九动态模型DynamicModeling
机械系统的动态建模与参数辨识
机械系统的动态建模与参数辨识机械系统是指由各种机械元件组成的系统，如齿轮传动、弹簧系统等。
为了对机械系统进行分析和控制，我们需要对其进行动态建模和参数辨识。
动态建模是指通过数学模型来描述机械系统的运动规律。
首先，我们需要明确机械系统的输入和输出变量。
输入变量通常是外部施加的力、力矩或位移，而输出变量则是系统的状态或响应。
其次，我们可以根据机械系统的特性和工作原理选择合适的数学模型，如微分方程、差分方程或状态空间模型等。
最后，利用物理原理和运动学关系，我们可以建立起机械系统的动态模型。
在动态建模的过程中，参数辨识起着重要的作用。
参数辨识是指通过实验或数据分析，对机械系统中的参数进行估计和辨识。
由于机械系统中的参数通常很难直接测量或获取，我们需要借助于辨识方法来对这些参数进行估计。
常见的参数辨识方法包括最小二乘法、极大似然法等。
参数辨识的过程可以分为离线辨识和在线辨识。
离线辨识是指在事先收集好的实验数据基础上进行参数辨识，而在线辨识则是指在系统运行过程中不断对参数进行更新和辨识。
无论是离线辨识还是在线辨识，我们都需要选择合适的辨识算法和模型结构。
辨识算法的选择通常需要考虑辨识误差、计算复杂度和辨识时间等因素。
而模型结构的选择则需要结合机械系统的特性和实际需求。
机械系统的动态建模和参数辨识对于机械工程领域具有重要意义。
通过建立准确的数学模型，我们可以深入理解机械系统的工作原理和运动规律，为系统分析和控制提供有力支持。
同时，通过参数辨识，我们可以对机械系统的参数进行精确估计，为系统设计和优化提供依据。
然而，机械系统的动态建模和参数辨识也存在一些挑战和限制。
首先，机械系统的运动规律通常是非线性的，因此需要采用适当的非线性模型和辨识方法。
其次，机械系统中存在着各种不确定因素，如摩擦、载荷变化等，这些因素会对参数辨识的准确性和稳定性造成影响。
此外，由于机械系统的复杂性和多样性，动态建模和参数辨识的过程也需要一定的专业知识和经验。
DSGE模型
时磊忖呎DSGE模型在房产税影响分析的应用1•模型综述动态随机一般均衡模型（dynamic stochastic general equilibrium model，即DSGE,是以微观和宏观经济理论为基础，采用动态优化方法考察个行为主体（家庭、厂商等）的决策，即在家庭最大化其一生效用、厂商最大化其利润的假设下得到个行为主体的行为方程。
各行为主体在决策时必须考虑其行为的当期影响，以及未来的后续影响，同时，现实经济中存在诸多的不确定性，因此，DSGE模型在引入各种外生随机冲击的情况下，研究各主体之间的相互作用和相互影响。
（Dynamic stochastic general equilibrium modeling （abbreviated DSGE or sometimes SDGE or DGE） is a branch of applied gen eral equilibrium theory that is in flue ntial in con temporary macroec ono mics. The DSGE methodology attempts to expla in aggregate econo mic phe nomena, such as econo mic growth, bus in ess cycles, and the effects of mon etary and fiscal policy, on the basis of macroec ono mic models derived from microec ono mic prin ciples.）其主要特征有：（1）动态“动态”指经济个体考虑的是跨期最优选择（In ter-temporal Optimal Choice）。
因此，模型得以探讨经济体系中各变量如何随时间变化而变化的动态性质。
（2）随机“随机”则指经济体系受到各种不同的外生随机冲击所影响。
数学建模动态优化模型
数学建模动态优化模型数学建模是一种通过建立数学模型来解决实际问题的方法。
动态优化模型则是指在一定的时间尺度内，通过调整决策变量，使系统在约束条件下达到最优效果的数学模型。
本文将介绍数学建模中动态优化模型的基本原理、方法和应用。
动态优化模型是一种考虑时间因素的优化模型。
在解决实际问题时，往往需要考虑到系统随时间变化的特性，因此单纯的静态优化模型可能无法满足需求。
动态优化模型对系统的演化过程进行建模，通过引入时间因素，能够更准确地描述系统的行为，并找到最优的策略。
动态优化模型的核心是建立一个数学模型来描述系统的演化过程。
在建模过程中，需要确定决策变量、目标函数、约束条件和系统的动态特性。
决策变量是指在不同时间点上的决策变量值，目标函数是指目标的数量指标，约束条件是系统必须满足的条件，系统的动态特性是指系统状态随时间的变化规律。
动态优化模型的建模方法有很多种，常见的方法包括状态空间建模、差分方程建模和优化控制建模等。
其中，状态空间建模是一种通过描述系统状态和系统状态之间的关系来建立模型的方法；差分方程建模是一种通过描述离散时间点上系统的状态之间的关系来建立模型的方法；优化控制建模则是一种将优化方法和控制方法相结合的建模方法。
动态优化模型在实际问题中有广泛的应用。
例如，在生产调度问题中，我们需要根据不同时间的产销情况来安排生产任务，以使得产能得到充分利用并满足市场需求；在交通控制问题中，我们需要根据交通流量的变化来调整信号灯的配时方案，以最大程度地减少交通拥堵；在能源管理问题中，我们需要根据电网的负荷变化来调整发电机组的出力，以实现能源的有效利用。
在建立动态优化模型时，需要考虑到模型的复杂性和求解的难度。
一方面，动态优化模型往往比静态优化模型复杂，需要考虑到系统的动态特性和约束条件的演化；另一方面，求解动态优化模型需要考虑到系统的运行时间和求解算法的效率。
因此，在建立动态优化模型时，需要合理选择模型和算法，以保证模型的可行性和求解的可行性。
说明动态模型的特征。
说明动态模型的特征。
动态模型是指描述系统随时间变化的模型。
它能够帮助我们预测未来，并为决策提供更好的依据。
以下是动态模型的几个特征。
1. 可变性
动态模型能够表示和解释系统随时间变化的复杂性和变化性。
由于系
统中很多因素都是不固定的、不断变化的，动态模型能够不断更新和
改进模型以适应这些变化。
2. 系统性
动态模型涉及到整个系统，而不仅仅是其个别组成部分。
这种方法可
以捕捉系统中重要的因素，发现它们之间的关系并预测它们对整个系
统的影响。
3. 多样性
动态模型能够处理多种系统，包括生态系统、经济系统和社会系统等。
它可以适应各种领域的需要，是一种广泛适用的方法。
4. 依赖于时间
由于动态模型是基于时间的，它能够帮助我们了解系统中各个部分之
间的相互作用和关系是如何随着时间变化而改变的。
这种时间性质使
得动态模型可以帮助我们预测未来的发展趋势和结果。
5. 重视过程
动态模型强调过程和变化，能够揭示系统中的动态机制，并为我们提
供预测系统未来行为的依据。
通过建立动态模型，我们可以知道指定
变量所对应的过程，以及这些过程如何受到其他因素的影响。
综上所述，动态模型是一种可以处理复杂系统的广泛适用方法，它不
断更新和改进以适应系统中的变化。
它能够证明系统因素之间的相互
作用和关系，并为我们预测未来提供帮助。
为了建立适当的动态模型，我们必须密切关注过程和时间，并理解系统的复杂性，这样才能使模
型发挥最大的让益。
外文翻译---动态建模与驱动的双馈风力发电机直接供电网络的电压不平衡条件下的控制
附录A 英文参考文献Dynamic modeling and direct power control of wind turbine driven DFIG under unbalanced network voltage condition INTRODUCTION,Wind farms based on the doubly-fed inductiongenerators(DFIG)with converters rated at 25%~30%ofthe generator rating for a given rotor speedvariation range of±25%are becoming pared with the wind turbines using fixedspeed induction generators or fully-fed synchronousgenerators with full-size convertersthe DFIG-basedwind turbines offer not only theadvantages of variable speed operation and four-quadrant active andreactive power capabilities,but also lower convertercost and power losses(Pena et al.,1996).However,both transmission and distribution networks couldusually have small steady state and large transientvoltage unbalance.If voltage unbalance is not considered by the DFIG control system,the stator currentcould become highly unbalanced even with a smallunbalanced stator voltage.The unbalanced currentscreate unequal heating on the stator windings,andpulsations in the electromagnetic torque and statoroutput active and reactive powers(Chomatetal.,2002;Jang et al.,2006;Zhou et al.,2007;Pena et al.,2007;Hu et al.,2007;Xu and Wang,2007;Hu andHe,2008).Control and operation of DFIG wind turbinesystems under unbalanced network conditions istraditionally based on either stator-flux-oriented(SFO)(Xuand Wang,2007)or stator-voltage-oriented(SVO)vector control(Jang et al.,2006;Zhou et al.,2007;Hu et al.,2007;Hu and He,2008).The schemein(Jang et al.,2006;Zhou et al.,2007;Xu and Wang,2007;Hu et al.,2007)employs dual-PI(proportionalintegral)current regulators implemented in thepositive and negative synchronously rotating referenceframes,respectively,which has to decompose themeasured rotor current into positive and negative sequence components to control them individually.One main drawback of this approach is that,the timedelays introduced by decomposing the sequentialcomponents of rotor current can affect the overallsystem stability and dynamic response.Thus,acurrent control scheme based on a proportionalresonant(PR)regulator in the stator stationaryreference frame was proposed in(Hu and He,2008),which can directly control the rotor current withoutthe need of sequential decomposition.Whereas,theperformance of the vector control scheme highlydepends on the accurate machine parameters such asstator/rotor inductances and resistances used in thecontrol system.Similar to direct torque control(DTC)ofinduction machines presented a few decades ago,which behaves as an alternative to vector control,direct power control(DPC)of DFIG-based windturbine systems has been proposed recently(Gokhaleet al.,2002;Xu and Cartwright,2006;Zhi and Xu,2007).In(Gokhale et al.,2002),the control schemewas based on the estimated rotor flux.Switchingvectors were selected from the optimal switchingtable using the estimated rotor flux position and theerrors of rotor flux and active power.The rotor fluxreference was calculatedusing the reactive powerreference.Since the rotor supply frequency,equal tothe DFIG slip frequency,might be very low,the rotorflux estimation could be significantly affected by themachine parameter variations.In(Xu and Cartwright,2006),a DPC strategy based on the estimated statorflux was proposed.As the stator voltage is relativelyharmonics-free and fixed in frequency,a DFIGestimated stator flux accuracy can then be guaranteed.Switching vectors were selected from the optimalswitching table using the estimated stator fluxposition and the errors of the active and reactivepowers.Thus,the control system was simple and themachine parameters’impact on the systemperformance was found to be negli able.However,like a conventional DTC,DPC has the problem ofunfixed switching frequency,due to the significantinfluence of the active and reactive power variations,generator speed,and power controllers’hysteresisbandwidth.More recently,a modified DPC strategyhas been proposed in(Zhi and Xu,2007)based onSFO vector control in the synchronous referenceframe for DFIG-based wind power generationsystems with a constant switching frequency.The control method directly calculates the required rotorcontrol voltage within each switching period,basedon the estimated stator flux,the active and reactivepowers and their errors.The control strategy providesimproved transient performance with the assumptionof the stator(supply)voltage being strictly balanced.However,the operation could be deteriorated duringthe supply voltage unbalance and there is no reportyet on DFIGDPC under unbalanced networkvoltage conditions.This paper investigates an improved DPCscheme for a DFIG wind power generation systemunder unbalanced network conditions.In the SVO dqreference frame,a mathematical DPC model of aDFIG system with balanced supply is presented,which is referred to as the conventional model in thispaper.Then during network unbalance,a modifiedDFIG DPC model in the SVO positive dqandnegative dqreference frames is developed.Based onthe developed model,a system control strategy isproposed by eliminating the stator output activepower oscillations under unbalanced network conditions.Finally,simulation results on a 2-MW DFIGwind generation system are presented to demonstratethe correctness and feasibility of the proposed controlstrategy.SIMULATION STUDIES,Simulations of the proposed DPC strategy for aDFIG-based wind power generation system wereconducted using PSCAD/EMTDC.A single-phase load at the primary side of the coupling transformer was used to generate the voltageunbalance.The nominal DC link voltage was set at1 200 V and the switching frequencies for both converters were 2 000 Hz.The main target of the grid sideconverter was assigned to control the DC link voltagewith the similar method used in(Song and Nam,1999;Hu et al.,2007).As shown in Fig.7,a high frequencyAC filter is shunt-connected to the stator side to absorb the switching harmonics generated by the twoconverters.Initial studies with various active and reactivepower steps were carried out to test the dynamic response using the conventional control scheme shownin Fig.4 in the conditions of balanced supply voltage.First,the DFIG was assumed to be in speed control,viz.,the rotor speed was set externally,as thelargeinertia of the wind turbine resulting in a slow changeof the rotor speed.The activeand reactive powers were initially set at 0 MW and0.5 MV·A,respectively,whererefers to absorbing reactive power.Various power steps were applied,viz.,active and reactive power references werechanged from 0 to2 MW at the instant of 1.3 s.CONCLUSION，This paper has proposed an analysis and an improved DPC design for a DFIG-based wind powergeneration system during network voltage unbalance.Simulation results were presented to demonstrate thefeasibility of the proposed control scheme.Conclusions can be drawn as follows:(1)The conventional DPC scheme without net-work unbalance considered can provide pretty gooddynamic system performance when the supplyvoltage is strictly balanced.However,once the net-work is slightly unbalanced,the performance deteriorates with high stator/rotor current unbalances andsignificant oscillations in the stator active/reactivepower and electromagnetic torque.(2)The proposed DPC scheme,which is implemented in the SVO positive dq+ and negative dqreference frames,gets rid of the decompositionprocess of positive and negative sequence rotor currents in the vector control scheme using dual-PI rotorenhanced by the elimination of the stator output activepower oscillations and the reduction of the electro-magnetic torque pulsations during network unbalance.附录B 中文参考文献动态建模与驱动的双馈风力发电机直接供电网络的电压不平衡条件下的控制风力发电场的双馈感应发电机与转换器在25％〜30给定转子速度变化范围± 25％额定发电机（双馈）的基础正在变得越来越受欢迎。
ETAP 7.5 中文用户手册 44-24 第二十四章 动态模型
第二十四章动态模型(Dynamic Models)动态电动机起动、暂态稳定性和发电机起动分析中都要用到电动机动态模型。
发电机动态模型和一些相关的控制单元(如励磁器，电力系统稳定器和调速器等)只在暂态稳定分析中用到。
另外，电动机起动分析和暂态稳定分析也要求有负荷转矩特性。
风力涡轮发电机动态模型以及相关的控制需要进行动态仿真研究。
如果需要等效负荷的动力研究，那么等效负荷动态模型也是必须的。
ETAP为各种分析提供了各种感应电机和同步电机模型，风力涡轮发电机，等效负荷动态模型以及全面的励磁器，调速器库和电力系统稳定器以供你选择。
在运用电机模型进行动态电机加速分析中，只有加速的电动机需要动态模型，也就是说，发电机，励磁器和调速器都不需要动态模型。
在暂态稳定分析中，所有的发电机，励磁器和调速器都是动态模型的。
有动态模型的电动机和在分析案例中被设为动态模型的电动机都会被动态模拟。
在发电机起动和依赖于频率的暂态稳定分析中，所有的发电机、励磁器和调速器都必须是依赖于频率的模型。
本章描述了不同类型的电机模型，电机控制单元模型和负荷模型并解释了他们在电动机起动和暂态稳定性分析中的应用。
也介绍了在选择模型和设定模型参数时所用到的工具。
感应电机模型部分介绍了五种不同的感应电机模型和这些模型的依赖于频率形式，分别是电路模型 (Single1、Single2、DBL1、DBL2) 和特性曲线模型。
介绍了五种不同的同步电机模型和这些模型的依赖于频率形式，这些模型在同步电机这章中提供给大家。
这些模型分别是等值电路模型，隐极电机的暂态模型，隐极电机的次暂态模型，凸极电机的暂态模型和凸极电机的次暂态模型。
电动机起动分析和暂态稳定性分析也把等效电网系统模拟成一个等值电机。
在等效电网部分介绍了等效电网系统的模型。
在励磁器和自动电压调节器模型部分定义不同类型的励磁器和自动电压调节器模型，包括标准IEEE模型和商用特有模型。
在调速器-涡轮部分列举了以IEEE标准和商用产品手册为准的调速器-涡轮模型。
系统动力学9种模型
系统动力学9种模型引言系统动力学是一种研究动态系统行为的方法论，它通过构建系统模型来分析系统的各种因果关系和变化规律。
在系统动力学中，有9种基本模型被广泛应用于各种领域的问题分析和解决。
本文将对这9种模型进行全面、详细、完整且深入地探讨。
1. 积累模型积累模型是系统动力学中最基本的模型之一，它描述了一个变量或者一组变量的积累过程。
例如，当我们考虑人口增长的问题时，可以使用积累模型来描述人口数量随时间的变化。
积累模型通常使用微分方程表示。
1.1. 特点 - 变量之间存在流入和流出的关系； - 变量之间的积累是连续的； - 流入量和流出量可以是恒定的或者变化的。
1.2. 应用示例积累模型在生态学、经济学、工程管理等领域得到了广泛的应用。
例如，在生态学中，可以使用积累模型来研究物种数量的变化；在经济学中，可以使用积累模型来研究货币的流通和储蓄；在工程管理中，可以使用积累模型来研究项目进展和资源分配。
1.3. 示例方程dP/dt = b*P - d*P其中，P表示人口数量，t表示时间，b表示出生率，d表示死亡率。
2. 流动模型流动模型描述了一个变量或者一组变量之间的流动过程。
它通常用来研究物质、能量、信息等在系统中的传递和传播。
例如，在物流管理中，可以使用流动模型来研究物料的流动和分配。
2.1. 特点 - 变量之间存在流动的关系； - 流动可以是单向的或者双向的； -流动可以是连续的或者离散的。
2.2. 应用示例流动模型在供应链管理、信息传输、能量传递等领域具有广泛的应用。
例如，在供应链管理中，可以使用流动模型来优化物料的流动和库存的控制；在信息传输中，可以使用流动模型来研究信息的传播和处理；在能量传递中，可以使用流动模型来分析能量的转化和利用。
2.3. 示例方程dQ/dt = f - k*Q其中，Q表示物料的数量，t表示时间，f表示流入量，k表示流失率。
3. 动力平衡模型动力平衡模型描述了一个变量或者一组变量在达到平衡状态时的行为。
说明动态模型的特征。
说明动态模型的特征。
动态模型是指一种描述物体或系统在时间上变化的模型。
它可以用来分析和预测复杂系统的行为，帮助我们理解事物的演变规律和规划未来的发展方向。
动态模型的特征主要包括以下几个方面：1. 时间变化：动态模型关注事物在时间上的演变过程，通过描述系统随时间的变化来分析系统的行为。
它可以反映系统的历史状况，预测未来的发展趋势，并帮助我们做出相应的决策。
2. 多变量关系：动态模型通常涉及多个变量之间的相互作用和影响。
它可以揭示事物之间的复杂关系，帮助我们理解系统的内部结构和外部环境对系统的影响。
通过分析这些关系，我们可以找到系统的关键因素，识别问题所在，并采取相应的措施来改进系统的性能。
3. 非线性特性：动态模型通常具有非线性特性，即系统的行为不仅受到输入的线性组合影响，还受到系统本身的非线性特性和外部环境的非线性影响。
这使得系统的行为变得更加复杂，需要采用更加灵活和综合的方法来进行建模和分析。
4. 反馈机制：动态模型通常包含反馈机制，即系统的输出会影响系统的输入，从而产生反馈效应。
这种反馈机制可以使系统的行为变得更加复杂和多样化，同时也增加了系统的稳定性和鲁棒性。
通过分析反馈机制，我们可以预测系统的稳定状态和稳定性边界，并采取相应的措施来控制系统的行为。
5. 系统动力学：动态模型通常基于系统动力学理论进行构建和分析。
系统动力学是一种综合运筹学、控制论和信息论等多学科知识的方法，可以描述和分析复杂系统的行为和演化规律。
通过应用系统动力学方法，我们可以建立系统的数学模型，研究系统的稳定性和动态特性，并通过模拟和仿真来验证模型的有效性。
6. 预测和优化：动态模型可以用来预测系统的未来行为和优化系统的性能。
通过分析系统的历史数据和当前状态，我们可以建立系统的预测模型，预测系统未来的发展趋势和可能出现的问题。
同时，通过优化模型，我们可以找到系统的最优解，最大化系统的效益，并制定相应的决策和措施来改进系统的性能。
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九．动态模型（Dynamic Modeling）⒈目的和内容·动态模型用来描述系统内动作变化的时序过程；·动态模型的最基本概念是状态（State），状态将引出对象的值（Value）、事件（Events）和外界的刺激（Stimuli）等概念；·动态模型的表述工具是状态图(State diagram)，每个类拥有一张用以表述其相应的动作责任和作用模式状态变化图；⒉事件与状态①对状态的认识试阅读下述C程序段：typedef struct Boolean{ int b;}Bool;void init(Bool x){x.b=0;}void set_true(Bool x){x.b=1;}void set_false(Bool x){x.b=0;}int value(Bool x){return x.b;}本例的状态变化可由下图表述：②事件（Events）一个事件是一个对象向另一个对象发出的独立的刺激信号。
事件含有三个要素：·事件是某一时刻发生的；·两个以上的事件即可以是顺序的，也可以是并发的；·每个事件具有一个的生成背景，可以将共同生成背景的事件构成一个事件类（层次结构）；例：event(event attributes)digit dialed(digit)airline flight departs(airline, flight #, city)③脚本（Scenarios）与事件流（event traces）·脚本是用来描述一个系统在特定运行时的事件的顺序；·脚本即可以包括系统中的全部事件，也可以只描述系统的某些特地对象间的局部事件；例：·事件流描述了事件发生的顺序及其发方和收方的对象。
事件流可用事件流图表述；例：同上例④状态（States ）状态是描述对象间连接时的属性数值的抽象。
·状态具有区间；·状态呈现在一个对象在接收到前后两个事件区间的间隔； 例：⑤状态图（State diagrams ）CallerPhone lineCalleddial tone endsdials(5)dials(4)ringing toneconnection kroken connection brokencaller hangs up由一个事件引起的状态的改变称为变迁（Transition ）。
状态图就是用来阐明由事件引起的状态的变迁的图形工具。
状态图的基本成份是状态结点和事件方向线。
其基本符号如下： ● 起始状态 结束状态事件方向线状态结点状态图依照事件顺序描述了相应的状态变化顺序，实际上也就是一个对象类的行为。
一个类的所有对象都按照一个状态图变迁，但各Event如果存在一组活动的顺序，则其中的一个活动就会在引起状态改变的位置（箭头）结束。
当一个对象接收到一个事件时所发生的一个立即的动作效果又称为作用（Action ）。
在状态图上常将作用和与其相关的事件放在一起。
其通用的符号如下： 例：鼠标右键的一种击键行为②紧缩状态图（Nest State Diagram ）在实际应用中，状态图中的结点数和事件数可能是非常巨大的，已难以用一幅状态图来说明。
需要对状态图中具有类似变迁的内容紧缩为一个更抽象的状态和事件（即分层展开和折叠）。
紧缩状态图被称为高层状态图，仅把状态图中紧缩的部分单独展开的状态图称为低层状态图。
例：（见下页）此二者间的关系也可以描述成一个综合关系（Generalization ），该关系可由下述抽象图形表示： ......⒋并发（Concurrency ）在OO 系统中动作是可以同时出现的，故称为并发。
并发有两种形式：多重对象动作并发（Aggregation concurrency ）和单一对象内动作并发（Concurrency within a single object ）。
①多重对象动作并发·在包容对象结构中，每个被包容的部件都有一个状态图； ·此种同步是依赖条件变迁实现的； 例：Expanding "password check"canceselect(n)select(n)Expanding "select(n)"②单一对象内动作并发·一个对象内可能含有多个属性集或者连接，则可用各自的子状态图表示；·与上一种并发的主要区别在于同一事件会引起两个以上子状态图内的变迁，即子状态图的动作不是独立的； ·符号体系：例：③有关动态模型的进一步的概念⑴入口作用（Entry actions）无论状态何时引入都会产生的作用被称为入口作用。
其符号如下：例：⑵出口作用（Exit actions）无论状态何时撤消都会产生的作用被称为出口作用。
其符号如下：⑶内部作用（Internal actions）无任何状态的改变而产生的作用被称为内部作用。
其符号如下：⑷自动变迁（Automatic transition）没有事件触发而导致的变迁被称为自动变迁。
当一个与源状态有联系的活动完成或变迁的条件已经具备时自动变迁便会发生。
其符号如下：⑸与并发活动的分叉（Fork）和联结（Join）符号如下：例：一扇门由分别置于室内外的一组按钮控制。
当室内的人数小于4时，则处于室外的人按下室外按钮打开门后可以进入一人。
当室内的人数大于1是时，则处于室内的人按下室内按钮打开门后可以出去一人。
初始状态为室内无人。
试绘制出状态图。
解：①列出状态（State ）：0，1，2，3，4 ②列出事件（Events ）：·按下室外钮（记作OBP-Outside Button Pressed ） ·按下室内钮（记作IBP-Inside Button Pressed ） ③列出作用（Action ）： ·进一个人； ·出一个人；④绘制状态图（State diagram ）⑤进一步的设想若将开门和进、出时间考虑进去，则状态就可以新增为如下两个： ·用i’表示开门且正在进一个人；IBP/let-out·用(i-1)”表示开门且正在出一个人；假设开门和进出一个人的时间不超过10秒，上述状态图便可重绘成以下形状：⒌对象与动态模型间的关系①状态图描述了所给类的一个对象的部分或全部的行为可以用下述等价关系来体现： ≥10此项处理过程将以一个汽车自动加油机的模型来讨论具体步骤。
该加油机的对象模型如下图所示：①准备脚本一个脚本是一个系统在某个特定的工作时间内所发生的全部事件的顺序描述。
其内容的编排如下：⑴列出常规的处理脚本首先确定常规处理脚本的前提条件，然后再按动作的发生顺序写脚本内容。
上述汽车自动加油机系统的常规脚本便有如下的内容：-常规处理脚本的前提条件为：·顾客的信用卡是好的；·自动加油机内有足够的油；-自动加油机的动作的发生顺序为：·加油机提请顾客选择付款方式；·顾客选择信用卡；·自动加油机提示顾客插入信用卡；·顾客将信用卡滑入自动加油机的信用卡插口；·自动加油机校验并认可信用卡帐号及余额后激活加油控制系统；·自动加油机提请顾客选择所加油料的级号；·顾客选择了Plus级；·自动加油机打开Plus级油泵阀门并提示加油机已待命的信息；·顾客从自动加油机箱上取下加油器喷头；·自动加油机计价器显示油料的单价和初始的总价；·顾客将自动加油器喷头插入油箱口后按下喷头开关；·自动加油机的油量表和计价器分别同步显示出油量和总价；·顾客关闭喷头开关后将喷头放回机箱；·自动加油机的油泵停止工作同时打印收据；·自动加油机提示顾客取走收据；·自动加油机提请顾客选择付款方式；⑵列出特殊的处理脚本主要内容有：·被忽略的输入顺序；·最大值与最小值；·重复数值；⑶出错处理脚本·无效值；·故障响应；可以对上述的自动加油机编制出如下的脚本：·加油机提请顾客选择付款方式；·顾客选择信用卡；·顾客将信用卡滑入自动加油机的信用卡插口；·自动加油机校验信用卡帐号及余额后未予以认可；·自动加油机提示顾客信用卡已失效；·自动加油机提请顾客选择付款方式；②标记事件对脚本细致分析之后选出所有的外部事件。
外部事件通常包括有信号、输入、命令、中断等内容，但不包含内部的计算步骤。
自动加油机系统的事件可以在上述的常规处理脚本内标记如下：·加油机提请顾客选择付款方式；·顾客选择信用卡；·自动加油机提示顾客插入信用卡；·顾客将信用卡滑入自动加油机的信用卡插口；·自动加油机校验并认可信用卡帐号及余额后激活加油控制系统；·自动加油机提请顾客选择所加油料的级号；·顾客选择了Plus级；·自动加油机打开Plus级油泵阀门并显示加油机已待命的信息；·顾客从自动加油机箱上取下加油器喷头；·自动加油机计价器显示油料的单价和初始的总价；·顾客将自动加油器喷头插入油箱口后按下喷头开关；·自动加油机的油量表和计价器分别同步显示出油量和总价；·顾客关闭喷头开关后将喷头放回机箱；·自动加油机的油泵停止工作同时打印收据；·自动加油机提示顾客取走收据；·自动加油机提请顾客选择付款方式；同理，对自动加油机系统的出错处理脚本亦可标记出下述的事件：·加油机提请顾客选择付款方式；·顾客选择信用卡；·顾客将信用卡滑入自动加油机的信用卡插口；·自动加油机校验信用卡帐号及余额后未予以认可；·自动加油机提示顾客信用卡已失效；·自动加油机提请顾客选择付款方式；③为每个脚本绘制事件流图根据对象模型和上述脚本便可以绘制出事件流图。
故而自动加油机系统的常规事件流图如下图所示：Customer Pump Corporate Credit而与出错处理脚本相对应的事件流图则如下图所示：④建立状态图所有的事件的终点是一个对象，而状态则是两个事件的间隔。
仍以自动加油机系统为例，按下述步骤绘制状态图：、 ⑴绘制常规处理状态图⑵绘制加入出错处理后的状态图 （见下页图）⑶绘制加入了作用和活动名的状态图 （见下页图）CustomerPumpCorporate Credit等 级⑥检查一致性无 回 应等 级取 下 加 油器 喷 头选 择现 金/显当分立类的状态图制作完成以后，必须从整个系统的角度检查所有概念的一致性。