ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 29.12.2024

Просмотров: 10082

Скачиваний: 3

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

СОДЕРЖАНИЕ

Министерство образования и науки Российской Федерации

Содержание

Введение

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. Понятие подобия

2.3.1. Общие положения

2.3.2. Основные понятия теории размерности

2.3.3. Примеры подобия

2.4. Общая характеристика проблемы моделирования систем

2.4.1. Объект моделирования.

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.

2.6. Построение модели

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

3.2.1. Понятие системы

3.2.2. Этапы системного анализа и декомпозиция

3.2.3. Экспертные оценки

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

4.5.1. Общие положения

4.5.2. Алгоритмы обработки внешнетраекторных измерений

5. Динамические свойства воспринимающих элементов и датчиков

5.1. Основные определения и понятия

5.1.1. Понятие датчика

5.1.2. Классификация датчиков

5.2. Основные характеристики датчиков

5.2.1. Погрешности измерений

5.2.2. Чувствительность датчиков

5.2.3. Быстродействие датчика

5.3. Схемы формирования сигналов пассивных датчиков

5.3.1. Общие характеристики

5.4. Оптические датчики

5.4.1. Определения и основные зависимости

5.4.2. Фоторезисторы

5.4.3. Фотодиоды

5.4.4. Тепловые приемники излучения

5.4.5. Датчики изображения

5.4.6. Волоконная оптика

5.5. Датчики температуры

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

5.6.3. Индуктивные датчики

5.6.4. Емкостные датчики

5.6.5. Цифровые датчики

5.6.6. Датчики близости

5.7. Датчики деформации

5.7.1. Основные определения

5.7.2. Основные положения

5.8. Тахометрические датчики

5.8.1. Электродинамическая тахометрия

5.8.2. Импульсная тахометрия

5.8.3. Гирометры

5.9. Датчики ускорения, вибрации и удара

5.9.1. Общие положения

5.9.2. Принцип действия сейсмических датчиков

5.10. Датчики скорости, расхода и уровня жидкости

5.10.1. Элементарные понятия

5.10.2 Датчики и методы измерения скорости жидкости

5.10.3. Измерение расхода жидкости

5.10.4. Измерение и указание уровня жидкости

5.11. Датчики влажности

5.11.1. Определения

5.11.2. Гигрометры

5.12. Акустические датчики

5.12.1. Распространение плоской волны

5.12.2. Распространение трехмерной волны

5.12.3. Микрофоны

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

6.3.1. Общие положения.

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. Методы испытаний систем управления и их применение в системах автоматизированного проектирования (сапр)

7.1. Полунатурное моделирование

7.1.1. Общие положения

7.1.2. Автоматизация испытаний на основе полунатурного моделирования

8. Анализ систем управления с эвм

8.1. Основные задачи

8.2. Особенности систем управления с эвм

8.2. Основные положения из теории дискретных линейных систем

8.2.1. Последовательности

8.2.2. Линейные системы с постоянными параметрами

8.2.3. Разностные уравнения

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

8.3.3. Геометрическая интерпретация методов расчета цифровых фильтров по фильтрам непрерывного времени

9. Моделирование свойств объектов с помощью системыMatLab

9.1. Введение

9.2. MatLab как научный калькулятор

9.2.1. Командное окно

9.2.2. Операции с числами

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

Пример создания модели

9.3.3. Анализ системы

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

9.4.3. Создание модели

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

П2.1. Система управления угловой скорости вращения ротора двигателя при условии действия постоянного возмущения

П2.2. Система сопровождения цели

П2.3. Система автоматического наведения летательного аппарата на объект

П2.4. Система управления уровнем жидкости

П2.5. Система управления экономическими параметрами

Использованные источники

Основы теории и практики моделирования динамических систем

Для 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 наи т.д.

Врезультате 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)


Просуммируем левые и правые части уравнений полученной системы и получим (второе уравнение из (4.5))

Перепишем полученную систему уравнений

из которой находим коэффициенты статической характеристики.

На рисунке 4.2 для сравнения представлены зависимости

:

исходная и полученная по аппроксимирующему выражению при определенных приведенным способом коэффициентах аппроксимации.

Пассивный метод.

Пассивный метод исследования статических зависимостей сводится к следующему.

1. Производится регистрация случайных изменений входных координат x1(t), x2(t),…, xn(t), имеющих место в режиме нормальной эксплуатации объекта, и соответствующих им флуктуаций выходной координаты y1(t).

2. Случайные процессы x1(t), x2(t),…, xn(t), y1(t) квантуются во времени и составляется таблица их значений

x1(i), x2(i),…, xn(i), y1(i); i=1, 2, …, n.

Примерный вид такой таблицы приведен в таблице 4.1.

Таблица 4.1. К определению статических характеристик

x1(i)

x2(i)

y1(i)

x1(1)

x2(1)

y1(1)

x1(2)

x2(2)

y1(2)

x1(n)

x2(n)

y1(n)


3. Составляется линейная статическая зависимость

4. Коэффициенты определяют из системы линейных алгебраических уравнений (метод наименьших квадратов):

Заметим, что по рассматриваемому методу для составления таблицы необязательна постановка специальных опытов, часто можно использовать показания функционирования приборов.

Уравнения динамики однозначно характеризуют поведение во времени при изменениии представляют собой дифференциальные или интегральные соотношения.

Изложенное в этом подразделе материал иллюстрирует методический подход к определению характеристик объектов.

В настоящее время существует множество прикладных программ (в том числе в составе EXCEL) для аппроксимации зависимостей в виде полиномов различного порядка – первого (дают линейные зависимости), второго и т.д.


4.2.2. Определение динамических характеристик объектов с помощью периодических воздействий

Динамические свойства объекта с сосредоточенными параметрами однозначно описываются амплитудно-фазовой характеристикой , где- АЧХ,- ФЧХ объекта.

Определение АФХ объектов производится чаще всего экспериментально. Суть такого определения сводится к следующему.

Искусственным путем возбуждаются гармонические или иные периодические колебания входной координаты x(t) и с частотой и регистрируются установившиеся колебания y(t).

Опыты проводятся при и различных частотах .

Для нахождения АЧХ требуется измерить амплитудыx(t) и y(t), а для вычисления ФЧХ - временные сдвиги между гармониками входа и выходаT.

Схема снятия АФХ с использованием автоматического регулятора

Схема для снятия амплитудно-фазовых характеристик объекта представлена на рисунке4.3.

Применение синусоидальных воздействий упрощает обработку результатов эксперимента.

Обработка результатов эксперимента по снятию АФХ

Обработку экспериментов по снятию АФХ производят в следующей последовательности (рисунок 4.4):

1) Выбирается несколько периодов установившихся колебаний и провести средние линии входного выходного сигналов и.

2) Определяются удвоенные амплитуды входного и выходного сигналов и вычислить АФХ для данной частоты по зависимости:

.

Подобные измерения производятся для нескольких периодов (3-5) и определяется среднее арифметическое значение .