matlab仿真应用详解_讲义

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1、《Matlab仿真应用详解》一、基本概念1．1、什么是计算机仿真1、仿真定义基本思想：仿真的基本思想是利用物理的或数学的模型来类比模仿现实过程，以寻求过程和规律。它的基础是相似现象，相似性一般表现为两类：几何相似性和数学相似性。当两个系统的数学方程相似，只是符号变换或物理含义不同时，这两个系统被称为“数学同构”。仿真的方法可以分为三类：(1)实物仿真。它是对实际行为和过程进行仿真，早期的仿真大多属于这一类。物理仿真的优点是直观、形象，至今在航天、建筑、船舶和汽车等许多工业系统的实验研究中心仍然可以见到。比如：用沙盘仿真作战，利用风洞对导弹或飞机的模型进行空气动力学实验、用图纸和模型模拟建筑

2、群等都是物理仿真。但是要为系统构造一套物理模型，不是一件简单的事，尤其是十分复杂的系统，将耗费很大的投资，周期也很长。此外，在物理模型上做实验，很难改变系统参数，改变系统结构也比较困难。至于复杂的社会、经济系统和生态系统就更无法用实物来做实验了。(2)数学仿真。就是用数学的语言、方法去近似地刻画实际问题，这种刻画的数学表述就是一个数学模型。从某种意义上，欧几里德几何、牛顿运动定律和微积分都是对客观世界的数学仿真。数学仿真把研究对象(系统)的主要特征或输入、输出关系抽象成一种数学表达式来进行研究。数学模型可分为：●解析模型(用公式、方程反映系统过程)；●统计模型(蒙特卡罗方法)；（一种基于随

3、机数的计算方法）●表上作业演练模型。（用列表的方法求解线性规划问题中运输模型的计算方法。是指线性规划一种求解方法。当某些线性规划问题采用图上作业法难以进行直观求解时，就可以将各元素列成相关表，作为初始方案，然后采用检验数来验证这个方案，否则就要采用闭回路法、位势法或矩形法等方法进行调整，直至得到满意的结果。这种列表求解方法就是表上作业法。）然而数学仿真也面临一些问题，主要表现在以下几个方面：●现实问题可能无法用数学模型来表达，即刻画实际问题的表达式不存在或找不到；●找到的数学模型由于太复杂而无法求解；●求出的解不正确，可能是由模型的不正确或过多的简化近似导致的。(3)混合仿真。又称为数学—

4、物理仿真，或半实物仿真，就是把物理模型和数学模型以及实物联合在一起进行实验的方法，这样往往可以获得较好的效果。2、计算机仿真计算机仿真也称为计算机模拟，就是利用计算机对所研究系统的结构、功能和行为以及参与系统控制的主动者——人的思维过程和行为，进行动态性的比较和模仿，利用建立的仿真模型对系统进行研究和分析，并可将系统过程演示出来。1．2计算机仿真模型与方法1、系统系统是指相互联系又相互作用的元素之间的有机组合。这里所指的系统是广义的，它包含所有的工程系统和非工程系统。电气、机械和通信系统都是工程系统，而经济、交通、管理和生物系统等都是非工程系统。任何系统都存在三方面需要研究的内容：实体：组

5、成系统的具体对象。属性：实体的特性(状态和参数)。即实体、属性和活动。由于组成系统的实体之间相互作用而引起实体属性的变化，通常用“状态”的概念来描述。研究系统就是研究系统状态的改变，即系统的转变。系统具有四个特性：113（1）目的性（2）集合性（3）相关性（4）环境适应性2、模型模型建立的任务是要确定模型的结构和参数。建立模型有三种途径：(1)对内部结构和特性清楚的系统，即所谓的白箱(多数的工程系统都属于这一类)，可以利用已知的一些基本规律，经过分析和演绎导出系统模型。(2)对那些系统结构和特性不清楚或不很清楚的系统，即所谓的黑箱或灰箱，如果允许直接进行试验性观测，则可以先猜想模型再通过试

6、验验证和修正之。(3)对那些系统结构和特性不清楚或不很清楚但又不允许直接实验观测的系统(非工程系统多属于这一类)，则采用数据收集和统计归纳的方法来假设模型。在选择模型结构时，要以方便达到模型研究的目的为前提。通常遵循下述原则：(1)相似性。即模型与被研究系统具有相似的数学报述或物理特征。相似原则是选择模型最重要的原则。(2)简单性。一般而言，在实用的前提下，模型越简单越好。(3)切题性。模型应该针对研究目的的有关方面，而不是一切方面。(4)吻合性。模型结构的选择，应尽可能对利用的数据作合理的描述，通常其实验数据应尽可能由模型来解释。(5)综合精度。它是模型框架、结构和参数集合的一种指标。若

7、有限的信息限制了模型的精度，则应进行各方面精度的平衡和折中。(6)可辨识性。模型结构必须选择可辨识的形式。若一个结构具有无法估计的参数，则此结构无实用价值。1.1.3计算机仿真的步骤计算机仿真，概括地说是一个“建模一实验一分析”的过程，即仿真不单纯是对模型的实验，还包括从建模到实验再到分析的全过程。因此进行一次完整的计算机仿真有以下步骤：(1)列举并列项目每一项研究都应从说明问题开始，问题由决策者提供，或由熟悉问题的分析