- •В.Г. Новиков моделирование систем
- •Коломна 2007
- •Тема 1. Исследование линейных стационарных систем с помощью пакета прикладных программ MatLab “Control Sistem Toolbox” (“Система управления”)6
- •Тема 2. Цифровая обработка сигналов при Исследовании систем с помощью пакета MatLab “Signal Processing Toolbox”17
- •Тема 3. Моделирование динамических процессов с помощью пакета MatLab “Simulink”29
- •Тема 4. Моделирование процессов в линейных нестационарных динамических системах с использованием подсистемы MatLab “Simulink”40
- •Тема 5. Имитационное моделирование процессов в динамических системах с использованием подсистемы MatLab “Simulink”53
- •Введение
- •Тема 1. Исследование линейных стационарных систем с помощью пакета прикладных программ MatLab “Control Sistem Toolbox” (“Система управления”)
- •1.1. Введение
- •1.2. Ввод и преобразование моделей
- •1.2.1. Основные положения
- •1.2.2. Пример создания модели
- •1.3. Анализ системы
- •1.3.1. Общие положения
- •1.3.1.1. Примеры анализа во временной области
- •1.3.1.2. Примеры анализа в частотной области
- •1.3.1.3. Процедуры, вычисляющие отдельные характеристики и графически показывающие расположение полюсов и нулей системы
- •1.3.2. Примеры анализа во временной области
- •1.3.3. Примеры анализа в частотной области
- •1.3.4. Примеры применения процедур для вычисления полюсов и нулей системы
- •1.4. Задание на самостоятельную работу
- •1.4.1. Структурная схема модели
- •1.4.2. Требования к исследованию модели
- •1.4.3. Исходные параметры модели
- •1.4.4. Отчетность по лабораторной работе
- •Тема 2. Цифровая обработка сигналов при Исследовании систем с помощью пакета MatLab “Signal Processing Toolbox”
- •2.1. Введение
- •2.2. Общие средства фильтрации. Формирование случайных процессов
- •2.2.1. Общие основы линейной фильтрации
- •2.2.2. Формирование случайных процессов
- •2.3. Спектральный и статистический анализ
- •2.3.1. Основные понятия
- •2.3.2. Примеры спектрального анализа
- •2.4. Задание на самостоятельную работу
- •2.4.1 Цифровая обработка сигналов
- •2.4.2. Формирование случайного процесса из белого шума
- •2.4.3. Формирование процесса как сумма гармоник
- •2.4.4. Исходные данные
- •2.4.5. Отчетность по лабораторной работе
- •Тема 3. Моделирование динамических процессов с помощью пакета MatLab “Simulink”
- •3.1. Краткие сведения о подсистеме MatLab simulink
- •3.1.1. Запуск подсистемы simulink
- •3.1.2. Создание модели
- •3.1.3. Некоторые основные приемы подготовки и редактирования модели
- •3.5.1. Установка параметров моделирования
- •3.5.2. Выполнение моделирования
- •3.2.2.2. Результат составления модели
- •3.2.3. Результаты моделирования
- •3.3. Задание на самостоятельную работу
- •3.3.2.3. Отчетность
- •Тема 4. Моделирование процессов в линейных нестационарных динамических системах с использованием подсистемы MatLab “Simulink”
- •4.1. Краткие сведения из теории линейных нестационарных и нелинейных систем автоматического управления
- •4.1.1. Особенности процессов в линейных нестационарных системах
- •4.1.2. Особенности процессов в нелинейных сау
- •4.1.3. Метод фазового пространства
- •4.2. Моделирования процессов в линейных нестационарных и нелинейных динамических системах с использованием подсистемы MatLab simulink
- •4.2.1. Приведение линейного дифференциального уравнения к канонической форме
- •4.2.2. Пример исследования нестационарных и нелинейных процессов
- •4.2.2.1. Постановка задачи
- •4.2.3. Методика формирования модели в системе MatLab
- •4.2.2.3. Пример результатов исследования
- •4.3. Задание на самостоятельную работу
- •4.3.1. Исходная система
- •4.3.2. Требования к работе
- •4.3.3. Отчетность
- •Тема 5. Имитационное моделирование процессов в динамических системах с использованием подсистемы MatLab “Simulink”
- •5. 1. Введение
- •5. 2. Пример имитационного моделирования процессов с использованием подсистемы MatLab simulink
- •5.2.1. Постановка задачи
- •5.2.2. Формирование схемы моделирования
- •5.2.3. Подготовка к имитационному моделированию
- •5.2.3.1. Настройка блока Random Number - источника случайного сигнала с нормальным распределением.
- •5.2.3.2. Настройка блока Uniform Rundom Number - источника случайного сигнала с равномерным распределением
- •5.2.3.3. Настройка блока To Workspace - блока записи в рабочую область Matlab
- •5.2.3.4. Установка параметров моделирования и сохранение модели
- •5.2.3.5. Представление результатов имитационного моделирования
- •5.2.4. Результаты моделирования
- •5.3. Задание на самостоятельную работу
- •5.3.1. Исходная схема
- •5.3.2. Требования к работе
- •5.3.3. Отчетность
- •Использованные источники
Тема 4. Моделирование процессов в линейных нестационарных динамических системах с использованием подсистемы MatLab “Simulink”40
4.1. Краткие сведения из теории линейных нестационарных и нелинейных систем автоматического управления 40
4.1.1. Особенности процессов в линейных нестационарных системах 40
4.1.2. Особенности процессов в нелинейных САУ 41
4.1.3. Метод фазового пространства 42
4.2. Моделирования процессов в линейных нестационарных и нелинейных динамических системах с использованием подсистемы MatLab SIMULINK 43
4.2.1. Приведение линейного дифференциального уравнения к канонической форме 43
4.2.2. Пример исследования нестационарных и нелинейных процессов 45
4.2.3. Методика формирования модели в системе MatLab 46
4.3. Задание на самостоятельную работу 50
4.3.1. Исходная система 50
4.3.2. Требования к работе 50
4.3.3. Отчетность 51
Тема 5. Имитационное моделирование процессов в динамических системах с использованием подсистемы MatLab “Simulink”53
5. 1. Введение 53
5. 2. Пример имитационного моделирования процессов с использованием подсистемы MatLab SIMULINK 53
5.2.1. Постановка задачи 53
5.2.2. Формирование схемы моделирования 54
5.2.3. Подготовка к имитационному моделированию 54
5.3. Задание на самостоятельную работу 57
5.3.1. Исходная схема 57
5.3.2. Требования к работе 57
5.3.3. Отчетность 58
Использованные источники60
Введение
Данный практикум ориентирован на исследование математических (аналитических и имитационных) моделей, применяемых при проектировании автоматизированных систем управления различных уровней, а также на освоение новой информационной технологии в автоматизации исследования этих сложных систем на базе моделирования на ЭВМ.
Цель практикума – выработать у студентов умение самостоятельно применять для решения конкретных инженерных задач исследования систем знания по моделированию на ЭВМ, полученные из лекционного курса.
Каждая лабораторная работа по дисциплине “Моделирование систем” должна научить студентов:
- самостоятельно решать отдельные прикладные задачи исследования систем на базе метода машинной имитации;
- оформлять результаты машинных экспериментов в соответствии с требованиями ГОСТ;
- защищать результаты, полученные при выполнении лабораторных работ по исследованию характеристик систем на ЭВМ.
Предполагается, что при выполнении лабораторных работ задачи моделирования ограничены рассмотрением вопросов оценки с помощью имитационных экспериментов временных, частотных характеристик для системного исследования функционирования сложных объектов.
В предлагаемом учебном практикуме рассмотрены вопросы организации выполнения лабораторных работ на ПЭВМ, даны конкретные методические указания по выполнению каждой работы. При этом даны:
- краткие теоретические положения по предмету исследования;
- приведены примеры исследования;
- и сформулированы задания на самостоятельную работу.
Методические позиции системного машинного моделирования, рассмотренные для организации лабораторных работ, могут быть полезны студентам в дальнейшем и при выполнении соответствующих курсовых работ, связанных с исследованием сложных систем.
Для практической реализации моделей в практикуме используется система MatLab в среде Windows – 95/98/2000/XP.
Выбор в качестве программной реализации моделей в практикуме этой системы обусловлен тем, что в настоящее время она является одним из наиболее эффективных и распространенных средств моделирования сложных систем на ПЭВМ и успешно используется для моделирования систем