连续系统仿真的方法
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系统仿真的步骤系统仿真是现代工程领域中非常重要的一项技术,它可以帮助我们了解系统的性能、预测系统的行为以及确定系统的最优设计方案。
以下是系统仿真的步骤:1. 定义问题确定需要解决的问题。
这包括明确需要研究的系统、系统的输入和输出、以及仿真需要解决的具体问题。
2. 确定假设和变量在仿真系统中,许多变量都是具有不确定性的,因此需要根据已有的知识和经验来确定假设。
3. 建立模型根据假设和所确定的变量,建立起模型。
模型可以是连续模型或离散模型。
连续模型通常使用微分方程或积分方程来描述,而离散模型则通常使用差分方程或状态转移方程来描述。
4. 确定仿真时间根据仿真目的和所需结果的准确性程度,确定仿真时间的长度。
通常,仿真时间的长度越长,所得到的结果也越准确。
5. 设定初始条件初始条件是数学模型在仿真开始前所设定的变量状态。
这些状态将对仿真的结果产生重要的影响。
6. 设置仿真参数仿真参数通常为模型中的常数或变量。
这些参数通常随着时间变化而变化,因此需要考虑每个仿真时间点的参数值。
7. 运行仿真在计算机中运行建立好的模型,利用数值计算方法来求出每个仿真时间点的变量值。
8. 分析仿真结果对仿真结果进行分析,比较实际值与仿真结果之间的误差。
对于误差过大的结果,需要进行修正。
通过比较仿真结果与实际数据之间的差异,来判断仿真结果的准确性以及模型的可靠性。
10. 优化模型如果发现模型有误差或不准确的地方,需要对模型进行修改和优化,重新进行仿真。
总之,系统仿真是一个非常有挑战性的过程,需要借助一定的数学和计算机知识来完成。
在实际工程应用中,只有经过合理、科学、系统的仿真分析,才能使工程设计达到最优化的目标。
仿真方法仿真方法是一种求解问题的方法。
它可以运用各种模型和技术,对实际问题进行建模,通过模型采用人工试验的手段,来理解需要解决的实际问题。
通过仿真,可以评价各种替代方案,证实哪些措施对解决实际问题有效。
仿真方法的一个突出优点是能够解决用解析方法难以解决的十分复杂的问题。
有些问题不仅难以求解,甚至难以建立数学模型,当然也就无法得到分析解。
仿真可以用于动态过程。
可以通过反复试验(Trial-and-error)求优。
与实体试验相比,仿真的费用是比较低的,而且可以在较短的时间内得到结果。
仿真方法是建立系统的数学模型并将它转换为适合在计算机上编程的仿真模型,然后对模型进行仿真试验的方法。
由于连续系统和离散事件系统的数学模型有很大差别,所以仿真方法基本上分为两大类:连续系统仿真方法和离散事件系统仿真方法。
连续系统的数学模型一般是用微分方程来描述的,模型中的变量随时间连续变化。
根据仿真时所采用的计算机不同,可分为模拟仿真法、数字仿真法和混合仿真法三类。
①模拟仿真法:采用模拟计算机对连续系统进行仿真的方法,主要包括建立模拟电路图,确定仿真的幅度比例尺和时间比例尺,并根据这些比例尺修改仿真模型中的参数。
②数字仿真法:采用数字计算机对连续系统进行仿真的方法,主要是将连续系统的数学模型转换为适合在数字计算机上处理的递推计算形式。
③混合仿真法:采用混合计算机对连续系统进行仿真的方法,还包括采用混合模拟计算机的仿真方法。
除上述仿真方法的内容外,还需要解决仿真任务的分配、采样周期的选择和误差的补偿等特殊问题。
离散事件系统仿真方法离散事件系统的状态只在离散时刻发生变化,通常用“离散事件”这一术语来表示这样的变化。
离散事件系统中的实体依其在系统中存在的时间特性可分为临时实体(或称顾客)和永久实体(或称服务台)。
临时实体的到达和永久实体为临时实体服务完毕,都构成离散事件。
描述这类系统的数学模型一般不是一组数学表达式,而是一幅表示数量关系和逻辑关系的流程图,可分为三部分:到达模型,服务模型和排队模型。
仿真建模中的离散事件仿真与连续系统模拟技术在仿真建模领域中,离散事件仿真(Discrete Event Simulation, DES)与连续系统模拟技术是两种常用的方法。
离散事件仿真通过模拟系统组成部分之间的事件交互,以离散的时间步长进行模拟,适用于涉及离散事件和事件交互的系统。
而连续系统模拟技术则基于连续时间模型,将系统的状态从一个时间点演化到下一个时间点,适用于涉及连续变量和连续过程的系统。
本文将对离散事件仿真与连续系统模拟技术进行详细介绍和对比。
离散事件仿真是一种在离散事件驱动的基础上进行系统模拟的方法。
离散事件驱动指的是系统的状态变化是由离散事件的发生所触发的。
这些事件可以是任何可能影响系统行为的事物,如任务到达、资源请求和完成等。
离散事件仿真将系统中的所有活动建模为一系列事件,并通过事件的发生和处理来模拟系统的行为。
在仿真过程中,建模者需要明确定义系统中的各个事件及其发生的条件,以及事件发生后系统状态的变化规则。
离散事件仿真的优点是能够精确地模拟系统中的时间和事件交互,使得仿真结果具有较高的精确度。
它常用于模拟涉及排队、流程调度、供应链管理等问题的系统,如银行业务、交通系统和制造业生产线。
在离散事件仿真中,时间步长是指仿真模型中的事件触发机制。
不同的仿真模型可以选择不同的时间步长,以确保仿真结果的准确性和效率。
时间步长的选择应考虑系统中事件的发生频率和对结果的精确度要求。
当事件发生频率较高时,适合选择较小的时间步长,以提高仿真的精确度。
而当事件发生频率较低时,可以选择较大的时间步长以提高模拟效率。
常用的时间步长选择策略包括固定时间步长和自适应时间步长。
固定时间步长是指在整个仿真过程中使用相同的时间间隔,适用于事件发生频率稳定的仿真模型。
自适应时间步长则根据事件发生的频率动态调整时间间隔,以保持较高的仿真精确度和效率。
相比之下,连续系统模拟技术则更适用于描述连续变量和连续过程的系统。
在连续系统模拟中,系统的状态是以连续的时间点为基准进行演化的。
工业生产过程模拟仿真及优化方法开发工业生产过程模拟仿真及优化方法的开发,是现代制造业中的重要课题。
通过模拟仿真和优化方法,可以帮助企业准确评估生产过程中的关键指标,优化生产流程,提高生产效率和质量。
一、工业生产过程模拟仿真方法的开发1. 离散事件仿真(DES)方法:离散事件仿真是工业生产过程模拟的一种常用方法。
它基于事件触发方式,模拟系统中的各个事件和其相互关系,以求得最终的仿真结果。
开发离散事件仿真方法,需要建立准确的系统模型,并选择合适的仿真工具进行模拟。
2. 连续系统仿真方法:连续系统仿真是在时间上连续的仿真方法,适用于连续型生产过程的模拟。
通过建立数学模型,利用数值计算的方法求解微分方程,可以获取系统在不同时间点的状态变化和输出结果。
3. 混合仿真方法:混合仿真方法结合了离散事件仿真和连续系统仿真的优点,适用于同时包含离散事件和连续系统的生产过程。
该方法可以更精确地模拟和优化工业生产过程的运行。
二、工业生产过程模拟仿真方法的应用1. 生产能力评估:通过模拟仿真方法,可以对生产过程中的各个环节进行模拟,并对生产能力进行评估。
基于仿真结果,企业可以合理规划生产流程,提高产能,降低生产成本。
2. 生产调度优化:通过模拟仿真,可以模拟不同的生产调度策略,并评估其对生产效率和交付能力的影响。
以此为基础,优化生产调度方案,实现生产过程的高效运行。
3. 资源利用优化:模拟仿真可以帮助企业合理配置生产资源,优化物料存储和生产设备的使用。
通过精确模拟生产过程中的资源使用情况,可以有效减少资源浪费,提高资源利用效率。
三、工业生产过程优化方法的开发1. 数据分析与预测:通过对生产过程中的关键数据进行分析和预测,可以及时发现问题和瓶颈,并提出优化建议。
数据分析和预测的方法包括统计分析、时间序列分析、模型预测等。
2. 优化算法开发:针对不同类型的生产过程,可以开发相应的优化算法。
优化算法可以通过最小化成本、最大化利润或平衡多个指标来实现生产过程的优化。
仿真算法知识点总结图解一、仿真算法的基本原理1.1 仿真概念仿真是指通过模拟实际系统的运行过程来预测系统性能、评估方案、优化设计等的一种方法。
仿真可以用于模拟现实世界中的各种系统,如物理系统、信息系统、经济系统等。
1.2 仿真模型仿真模型是对实际系统的简化描述,它包括系统的结构、行为规则、参数等信息。
通过建立仿真模型,我们可以在计算机上进行模拟实验,以探索系统的性能、行为特征和优化方案。
1.3 仿真算法的分类根据系统类型和仿真目的的不同,仿真算法可以分为连续系统仿真算法和离散系统仿真算法。
连续系统仿真算法适用于连续变量的系统,如物理系统和控制系统;离散系统仿真算法适用于离散事件的系统,如排队系统和生产系统。
1.4 仿真算法的基本步骤仿真算法的基本步骤包括建模、验证、实验设计、模拟运行和结果分析等。
建模是仿真算法的核心,它涉及到系统结构的抽象化、参数的设定、规则的定义等。
验证是指通过比较仿真结果与实际观测数据的一致性来检验仿真模型的有效性。
实验设计是指设计合理的仿真实验以获取有用的信息。
模拟运行是指在计算机上运行仿真模型进行试验。
结果分析是指对仿真结果进行统计分析和评价。
1.5 仿真算法的评价指标仿真算法的评价指标包括仿真精度、仿真效率和仿真可信度等。
仿真精度是指仿真结果与实际观测数据的一致程度;仿真效率是指仿真模型的计算速度和资源消耗;仿真可信度是指仿真结果的合理性和可靠性。
二、连续系统仿真算法2.1 连续系统方程的数值解法连续系统方程通常是由微分方程或偏微分方程描述的,为了在计算机上进行仿真,需要采用数值解法对这些方程进行离散化处理。
常用的数值解法包括欧拉法、梯形法、四阶龙格-库塔法等。
2.2 连续系统仿真的模拟程序设计连续系统仿真的模拟程序通常包括系统方程的离散化模型、时间步长控制、数值解法的选择、边界条件处理等内容。
设计一个高效、稳定的连续系统仿真程序是非常具有挑战性的。
2.3 连续系统仿真的优化方法针对连续系统仿真的高维度、非线性等特点,通常需要采用一些优化方法来提高仿真效率和精度。
matlab连续时间系统的建模与仿真实例标题:深入探讨matlab连续时间系统的建模与仿真实例一、引言在工程领域中,连续时间系统的建模与仿真是非常重要的一环。
使用matlab作为工具可以帮助工程师们更好地理解和分析连续时间系统的行为。
本文将深入探讨matlab在连续时间系统建模与仿真中的实际应用,帮助读者更好地掌握这一领域的知识。
二、连续时间系统建模与仿真概述连续时间系统建模与仿真是指利用数学方法和计算机工具对连续时间系统进行抽象化描述和模拟。
在工程实践中,这一过程可以帮助工程师们更好地理解系统的动态特性、分析系统的稳定性和性能,并设计控制策略以满足特定的需求。
1.连续时间系统建模方法连续时间系统建模的方法有很多种,常用的包括微分方程描述、传递函数描述、状态空间描述等。
在matlab中,可以利用Simulink工具箱来快速构建系统的模型,并进行仿真分析。
2.连续时间系统仿真实例下面我们将以一个简单的例子来展示如何使用matlab对连续时间系统进行建模和仿真。
假设有一个带有阻尼的弹簧质量系统,其运动方程可以描述为:\[ m \frac{d^2 x(t)}{dt^2} + c \frac{dx(t)}{dt} + kx(t) = F(t) \]其中,m为质量,c为阻尼系数,k为弹簧常数,F(t)为外部作用力。
我们希望利用matlab对这个系统进行建模,并仿真系统的动态响应。
三、matlab建模与仿真实例1.建立模型在matlab中打开Simulink工具箱,我们可以直接从库中选择弹簧质量阻尼系统的模块进行快速搭建。
将质量、阻尼、弹簧和外部作用力连接起来,即可构建出系统的模型。
2.参数设定设定系统的参数:m=1kg, c=0.5N/m/s, k=2N/m, 外部作用力F(t)=sin(t)。
3.仿真分析设置仿真时间为10s,运行仿真,观察系统的位移-时间和速度-时间响应。
四、实验结果分析通过matlab进行仿真,我们可以得到系统的位移和速度随时间的变化曲线。
实验一 经典的连续系统仿真建模方法一 实验目的1. 了解和掌握利用仿真技术对控制系统进行分析的原理和步骤。
2. 掌握机理分析建模方法。
3. 深入理解一阶常微分方程组数值积分解法的原理和程序结构,学习用Matlab 编写 数值积分法仿真程序。
4. 掌握和理解四阶 Runge-Kutta 法,加深理解仿真步长与算法稳定性的关系。
二 实验内容1. 编写四阶 Runge_Kutta 公式的计算程序,对非线性模型(3)式进行仿真。
(1) 将阀位u 增大10%和减小10%,观察响应曲线的形状;u=0.45时的图像:010020030040050060070080090010001.251.31.351.41.451.5u=0.55010020030040050060070080090010001.351.41.451.51.551.61.651.7开大或关小阀位之后,稳态值会相应的从原液位上升或下降,这是符合实际的。
(2) 研究仿真步长对稳定性的影响,仿真步长取多大时RK4 算法变得不稳定? 由(1)可知,当步长为40时,仿真结果是稳定的 当步长为80时的图像12345670200400600800100012001400160018002000-140-120-100-80-60-40-20020h (1,1)的数值稳定,但是并不是实际求得的稳态值。
h (1,2)的值显然发散。
进一步取小步长,取hstep=42时,图像出现偏差,但是稳态值不变0200400600800100012001.351.41.451.51.551.61.651.71.75Hstep=65时,图像偏差明显0200400600800100012001400160018000.511.522.53而hsetp=65.7时,图像就发散了020040060080010001200140016001800-25-20-15-10-55(3)利用MATLAB 中的ode45()函数进行求解,比较与(1)中的仿真结果有何区别。
第四节 连续系统的模拟
系统模拟是在整个运行过程中对系统的仿真,是非常有效的和广泛使用的分析、研究复杂系统的技术.在一定假设条件下,利用数学运算模拟系统的运行,称为数学模拟.现代的数学模拟都是在计算机上进行的,因此也称为计算机模拟,简称模拟(simulation)
模拟分为静态模拟(static simulation)和动态模拟(dynamic simulation).数值积分中的蒙特卡洛方法是典型的静态模拟.动态模拟又分为连续系统模拟和离散系统模拟.
状态随着时间连续变化的系统,称为连续系统(continuous system).对连续系统的计算机模拟是近似地获取系统状态在一些离散时刻点上的数值.在一定假设条件下,利用数学运算模拟系统的运行过程.连续系统模型一般是微分方程,它在数值模拟中最基本的算法是数值积分算法.例如有一系统可用微分方程来描述
),(y t f dt
dy =已知输出量y 的初始条件,现在要求出输出量y 随时间变化的过程。
最直观的想法是:首先将时间离散化,令00)(y t y =)(t y k k k t t h −=+1,称为第k 步的计算步距(一般是等间距的),然后按以下算法计算状态变量在各时刻上的近似值
)(t y 1+k t ),)(,()(111k k k k k k k t t y t f y y t y −+=≈+++ 其中初始点按照这种作法即可求出整个的曲线.这种最简单的数值积分算法称为欧拉法.除此之外,还有其他一些算法.
",2,1),,(00=k y t )(t y 因此,连续系统模拟方法是:首先确定系统的连续状态变量,然后将它在时间上进行离散化处理,并由此模拟系统的运行状态.。
第3章系统仿真方法3.1系统仿真概述系统仿真是在计算机上通过构建数学模型和运行实验来模拟和分析现实世界中各种系统的行为和性能的方法。
它是一种有效的工具,可以帮助我们理解和预测系统的行为,并做出相应的决策。
系统仿真通常包括以下几个步骤:首先是定义系统的目标和问题,并收集相关的数据和信息;然后是根据实际系统构建数学模型,包括对系统的结构、参数、行为、约束等进行描述;接下来是选择合适的仿真工具和方法,进行系统仿真实验;最后是对仿真结果进行分析和评估,从而得出对系统的优化和改进建议。
3.2离散事件仿真离散事件仿真是一种基于事件驱动的仿真方法,它模拟系统在离散时间点上的状态变化。
系统的状态在各个事件之间是固定不变的,只会在事件发生时进行改变。
离散事件仿真适用于那些事件具有明确发生时间和离散性的系统,如交通系统、生产系统等。
离散事件仿真的基本思想是通过定义事件和事件的发生时间,并根据特定的规则来处理事件的发生和触发。
在仿真过程中,事件会按照其发生时间的顺序被处理,直到仿真时间结束。
离散事件仿真可以提供系统的详细的时间和状态信息,帮助我们分析系统的行为和性能。
3.3连续系统仿真连续系统仿真是一种基于微分方程的仿真方法,它模拟系统在连续时间范围内的行为和性能变化。
连续系统仿真适用于那些系统的状态随时间的连续变化,并且系统的行为和性能可以用连续的数学函数描述的情况。
连续系统仿真的基本思想是根据系统的微分方程来推导系统的动态行为,然后通过数值方法求解微分方程,得到系统在不同时间点上的状态和性能。
连续系统仿真可以提供系统的连续时间和状态信息,帮助我们分析系统的行为和性能。
3.4混合系统仿真混合系统仿真是一种将离散事件仿真和连续系统仿真相结合的仿真方法,它适用于那些同时包含离散事件和连续变化的系统。
混合系统仿真可以充分发挥离散事件仿真和连续系统仿真的优势,更准确地模拟系统的行为和性能。
混合系统仿真的基本思想是将离散事件和连续系统耦合在一起,通过事件和状态变量的相互作用来描述系统的行为和性能。
连续系统仿真方法连续系统仿真是指通过对系统进行建模和模拟计算,来分析和预测系统的行为和性能。
它是现代工程领域中一种重要的设计和分析工具,可以帮助工程师们快速而准确地了解和评估系统的行为,并在设计过程中进行优化。
连续系统仿真方法主要由系统建模、模型求解和结果分析三个步骤组成。
首先是系统建模。
在连续系统仿真中,系统被描述为一组微分方程或差分方程,这些方程描述了系统的动态行为。
系统的建模可以使用多种方法,包括物理模型、数学模型、状态空间模型等。
物理模型是通过对系统的物理特性进行建模,将系统的动态行为转化为物理参数和方程。
数学模型则是将系统的行为转化为数学方程来描述。
状态空间模型则是通过引入状态变量来描述系统的行为。
根据具体的系统特性和实际需求,可以选择不同的建模方法。
其次是模型求解。
求解模型通常使用数值计算方法,如欧拉法、Runge-Kutta法等。
这些方法将系统的微分方程或差分方程转化为一系列离散时间点上的数值。
通过迭代计算,在每个时间点上更新系统的状态变量,并计算系统的输出。
数值计算方法的选择要考虑到系统动态特性、求解精度和计算效率等因素。
最后是结果分析。
仿真结果可以用来分析系统的动态行为、输出响应和性能指标。
可以通过绘制时间域图、频率域图和相图等,来直观地展示系统的响应和特性。
根据仿真结果,可以对系统的工作状态和性能进行评价,并进行灵敏度分析、优化设计等进一步分析。
连续系统仿真方法在工程领域中有广泛的应用。
例如,在电子电路设计中,可以使用连续系统仿真方法来分析电路的动态响应和稳定性。
在机械系统设计中,可以使用仿真方法来分析结构的强度和振动特性。
在控制系统设计中,可以使用仿真方法来评估控制系统的闭环性能和稳定性。
在通信系统设计中,可以使用仿真方法来分析信号传输的效果和误码率。
与传统的试验方法相比,连续系统仿真方法具有时间和成本的优势。
仿真可以在计算机上进行,不需要进行实际的试验和测试。
通过对系统的各种参数和条件进行调整和变化,可以快速地评估系统的性能和响应,为系统的设计和优化提供便利。
实验一 连续系统的数字仿真一、实验目的1. 熟悉Matlab 中m 文件的编写;2. 掌握龙格-库塔法的基本原理。
二、实验设备计算机、MATLAB 软件三、实验内容假设单变量系统如图所示。
试根据四阶龙格-库塔法,求系统输出y 的动态响应。
1.首先把原系统转化为状态空间表达式:⎪⎩⎪⎨⎧=+=•CXy bu AX X ,根据四阶龙格-库塔公式,可得到: ⎪⎩⎪⎨⎧=++++=+++1143211)22(6k k k k CX y K K K K h X X (1) 其中: ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧+++=+++=+++=+=)()()2()2()2()2()(3423121h t bu hK X A K h t bu K h X A K h t bu K h X A K t bu AX K k k k k k k k k (2) 根据(1)、(2)式编写仿真程序。
2.在Simulink 环境下重新对上述系统进行仿真,并和1中结果进行比较。
四、实验结果及分析要求给出系统输出响应曲线,并分析计算步长对龙格-库塔法的影响。
计算步长对龙格-库塔法的影响:单从每一步看,步长越小,截断误差就越小,但随着步长的缩小,在一定求解范围内所要完成的步数就增加,不但引起计算量的增大,而且可能导致舍入误差严重积累,因此同积分的数值计算一样,微分方程的解法也有选择步长的问题。
源程序:r=5;numo=[1];deno=[1 4 8 5];numh=1;denh=1;[num,den]=feedback(numo,deno,numh,denh);[A,b,C,d]=tf2ss(num,den);Tf=input('仿真时间 Tf= ');h=input('计算步长 h=');x=[zeros(length(A),1)];y=0;t=0;for i=1:Tf/h;K2=A*(x+h*K1/2)+b*r;K3=A*(x+h*K2/2)+b*r;K4=A*(x+h*K3)+b*r;x=x+h*(K1+2*K2+2*K3+K4)/6;y=[y;C*x];t=[t;t(i)+h];endplot(t,y)Tf=5 h=0.02五、思考题1.试说明四阶龙格-库塔法与计算步长关系,它与欧拉法有何区别。
第3章 连续系统仿真的方法3.1 数值积分法连续系统数值积分法,就是利用数值积分方法对广微分方程建立离散化形式的数学模型——差分方程,并求其数值解。
可以想象在数学计算机上构造若干个数字积分器,利用这些数字积分器进行积分运算。
在数字计算机上构造数字积分器的方法就是数值积分法,因而数字机的硬件特点决定了这种积分运算必须是离散和串行的。
把被仿真系统表示成一阶微分方程组或状态方程的形式。
一阶向量微分方程及初值为()(),00t Y Y t Y ⎧⎫⎪⎪⎨⎬⎪⎪⎩⎭&Y =F =(3-1)其中,Y 为n 维状态向量,F (t ,Y )为n 维向量函数。
设方程(3-1)在011,,,,n n t t t t t +=…处的形式上的连续解为()()()()n+1n+1t t n+10t t t =Y t +,(),n Y F t Y dt Y t F t Y dt=+⎰⎰(3-2)设 n =()n Y Y t ,令1n n n Y Y Q +=+(3-3)则有:()1n+1t n Y Y +=也就是说,1(,)n nt n t Q F t Y dt +≈⎰(3-4)如果n Y 准确解()n Y t 为近似值,n Q 是准确积分值的近似值,则式(3-4)就是式(3-2)的近似公式。
换句话说,连续系统的数值解就转化为相邻两个时间点上的数值积分问题。
因此,所谓数值解法,就是寻求初值问题(3-1)的真解在一系列离散点12n t t t <…<…上的近似解12,,,n Y Y Y ……,相邻两个时间离散点的间隔1n n n t t +=-h ,称为计算步距或步长,通常取n =h h 为定值。
可见,数值积分法的主要问题归结为对函数(,)F t y 的数值积分问题,即如何求出该函数定积分的近似解。
为此,首先要把连续变量问题用数值积分方法转化成离散的差分方程的初值问题,然后根据已知的初值条件0y ,逐步地递推计算后续时刻的数值解(1,2,)i y i =…。
所以,解初值问题的数值方法的共同特点是步进式的,采用不同的递推算法,就出现各种不同的数值积分方法。
3.2 替换法基于数值积分的连续系统仿真方法具有成熟、计算精度比较高的优点,但算法公式比较复杂、计算量比较大,通常只有在对速度要求不高的纯数字仿真时使用。
当进行实时仿真或在计算机控制系统中实现数字控制器的算法时,要求计算速度快,以便能在一个采样周期内完成全部计算任务,这就需要一些快速计算方法。
用数值积分方法在数字机上对一个连续系统进行仿真时,实际上已经进行了离散化处理,只不过在离散化过程中每一步都用到连续系统的模型,离散一步计算一步。
那么,能否先对连续的模型进行离散化处理,得到一个“等效”的离散化模型,以后的每一步计算都直接在这个离散化模型基础上进行,而原来的连续数学模型不再参与计算呢?回答是肯定的。
这些结构上比较简单的离散化模型,便于在计算机上求解,不仅用于连续系统数字仿真,而且也可用于数字控制器在计算机上实现。
替换法的基本思想是:对于给定的函数G (s ),设法找到s 域到z 域的的某种映射关系,它将S 域的变量s 映射到z 平面上,由此得到与连续系统传递函数G (s )相对应的离散传函G (z )。
进而再根据G (z )由z 反变换求的系统的时域离散模型——差分方程,据此便可以进行快速求解。
根据z 变换理论,s 域到z 域的最基本的映射关系是Ts Z e =或 1ln s z T=如果按这一映射关系直接代入G (s ),得到的G (z )是相当复杂的,不便于算法实现,所以往往借助于Z 变换的基本映射关系Ts Z e =或1ln s z T=作一些简化和近似处理。
3.3 离散相似法“离散相似法”——将一个连续系统进行离散化处理,然后求得与它等价的离散模型(差分方程)的方法。
获取离散相似模型的两个途径:(1)对传递函数作离散化处理得离散传递函数——称为“频域离散相似模型”;(2)基于状态方程离散化——称为“时域离散相似模型[3]”;对连续系统进行数字仿真可以先在系统加入虚拟的采样器和保持器,如图3-1所示,保持器G (s )uyTT图3-1 连续系统离散化结构图附注:图3-1所示系统的采样开关和保持器实际上是不存在的,而是为了将(3-5)式离散化而虚构的。
然后利用Z 变换的方法求出系统的脉冲传递函数,再从脉冲传递函数求出对应于系统G(s)的差分方程。
根据图3-1,有脉冲传递函数 :()()()()()Y z G z Z G s G s h U z ⎡⎤==⎣⎦(3-5)其中Gh (s )是保持器的传递函数。
若选择不同的保持器,则可得不同的G (z ),见表3-1。
表3-1 不同保持器的G (z )假设连续系统的状态方程为:x Ax Bu=+&(3-5)若人为地在系统的输入端及输出端加上采样开关,同时为了使输入信号复原为原来的信号,在输入端还要加一个保持器,如图3-2所示。
零阶保持器x=Ax+BuuyTT图3-2 采样控制系统结构图若对方程(3-5)式两边进行拉普拉斯变换,得:即: ()()(0)()sI A X s X BU s -=+ 以1()sI A --左乘上式的两边可得 :11()()(0)()()X s sI A X sI A BU s --=-+-(3-6)考虑到状态转移矩阵:11()At t e L sI A --⎡⎤Φ()==-⎢⎥⎣⎦(3-7)故对(3-6)式反变换可得:保持器的传递函数Gh (s ) 脉冲传递函数G (z )零阶:1Tse s --1()z G s Z z s -⎡⎤⎢⎥⎣⎦一阶: 1Tse s--1()(1)2()2z G s Ts Z z Ts ⎡⎤-+⎢⎥⎣⎦三角形:2(1)2Ts Tse e Ts --2(1)()2z G s Z z Ts ⎡⎤-⎢⎥⎣⎦)()()()(s BU s AX X s sX +=-0()()(0)()0A t At t X t e x e BU d τττ-=+⎰(3-8)此为(3-5)式的连续解,由此可推导出系统的离散解。
根据上式,n 及n+1两个相连的采样瞬间,有:()()(0)()0A kT AkT kT X kT e x e BU d τττ-=+⎰ (3-9) [][](1)(1)(1)(1)(0)()0A k T A k T k T X k T e x e BU d τττ+-+++=+⎰(3-10)将(3-10)式减去(3-9)式后乘以AT e ,得:将(3-11)式右边积分进行变量代换,即令:kT tτ=+(3-12) 则得:[]()(1)()()0A T t AT T X k T e X kT e BU kT t dt -+=++⎰ (3-13)但由图3-2可知:若系统采用零阶保持器时,则两个采样点之间输入量可看做常数,即u(nT+t)=u(nT),这样(3-13)式可写为:[]()0(1)()()()()()()TATA T t X k T e X kT e Bdt U kT G T X kT H T U kT -⎡⎤+=+⎢⎥⎣⎦=+⎰式中 :()()()0ATG T e A T t T H T e Bdt =-=⎰第6章 计算机仿真实例6.1 连续系统仿真的离散相似法在研究对象的数学模型时,通过模拟研究可以预测这一对象在不同的输入向量的作用下的行为,可为模型的简化提供数据。
通常通过计算机仿真技[][](1)(1)(1)()()A k T k T AT X k T e X kT e BU d kT τττ+-++=+⎰(3-11)术可以估计各种不同的控制系统,在各种干扰作用下的过渡过程,进行方案的分析比较,为选择最好的方案提供依据[7]。
例如,对于一个复杂组分的控制系统,采用数字计算机进行模拟,可以得到各种工况下的控制系统仿真分布曲线,为正确选择仿真方法及路线提供可靠依据,并可以预测控制系统的动态响应效果,所以在自动控制系统的设计、分析和研究中,计算机仿真技术是一有效的手段。
控制系统方框图如图6-1所示,分析k=1,2时的系统的动态响应,(饱和非线性环节斜率为1),)(1.25)(t t R =。
图6-1 控制系统方框图用离散相似法分析计算如下:第一步 引入采样开关的零阶保持器,变成离散控制系统,如图6-2 所示。
图6-2 控制系统方框图第二步 求对象和调节器的状态方程 ,传递函数为)1()(+=s s ns G由控制系统方框图中的传递函数,给出状态方程1s -1s -∑yx2n x1-1u图6-3 系统状态图取:n=1,1011110022xx u x x ⎡⎤⎡⎤-⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦&& 2y x = 即:1010A -⎡⎤=⎢⎥⎣⎦, 10B ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦由图中比例限幅调节器的特性可列出:10[()()]10()[()()],10[()()]1010[()()]10R k y k u k R k y k R k y k R k y k ->⎧⎫⎪⎪=--≤-≤⎨⎬⎪⎪--<-⎩⎭其中y (k )=[0 1]x(k)第三步,离散状态方程)()()()()1(k U T H K X T G k x +=+第四步,求取)(T G 和)(T H ,{}111101()()11(1)ATs G T eL sI A L s s s ---⎧⎫⎡⎤⎪⎪⎢⎥+⎪⎪⎢⎥==-=⎨⎬⎢⎥⎪⎪⎢⎥+⎪⎪⎣⎦⎩⎭=011TT e e --⎡⎤⎢⎥-⎣⎦00010()0111TTTT T At TT ee H T e Bdt dt dt e e----⎡⎤⎡⎤⎡⎤===⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎰⎰⎰ =11T T e T e --⎡⎤-⎢⎥-+⎣⎦设 ()s φ=1()sI A -- 称为预解矩阵。
det (sI-A ):为其的行列式,adj (sI-A ):为其的伴随矩阵,预解矩阵:()()det()adj sI A s sI A φ-=-若取45.0=T 则:0.637630()0.362371G T ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦0.36237()0.08763H T ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦ 第五步,由图6-1构成的离散系统,用递推法求解, 已知:0=k 时,1.25)0(=R ,0)0(=y ,0)0(=u ,0)0(=x1.25)0()0()0(=-=+y R E由调节器方程可知: 10)0(=+u可求出1,k =时0.63763000.36237 3.6237()100.36237100.087630.8763x k ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤=+=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦2k =,时0.637630 3.62370.3623 5.9336()100.3623710.87630.08763 3.0657x k ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤=+=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦这样一直运算下去,通过编程,计算机仿真,应用离散相似法控制系统计算机仿真如图6-4示,图(a )1k =,图(b )2k =051015202530354045102030(a)k=151015202530354045010203040(b)k=2图6-4 仿真结果图小结:1. 由于各个环节的输入量U(I)及输出量Y(I)每一步的数值都可求出,所以这个程序很容易被推广到包含有非线性环节的系统仿真中去。