СОДЕРЖАНИЕ
Министерство образования и науки Российской Федерации
1. Современное состояние проблемы моделирования систем
1.1. Моделирование как метод научного познания. Философские аспекты моделирования
1.2. Использование моделирования при исследовании и проектировании систем
1.2.1. Особенности разработки систем
1.2.2. Особенности использования моделей
1.2.3. Перспективы развития методов и средств моделирования систем
2. Основные понятия теории моделирования систем
2.1. Принцип системного подхода в моделировании систем
2.1.1. Структура системы – совокупность связей между элементами системы
2.1.2. Экспериментальные исследования систем
2.2. Стадии разработки моделей
2.3.2. Основные понятия теории размерности
2.4. Общая характеристика проблемы моделирования систем
2.4.2. Характеристики моделей систем
2.4.3. Цели моделирования систем
2.5. Классификация видов и методов моделирования систем
2.5.1. Классификационные признаки
2.5.2. Математическое моделирование.
2.7. Разработка вычислительного метода
2.8. Проверка (тестирование) модели
3. Математическое моделирование
3.1. Задачи и цели исследования математических моделей
3.2. Методология математического моделирования. Системный анализ
3.2.2. Этапы системного анализа и декомпозиция
3.3. Классификация математических моделей
3.4. Методы формализованного описания системы
3.4.1. Математическая модель по “входу-выходу”
3.4.2. Математическая модель в пространстве состояний
3.4.3. Описание линейных систем в пространстве состояний
3.4.4. Реализация систем в пространстве состояний
3.5. Методы построения математических моделей и их применение в сапр
3.5.1. Методы построения математических моделей
3.5.2. Математические модели с точки зрения сапр
3.5.4. Методика составления уравнений динамики элементов сау
3.6. Математические модели системы управления. Понятие об оптимальном управлении
4. Экспериментальное определение динамических характеристик объектов моделирования
4.1. Понятие о динамических характеристиках объектов
4.2. Определение динамических характеристик элементов систем по временным характеристикам
4.2.1. Определение статических характеристик
4.2.2. Определение динамических характеристик объектов с помощью периодических воздействий
4.4.1. Временные характеристики и их свойства
4.4.2. Определение характеристик апериодического звена
4.4.3. Определение характеристик колебательного звена
4.3. Формы описания динамических свойств объектов
4.4. Синтез пассивных двухполюсников и четырехполюсников
4.3.1. Разложение передаточной функции активного четырехполюсника
4.3.2. Способы синтеза двухполюсников
4.5. Экспериментальная отработка характеристик системы управления движущимся объектом
4.5.2. Алгоритмы обработки внешнетраекторных измерений
5. Динамические свойства воспринимающих элементов и датчиков
5.1. Основные определения и понятия
5.2. Основные характеристики датчиков
5.2.2. Чувствительность датчиков
5.3. Схемы формирования сигналов пассивных датчиков
5.4.1. Определения и основные зависимости
5.4.4. Тепловые приемники излучения
5.5.1. Методы измерения температуры
5.6. Датчики положения и перемещения
5.6.1. Методы определения положения и перемещения
5.6.2. Резисторные потенциометры
5.8.1. Электродинамическая тахометрия
5.9. Датчики ускорения, вибрации и удара
5.9.2. Принцип действия сейсмических датчиков
5.10. Датчики скорости, расхода и уровня жидкости
5.10.2 Датчики и методы измерения скорости жидкости
5.10.3. Измерение расхода жидкости
5.10.4. Измерение и указание уровня жидкости
5.12.1. Распространение плоской волны
5.12.2. Распространение трехмерной волны
5.12.4. Измерение интенсивности
6. Основы технологии имитационного моделирования
6.1. Основные определения и понятия
6.2. Область применения и классификация имитационных моделей
6.3. Описание поведения системы
6.3.2. Методика моделирования случайных факторов
6.3.3. Два подхода к моделированию случайных чисел
6.4. Оценка качества псевдослучайных чисел
6.5. Оценка качества имитационного моделирования
7.1. Полунатурное моделирование
7.1.2. Автоматизация испытаний на основе полунатурного моделирования
8. Анализ систем управления с эвм
8.2. Особенности систем управления с эвм
8.2. Основные положения из теории дискретных линейных систем
8.2.2. Линейные системы с постоянными параметрами
8.2.3.1. Решение разностных уравнений методом прямой подстановки
8.3. Расчет цифровых фильтров по фильтрам непрерывного времени
8.3.1 Методика синтеза цифровых фильтров. Общие положения
8.3.2 Методы дискретизации аналоговых фильтров
9. Моделирование свойств объектов с помощью системыMatLab
9.2. MatLab как научный калькулятор
9.2.3. Простейшие операции с векторами и матрицами
9.2.4. Некоторые функции прикладной численной математики
9.2.5. Построение простейших графиков
9.3. Исследование линейных стационарных систем (лсс)
9.3.1. Классы пакета control.L
9.3.2. Ввод и преобразование моделей
9.4. Моделирование динамических процессов с помощью подсистемы MatLab simulink
9.4.1. Краткие сведения о подсистеме MatLab simulink
9.4.2. Запуск подсистемы simulink
9.4.4. Некоторые основные приемы подготовки и редактирования модели
9.4.5. Установка параметров моделирования и его выполнение
9.2.2. Результат составления модели
Приложения п1. Динамические характеристики объектов моделирования
П2. Примеры составление функциональной и структурной схемы динамической системы
П2.2. Система сопровождения цели
П2.3. Система автоматического наведения летательного аппарата на объект
П2.4. Система управления уровнем жидкости
9. Цель управления.
Она сводится к проблеме поиска наилучшего по некоторому критерию управления, называемого оптимальным.
Например, достижение поставленной цели за наименьшее время с минимальными энергетическими затратами с наилучшей точностью.
Математически описывается некоторым критерием качества и отражает требования, предъявляемые проектировщиком к системе (оптимальной, т.е. наилучшей с точки зрения выбранного критерия).
Схема, изображенная на рисунке, отражает процесс управления объектом при неполной информации, т.к. управление строится на основе информации об изменениях при наличии погрешностей.
В общем случае управляющее воздействие формируется на основе всей накапливаемой информации об изменениях.
Частным случаем таких систем являются системы без накопления информации, где при выработке управляющего воздействия используются только текущие (мгновенные) значения измерений, а информация о предыдущих измерениях не учитывается.
Наиболее простым является случай, когда информация о векторе состояния отсутствует. При этом система управления будет разомкнутой и ищется так называемое программное управление.
Все системы автоматического управления являются динамическими, т.е. развивающимися или проявляющими те или иные свойства с течением времени.
Естественно, что поведение во времени представляет интерес, как при решении задач анализа, так и при решении задач синтеза.
В частности, возможность занятия желаемого положения или возможность нахождения в требуемом состоянии заданное время составляют предмет теории устойчивости.
Еще более важно знать каким образом САУ переходит из одного состояния (положения) в другое. Например, сколь быстро это происходит? Или, например, насколько много отклоняется управляемая величина от заданного в процессе управления значения. Процесс перехода из одного состояния в другое принято называть переходным процессом.
Хотя на практике большинство САУ функционирует фактически в непрерывном переходном процессе, принято идеализировать соответствующую картину поведения системы во времени. Идеализация заключается в разбиении динамики на сам переходный процесс и на поведение САУ в так называемом установившемся режиме.
Процесс перехода системы из одного состояния в другое называется переходным процессом.
Характеристики, которыми обладают САУ в переходном процессе, принято называть динамическими.
В случае наличия установившегося режима важное значение приобретает проблема исследования точности воспроизведения заданного программного значения управляемых величин.
Среди динамических характеристик особенно важны временные.
Данные характеристики (параметры) элементов САУ можно определить на основании экспериментально полученных переходных и частотных характеристик.
Для исследования процессов в реальных системах пользуются идеализированными схемами, которые точно описываются математически и приближенно характеристики реальных объектов.
Независимо от назначения объектов, физических принципов действия и т.д. можно выделить ряд типовых звеньев, описываемых обыкновенными дифференциальными уравнениями первого или второго порядков:
- простейшие (пропорциональные, интегрирующие и дифференцирующие);
- звенья первого порядка (инерционные, инерционно-дифференцирующие, форсирующие и инерционно-форсирующие);
- колебательные звенья второго порядка.
Введение типовых звеньев удобно для представления сложного звена с передаточной функцией
(4.1)
параллельным или последовательным соединением типовых звеньев.
Передаточные
функции типовых звеньев представляют
собой рациональную дробь вида (4.1), причем
нули и полюса функции
,
соответствующие уравнениям
, (4.2)
лежат в левой полуплоскости s или на ее границе, совпадающей с мнимой осью.
Зависимость изменения выходных координат от изменения входных может быть описана математической моделью [3], в которые входят:
- уравнения статики;
- уравнения динамики.
Уравнения статики описывают установившееся состояние координат объекта, когда
(4.3)
Уравнения статики представляют собой алгебраические зависимости.
Статической характеристикой объекта называется зависимость
или
между
входной и выходной координатами на
отрезке времени, когда все производные
входа и выхода равны нулю:
.
Н
а
практике чаще всего определяютстатические
характеристики отдельно каждой координаты
выхода от каждой отдельной входной
координаты
при постоянных значениях остальных
входных
вида
.
Схема снятия характеристики представлена на рисунке 4.1.
Д
ля
экспериментального определения
статических зависимостей применяютактивный
и пассивный
методы
исследования.
Активный метод
Метод включает несколько этапов.
1. Испытатель
выбирает одну их входных координат j
объекта (если их несколько)
и устанавливает минимально возможное
по технологическому регламенту значение
этой координаты.
(Все остальные входные координаты при этом поддерживаются постоянными).
Этому
значению дается обозначение
.
После окончания переходных процессов
в объекте регистрируется установившееся
значение выходной координаты
,
которому присваивается номер
.
2.
Затем экспериментатор дает приращение
входной координате
,
получает новое ее значение
,
регистрирует
.
3.
Снова изменяет
на
и т.д.
В
результате серии опытов получаюттаблицу
соответствий
где n
- число различных уровней входной
координаты
.
4. По данным таблицы строится график, который аппроксимируется кусочно-линейной зависимостью.
5. Задаются
статической характеристикой
в
виде линейной зависимости
![]()
.
(4.4)
При существующем
разбросе значений
коэффициенты
определяют из системы линейных уравнений (метод наименьших квадратов):
(4.5)
Активный метод исследования применяют в тех случаях, когда уровень помех и флуктуаций входных и выходных координат невысок [3].
Пример.
Пусть получен массив данных в виде следующей таблицы соответствий из трех столбцов
|
xj |
xj(1) |
xj(2) |
xj(3) |
|
yj |
yj(1) |
yj(2) |
yj(3) |
Пусть j=1, а конкретные значения в таблице следующие
|
x1 |
1 |
2 |
5 |
|
y1 |
1 |
3 |
5 |
Допустим, что статическая характеристика аппроксимируется линейной зависимостью (4.4).
Тогда, применив эту зависимость к каждому столбцу таблицы, получим систему из трех уравнений

![]()
(4.6)
Просуммируем левые и правые части уравнений и получим (первое уравнение из (4.5))
![]()
![]()
.
Перемножим левую
и правую часть каждого уравнения i
на значения соответствующей переменной
и получим:

![]()
(4.7)