Содержание

Введение 4

Лабораторная работа №1 Моделирование случайных величин с равномерным, нормальным и экспоненциальным законами распределения 5

Лабораторная работа №2 Параметрическая идентификация статических объектов при помощи метода наименьших квадратов 12

Лабораторная работа № 3 Идентификация динамических объектов по результатам их функционирования в контуре регулирования 17

Лабораторная работа №4 Построение переходных процессов в непрерывных динамических системах при помощи ЭВМ методом структурного моделирования 21

Список рекомедуемой литературы 26

Введение

Моделирование является процессом, который обычно предшествует принятию решений или выработке управляющих воздействий в сложных ситуациях. Трудно переоценить роль моделирования в разработке и эксплуатации автоматизированных и автоматических систем управления технологическими процессами. Решение задач анализа и синтеза системы управления основано на использовании математических моделей объектов и внешних воздействий.

В лабораторном практикуме по дисциплине «Моделирование систем управления» исследуются методы имитационного моделирования на ЭВМ случайных последовательностей с заданными числовыми характеристиками, методы идентификации статических и динамических объектов, а также метод структурного моделирования переходных процессов в системах управления.

Для выполнения работ студент должен иметь навыки программирования хоты бы на одном из универсальных языков программирования, имеющихся в программном обеспечении вычислительной сети кафедры.

Лабораторная работа №3 выполняется в среде пакета прикладных программMATLAB. Основные правила моделирования систем с использованиемMATLABможно узнать в режиме «Помощь», который вызывается нажатием клавишиF1.

Лабораторная работа №1 Моделирование случайных величин с равномерным, нормальным и экспоненциальным законами распределения

1. Цель работы

Изучение методов программного генерирования на ПЭВМ случайных чисел с равномерным и нормальным (гауссовым) законами распределения и заданными числовыми характеристиками.

2. Теоретическая часть

Моделирование систем управления технологическими процессами, информационных систем, подверженных воздействию неконтролируемых возмущения в каналах связи, а также систем массового обслуживания часто осуществляется с использованием так называемых «датчиков случайных чисел». При помощи таких датчиков имитируются ошибки измерения, помехи, возмущения, случайные интервалы времени между поступлением заявок в систему массового обслуживания, случайные моменты выхода из строя аппаратных или сбоя программных средств.

Случайные величины могут имитироваться различными способами:

• при помощи таблиц случайных чисел;

• аппаратно с использованием специальных устройств – генераторов случайных чисел;

• программно на ЭВМ.

В настоящее время последний способ наиболее распространён.

Строго говоря, последовательности случайных величин, генерируемых программно, не являются случайными. Однако для целей моделирования они хорошо имитируют влияние случайных факторов на исследуемый процесс.

В перечне функций, реализованных во многих универсальных и специальных языках программирования высокого уровня, имеются датчики случайных чисел. Чаще всего эти функции позволяют получить случайные числа X, равномерно распределённые в каком-то диапазоне. Так компиляторы различных версий языкаCсодержат функциюrandom (n), генерирующую целые случайные числа в интервале [0;N–1].

Прежде чем рассматривать порядок моделирования непрерывных случайных величин с заданными числовыми характеристиками, приведём некоторые сведения из теории вероятностей и математической статистики.