系统建模与仿真简述

系统建模和计算机仿真课程总结第一章1.系统：按照某些规律结合起来，互相作用、互相依存的所有实体的集合或总和。

模型：真实对象、对象间关系的特性抽象，描述某些系统本质。

仿真：通过对模型的实验以达到研究系统这个目的。

2.同态：系统与模型在行为级上等价。

同构：系统与模型在结构级上等价。

黑箱：可观测输入、输出值，但不知内部结构的系统（通过输入和输出推断其内部结构）白箱：已知内部结构的系统(灰箱：介于黑箱和白箱之间)3.演绎：应用先验理论，补充假设和推理，通过数学逻辑演绎建模，是一个从一般（抽象）到特殊（具体）的过程。

归纳：从系统的行为级开始，逐步获得系统结构级的描述。

是一个从特殊（具体）到一般（抽象）的过程。

推理结果往往不是唯一解。

4.面向对象仿真：从人类认识世界模式出发，使问题空间和求解空间一致，提供更自然直观、可维护、可重用的系统仿真框架。

定性仿真：力求非数字化，以非数字手段处理信息输入、建模、行为分析和结构输出，通过定性模型推导系统定性行为描述。

智能仿真：力求非数字化，以非数字手段处理信息输入、建模、行为分析和结构输出，通过定性模型推导系统定性行为描述。

可视化仿真：用于为仿真过程及结果增加文本提示、图形、图像、动画表现，使仿真过程更加直观，并能验证仿真过程是否正确。

虚拟现实仿真：由计算机全部或部分生成的多维感觉环境，给参与者产生各种感官信号，若视觉、听觉、触觉等，使参与者身临其境。

第二章1.系统建模原则：（1）可分离原则：系统中的实体不同程度上均相互关联，结合建模目标合理忽略某些关联。

依赖于系统环境的界定、系统因素的提炼即约束条件与外部条件的设定。

（2）合理假设原则：任何模型的建立均应基于某些合理的假设，以简化模型，有利于仿真的实现。

（3）因果性原则：系统的输入和输出满足函数映射关系。

（4）可测量、选择原则：输入量和输出量可量化。

2.系统模型分类：（1）根据模型的时间集合连续时间模型：时间用实数表示，系统的状态可以在任意时刻点获得。

系统的建模与仿真在混合动力汽车的讨论中的应用一、对系统建模与仿真的熟悉1、计算机仿真技术的概念和特点仿真技术是计算机技术的一种，它的产生和进展有着深厚的工程实际应用背景。

所谓仿真，就是指通过讨论一个能代表所讨论对象的模型来代替实际对象的讨论。

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。

计算机仿真技术具有如下特点：（1）采用对系统和过程的仿真模拟方法取代传统的试验方法，可以节约大量人力物力，同时还能提高开发效率，缩短开发时间。

（2）加强了对过程特性的讨论和分析，即逐步以动态分析方法取代传统的静态分析方法，使建立的数学模型更加接近实际的系统或过程，精确性提高。

（3）对单个部件的仿真和对整个系统的仿真使得人们对部件特性和系统特性均能进行比较详尽的讨论，可对产品开发和改进供应方向性指导。

（4）最优化方法的广泛应用，包括最优化设计和最佳工况调整和掌握等，大大提高了系统设计和过程掌握的质量。

（5）变以往的典型工况设计为全过程工况设计，提高了系统的牢靠性、可调性和系统运行的效率。

2、建模方法系统模型的建立是系统仿真的核心问题。

系统模式是实际系统或过程在某些方面特性的一种表现形式，它能反映出系统和过程的行为特性。

围围着系统应当有什么样的模型，如何建立或猎取模型以及所建模型是否真实地反映了实际系统运行特性等问题，人们绽开了大量的工作。

系统建模方法主要有机理建模方法和辨识建模方法两种。

（1）机理建模方法机理建模方法就是依据实际系统工作的物理过程的机理，在某种假定的条件下，依据相应的理论（如质量守恒、能量守恒定律，运动学、动力学、热力学、流体力学的基本原理等），学出代表其物理过程的方程，结合其边界条件于初始条件，再采纳适当的数学处理方法，来得到能够正确反映对象动静态特性的数学模型。

其模型形式有代数方程、微分方程、查分方程、偏微分方程等，系统可以是线性系统、非线性系统、离散系统、分布参数系统等。

（2）辨识建模方法辨识建模方法就是采纳系统辨识技术，依据系统实际运行或试验过程中所取得的输入、输出数据，采用各种辨识算法来建立模型的动静态数学模型，近十几年来，尤其是近几年，系统辨识技术得到飞速进展。

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。

系统的建模与仿真摘要：系统的建模与仿真是一种现代的工程手段，可以帮助工程师在设计和测试新系统之前进行可靠的探索和预测。

本文将介绍系统建模和仿真的基本概念、实现方法以及其在各个领域的应用。

关键词：系统建模；仿真；探索；预测；应用一、引言系统的建模与仿真是一种现代的工程手段，可以帮助工程师在设计和测试新系统之前进行可靠的探索和预测。

系统建模是将现实中复杂的系统抽象为可以用计算机程序进行描述、分析和预测的数学模型；仿真是在计算机上通过运行建立的数学模型来模拟真实系统的行为。

系统建模与仿真的应用涉及到各个领域，例如，航空航天、汽车工业、制药业等。

本文将介绍系统建模和仿真的基本概念、实现方法以及其在各个领域的应用。

二、系统建模系统建模是将现实中复杂的系统抽象为可以用计算机程序进行描述、分析和预测的数学模型。

系统建模的目的是帮助工程师理解系统的行为，探索设计方案和调试错误。

系统建模的基本步骤包括：（1）确定系统的物理对象和变量系统的物理对象是指在系统中具有实际物理意义的元素，例如，机器上的零部件、航空器的传感器等；系统的变量是指描述系统中特定元素状态、性能或行为的测量值或变量。

（2）选择适当的数学模型根据所要研究的系统属性，选择适当的数学模型。

模型可以是基于物理学、数学、统计学或概率论等方面的。

相应的模型纲要应明确表明模型的输入和输出变量。

（3）根据模型的纲要建立模型使用适当的数学软件或编程语言来建立模型。

模型描述了系统元素之间的关系和动力学行为，并且可以为各种输入变量的不同值生成预测结果。

（4）验证模型准确度将模型与现实系统的行为进行比较，以评估模型的准确性。

三、仿真仿真是在计算机上通过运行建立的数学模型来模拟真实系统的行为。

根据仿真所关心的问题，可以将仿真分为过程仿真（process simulation）、物理仿真（physical simulation）和Agent仿真。

过程仿真是对系统过程活动的建模仿真；在物理仿真中，计算机正在模拟真实物体的运动和行为；代理仿真是指以一种状态轮廓来表示代理，仿真管理代理之间的相互作用和机械造作。

系统仿真与建模总结系统仿真与建模是一种将实际系统抽象为数学模型，并通过计算机模拟来模拟系统行为和性能的方法。

它是一门交叉学科，涉及计算机科学、数学、工程等多个领域。

系统仿真与建模能够帮助我们理解和分析实际系统的特性、优化系统设计和运行策略，进而提高生产效率、降低成本、风险和资源消耗。

本文将对系统仿真与建模的基本概念、方法和应用进行总结。

系统仿真与建模的基本概念可以分为系统、仿真和建模三个方面。

系统是指由一组相互关联的部分组成的整体，可以是物理系统、生物系统、社会系统等。

仿真是通过模拟计算机来模拟系统行为和性能的过程，主要包括系统运行的时钟、初始条件和输入参数等。

建模是指将实际系统抽象为数学模型的过程，通过建立数学方程或算法来描述系统的行为和性能。

建模方法包括物理模型、统计模型、概率模型、优化模型等。

系统仿真与建模的方法可以分为离散事件仿真和连续仿真两大类。

离散事件仿真是指在离散时刻发生离散事件，如排队系统、进程调度等。

连续仿真是指在连续时间内，系统状态随时间的变化而变化，如流量传输、温度变化等。

离散事件仿真通常使用事件驱动方式，连续仿真则使用微分方程或差分方程进行数值求解。

此外，还可以根据仿真的精度需求，使用高级仿真方法如混合仿真、并行仿真、多尺度仿真等。

系统仿真与建模的应用非常广泛，主要涵盖了工程、科学、经济、管理等领域。

在工程领域中，可以应用系统仿真与建模来优化生产过程、设计产品、测试设备、评估系统性能等。

例如，在汽车工业中，可以使用系统仿真与建模来模拟汽车设计，优化车身结构，减少风阻，提高燃油效率。

在科学研究中，可以使用系统仿真与建模来研究天体物理、生物进化、气候变化等复杂系统的行为和性能。

在经济管理中，可以使用系统仿真与建模来预测市场变化、风险评估、优化运营策略等。

系统仿真与建模具有很多优点。

首先，系统仿真与建模可以将实际系统抽象为数学模型，从而简化了对系统的理解和分析。

其次，系统仿真与建模可以通过计算机模拟快速获得系统的运行结果，减少了实验测试的时间和成本。

系统建模与仿真学习概述1 系统建模方法1.1机理模型法采用由一般到特殊的推理演绎方法，对已知结构，参数的物理系统运用相应的物理定律或定理，经过合理分析简化而建立起来的描述系统各物理量动、静态变化性能的数学模型。

使用该方法的前提是对系统的运行机理完全清楚。

建模步骤如下：1) 分析系统功能、原理，对系统作出与建模目标相关的描述；2) 找出系统的输入变量和输出变量；3) 按照系统（部件、元件）遵循的物化（或生态、经济）规律列写出各部分的微分方程或传递函数等；4) 消除中间变量，得到初步数学模型；5) 进行模型标准化；6) 进行验模（必要时需要修改模型）。

1.2实验建模法采用由特殊到一般的逻辑、归纳方法，根据一定数量的在系统运行过程中实测、观察的物理数据，运用统计规律、系统辨识等理论合理估计出反应实际系统各物理量相互制约关系的数学模型。

实验统计建模方法使用的前提是必须有足够正确的数据，所建的模型也只能保证在这个范围内有效。

足够的数据不仅仅指数据量多，而且数据的内容要丰富（频带要宽），能够充分激励要建模系统的特性（1）频率特性法通过实验方法测得某系统的开环频率响应，来建立该系统的开环传递函数模型（2） 系统辨识法a. 就是在输入和输出数据的基础上，从一组给定的模型类中，确定一个与所测系统等价的模型。

“数据、假设模型、准则”是系统辨识建模过程中的“三要素”b. 实验数据的平滑处理—插值与逼近所谓“插值”，就是求取两测量点之间“函数值”的计算方法，常用的有“线性插值”和“三次样条插值”。

c. 实验数据的统计处理—最小二乘法要求是某给定函数类H 中的一个函数，并要求 能使 与的差的平方和相对于同一函数类中的其他函数而言是最小的。

1.3综合建模法当对控制的内部结构和特性有部分了解，但又难以完全用机理模型的方法表述出来，这是需要结合一定的实验方法确定另外一部分不甚了解的结构特性，或是通过实际测定来求取模型参数。

这种方法是机理模型法和统计模型法的结合，故称为混合模型法。

工业自动化系统的建模与仿真研究工业自动化系统的建模与仿真是一个重要的研究领域，通过对系统进行建模和仿真，可以帮助工程师更好地理解和分析系统的动态行为，优化设计和运行参数，提高系统的效率和可靠性。

本文将介绍工业自动化系统建模与仿真的基本概念、方法和应用。

一、工业自动化系统建模与仿真的基本概念1.1 工业自动化系统工业自动化系统是指通过电气、电子、计算机等技术手段对生产过程进行控制和管理的系统。

它包括传感器、执行器、控制器、监测设备等多个组成部分，能够实现生产过程的自动化控制、监测和优化。

1.2 建模与仿真建模是指用数学模型或计算机程序描述和模拟实际系统的行为和性能。

仿真是指利用所建立的模型运行模拟实验，通过模拟系统的行为和性能，研究系统在不同条件下的响应和变化。

1.3 工业自动化系统建模与仿真的目的工业自动化系统建模与仿真的目的是为了更好地理解和分析系统的动态行为，帮助工程师优化系统设计和运行参数，提高系统的效率和可靠性。

它可以帮助预测系统的性能、评估系统的稳定性，提供决策支持和优化方案。

二、工业自动化系统建模与仿真的方法2.1 数学建模数学建模是一种常用的工业自动化系统建模方法，通过数学方程描述系统的行为。

常用的数学模型包括线性和非线性方程、微分方程、差分方程等。

数学建模可以简化系统的复杂性，将系统的行为量化为数学表达式，便于分析和求解。

2.2 物理建模物理建模是根据系统的物理特性和原理建立模型。

它可以采用物理定律、物理实验数据等来描述系统的行为和性能。

物理建模能够更真实地反映系统的动态行为，提供系统的预测和仿真实验。

2.3 计算机仿真计算机仿真是一种基于计算机软件进行的系统模拟和实验方法。

它可以使用数值计算、图形渲染等技术，对系统的行为进行模拟和分析。

计算机仿真可以快速、准确地模拟系统的动态行为，并通过可视化效果直观地展示系统的性能和变化。

三、工业自动化系统建模与仿真的应用3.1 控制系统设计与优化工业自动化系统建模与仿真可以帮助工程师设计和优化控制系统。

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。

系统建模与仿真实例标题:系统建模与仿真实例系统建模与仿真是一种用于描述和分析复杂系统行为的方法。

它通过构建数学模型和进行仿真实验来帮助我们理解和预测系统的运行方式。

本文将通过介绍一个实例来说明系统建模与仿真的过程和应用。

正文:在汽车制造业中，系统建模与仿真被广泛应用于车辆动力系统的研发和优化过程。

以某款混合动力汽车为例，我们将展示系统建模与仿真在该领域中的应用。

首先，我们需要建立一个数学模型来描述混合动力汽车的工作原理。

该模型将包括车辆的动力系统、传动系统和能量管理系统等子系统。

通过对各子系统进行建模和参数设定，我们可以利用数学模型来预测汽车在不同工况下的能量转换效率、行驶性能和排放等指标。

在建立完模型后，我们将进行仿真实验来验证模型的准确性和可行性。

通过输入不同的工况条件，比如车速、驾驶模式和路况等，我们可以观察到汽车在各个子系统中的工作状态和能量流动情况。

这些仿真结果可以帮助工程师们分析系统的性能和瓶颈，并优化设计方案。

例如，在混合动力汽车的能量管理系统中，我们可以利用仿真实验来评估不同的能量分配策略对整车能效的影响。

通过调整电动机和内燃机的功率输出比例，我们可以比较不同方案下的燃料消耗和排放水平，从而找到最佳的能量管理策略。

此外，系统建模与仿真还可以用于故障诊断和故障排除。

通过在模型中引入故障机制，并模拟故障状态下的系统行为，我们可以快速准确地定位和解决问题。

总结起来，系统建模与仿真在汽车制造业中的应用是非常重要的。

它可以帮助我们理解和预测复杂系统的行为，并提供可行的优化方案。

通过合理的模型构建和仿真实验，我们可以大大缩短产品开发周期，降低成本，并提高产品的性能和可靠性。

在这个例子中，我们展示了系统建模与仿真在汽车制造领域中的应用。

然而，系统建模与仿真的应用不仅限于汽车行业，它还可以在航空航天、能源、工业制造等领域中发挥重要作用。

通过系统建模与仿真，我们可以更好地理解和改进各种复杂系统，为社会的发展和进步做出贡献。

系统建模与仿真的基本原理1.系统建模系统建模是将实际系统抽象成数学模型的过程。

通过对系统的功能、结构和行为进行描述，将复杂的系统问题转化为可计算的数学关系。

常用的系统建模方法有结构建模和行为建模。

结构建模主要利用图论、数据流图等方法表达系统内部组成和连接关系；行为建模则主要利用差分方程、状态方程等方法描述系统的运行规律和动态特性。

系统建模的目标是简化和抽象，将系统的本质特征提取出来，为进一步仿真和分析提供基础。

2.仿真实验设计仿真实验设计是制定仿真实验方案的过程。

在具体仿真问题中，根据问题的性质和要求，选择合适的仿真方法和实验设计策略。

仿真实验设计包括仿真实验的目标确定、输入输出变量的定义、仿真参数的设置等。

对于复杂系统，可以通过分层设计、正交试验设计等方法来降低仿真实验的复杂度和耗时。

仿真实验设计是进行仿真的基础，其设计好与否直接影响到仿真结果的准确性和可靠性。

3.仿真运行与分析仿真运行与分析是通过计算机执行仿真模型，模拟系统的运行过程，并对仿真结果进行评价和分析。

仿真运行过程中，需要根据实验设计设置的输入条件，对模型进行参数初始化，并模拟系统的行为和性能变化。

仿真运行的核心是利用计算机处理模型的数学关系和逻辑关系，计算系统的状态和输出结果。

仿真过程的准确性和效率与模型的构建和算法选择密切相关。

4.模型验证与参数优化模型验证与参数优化是根据仿真结果的准确性和实际需求，对系统模型进行验证和优化的过程。

模型验证是通过与实际观测数据比较，评价模型对真实系统行为的描述能力。

模型验证的方法包括定性验证和定量验证。

参数优化是通过对模型参数进行调整，使得模型与实际系统更加一致。

参数优化常用的方法有优化算法、参数拟合和灵敏度分析等。

模型验证和参数优化是迭代和不断改进的过程，通过不断优化模型，提高模型的可信度和预测能力。

总之，系统建模与仿真是系统工程中用于分析和优化系统性能的重要手段。

通过建立数学模型，仿真模拟系统行为和性能变化，可以帮助我们深入理解系统的本质特征，预测系统未来的行为，并评估不同决策对系统性能的影响。

系统仿真的研究对象是具有独立行为规律的系统。

系统是指相互联系又相互作用的对象的有机组合。

系统的划分：非工程系统是指自然和社会在发展过程中形成的，被人们在长期的生产劳动和社会实践中逐渐认识的系统。

工程系统是指人们为满足某种需要或实现某个预定的功能，利用某种子段构造而成的系统。

模型是对相应的真实对象和真实关系中那些有用的和令人感兴趣的特性的抽象，是对系统某些本质方面的描述，它以各种可用的形式提供被研究系统的信息。

系统模型可以定义为：为了达到系统研究的目的，用于收集和描述系统有关信息的实体。

建模需要完成两方面内容一是建立模型结构；二是提供数据。

模型分类：实物模型、图示模型、计算机（模拟）模型、数学模型系统模型结构的性质：①相似性②简单性③多面性仿真是对现实世界的过程或实际系统随时间运行的模仿。

系统、模型与仿真三者之间有着十分密切的关系，系统是研究对象，模型是系统特性的描述，仿真则包含建立模型及对模型进行试验两个过程。

计算机（系统）仿真包括三个要素，即系统、模型和计算机。

系统仿真的分类系统仿真根据模型不同，可以分为物理仿真、数学仿真和物理—数学仿真（半实物仿真）；根据计算机的类别，可以分为模拟仿真、数字仿真和混合仿真；根据系统的特性；可以分为连续系统仿真、离散时间系统（采样系统）仿真和离散事件系统仿真；根据仿真时钟与实际时钟的关系，可以分为实时仿真、欠实时仿真和超实时仿真等。

静态和动态：静态模型与时间没有关系，而在动态模型中时间却扮演着不可或缺的角色。

在离散模型中，系统状态仅在离散的时刻点发生变化没有随机输入的模型为确定性模型，严格预约时间与固定服务时间的运作过程即属此类。

在随机模型中，至少存在一部分随机输入，例如在银行中，顾客的到达时间与服务时间都是随机变化的。

用通用语言编程进行仿真手工进行仿真通用程序语言（Fortran，C）来编写写计算机程序用以对复杂的系统进行仿真。

还开发出了各种支撑软件包用于帮助完成各种例行程序，例如表处理、模拟时间的跟踪以及统计记录等。