4.3.3. Отчетность

4.3.3.1. Результаты исследований сохранять в личной папке в соответствующемM-файле.

4.3.3.2. По работе оформить отчет в видеПояснительной запискив текстовом процессореMSWord:

- на электронном носителе;

- на бумажном носителе.

Таблица 3. Варианты исходных параметров системы

№ варианта	Входной сигнал Aвх	Фильтр Wкф(s)			Kус(t)	N, в соответствии с выражением	Объект управления WОУ(s)
		T1,с,	T2, с	T3, с			KОУ(t)	TОУ, с,	ξОУ
1	0.30	в соответствии с выражением (29) и таблицей 2	0.04	0.005	в соответствии с выражением (30) и таблицей 2	(34)	В соответствии с таблицей (2)	в соответствии с выражением (32) и таблицей 2	0.4
2	0.45		0.05	0.005		(35)			0.3
3	0.55		0.06	0.005		(34)			0.2
4	0.30		0.07	0.005		(35)			0.6
5	0.45		0.08	0.005		(34)			0.6
6	0.55		0.09	0.005		(35)			0.5
7	0.65		0.10	0.005		(34)			0.4
8	0.75		0.04	0.005		(35)			0.3
9	0.85		0.05	0.004		(34)			0.2
10	0.90		0.06	0.003		(35)			0.1
11	1.00		0.07	0.004		(34)			0.4
12	1.20		0.08	0.007		(35)			0.3
13	0.30		0.09	0.009		(34)			0.2
14	0.45		0.10	0.010		(35)			0.6
15	0.55		0.04	0.004		(34)			0.6
16	0.30		0.05	0.003		(35)			0.5
17	0.45		0.06	0.004		(34)			0.4
18	0.55		0.07	0.007		(35)			0.3
19	0.65		0.08	0.009		(34)			0.2
20	0.75		0.09	0.010		(35)			0.1
21	0.85		0.10	0.004		(34)			0.3
22	0.90		0.04	0.003		(35)			0.2
23	1.00		0.05	0.004		(34)			0.1
24	1.20		0.06	0.007		(35)			0.2
25	1.00		0.07	0.005		(34)			0.1

Тема 5. Имитационное моделирование процессов в динамических системах с использованием подсистемы MatLab “Simulink”

5. 1. Введение

Имитационное моделирование – это наблюдение поведения модели под влиянием входных воздействий.

При этом часть из них (а может быть и все) носят случайный характер.

В результате такого наблюдения исследователь получает набор экспериментальных данных для оценки системы.

Аналитические модели для проведения такого эксперимента (так называемого имитационного) не годятся. Здесь нужна специальная имитационная модель, которая должна обеспечивать возможность проведения статистического эксперимента.

В основе статистического эксперимента лежит метод статистических испытаний (метод Монте - Карло).

Суть метода заключается в том, что результат испытания ставится в зависимость от значения некоторой случайной величины, распределенной по заданному закону. В связи с этим результат каждого отдельного испытания также носит случайный характер.

Проведя серию испытаний, получают множество частных значений (реализаций) наблюдаемой величины (случайного процесса), т.е. выборку.

Полученные статистические данные обрабатываются и представляются в виде соответствующих численных оценок интересующих величин (характеристик системы). На практике наиболее часто используют оценки математического ожидания и среднеквадратического отклонения интересующей величины.

Очевидно, реализация данного метода практически невозможна без использования ЭВМ.