对象特性和建模讲解
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第八章 对象特性和建模内容提要:1.自动控制系统的组成2.自动控制系统的方块图3.过渡过程和品质指标1.数学模型及描述方法被控对象数学模型自动控制系统是由被控对象、测量变送装置、控制器和执行器组成。
系统的控制质量与被控对象的特性有密切的关系。
研究对象的特性,就是用数学的方法来描述出对象输入量与输出量之间的关系。
这种对象特性的数学描述就称为对象的数学模型。
干扰作用和控制作用都是引起被控变量变化的因素,如下图所示。
几个概念:输出变量;输入变量;通道 ;控制通道;干扰通道。
对象的数学模型分为静态数学模型和动态数学模型数学模型的表达形式分类非参量模型当数学模型是采用曲线或数据表格等来表示时,称为非参量模型。
非参量模型可以通过记录实验结果来得到,有时也可以通过计算来得到。
特点:形象、清晰,比较容易看出其定性的特征 。
缺点:直接利用它们来进行系统的分析和设计往往比较困难 。
表达形式:对象在一定形式输入作用下的输出曲线或数据来表示 。
参量模型当数学模型是采用数学方程式来描述时,称为参量模型。
对象的参量模型可以用描述对象输入、输出关系的微分方程式、偏微分方程式、状态方程、差分方程等形式来表示。
对于线性的集中参数对象通常可用常系数线性微分方程式来描述,如果以x (t )表示输入量,y (t )表示输出量,则对象特性可用下列微分方程式来描述()()()()()()()()()()()()t x b t x b t x b t x b t y a t y a t y a t y a m m m m n n n n 01110111+'+++=+'+++----在允许的范围内,多数化工对象动态特性可以忽略输入量的导数项可表示为()()()()()()()t x t y a t y a t y a t y a n n n n =+'+++--01112.机理建模 根据对象或生产过程的内部机理,列写出各种有关的平衡方程,如物料平衡方程、能量平衡方程、动量平衡方程、相平衡方程以及某些物性方程、设备的特性方程、化学反应定律、电路基本定律等,从而获取对象(或过程)的数学模型,这类模型通常称为机理模型。
简述建模的几点基本原理。
建模是通过对现实问题或系统进行抽象和描述,建立相应的数学模型来研究和解决问题的过程。
建模的基本原理如下:
1. 确定研究对象:建模的第一步是确定研究对象,了解其特性、属性等,以便针对性地选择建模方法和建立数学模型。
2. 确定变量:变量是数学模型中的重要组成部分,建模需要确定哪些因素对研究对象产生影响,将其转化为数学变量,并进行量化和分析。
3. 建立模型:根据研究对象和变量,选择合适的数学模型,并进行建模。
模型的建立需要考虑模型的简洁性、可靠性、实用性等因素,以及模型的假设和局限性。
4. 模型求解:完成模型的建立后,需要对其进行求解,即通过数学方法求解模型的解析解或数值解,以获取研究对象的相关信息和预测结果。
5. 模型验证:建立的模型需要进行验证,检验其预测结果是否准确、可靠,并进行模型的修正和改进,以提高模型的精度和实用性。
总之,建模是一个复杂的过程,需要综合运用数学、物理、计算机等多学科知识,以及实践经验和创新思维。
建模的基本原理是建立在科学、严谨、实用和创新的基础上的。
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数学模型是对于现实世界的一个特定对象,一个特定目的,根据特有的内在规律,做出一些必要的假设,运用适当的数学工具,得到一个数学结构。
简单地说:就是系统的某种特征的本质的数学表达式(或是用数学术语对部分现实世界的描述),即用数学式子(如函数、图形、代数方程、微分方程、积分方程、差分方程等)来描述(表述、模拟)所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律。
随着社会的发展,生物、医学、社会、经济……各学科、各行业都涌现现出大量的实际课题,亟待人们去研究、去解决。
但是,社会对数学的需求并不只是需要数学家和专门从事数学研究的人才,而更大量的是需要在各部门中从事实际工作的人善于运用数学知识及数学的思维方法来解决他们每天面临的大量的实际问题,取得经济效益和社会效益。
他们不是为了应用数学知识而寻找实际问题(就像在学校里做数学应用题),而是为了解决实际问题而需要用到数学。
而且不止是要用到数学,很可能还要用到别的学科、领域的知识,要用到工作经验和常识。
特别是在现代社会,要真正解决一个实际问题几乎都离不开计算机。
可以这样说,在实际工作中遇到的问题,完全纯粹的只用现成的数学知识就能解决的问题几乎是没有的。
你所能遇到的都是数学和其他东西混杂在一起的问题,不是“干净的”数学,而是“脏”的数学。
其中的数学奥妙不是明摆在那里等着你去解决,而是暗藏在深处等着你去发现。
也就是说,你要对复杂的实际问题进行分析,发现其中的可以用数学语言来描述的关系或规律,把这个实际问题化成一个数学问题,这就称为数学模型。
数学模型具有下列特征:数学模型的一个重要特征是高度的抽象性。
通过数学模型能够将形象思维转化为抽象思维,从而可以突破实际系统的约束,运用已有的数学研究成果对研究对象进行深入的研究。
数学模型的另一个特征是经济性。
用数学模型研究不需要过多的专用设备和工具,可以节省大量的设备运行和维护费用,用数学模型可以大大加快研究工作的进度,缩短研究周期,特别是在电子计算机得到广泛应用的今天,这个优越性就更为突出。