多机协同控制系统的建模与仿真

第11卷第7期计算机集成制造系统Vol.11No.72005年7月Computer Integrated Manufacturing SystemsJul .2005文章编号:1006-5911(2005)07-0901-08多学科虚拟样机协同建模与仿真平台及其关键技术研究邸彦强1,李伯虎1,柴旭东2,王 鹏1(1.北京航空航天大学自动化学院,北京 100083;2.航天科工集团二院,北京 100854)摘 要:针对面向多学科虚拟样机开发的协同建模与仿真平台,建立了其系统体系结构和技术体系结构。

提出了该平台解决多学科虚拟样机协同建模与仿真问题中的4项关键技术,包括:①面向模型的多领域协同仿真技术;②基于系统工程理论和组件技术的建模技术;③网格技术和微软自动化技术;④采用可扩展标记语言和产品生命周期管理系统的集成技术。

给出了一种符合并行工程思想的基于该平台的虚拟样机开发过程模型。

最后,简要介绍了该平台在船舶领域的一个应用范例,以及在航天、船舶和卫星等领域的初步实践,表明该平台能有效支持虚拟样机工程。

关键词:多学科虚拟样机;协同仿真;仿真平台;网格技术;集成技术中图分类号:T P391.9 文献标识码:AResearch on collaborative modeling &simulation platform for multi -disciplinary virtualprototype and its key technologyD I Yan -qiang 1,LI Bo -hu 1,CH A I X u -dong 2,WA N G Peng 1(1.Sch.of A utomatio n,Beihang U niv.,Beijing 100083,China;2.T he Second A cademy,China A ero space Sci.&Indust ry Co rp.,Beijing 100854,China)Abstract:T he system ar chitecture and technolog y ar chitectur e of Collabor ative M o deling &Simulation Platfor m (Cosim-P latfo rm)w ere established fo cusing on dev elopment o f M ult i-Disciplinary V ir tua l Pr otot ype.T o solv e the pro blem o f co llaborat ive modeling and simulat ion,fo ur key technolog ies wer e put for wa rd:model-o riented multi-domain collabor ativ e simulatio n technolog y,mo deling t echnolo g y based on System Eng ineer ing T heor y and co mpo nent techno log y,g rid techno log y and M icr osoft auto mation techno lo gy ,Co sim-P latfo rm s inter nal and ex ter nal integ ratio n technolo gy ,w hich w as based on eXtensible M arkup L ang uage(XM L )and Pr oduct L ifecycle M an ag ement (PL M ).A vir tual prototype development process mo del w as provided in accordance with the principle of Concur rent Eng ineering.At last,an application example in Ship was briefly introduced.T he primary practices in the fields of A s tronautics,Ship and Satellite indicated that Cosim-Platfor m could effectively support development of virtual prototype.Key words:multi-disciplinary v ir tua l pr oto type;collabor ativ e simulat ion;simulat ion platfor m;g rid technolog y;integr ation techno log y收稿日期:2004-06-24;修订日期:2004-09-20。

多智能体协同控制系统建模与仿真研究近年来，随着智能化技术的不断发展，多智能体协同控制系统开始逐渐成为研究的热点。

多智能体是指由多个个体组成的智能群体，这些个体之间通过相互交互和协作来完成具体任务。

而多智能体协同控制系统则是指通过多个智能体之间的协同控制来实现特定的控制目标。

本文将就多智能体协同控制系统的建模与仿真进行研究。

一、多智能体协同控制系统的构成多智能体协同控制系统一般由多个智能体节点和一个中心控制器组成。

智能体节点之间通过相互交互和通信完成协同任务的目的，而中心控制器则通过对各个智能体节点的调度、协调和优化来实现系统的整体控制。

在多智能体协同控制系统中，各个智能体节点之间的信息交换起着至关重要的作用。

信息交换一般分为两种方式，一种是分散式信息交换，即各个智能体节点之间直接进行信息传递和交换，另一种是集中式信息交换，即所有智能体节点都将信息传输到中心控制器，由中心控制器进行处理和分配。

同时，多智能体协同控制系统的建模也需要考虑到智能体节点之间的相互作用，如相互影响、相互依赖等等。

这些相互作用也是影响多智能体协同控制系统性能的关键因素之一。

二、多智能体协同控制系统建模方法多智能体协同控制系统的建模方法主要有以下几种：1. 基于多智能体动力学模型的建模方法这种建模方法主要利用多智能体动力学模型来描述各个智能体节点之间的相互关系和行为规律，从而分析和优化多智能体系统的行为和性能。

具体来说，这种方法主要包括对各个智能体节点的状态、动态方程、控制策略和信息交换方式等进行建模。

2. 基于分散式决策的建模方法这种建模方法主要是通过对各个智能体节点的分散式决策过程进行建模，来分析和优化多智能体协同控制系统的性能。

具体来说，这种方法主要包括对各个智能体节点的状态、决策变量和决策规则等进行建模。

3. 基于集成式控制的建模方法这种建模方法主要是通过对中心控制器的集成式控制过程进行建模，来对多智能体协同控制系统进行建模和分析。

第24卷　第04期计　算　机　仿　真2007年04月 文章编号:1006-9348(2007)04-0271-04基于ADAM S与S i m uli nk的协同仿真技术及应用王晓东1,2,毕开波3,周须峰1(1.西北工业大学航天学院,陕西西安710072;2.空军工程大学工程学院,陕西西安710038;3.大连舰艇学院,辽宁大连116018)摘要:基于多学科协同建模与协同仿真的虚拟样机技术,已经成为现代复杂产品设计的一个重要手段,文中主要对ADAMS与Si mulink之间的协同仿真技术进行介绍。

通过分析协同仿真实现方式和两者提供的外部接口,探讨了ADAMS与Si mulink进行协同仿真的若干种方法,实现了两者在单机环境和网络环境下的交互式协同仿真,并以一个五自由度转台的控制器设计为例,验证了这些协同仿真方法的可行性和实用性。

支持网络环境下的远程协同仿真技术为跨区域的多领域部门之间进行产品协同设计提供了便利,是工程仿真软件发展的一个重要方面。

关键词:协同仿真;协同设计;虚拟样机;控制模块中图分类号:TP391.7;TP391.9 文献标识码:ATechnology and Applica ton of Co-si m ula tonBa sed on S i m uli nk&ADAM SWAN G X iao-dong1,2,B I Kai-bo3,ZHOU Xu-feng1(1.College of A stronautics,Northwestern Polytechnical University,Xi’an Shanxi710072,China;2.Engineering College of A ir Force Engineering University,Xi’an Shanxi710038,China;3.Dalian Navy Academy,Dalian L iaoning116018,China)ABSTRACT:V irtual p rototyp ing(VP)based on multi-discip linary co-modeling and co-si m ulation has beenan i m portant method for designing comp lex p roducts.This paper mainly discussed the technology of co-si mulation bet ween ADAM S and Si mulink.Firstly,some methods of co-si mulation were p resented after themodes of co-si mulation and external app lication interface were analyzed,so as to realize interactive co-si mulation bet ween ADAM S and Si mulink either in single host environment or net work environment.Anapp lication examp le of5-DOF motion p latfor m was p resented in the end to p rove these methods’feasibility andavailability.The technology of remote co-si mulation available in net work environment may be of great benefit tocollaborative p roducts design for multi-discip line&multi-depart m ent in distributing areas,standing for ani mportant aspect of engineering si mulation soft warte.KEYWO RD S:Co-si mulation;Collaborative design;V irtual p rototyp ing;Controls module1　引言随着计算机技术的普及和发展,利用软件进行辅助设计与分析已经成为产品设计的一项重要工作,但这些软件通常彼此之间各自独立作业,缺乏整体协同交互,设计中存在的隐患只有在物理样机上进行集成测试时才能得以发现,这导致设计效率下降,常常造成巨大的人力物力浪费[1]。

系统级多学科建模与联合仿真1.概述1.1.数字化建模仿真在技术的发展和市场的驱动下，产品功能越来越复杂，通过解析的方法对产品进行分析的难度逐渐增大。

而采用实验的方法对产品进行研究则需要物理样机，对于这种方法，一方面所需投入较多、时间周期较长，另一方面，当发现样机在某些功能和性能层面无法满足要求时，进行更改的成本非常高。

即使这些问题都能够解决，实验方法还要面对某些工况下实验带来的危险和破坏、实验环境不一致、实验结果的离散性等诸多问题。

此种情况下，基于计算机技术，借助于专业的软件，通过数字化建模仿真的方式对产品的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、完善产品质量，提高产品的市场竞争力。

1.2.系统级建模随着产品组成、功能的复杂化，部件各部分之间的耦合关系越来越紧密。

当对产品的一各组成部分独立建模时，需要建立其边界条件。

但由于该部分与其他部分错综复杂的耦合关系及其他部分外特性的复杂性，边界条件难以采用简答的函数关系进行描述，而是需要详细的建模，如此类推，对于产品的数字化分析需要系统级的建模。

另一个方面，当前产品的多数功能都需要各部分之间紧密配合才能实现，这个特点也自然地导致了系统级建模的必要性。

以飞机机电系统的机电综合为例，在机电综合的背景下，在功能、能量、控制和物理的层面，燃油、环控、液压、电气系统之间的管理越来越紧密。

例如在综合能量管理系统中，为实现能量高效利用的目的，环控、燃油、滑油、液压、电气、发动机等系统协调工作，如图1所示。

在多电飞机架构中，通过供-配-用电网络，机电系统之间的联系变得更为紧密。

图1飞机综合能量管理系统1.3.多学科建模随着机-电-液-控一体化的高速发展，由单一领域部件构成的产品越来越少，取而代之的是综合利用机械、电、磁、液压和控制等诸多领域研究成果、涉及多个学科的产品。

图2飞机机电系统飞机机电系统所涉及的学科如图2所示，每个机电子系统都涉及多个学科，这种特点使得系统级建模必然涉及多个学科。

《控制系统建模与仿真》课程习题（1）一、“投针实验”的历史价值在人类数学文化史中，对圆周率 精确值的追求吸引了许多学者的研究兴趣。

在众多的圆周率计算方法中，最为奇妙的是法国物理学家布丰（Boffon）在1777年提出的“投针实验”。

试回答下列问题：1、试对“投针实验”的机理给出一种直观形象的物理解释？2、有人说“布丰/ Boffon（投针实验）是仿真技术的奠基者”，为什么？3、试用MATLAB语言编制“投针实验”的仿真程序，仿真证明之。

二、自平衡式两轮电动车的安全问题近年来，自平衡式两轮电动车产品成为“抢眼”的代步工具，但也出现很多问题（如上图所示）；试根据你所了解的情况就“平衡车产品是否可以合法上路？”问题，给出你的意见与建议。

提示：可从“技术、安全、法律、可持续”等方面，有理有据地展开讨论。

参考书：张晓华《控制系统数字仿真与CAD》 (第4版) 机械工业出版社 2020张晓华《系统建模与仿真》（第2版）清华大学出版社 2016《控制系统建模与仿真》课程习题（2）一、一阶直线倒立摆系统的建模问题对于教材中图2-7所示的一阶直线倒立摆系统，基于牛顿定律所建立的数学模型（如教材的图2-8所示），试问：这个数学模型是否正确，给出你的分析与证明。

提示：（1）基于MATLAB仿真进行模型验证（参见教材第四章第三节）；（2）应用“拉格朗日方程”方法建模，进行结果对比。

二、一阶直线双倒立摆系统的可实现问题如下图所示的一阶直线双倒立摆系统，试问：能否通过控制力F实现“在保持两杆不倒的条件下，使小车在直线X方向的位置任意移动”？提示：（1）建立系统数学模型；（2）应用现代控制理论的“能控性定理”进行分析。

参考书：张晓华《控制系统数字仿真与CAD》 (第4版) 机械工业出版社 2020张晓华《系统建模与仿真》（第2版）清华大学出版社 2016《控制系统建模与仿真》课程习题（3）一、水箱液位控制系统设计问题如下图所示的“水箱液位系统”，试回答下列问题：1、试给出含有（控制器+传感器）的“水箱液位控制系统”方案；2、试依据“流体力学”的基本概念，建立系统的数学模型；3、若使系统液位控制实现稳态无静差，试给出PID控制器设计方案；二、水箱液位控制的拓展问题试回答下述问题：1、某人在上述“水箱液位控制系统”中，采用单片机作控制器，程序设计为“增量式PI控制算法”，如果控制系统在“阶跃给定”下存在稳态误差，试问这种情况是否合理？为什么？2、对于上图所示的“水箱液位系统”，在下排水出口处流体呈“紊流”状态,试证明：其流量与液位高度的关系为Q=K∙√H。

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。

人工智能控制系统的建模与仿真研究随着科学技术的不断进步与人们对于智能化的需求不断增加，人工智能控制系统的应用也日益广泛。

其广泛应用于智能机器人、智能制造、智能医疗、无人驾驶等领域，而其性能的好坏也对领域的发展起着至关重要的作用。

人工智能控制系统的建模，是指通过对被控对象、控制器和控制环境等因素建立数学模型，对其进行数值仿真来评估系统性能。

而仿真则是通过计算机模拟来模拟人工智能控制系统在实际应用中的工作情况，对其进行优化和改进。

建模是实现仿真目标的重要基础，同时也是仿真之前要做好的工作。

要完成建模任务，需要多方面的知识。

首先要了解所研究的被控对象的性质和运动规律，因为只有了解了运动规律才能对其进行建模。

其次需要熟悉控制原理和控制器的工作方式，才能对其进行建模。

最后还需要了解控制环境的影响因素，对控制环境进行合理的建模，以保证仿真结果的准确性。

实际中，人工智能控制系统的建模可以采用多种方法。

其中，常见的方法为基于物理学模型的建模方法和基于数据驱动的建模方法。

基于物理学模型的建模方法是将被控对象的运动规律概括为数学公式，并结合控制器和环境因素建立一个符合实际的数学模型；而基于数据驱动的建模方法则是通过采集实际运行数据，利用机器学习和数据挖掘等技术建立预测模型。

在建模过程中，需要考虑多种因素和因素之间的互动关系。

同时还需要按照实际应用场景，对控制器的类型、控制环境的类型等进行选择。

例如，在机器人的自主导航中，为了保证导航的准确性，需要对环境进行建模，并根据导航的任务目标、导航环境的物理属性等因素选择合适的控制器。

除了建模之外，仿真也是人工智能控制系统研究的重要方向之一。

仿真可以通过计算机软件对控制系统的仿真进行模拟，评估其在不同场景下的性能表现。

仿真可以模拟由于各种不可控原因引起的异常情况，如传感器故障、运动障碍等，从而验证控制系统在面对这些异常情况时的稳定性和鲁棒性。

此外，仿真还能够加速开发周期和测试周期，可大大减少开发时间和设备成本。

多智能体协同控制matlab程序多智能体协同控制（Multi-Agent Cooperative Control）是指在一个系统中存在多个智能体，这些智能体通过相互协作来实现共同的目标。

在实际应用中，多智能体协同控制被广泛应用于无人机编队飞行、智能交通系统、机器人协作等领域。

Matlab是一种强大的数学软件工具，提供了丰富的算法和函数库，可以用于多智能体协同控制的建模、仿真和分析。

下面将介绍如何使用Matlab实现多智能体协同控制的基本步骤。

我们需要定义每个智能体的状态和动力学模型。

智能体的状态可以包括位置、速度、加速度等信息，而动力学模型描述了智能体如何根据输入信号改变其状态。

在Matlab中，我们可以使用矩阵和向量来表示智能体的状态和输入信号，并利用微分方程来描述动力学模型。

接下来，我们需要设计智能体之间的通信和协作机制。

在多智能体系统中，智能体之间需要实时地交换信息，并根据接收到的信息做出相应的决策。

Matlab提供了丰富的通信工具箱和网络模型，可以帮助我们建立智能体之间的通信通道，并实现信息的传输和处理。

然后，我们需要设计智能体的控制策略。

控制策略决定了智能体在不同情况下如何做出决策，并生成相应的控制信号。

在多智能体协同控制中，控制策略通常基于分布式控制、协同控制或者强化学习等方法。

Matlab提供了各种优化、控制和学习算法的实现，可以帮助我们设计和优化智能体的控制策略。

我们需要进行系统的仿真和评估。

通过在Matlab中建立多智能体系统的模型，我们可以进行仿真实验，并评估系统在不同情况下的性能。

通过改变智能体的初始状态、环境的变化或者控制策略的调整，我们可以研究和优化多智能体系统的行为和性能。

总结起来，使用Matlab实现多智能体协同控制的基本步骤包括定义智能体的状态和动力学模型、设计智能体之间的通信和协作机制、设计智能体的控制策略以及进行系统的仿真和评估。

Matlab提供了丰富的工具和函数库，可以帮助我们实现这些步骤，并实现多智能体系统的建模、仿真和分析。