、优化调度和故障检测等工作。
电力系统仿真可以分为以下几个方面：（1）稳态仿真：通过计算系统的节点电压、线路功率和电流等参数，以模拟系统的稳态运行状态。
稳态仿真可以用于系统的功率分配、损耗计算和负荷预测等工作。
（2）暂态仿真：通过计算系统的节点瞬时电压、电流和功率等参数，以模拟系统的暂态运行过程。
暂态仿真可以用于系统的故障分析、电力质量评估和设备保护等工作。
（3）电磁暂态仿真：通过计算系统的电磁场分布、电磁参数和耦合效应等，以模拟系统的电磁暂态行为。
电磁暂态仿真可以用于系统的雷击分析、电磁干扰评估和设备抗扰性设计等工作。
（4）动态仿真：通过计算系统的节点动态响应、发电机动作和功率变化等，以模拟系统的动态运行过程。
动态仿真可以用于系统的频率响应、电压稳定和系统稳定性评估等工作。
3. 电力系统建模与仿真工具：电力系统建模与仿真工具是指利用计算机软件实现电力系统建模与仿真的工具。
自动化系统建模与仿真
自动化系统建模与仿真自动化系统建模与仿真是自动化领域中的重要研究方向，它通过对实际系统进行数学建模，并利用计算机仿真技术，实现对系统的分析、设计和优化。
本文将介绍自动化系统建模与仿真的基本概念、方法和应用。
一、引言自动化系统建模与仿真是在自动化控制的背景下，利用数学和计算机技术对复杂系统进行模拟和分析的过程。
它通过建立数学模型，描述系统的物理、动力学和控制行为，并利用计算机代码实现对系统的仿真。
自动化系统建模与仿真在工业控制、交通运输、机械制造、航空航天等领域具有广泛的应用。
二、自动化系统建模方法1. 系统建模的基本原理自动化系统建模的基本原理是将实际系统的行为、结构和性能抽象成数学模型，并利用模型描述系统的状态、输入和输出之间的关系。
通常采用微分方程、差分方程、状态空间等数学工具来描述系统行为。
例如，对于连续系统可以使用微分方程描述，对于离散系统可以使用差分方程描述。
2. 建模工具的选择在进行自动化系统建模时，需要选择适当的建模工具，常用的有Simulink、Matlab、LabVIEW等。
Simulink是一款图形化建模仿真工具，可以通过拖拽模块的方式建立系统模型，并进行仿真分析。
Matlab是一种通用的数学计算软件，可以使用其编程语言对系统进行建模和仿真。
LabVIEW是一种基于图形化编程的软件，主要用于虚拟仪器的建模与仿真。
三、自动化系统仿真方法1. 离散事件仿真离散事件仿真是一种模拟离散系统行为的仿真方法，它以事件驱动为基础，模拟系统中事件的发生和处理过程。
离散事件仿真适用于网络通信、物流调度、排队论等领域的系统建模与仿真。
2. 连续系统仿真连续系统仿真主要针对物理系统的动态行为进行模拟，例如机械系统、电路系统等。
连续系统仿真通常采用微分方程来描述系统的动态行为，通过数值求解方法进行仿真计算，得到系统的动态响应。
四、自动化系统建模与仿真应用1. 工业控制系统自动化系统建模与仿真在工业控制系统中的应用十分广泛。
学习计算机仿真和建模的基本原理
学习计算机仿真和建模的基本原理在现代科学和工程领域中，计算机仿真和建模是一种十分重要的技术手段。
它可以用于模拟和预测各种实际系统和过程的行为，从而为我们提供了一种便捷且经济高效的研究和分析工具。
本文将介绍计算机仿真和建模的基本原理，包括仿真和建模的定义、流程以及常用的建模方法。
一、仿真和建模的定义仿真(Simulation)，是指通过建立模型来还原某个系统、业务或者过程，并通过代入不同参数来模拟出各种情况下的系统行为。
仿真通常通过计算机程序来实现。
建模(Modeling)，是指对某个实际系统或过程进行描述的抽象和简化，利用符号、图表或数学方程等来表示系统的各个元素以及它们之间的关系。
建模是进行仿真的前提，它为仿真提供了具体的操作对象。
二、仿真和建模的流程仿真和建模的过程可以分为以下几个步骤：1. 确定目标：首先，需要明确仿真和建模的目的和需求，明确要研究和探索的问题是什么。
2. 收集数据：收集与问题相关的数据，包括实验数据、文献资料、观测数据等。
3. 建立模型：根据目标和收集到的数据，建立数学模型或者计算机模型，描述系统的各个组成元素以及它们之间的关系。
4. 确定参数：确定模型的参数，即系统中可变的量，这些参数可以在仿真过程中进行调整。
5. 运行仿真：将模型输入计算机程序中，通过计算机程序模拟系统的行为，运行仿真实验。
6. 分析结果：对仿真结果进行分析、统计和可视化，得出有关系统行为和特性的结论。
7. 优化改进：根据仿真结果和分析，对模型进行调整和优化，进一步提升仿真的准确性和可靠性。
三、常用的建模方法在计算机仿真和建模中，常用的建模方法包括物理模型、统计模型和计算机模型等。
1. 物理模型：物理模型是通过对系统进行观测、实验和测量得到的数学描述。
它可以基于物理定律和原理，用数学方程或者图形来表示系统的行为。
2. 统计模型：统计模型是通过对系统的统计数据进行分析和建模得到的。
它可以通过概率分布、回归分析等方法来描述系统的概率特性和随机行为。
系统建模与仿真及其方法
系统建模与仿真及其方法1 什么是建模与仿真模型（model）：对系统、实体、现象、过程的数学、物理或逻辑的描述。
建模（modeling）:建立概念关系、数学或计算机模型的过程,又称模型化，就是为了理解事物而对事物做出的一种抽象，是对事物的一种描述系统的因果关系或相互关系的过程都属于建模，所以实现这一过程的手段和方法也是多种多样的。
仿真（simulation）：通过研究一个能代表所研究对象的模型来代替对实际对象的研究。
计算机仿真就是在计算机上用数字形式表达实际系统的运动规律。
2十种建模与仿真的方法：2.1智能仿真是以知识为核心和人类思维行为做背景的智能技术，引入整个建模与仿真过程，构造各处基本知识的仿真系统，即智能仿真平台。
智能仿真技术的开发途径是人工智能（如专家系统、知识工程、模式识别、神经网络等）与仿真技术（仿真模型、仿真算法、仿真软件等）的集成化。
2.2多媒体仿真[1]它是在可视化仿真的基础上再加入声音，从而得到视觉和听觉媒体组合的多媒体仿真。
多媒体仿真是对传统意义上数字仿真概念内涵的扩展，它利用系统分析的原理与信息技术，以更加接近自然的多媒体形式建立描述系统内在变化规律的模型，并在计算机上以多媒体的形式再现系统动态演变过程，从而获得有关系统的感性和理性认识。
2.3频域建模方法频域建模方法就是从s域的传递函数G(s)，根据相似原理得到与它匹配的z域传递函数G(z)，从而导出其差分模型。
2.4模糊仿真方法[2]基于模糊数学，在建立模型框架的基础上，对于观测数据的不确定性，采用模糊数学的方法进行处理。
2.5蒙特卡罗仿真方法当系统中各个单元的可靠性特征量已知，但系统的可靠性过于复杂，难以建立可靠性预计的精确数学模型，或者模型太复杂而不便应用则可用随机模拟法近似计算出出系统可靠性的预计值。
基本思想：当所求解问题是某种随机事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望值时，通过某种“实验”的方法，以这种事件出现的频率估计这一随机事件的概率，或者得到这个随机变量的某些数字特征，并将其作为问题的解。
建模与仿真分析
建模与仿真分析在科学研究和工程应用中，建模与仿真是非常重要的工具。
它们可以帮助我们更好地理解现象和系统，并通过模拟来预测实际的行为和结果。
本文将探讨建模与仿真的定义、应用领域以及常用的方法和技术。
一、建模与仿真的定义建模是将一个复杂的实际系统或过程用适当的数学符号、图形、图像或其他形式进行简化和抽象的过程。
它可以将现实世界的复杂性转化为可以处理的数学模型。
建模的目的是为了更好地理解系统的行为，并能通过数学方法进行分析和预测。
仿真是在计算机或其他设备上根据建立的模型进行计算、模拟和实验的过程。
它可以通过对模型进行操作和观察，模拟真实系统的行为和性能。
仿真的目的是为了对系统进行测试、优化和决策支持。
二、建模与仿真的应用领域建模与仿真广泛应用于各个领域，包括工程、物理、生物、经济等。
以下是一些常见的应用领域：1. 工程领域：建模与仿真可用于设计和优化机械、电子、航空航天等系统。
它可以模拟系统的运行情况，帮助工程师进行系统设计和性能评估。
2. 生物医学领域：建模与仿真可用于模拟生物过程、疾病传播和药物作用等。
它可以帮助医生和研究人员理解生物系统的行为，提高疾病诊断和治疗的效果。
3. 物理科学：建模与仿真可用于分子动力学、量子力学和天体物理等领域。
它可以帮助科学家研究物质的性质和宇宙的演化。
4. 经济和金融：建模与仿真可用于预测市场行为、风险评估和投资策略等。
它可以帮助经济学家和投资者做出有效的决策。
三、建模与仿真的方法和技术建模与仿真的方法和技术有很多，下面介绍几种常用的方法：1. 数学建模：将现实系统用数学方程或算法进行描述和表示。
常用的数学方法包括微分方程、线性规划和随机过程等。
2. 计算机建模：利用计算机软件进行系统建模和仿真。
常用的建模软件包括MATLAB、Simulink、ANSYS等。
3. 三维建模：使用三维图形软件创建系统的虚拟模型。
它可以模拟系统的外观、结构和运动。
4. 离散事件仿真：将系统的行为分解为一系列离散的事件，通过模拟这些事件的发生来推断整体系统的行为。
体系的建模与仿真
体系的建模与仿真随着科学技术的迅猛发展，人类对于各种复杂的问题的理解和解决手段也越来越多样化和先进化。
体系的建模与仿真作为现代科技中的一种重要手段，已经被广泛应用于多个领域，为业界和学术界带来了诸多益处。
建模是指将一个客观、复杂的实际系统转化为一个符号化且可读的模型的过程，以便于对该系统的行为和特性进行分析、理解和预测。
建模的类型多种多样，不同的建模方法适用于不同的问题。
在一些情况下，我们可以用数学模型来描述系统；在另一些情况下，我们可以使用物理模型、手绘或者计算机生成图形等来直观地描述系统。
无论哪种方法，建模都需要采集系统数据、观察和分析系统行为、对系统进行分类归纳以及运用特定的方法和工具等多个步骤。
而建模的意义在于，它可以帮助人们对负责较大或者复杂的系统进行更为深入的分析，也可以缩短对实际系统的设计和开发时间。
通过建模，我们可以通过一定的方法、公式、算法等来提高系统的效率和性能，避免潜在的风险和错误，并对当前和未来的系统进行考察和规划等。
仿真则是建立在建模之上的一个过程，它通过模拟已建立的模型并进行大量数据分析与实验，以预测实际系统在未来各种反应和效果，并产生相关的决策建议。
随着大数据的逐渐普及，仿真技术也得到了更为广泛的应用。
通过仿真建模、运用计算机软件和硬件的计算能力，我们可以更为直观地了解系统表现和运行机制，发现和解决当前系统中的问题，对未来进行预测和规划。
总的来说，体系的建模与仿真是目前各行业中不可忽视的重要技术手段。
对建筑、航天、国防等产生重大影响的多种体系中，建模与仿真更是无所不能。
近年来，随着 AI 等现代科技的发展，人工智能领域也已经开始运用建模与仿真技术，以更好地探索未来人工智能的边界。
但需注意的是，在进行建模和仿真的过程中，我们必须充分了解所研究的问题，进行合理的假设和预测，以确保建模和API Return Code测试结果的可靠性和准确性。
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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。
系统处于活动之中
活动是指实体随时间的推移而发生属性变化。例如： 电炉温度调节系统中的主要活动是控制电压的变化， 而商品销售系统中的主要活动有库存商品数量的变 化、零售商品价格的增长等。
1.1 系统与模型
系统三要素：实体、属性与活动。
系统是在不断地运动、发展、变化的；系统不是孤立存在的；系统 边界的划分在很大程度上取决于系统研究的目的。
•
按照子系统的数量分类
小系统、大系统、巨系统
1.1 系统与模型
1.1.2模型 1.模型的定义 模型是一个系统的物理的、数学的或其他方 式的逻辑表述，它以某种确定的形式（如 文字、符号、图表、实物、数学公式等） 提供关于系统的知识。
1.1 系统与模型
2. 模型的分类 物理模型：根据一定的规则（如相似原理） 对系统简化或比例缩放而得到的复制品。 概念模型 1）定义：为了某一目的，对真实世界及其活 动进行的概念抽象与描述，是运用语言、 符号和框图等形式，对从所研究的问题抽 象出的概念进行有机的组合。这些有机组 合的概念就形成了某种概念模型.
1.2 系统建模
系统建模就是：认识系统，并把它表述出来。
1.2.1系统建模的信息源
建模目的
先验知识
建模过程
实验数据
系统模型
1.2 系统建模
1.2.2 系统建模的途径
（1）分析法/演绎法/理论建模/机理建模
根据系统的工作原理，运用一些已知的定理、定律 和原理推导出描述系统的数学模型。
（2）测试法/归纳法/实验建模/系统辨识
例一：电炉温度调节系统
扰动 温度偏差 控制电 炉的电 压 温度
温度 给定值
比较器
调节器
加热炉
炉温值
温度计
例二：商品销售系统
经理部
市场部
采购部
仓储部
销售部
1.1 系统与模型
2 系统的特性： 1）系统是实体的集合
实体是指组成系统的具体对象 例如：电炉调节系统中的比较器、调节器、电炉、 温度计。 商品销售系统中的经理、部门、商品、货币、仓库 等。
数学模型
1）定义：对于现实世界的一个特定对象，为了一个
特定目的，根据对象特有的内在规律，做出一些 必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到的 一个数学结构。
2）分类：
按照系统的特性来分：线性与非线性、静态与动 态、确定性与随机性、微观与宏观、定常（时不 变）与非定常（时变）、集中参数与分布参数 按照研究方法来分：连续模型与离散模型、时域 模型与频域模型、输入输出模型与状态空间模型
通过测试系统在人为输入作用下的输出响应，或正 常进行时系统的输入输出记录，加以必要的数据处 理和数学计算，估计出系统的数学模型。
（3）综合法
1.2 系统建模
1.2.3 模型的可信度
可信度水平
行为水平、状态结构水平、分解结构水平上的可信度
1.1 系统与模型
2） 概念模型的分类 （1）从概念模型描述的内容来分类
面向领域的概念模型：将真实世界划分成相应的领域， 再对每个领域进行概念建模。 面向设计的概念模型：在领域概念的基础上，进一步 进行相应的概念设计。如数据库设计概念模型。 （2）从概念模型的用途来分类 资源概念模型：用作一种资源,支撑进一步的开发。 主用概念模型：在系统开发过程中，根据需求和资源 概念模型进一步开发出的模型。
（3）基于知识获取与描述方法来分类 基于表示的概念模型：直接反映与推理机制关联的 符号级表示。 基于方法的概念模型：面向知识级建模分析，提供 预先定义的方法去描述在特定应用领域中实现方法 的有关知识。 基于任务的概念模型：面向特别种类的任务，直接 刻画任务结构而非执行任务的方法。
实体具有一定的相对独立性，又相互联系构成一个 整体，即系统。
1.1 系统与模型
2 ）组成系统的实体具有一定的属性
属性是指实体所具有的全部有效性，例如状态、参 数等。在电炉温度调节系统中，温度、温度偏差、 电压等都是属性。在商品销售系统中，部门的属性 有人员的数量、职能范围，商品的属性有生产日期、 进货价格、销售日期、售价等等。
系统研究：系统分析、系统综合和系统预测。 系统描述：同态、同构
同态：系统与模型之间行为的相似（低级阶段） 同构：系统与模型之间结构的相似（高级阶段）
同态与同构建模
同构系统：对外部激励具有同样反应的系统 同态系统：两个系统只有少数具有代表性的输入输出 相对应
1.1 系统与模型
3. 系统的分类 按照系统特性分类: