系统工程仿真实验报告

2024-11-11

系统工程仿真实验报告（共7篇）

1.系统工程仿真实验报告篇一

ans =

实验一 MATLAB 中矩阵与多项式的基本运算实验任务 1.了解 MATLAB 命令窗口和程序文件的调用。•熟悉如下 MATLAB 的基本运算：

① 矩阵的产生、数据的输入、相关元素的显示； ② 矩阵的加法、乘法、左除、右除； ③ 特殊矩阵：单位矩阵、“ 1 ”矩阵、“ 0 ”矩阵、对角阵、随机矩阵的产生和运算； ④ 多项式的运算：多项式求根、多项式之间的乘除。

基本命令训练 1、>> eye(2)ans = 1 0 0 1 >> eye(4)ans = 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 2、>> ones(2)1 1

ans =1 >> ones(4)ans = 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 >> ones(2,2)ans = 1 1 1 1 >> ones(2,3)ans = 1 1 1 1 1 1 >> ones(4,3)ans = 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3、>> zeros(2)

0 0 0 0 >> zeros(4)ans = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 >> zeros(2,2)ans = 0 0 0 0 >> zeros(2,3)ans = 0 0 0 0 0 0 >> zeros(3,2)ans = 0 0 0 0 00 4、随机阵 >> rand(2,3)ans = 0.2785 0.9575 0.1576 0.5469 0.9649 0.9706 >> rand(2,3)

ans = 0.9572 0.8003 0.4218 0.4854 0.1419 0.9157 5、>> diag(5)ans = 5 >> diag(5,5)ans = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 >> diag(2,3)ans = 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6、(inv(A)为求 A 的逆矩阵)>> B=[5 3 1;2 3 8;1 1 1],inv(B)3 1

ans =

0.6250 0.2500-2.6250-0.7500-0.5000 4.7500 0.1250 0.2500-1.1250

>> A=[2 3;4 4],B=[5 3;3 8],inv(A),inv(B);AB,A/B,inv(A)*B,B*inv(A)A = 2 3 4 4 B = 5 3 3 8 ans =-1.0000 0.7500 1.0000-0.5000 ans =-2.7500 3.0000 3.5000-1.0000 ans = 0.2258 0.2903 0.6452 0.2581 ans =-2.7500 3.0000

3.5000 -1.0000 ans =-2.0000 2.2500 5.0000-1.7500 7、>> p =[1,-6,-72,-27], roots(p)p = 1-6-72-27 ans = 12.1229-5.7345-0.3884 >> p=[2,3,6],roots(p)p = 2 3 6 ans =-0.7500 + 1.5612i-0.7500-1.5612i 8、(A 为 n*n 的方阵)>> A=[0 1 0;-4 4 0;-2 1 2],poly(A),B=sym(A),poly(B)A = 0 1 0-4 4 0-2 1 2 ans =-6 12-8

B = [ 0, 1, 0] [-4, 4, 0] [-2, 1, 2]

ans = x A 3-6*x A 2+12*x-8 9,、(conv 是多项式相乘，deconv 是多项式相除)>> u=[1 2 4 6 ],v=[5 0 0-6 7],conv(u,v)u = 1 2 4 6 v =0 0-6 7

ans =10 20 24-5-10-8 42

>> v=[1 2 4 6 ],u=[5 0 0-6 7],deconv(u,v)v = 1 2 4 6 u = 5 0 0-6 7 ans = 5-10 10、（点乘是数组的运算，没有点的乘是矩阵运算）

>> a = [2 5;3 4], b =[3 1;4 7],a.*b,a*b a = 2 5 3 4 b = 3 1 4 7 ans = 6 5 12 28 ans = 26 37 25 31 >> a = [2 3];b = [4 7];a.*b = [8 21];a*b %错误 a*b“ = 29;11、（who 可以看到你用过的一些变量，来了）

>> who Your variables are: A B a ans b p u >> whos Name Size Bytes whos 是把该变量及所存储的大小等信息都显示出 Class Attributes 2x2 32 double

B 2x2 32 double a 1x2 16 double ans 1x2 16 double b 1x2 16 double p

1x3 24 double u 1x5 40 double v 1x4 32 double12、>> A=[2 5 3;6 5 4],disp(A),size(A),length(A)A = 2 5 3 6 5 4 2 5 3 6 5 4 ans = 2 3 ans = 3 实验二 MATLAB 绘图命令实验任务熟悉 MATLAB 基本绘图命令，掌握如下绘图方法：．坐标系的选择、图形的绘制；•图形注解（题目、标号、说明、分格线）的加入;3 •图形线型、符号、颜色的选取基本命令训练 1、>>t=[0:pi/360:2*pi];x=cos(t)+ cos(t*4);y=si n(t)+ sin(t*4);xlabel(”x 轴“);ylabel(”y 轴“);plot(y,x),grid;2、>> t=0:0.1:100;x=3*t;y=4*t;z=si n(2*t);plot3(x,y,z, ”g:“)

■15 i 0 5 0 05 1 1 5 2

3、>>x = linspace(-2*pi,2*pi,40);y=si n(x);stairs(x,y)4、>> t=[0:pi/360:2*pi];x=cos(t)+ cos(t*4)+ sin(t*4);y=si n(t)+ si n(t*4);plot(y,x, ”r:“);

xlabel(”x 轴“);ylabel(”y 轴“);

6、>>th=[0:pi/20:2*pi];x=exp(j*th);plot(real(x),imag(x),”r-.“);grid;text(0,0,”中心“);

5、>> th=[0:pi/1000:2*pi]”;r=cos(2*th);polar(th,r);title(“四叶草图”)270 四叶草图

7、>>x=-2:0.01:2;8、y=-2:0.01:2;9、[X,Y] = meshgrid(x,y);Z = Y.*exp(-X.A 2-Y.A 2);[C,h] = con tour(X, YZ);set(h,“ShowText”,“o n”,“TextStep”,get(h,“LevelStep”)*2)_ 1OS •I ,5 2 ■n.s o o.s 8、>>x = 0:0.2:10;y = 2*x+3;subplot(411);plot(x,y);grid;title(“y 的原函数”);subplot(412);semilogy(x,y);grid;title(“对 y 取对数”);丫的原画数 40----------1------------------------------------------1--------------------1--------------------1-----------------------------------------1--------------------1-------------------1--------

l| I p | il ■ | i| I 九 _____ 1-___ — ___ I ____ L ___ :…… ：

___ J _

_______ L ___ u i| I |l I , il _-■」 “ j I ■I __ h-_____________ I I ■ Q 」【 I 1

F I I I I II I I IT 10 1

□ 1 2 3 4 5 6 r 6 9 10 , 对 y 取对数对弋观对数 subplot(413);semilogx(x,y);10 10 id 10 1lZ 10 w 10 10 40 20 0 对好对数 •掌握循环、分支语句的编写，学会使用 look for、help 命令

grid;title(”对 x 取对数“);subplot(414);loglog(x,y);grid;title(”对 xy 均取对数“);9、>>x =-3:0.3:3;bar(x,exp(-x.*x),”g“)实验三 MATLAB 程序设计实验任务 1 •熟悉 MATLAB 程序设计的方法和思路；

程序举例 1、>> f=[1,1];i=1;while f(i)+f(i+1)<1000 f(i+2)=f(i)+f(i+1);i=i+1;end f,i f = Columns 1 through 14 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 Columns 15 through 16 610 987 i = 15 2、>> m=3;n=4;for i=1:m for j=1:n a(i,j)=1/(i+j-1);end end format rat1/2 1/3 1/2 1/3 1/4 1/3 1/4 1/5(分数格式形式。用有理数逼近显示数据)>>m=5;n=4;for i=1:m for j=1:n a(i,j)=1/(i+j-1);end end format rat a a = 1 1/2 1/3 1/4 1/2 1/3 1/4 1/5 1/3 1/4 1/5 1/6 1/4 1/5 1/6 1/7 1/5 1/6 1/7 1/8 3、程序中没有 format rat 命令时，如果上次运行结果没有清除，输出的结果就是上次运行的结果！但是运用 clear 命令清楚之前的运行结果之后就会正常运行。

4、>> x=input（”请输入 x 的值:’）;if x==10 y=cos(x+1)+sqrt(x*x+1);else y=x*sqrt(x+sqrt(x));1/4 1/5 1/6

end y

请输入 x 的值 :2 y = 2391/647 x=input(“请输入 x 的值:’);if x==10 y= fprintf(” 不在定义域内，请重新输入：

“);return else y=1/(x-10);end y 请输入 x 的值 :2-1/8 5、>> p=[0 0 0 1 3 0 2 0 0 9];for i=1:length(p), if p(1)==0,p=p(2:length(p));end;end;p

p = Columns 1 through 5 3

0 Columns 6 through 7

0 9

>>p=[0 0 0 1 3 0 2 0 0 9];p(p==0)=[];p

p =3

6、>> e2(500)

ans =1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233

377 >> lookfor ffibno e2-ffibno 计算斐波那契亚数列的函数文件 >> help e2 ffibno 计算斐波那契亚数列的函数文件 n 可取任意自然数程序如下（用法：

lookfor 关键词在所有 M 文件中找 “关键词 ”，比如：

lookfor max（即寻找关键词 “ max”）

其实就和我们平时用 CTRL+F 来查找关键词”是一样的而 help 是显示 matlab 内置的帮助信息用法：

help 命令，比如 help inv，作用就是调用 inv 这个命令的帮助）

程序设计题用一个 MATLAB 语言编写一个程序：输入一个自然数，判断它是否是素数，如果是，输出“ It is one prime ”，如果不是，输出“ It is n ot o ne prime.”。要求通过调用子函数实现。

最好能具有如下功能：

①设计较好的人机对话界面，程序中含有提示

性的输入输出语句。

②能实现循环操作，由操作者输入相关命令来控制是否继续进行素数的判断。

如果操作者希望停止这种判断，则可以退出程序。

③ 如果所输入的自然数是一个合数，除了给出其不是素数的结论外，还应给出至少一种其因数分解形式。例：输入 6，因为 6 不是素数。则程序中除了有“ It is not one prime ”的结论外，还应有：“ 6=2*3 ”的说明。

function sushu while 1 x=input（” 请输入一个自然数 “）;if x<2 disp（” 既不是质数又不是合数 “）;Else if isprime(x)==1 disp（” 这是一个素数 “）;Else disp(” 这是一个合数，可以因式分解为：

“)for n=2:sqrt(x)if rem(x,n)==0 num3=x;num1=n;num2=x/n;disp([num2str(num3),”=“,num2str(num1),”x“,num2str(num2)])End End End

end y=input(” 是否继续判断？继续请按 1 ,按任意键退出：

“)； if y~=1 break end end 实验四 MATLAB 的符号计算与 SIMULINK 的使用实验任务 1.掌握 MATLAB 符号计算的特点和常用基本命令;2.掌握 SIMULINK 的使用。

程序举例 1.求矩阵对应的行列式和特征根 >> a=sym(”[a11 a12;a21 a22]“);da=det(a)ea=eig(a)da = a11*a22-a12*a21 ea = 1/2*a11+1/2*a22+1/2*(a11 A 2-2*a11*a22+a22 A 2+4*a12*a21)A(1 /2)1/2*a11+1/2*a22-1/2*(a11 A 2-2*a11*a22+a22 A 2+4*a12*a21)A(1 /2)a=sym(”[2 3;1 5]“);

da=det(a)ea=eig(a)da = 7 ea = 7/2+1/2*21A(1/2)7/2-1/2*21A(1/2)2.求方程的解(包括精确解和一定精度的解)>> r1=solve(”xA2+x-1“)rv=vpa(r1)rv4=vpa(r1,4)

rv20=vpa(r1,20)r1 = 1/2*5 八(1/2)-1/2-1/2*5 八(1/2)-1/2 rv =.6894848260-1.689484826 rv4 =.6180-1.618 rv20 =.689484820-1.68948482 3 ． a=sym(”a“);b=sym(”b“);c=sym(w=10;x=5;y=-8;z=11;A=[a,b;c,d] B=[w,x;y,z] det(A)det(B)A = [ a, b] ”c“);d=sym(”d“);%定义 4 个符号变量 %定义 4 个数值变量 %建立符号矩阵 A %建立数值矩阵 B %计算符号矩阵 A 的行列式 %计算数值矩阵 B 的行列式

[ c, d]

10-8 11 ans = a*d-b*c ans = 150 4.» syms x y;s=(-7*x A 2-8*y A 2)*(-x A 2+3*y A 2);expand(s)% 对 s 展开 collect(s,x)% 对 s 按变量 x 合并同类项（无同类项）

factor(ans)% 对 ans 分解因式

ans = 7*xA4-13*xA2*yA2-24*yA4 ans = 7*xA4-13*xA2*yA2-24*yA4 ans =(8*yA2+7*xA2)*(xA2-3*yA2)5.对方程 AX=b 求解 >> A=[34,8,4;3,34,3;3,6,8];b=[4;6;2];X=linsolve(A,b)% 调用 linsolve 函数求解 Ab % 用另一种方法求解

0.0675 0.1614

diff(f)%未指定求导变量和阶数，按缺省规则处理

0.1037 ans = 0.0675 0.1614 0.1037 6 ．对方程组求解 a11*x1+a12*x2+a13*x3=b1 a21*x1+a22*x2+a23*x3=b2 a31*x1+a32*x2+a33*x3=b3 >>syms a11 a12 a13 a21 a22 a23 a31 a32 a33 b1 b2 b3;A=[a11,a12,a13;a21,a22,a23;a31,a32,a33];b=[b1;b2;b3];XX=Ab %用左除运算求解(X=linsolve(A,b)%调用 linsolve 函数求的解)XX =(a12*a23*b3-a12*b2*a33+a13*a32*b2-a13*a22*b3+b1*a22*a33-b1*a32*a23)/(a11*a22*a33-a11*a32*a23-a12*a21*a33+a32*a21*a13-a22*a31*a13+a31*a12*a 23)-(a11*a23*b3-a11*b2*a33-a21*a13*b3-a23*a31*b1+b2*a31*a13+a21*b1*a33)/(a11*a22*a33-a11*a32*a23-a12*a21*a33+a32*a21*a13-a22*a31*a13+a31*a12* a23)(a32*a21*b1-a11*a32*b2+a11*a22*b3-a22*a31*b1-a12*a21*b3+a31*a12*b2)/(a11*a22*a33-a11*a32*a23-a12*a21*a33+a32*a21*a13-a22*a31*a13+a31*a12*a 23)7 ． syms a b t x y z;f=sqrt(1+exp(x));

%求 f 对 x 的二阶导数 %求 f 对 x 的三阶导数 %按参数方程求导公式求 y 对 x 的导数 ans = 1/2/(1+exp(x))A(1/2)*exp(x)ans =-2*si n(x)-x*cos(x)ans =-3*cos(x)+x*si n(x)ans =-b*cos(t)/a/si n(t)三、SIMULINK 的使用

f=x*cos(x);diff(f,x,2)diff(f,x,3)f1=a*cos(t);f2=b*si n(t);diff(f2)/diff(f1)

diff(f)%未指定求导变量和阶数，按缺省规则处理

仿真图: 波形图: 其中: G i(R

0.14

实验五 MATLAB 在控制系统分析中的应用实验任务 1.掌握 MATLAB 在控制系统时间响应分析中的应用;2.掌握 MATLAB 在系统根轨迹分析中的应用； 3.掌握 MATLAB 控制系统频率分析中的应用； 4.掌握 MATLAB 在控制系统稳定性分析中的应用基本命令 1.step 2.impulse 3.in itial 4.Isim 5.rlocfi nd 6.bode 7.margin 8.nyquist 9.Nichols 10.cloop 程序举例 1.求下面系统的单位阶跃响应 1.5 G(s)

t >> num=[4];den=[1 , 1 , 4];step(num , den)[y , x , t]=step(num , den);tp=spli ne(y , t , max(y))% 计算峰值时间 max(y)% 计算峰值 tp = Step Response 0.5 Time(sec)p m 1.6062 ans = 1.4441 0.18 0.16

2.求如下系统的单位阶跃响应 X i 0 1 X i 0 u X 2 6 5 X 2 1

>> a=[0,1;-6,-5];b=[0;1];c=[1,0];d=0;[y,x]=step(a,b,c,d);Plot(y)

1,0 X i X 2 3.求下面系统的单位脉冲响应: G(s)儿 >> num=[4];den=[1 , 1 ,4];impulse(nu m,de n)Time(sec)Response to Initial Conditions 4.已知二阶系统的状态方程为: e u p m A 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0-0.05

L I 1-

-厂、、/ Impulse Response

c=[1 , 0] ；

d=[0];xO=[1 ,0] ； subplot(1 , 2,1);in itial(a , b , c ,d,x0)subplot(1 , 2,2);impulse(a , b , c , d):系统传递函数为: G(s)占输入正弦信号时，观察输出信号的相位差。

>> num=[1];den=[1 ,1];t=0 : 0.01 : 10;u=s in(2*t);hold on plot(t,u, ”r“)lsim(nu m,de n,u,t)

Real Axis

6.有一二阶系统，求出周期为 4 秒的方波的输出响应 2s 2

5s 1 ~2 s 2s 3 >>num=[2 5 1];den=[1 2 3];t=(0:.1:10);period=4;u=(rem(t,period)>=period./2);% 看 rem 函数功能 lsim(nu m,de n,u,t);7.已知开环系统传递函数，绘制系统的根轨迹，并分析其稳定性

G(s)k(s 2)(s 2

4s 3)2

>>num=[1 2];den 仁 [1 4 3];den=conv(de n1,de n1);figure(1)-6 rlocus(num,den)[k,p]= rlocfi nd(nu m,de n)l L l ■ 匚一 L — C--------------------

---------

-r t r r

-10-8-6-4-2 4 6 Root Locus 0 2 2 2

0 0 2 2--CPXA vyanma n-8 2.5 G(s)Lin ear Simulati on Results1.5 e 0.5-0.5-1-1.5-2 Time(sec)p m

impulse response(k=55)

figure(2)k=55;num 仁 k*[1 2];den=[1 4 3];den 1=c onv(de n,den);[nu m,de n]=cloop(nu m1,de n1,-1);impulse(nu m,de n)title(”impulse resp onse(k=55)“)-1.5-1 0 200 400 600 Time(sec)800 1000 1200 5 5

0 05

0 0

--x 10 8!-------

impulse resp on se(k=56)figure(3)k=56;num 仁 k*[1 2];den=[1 4 3];den 1=c onv(de n,den);[nu m,de n]=cloop(nu m1,de n1,-1);impulse(nu m,de n)-2-4-6-8 L

0 500 1000 Time(sec)title(”impulse resp on se(k=56)“)1500 2000 2500

Select a point in the graphics win dow selected_po int =-2.5924-0.0248i 0.7133-3.4160-2.5918-0.9961 + 0.4306i-0.9961-0.4306i Bode Diagram 8.作如下系统的 bode 图 G(s)>> n=[1 , 1];d=[1 , 4,11 , 7];bode(n , d),grid on Frequency(rad/sec)s 1 s 3

4s 2

11s 7 9.系统传函如下 G(s)s 1 0.5s e(s 2)3 求有理传函的频率响应，然后在同一张图上绘出以四阶伯德近似表示的系统频率响应 >> num=[1];de n=co nv([1 2],co nv([1 2],[1 2]));

w=logspace(-1,2);t=0.5;

ylabel(”gai n“);subplot(2,1,2);semilogx(w,p1,w,p2,”g--“);grid on;xlabel(”freque ncy“);ylabel(”phase“);10.已知系统模型为

求它的幅值裕度和相角裕度 >> n=[3.5];d=[1 2 3 2];[Gm,Pm,Wcg,Wcp]=margi n(n,d)

G(s)3.5 s 3

2s 2

3s 2 bode plot [m1,p1]=bode(nu m,de n, 2);p1=p1-t*w”*180/pi;[n 2,d2]=pade(t,4);nu mt=c onv(n2,nu m);den t=(c onv(de n, d2));2 freque xlabel(“freque

Gm =

1.1433 Pm =

7.1688 Wcg =

1.7323 Wcp =

1.6541

nyq uist(n, d1);hold on nyq uist(n, d2);nyq uist(n, d3);nyq uist(n, d4);Nyquist Diagram 80 |--------------------

--------------------[--------------------[---------

11.二阶系统为: G(s)n s 2n S S 令 wn=1, 分别作出 E =2,1 , 0.707 , C A 5 y

a 时的 nyquist 曲线。

m >> n=[1];d 仁 [1 , 4,1];d2=[1 , 2 , 1] ； d3=[1 , 1.414,1];d4=[1,1,1];Nyquist Diagram Real Axis 12.已知系统的开环传递函数为

_一-”—一一-一_一_ ~-60

005

S S

S S32

S S

v vr ra an nk ky ya a

14.一多环系统，其结构图如下，使用 Nyquist 频率曲线判断系统的稳定性。

16.7s(0.85s 1)(0.25s 1)(0.0625s 1)绘制系统的 Nyqusit 图, 并讨论系统的稳定性.>> G=tf(1000,co nv([1,3,2],[1,5]));nyquist(G);axis(”square“)13.分别由 w 的自动变量和人工变量作下列系统的 nyquisF 曲线：

G(s)1 s(s 1)>> n=[1];d=[1 , 1 ,0];nyquist(n ,d);% 自动变量 n=[1];d=[1 , 1 ,0];w=[0.5 : 0.1 : 3];nyq uist(n , d , w);% 人工变量-2-1-1.5-0.9-0.8-0.7-0.6-0.5 Real Axis-0.4-0.3-0.2-0.1 5 5

--0 0

S SI IX XA A

u u^ ^a an nT T9 9a a

卩

G(s)

30 20 10 0

figure(2)[nu m2,de n2]=cloop(nu m,de n);impulse(nu m2,de n2);

>> k1=16.70.0125;z1=[0];p1=[-1.25-4-16];[nu m1,de n1]=zp2tf(z1,p1,k1);[nu m,de n]=cloop(nu m1,de n1);[z,p,k]=tf2zp(nu m,de n);p figure(1)nyq uist(nu m,de n)-2-1 Nyquist Diagram-0.5 0 0.5 Real Axis 1 1.5 1 0.5 s a 0 n g m-0.5-1-1.5 1.5 20 Impulse Resp onse-10.5969 +36.2148i-10.5969-36.2148i-0.0562 15.已知系统为: eanML—pm

-5-10-15 0 0.1 0.2 0.3 Time(sec)Nichols Chart 0.4 0.5 0.6-2 10 0 10 2

Open-Loop Phase(deg)Frequency(rad/sec)

G(s)s(s 1)作该系统的 nichols 曲线。

>> n=[1];d=[1 , 1 , 0];ni chols(n , d);16.已知系统的开环传递函数为: G(s)k s(s 1)(s 2)当 k=2 时，分别作 nichols 曲线和波特图 >> num=1;den=conv(co nv([1 0],[1 1]),[0.5 1]);subplot(1,2,1);ni chols(nu m,de n);grid;B

% n ichols 曲线 G subplot(1,2,2);2 g=tf(nu m,de n);bode(feedback(g,1,-1));grid;Nichols Chart koflr ea M^hnaaM

msuvesaB—

-270 Bode Diagram

90--

% 波特图 17.系统的开环传递函数为:

分别确定 k=2 和 k=10 时闭环系统的稳定性 >> d 仁 [1 , 3,2,0];n 仁 [2];[nc1 , dc1]=cloop(n1 , d1 ,-1);roots(dc1)d2=d1;n2=[10];[nc2 , dc2]=cloop(n2 , d2,-1);roots(dc2)ans =-2.5214-0.2393 + 0.8579i-0.2393-0.8579i ans =-3.3089 0.1545 + 1.7316i 0.1545-1.7316i 18.系统的状态方程为：

X 1 4 3 0 X 1 1 X 2 1 0 0 X 2 0 u X 3 0 1 0 X 3 0

X 1

y 0 1 2 x 2

X 3

G(s)k s(s 1)(s 2)

试确定系统的稳定性。

>> a=[-4,-3,0;1,0,0;0,1,0];b=[1;0;0];c=[0,1,2];d=0;eig(a)% 求特征根 ran k(ctrb(a,b))ans = 0-1-3 ans = 3 实验六连续系统数字仿真的基本算法实验任务 1.理解欧拉法和龙格-库塔法的基本思想； 2 •理解数值积分算法的计算精度、速度、稳定性与步长的关系;程序举例 1.取 h=0.2 ,试分别用欧拉法、RK2 法和 RK4 法求解微分方程的数值解，并比较计算精度。

注：解析解：y(t).1 2t >> clear t(1)=0 ； y(1)=1;y_euler(1)=1;y_rk2(1)=1;y_rk4(1)=1;h=0.001;% 步长修改为 0.001 for k=1:5 y(t)y(t)y(0)2t y(t)1

t(k+1)=t(k)+h;y(k+1)=sqrt(1+2*t(k+1));end for k=1:5 y_euler(k+1)=y_euler(k)+h*(y_euler(k)-2*t(k)/y_euler(k));end for k=1:5 k1= y_rk2(k)-2*t(k)/y_rk2(k);k2=(y_rk2(k)+h*k1)-2*(t(k)+h)/(y_rk2(k)+h*k1);y_rk2(k+1)=y_rk2(k)+h*(k1+k2)/2;end for k=1:5 k1= y_rk4(k)-2*t(k)/y_rk4(k);k2=(y_rk4(k)+h*k1/2)-2*(t(k)+h/2)/(y_rk4(k)+h*k1/2);k3=(y_rk4(k)+h*k22)-2*(t(k)+h/2)/(y_rk4(k)+h*k2/2);k4=(y_rk4(k)+h*k3)-2*(t(k)+h)/(y_rk4(k)+h*k3);

y_rk4(k+1)=y_rk4(k)+h*(k1+2*k2+2*k3+k4)/6;end disp(” 时间解析解 yt=[t“, y”, y_euler“, y_rk2”, y_rk4“];disp(yt)欧拉法 RK2 法 RK4 法 ”)时间解析解欧拉法 RK2 法 RK4法0 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.0010 1.0010 1.0010 1.0010 1.0010 0.0020 1.0020 1.0020 1.0020 1.0020 0.0030 1.0030 1.0030 1.0030 1.0030 0.0040 1.0040 1.0040 1.0040 1.0040 0.0050 1.0050 1.0050 1.0050 1.0050

y(t)2Ry(t)y(t)0 在 0 t 10 上的数字仿真解(已知：

y(0)y(0)0)，并将不同步长下的仿真结果与解析解进行精度比较。

说明：

已知该微分方程的解析解分别为：

100，yt y t 100cost(当 R 0)100e 2t c°s 仝 t 10 ^ e*s in 仝 t 2 3 2(当 R 0.5)采用 RK4 法进行计算，选择状态变量: 2.考虑如下二阶系统：

x 1 y x 2 y 则有如下状态空间模型及初值条件 x 1 x 2 x 1(0)100 x 2 x 1 2Rx 2 x 2(0)0 y x 1 采用 RK4 法进行计算。

>> clear h=input(“ 请输入步长 h=”);M=round(10/h);t(1)=0;y_0(1)=100;y_05(1)=100;和 y_05 分别对应于为 R=0 和 R=0.5)x1(1)=100;x2(1)=0;y_rk4_0(1)=x1(1);y_rk4_05(1)=x1(1);% 求解析解 for k=1:M t(k+1)=t(k)+h;y_0(k+1)=100*cos(t(k+1));y_05(k+1)=100*exp(-t(k+1)/2).*cos(sqrt(3)/2*t(k+1))+100*sqrt(3)/3*exp(-t(k+1)/2).*si n(sqrt(3)/2*t(k+1));end% 输入步长 % 置总计算步数 % 置自变量初值 % 置解析解的初始值(y_0 % 置状态向量初值 % 置数值解的初值

% 利用 RK4 法求解 % R=0 for k=1:M k11=x2(k);k12=-x1(k);k21=x2(k)+h*k12/2;k22=-(x1(k)+h*k11/2);k31=x2(k)+h*k22/2;k32=-(x1(k)+h*k21/2);k41=x2(k)+h*k32;k42=-(x1(k)+h*k31);x1(k+1)=x1(k)+h*(k11+2*k21+2*k31+k41)/6;x2(k+1)=x2(k)+h*(k12+2*k22+2*k32+k42)/6;y_rk4_0(k+1)=x1(k+1);end % R=0.5 for k=1:M k11=x2(k);k12=-x1(k)-x2(k);k21=x2(k)+h*k12/2;k22=-(x1(k)+h*k11/2)-(x2(k)+h*k12/2);k31=x2(k)+h*k22/2;k32=-(x1(k)+h*k21/2)-(x2(k)+h*k22/2);k41=x2(k)+h*k32;k42=-(x1(k)+h*k31)-(x2(k)+h*k32);x1(k+1)=x1(k)+h*(k11+2*k21+2*k31+k41)/6;x2(k+1)=x2(k)+h*(k12+2*k22+2*k32+k42)/6;y_rk4_05(k+1)=x1(k+1);end % 求出误差最大值 err_0=max(abs(y_0-y_rk4_0));err_05=max(abs(y_05-y_rk4_05));% 输出结果 disp（“ 最大误差（R=0）

最大误差（R=0.5）”）

err_max=[err_0,err_05];disp（err_max）

请输入步长 h=0.5 最大误差（R=0）

最大误差（R=0.5）

0.4299 0.0460 没运行一次程序，输入一个步长，记得可到相应的最大误差，将结果可列表如下：

步长 h 0.0001 0.0005 0.001 0.005 0.01 0.05 0.1 0.5

F =0 5.4330 1.6969 1.0574 4.1107 6.6029 4.1439 6.6602 4.2988 差最大误 X 10-10 X 10-10 X 10-10 X 10-9 X 10-8 X 10-5 X 10-4 X 10-1

R=0.5 2.7649 6.8123 5.3753 4.0902 6.5425 4.1365 6.7152 4.5976 差最大误 X 10-11 X 10-12 X 10-12 X 10-10 X 10-9 X 10-6 X 10-5 X 10-2 从上表中可以看出，当步长 h=0.001 时，总误差最小；当步长 h 小于 0.001 时，由于舍入误差变大而使总误差增加；当步长 h 大于 0.001 时，则由于截断误差的增加也使得总误差加大。另外，当系统的解变化激烈时（如 R=0），误差对步长的变化较为敏感；当系统的解变化平稳时，步长的变化对误差的影响就要缓和得多。数值积分算法确定以后，在选择步长时，需要综合考虑。

2.系统工程仿真实验报告篇二

锅炉是火电厂的重要核心设备, 它通过煤、石油、天然气等物料燃烧释放热能并传递给水, 使之变为蒸汽, 从而带动汽轮机最终转化为电能。但由于锅炉燃烧系统是一个多输入、多输出、强非线性和强耦合的动态对象, 常规 PID 控制器难以取得理想的控制效果[1], 因此不少学者研究把模糊控制、解耦控制、自适应控制、广义预测控制等先进过程控制 (Advanced Process Control, APC) 策略应用到其系统控制方案设计中[2]。然而由于APC控制策略的复杂性, 其控制算法必须经过实验研究之后才能投入实际应用, 因而有必要设计和开发相应的验证平台进行控制验证。

以下基于OPC通信技术, 设计了一套Matlab仿真平台与PLC控制器相结合的, 半实物的锅炉燃烧系统前馈解耦控制实验仿真平台, 可用于验证解耦控制算法的在工程应用中的有效性。

2 前馈解耦控制策略设计

根据工艺要求, 电厂锅炉燃烧过程的控制任务主要如下[1]:

1) 维持气压恒定:锅炉出口蒸汽压力保持稳定, 不因用汽负荷的波动而显著变化。

2) 燃烧过程的充分性和经济性:既要防止空气不足而燃烧不充分, 也不能因空气过量而增加热量散失。

3) 维持炉膛压力为一稳定的负压:既要防止负压过小使得火焰或烟气外喷影响设备和人员安全, 又要防止负压过大使大量冷空气进入炉内降低燃烧效率。

对于一台锅炉, 以上三项控制任务是不可缺失且相互影响, 然而, 由于锅炉的传热过程有较大的时滞性, 汽液两相的变化过程及锅炉的热传导效率具有很大的不确定性, 易受到外界环境的干扰。再加上燃料流量、空气流量、烟气流量三个操纵变量与蒸汽压力、含氧量、炉膛负压三个被控变量之间的耦合性, 使得常规的基于PID控制算法的控制策略效果不佳。

为了验证文中提出的实验仿真平台的有效性, 现以蒸汽压力与蒸汽温度作为控制对象, 建立如式 (1) 所示的锅炉燃烧系统数学模型[3][4]:

其中, Y1为蒸汽压力, Y2为蒸汽温度, R1为燃料流量, R2为空气流量。

由上式可看出, 蒸汽压力除了与燃料流量有关还与空气流量相关;同样的, 蒸汽温度除了与燃料流量相关还与空气流量相关。两个被控变量之间存在着耦合关系, 因此本文采用前馈解耦的策略实现如图1所示的解耦控制。

3 实验仿真平台设计

通常的建模及仿真实验平台主要是基于MATLAB 等实验工具进行的, 因为没有与传感器、控制器等实际控制装置进行信号交换, APC算法模型及PLC顺序逻辑控制亦未基于实际的工程环境进行验证, 因此其效用和可移植性都存在问题, 无形中增加了工程开发的难度[4]。本文设计了如图3所示的半实物的实验仿真平台, 该平台主要由算法模型层、上位监控层以及过程控制层组成。

1) 算法模型层:

即为前馈解耦控制策略的实施层。该层通过Matlab7.0以上版本集成的OPC工具箱, 建立OPC客户端接口, 从而实现与上位监控层的数据交换。由于Matlab具有强大的矩阵计算功能和丰富的APC控制策略算法库, 因此可以较为方便的实现APC控制策略的建模与编程。

2) 上位监控层:

即为锅炉燃烧系统前馈解耦控制策略和PLC顺序逻辑控制的动态监视层。上位监控系统基于Kingview组态软件进行搭建, 该软件具有较好的图形动画设计功能, 且6.5以上版本提供大量现场设备 (PLC) 的接口驱动程序, 并支持OPC通信。

3) 过程控制层:

该层基于S7-300 PLC控制系统, 锅炉燃烧系统的PID控制回路以及顺序逻辑控制功能主要在过程控制层实现。本文中, 可利用西门子的S7-300系列自带PPI实现PLC与仿真计算机之间的通讯。

4 仿真结果

4.1 顺序逻辑控制仿真结果

如图3所示, 从基于组态王的上位监控层中可以清楚的看到顺序逻辑控制过程中的各个细节, 包括阀门开关、风机的启停、物料的流向等状态, 从而能够直观的检查出PLC逻辑控制顺序是否正确, 便于PLC现场调试。

4.2 控制策略仿真结果

如图4所示, 前馈解耦控制的结果通过Kingview的动态实时曲线直观的反映出来, 从而方便工程设计人员在现场调试之前对控制参数进行整定。

5 结束语

以上设计了一套半实物的锅炉燃烧系统前馈解耦控制实验仿真平台, 该平台借助OPC通信技术, 实现了算法模型层、上位监控层以及过程控制层之间的数据交互, 从而可用于验证解耦控制算法的在工程应用中的有效性。实验结果表明, 该系统简单、直观、实用, 有助于工程设计人员在实验室对PLC的顺序逻辑控制及回路控制策略进行验证, 从而缩短现场调试时间。

摘要：介绍半实物的锅炉燃烧系统前馈解耦控制实验仿真平台, 该平台借助OPC通信技术, 实现了算法模型层、上位监控层以及过程控制层之间的数据交互, 从而可用于验证解耦控制算法及顺序逻辑控制的在工程应用中的有效性。实验结果表明, 该系统简单、直观、实用, 有助于工程设计人员在实验室对PLC的顺序逻辑控制及回路控制策略进行验证, 从而缩短现场调试时间。

关键词：锅炉,燃烧系统,解耦控制,仿真平台

参考文献

[1]孙优贤, 邵惠鹤.工业过程控制技术[M].化学工业出版社:北京.2006

[2]俞金寿.工业过程先进控制[M].中国石化出版社:北京.2002

[3]郭阳宽, 王正林.过程控制工程及仿真[M].电子工业出版社:北京.2009

3.系统工程仿真实验报告篇三

关键词：Mworks系统仿真实验?仿真效果

中图分类号：TU646 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2012）10（a）-0006-02

目前机械产品通常是机械、电子、控制等多领域子系统的组成，因此机械产品设计是一个系统设计过程，是工程分析和优化决策的过程，是产品性能的不断优化的过程，Mworks为产品多学科优化设计提供了一个很好的平台。

MWorks[1-5]是华中科技大学CAD中心（同元软控）历经10余年倾力打造的新一代多领域物理系统建模与仿真平台，完全支持国际多领域统一建模标准语言Modelica，提供了从可视化建模、编译求解到结果后处理的完整功能，并支持基于Modelica模型的多学科多目标优化。

该系统可利用现有大量可重用的Modelica领域库，广泛地满足机械、电子、控制等领域建模仿真与设计优化需求。能使不同领域的研发人员在统一的开发环境中对复杂产品进行多领域协同开发、试验和分析。从而大大提高产品研发效率。目前该系统已经成功应用于中国商用飞机有限公司（国产大飞机）项目，应用效果良好。

本文主要针对本科生《机械设计》课程设计要求，对减速箱基本动力学分析，使用Mworks进行减速箱功率、受力、运动等性能仿真，帮助学生进行机械系统优化设计。

1　减速箱仿真模型建立

1.1 几何模型建立

本文以应用广泛、结构相对简单的标准双级圆柱齿轮减速器为例子，首先使用三维CAD软件建立其三维几何、装配模型，能帮助学生能进一步直观掌握减速箱的各零部件的装配关系，完成装配模型后生成爆炸图，如图1所示。将缸体、缸盖、以及固定缸体缸盖的螺栓和螺母拆开，了解减速箱内部结构，使得学生能够非常直观的看到减速箱内部结构，为结构设计打下基础。

1.2 动力仿真模型建立

目前的多领域物理建模平台在不同领域库的支持下，采用可视化拖放建模方法构建仿真模型，其过程如下：先建好底层模型，再在主模型中拖放底层模型作为主模型的部件，或者从Modelica标准库中拖放模型作为主模型的部件。

图2所示为作者开发多领域建模仿真平台Mworks减速箱模型。具体操作步骤如下叙述。

启动MWorks，出现如图所示的启动界面，上面横条为工具栏和菜单栏，可以启动工作、各种操作，右边为视图浏览区、输出信息栏和属性栏。左上部分是系统模型库，包括各种机械、电子等已有的参数化模型，具体如下。

Blocks——连续和离散的输入/输出部件子库，例如滤波器、信号源等。

Constants——提供数学常量、机械相关的常量和自然界其他常量等。

Electrical——电气和电子元件库，例如电阻、二极管、三极管等。

Icons——提供基本图标定义的库，用于可视化建模。

Math——提供数学函数（如sin、cos、log等）和矩阵运算功能的子库。

Mechanics——包括一维和三维机械系统部件（如变速箱、行星齿轮、离合器等）的子库。

SIunits——定义了与ISO 31-1992一致的国际单位类型，如角度、电压、惯量等。

用户可以根据需要用鼠标拖拽的方式拉到设计工作区，左下部分是现有模型视图，以结构树的形式列出当前系统包含的各种组件。模型库右边是主工作区，可以通过拖拽模型库中已有的模型到工作区设计产品。

在左边“系统模型库”树视图上依次展开节点“Modelica”->“Mechanics”->“MultiBody”，显示系统中已经存在模型库，比如电机、传动齿轮等。双击节点“Rotor”，MWorks载入电机模型及其所需的组件，并在视图浏览区显示模型部件结构，左下方“现有模型”视图显示系统标准库和用户库中模型的层次结构，右边的视图浏览区显示已有的模型结构。以此类推，将电机、齿轮、扭矩等组件拖拽进工作区，并添加链接组件，构成减速箱基本传动结构。

选中“Rotor”组件的图标，单击右键，弹出快捷菜单，如图2-4示，通过“Parameters…”调出组件参数对话框（依次点击“Graphics”->“Selected Component”->“Parameters…”也能调出该对话框），在其中可以修改组件的名称、参数等。

在部件视图浏览区双击代表组件的图标（或单击组件图标使之选中，然后通过“Graphics”->“Selected Component”->“Show Component”；或打开右键快捷菜单，选择“Show Component”），可以查看组件模型细节。当鼠标在组件图标上悬停时，会显示组件的类型信息。

“当前模型”树视图和右边显示的组件保持同步。当在部件视图浏览区选中某一组件，左边的“当前模型”树视图也会选中代表该组件的节点；同样，在“当前模型”树视图中选中某节点，部件视图浏览区也会选中该节点所表示的组件。部件视图浏览区显示组件的具体结构，“当前模型”给出了模型的整体结构，使得能够在模型的层次结构中切换和浏览。

现在部件视图浏览区显示的是减速箱组件的结构，包括电机、扭矩、负载、齿轮等，并且左边“当前模型”视图中表示减速箱组件的节点展开了，可以看到减速箱模型内部的组件，当选中某个组件时，属性栏显示组件的基本属性和组件参数，根据设计要求可以修改齿轮传动比、负载等参数，使系统负荷设计要求。

2　模型仿真

建好模型后，我们可以仿真的方式检验模型是否能够达到设计要求，并可以调整组件的参数进行优化设计。

选择“Simulation”->“Goto Simulator”菜单项或工具栏的“启动仿真界面”按钮打开仿真界面，如图示。如果要设置仿真参数，通过菜单“Simulation”->“Setup”或工具栏“仿真参数设置”按钮进入设置界面，设置终止时间为1s。

通过菜单“Simulation”->“Simulate”或工具栏“模型求解”按钮进行仿真。MWorks先翻译模型，然后进行求解。求解完成后，变量树视图中显示模型中的变量，选中变量前的复选框，可以绘制出度变化的曲线，如图5示，电机的角速度motor1.Jm.w变化曲线。

在左边变量框，选择相应变量，比如齿轮扭矩等，仿真后可显示相应的动力学曲线。

3　结语

本文采用Mworks的标准件库对应用广泛、结构相对简单的标准双级圆柱齿轮减速器进行了建模仿真，学生可以直观的设定系统中电机转速、力矩、齿轮传动比等参数，系统自动得到不同设计结果，让学生体会到机械产品不断优化的设计过程。这样将有利于学生掌握机械设计过程，提高产品设计能力，为将来从事相关工作打下坚实的基础，同时也为工科学生的工程学习提供新的途径。

参考文献

[1]　吴义忠，刘敏，陈立平.多领域物理系统混合建模平台开发[J].计算机辅助设计与图形学学报，2006，18（1）： 120-124.

[2]　赵建军，丁建完，周凡利，等. Modelica语言及其多领域统一建模与仿真机

理[J].系统仿真学报，2006，18（2）：

570-573.

[3]　王书亭，吴义忠.多领域仿真平台下自顶向下的建模机制[J].计算机辅助设计与图形学学报，2010，22（7）.

[4]　赵翼翔，陈新度，陈新.基于Modelica的机电液系统多领域统一建模与仿真[J].

机床与液压，2009，137（16）：166-169.

4.物流仿真实验报告篇四

实验内容：

一个大型分拣系统的空间布局如图1所示。分拣系统的参数如下:（1）3种货物A,B,C以正态分布函数normal(10,2)秒到达高层的传送带入口端。（2）3种不同的货物沿一条传送带传送，根据品种的不同由分拣装置将其推入到3个不同的分拣道口，经各自的分拣通道到达操作台。

（3）每个检验包装操作台需操作工1名，货物经检验合格后打包，被取走。（4）每检验1件货物占用时间为uniform(60,20)s。（5）每种货物都可能有不合格产品。检验合格的产品放入箱笼;不合格的通过地面传送带送往检修处进行修复;A的合格率为80%;B的合格率为85%;C的合格率为90%。

（6）如果该系统中合格的货物被操作工放置在箱笼中，每累计20个打包送走。实验步骤：

1、先拖入一个发生器，一个暂存区，一个分拣传送带。分别A连接，属性设置如下所示：

2、在分拣传送到前设置三条普通传送带，调整好布置，分别A连接，拖入三个处理器，分别与三条传送带A连。再拖入一个传送带，让三个处理器与之分别A连，传送带接一个吸收器。各属性图如下：

ps：（题目中给出三个处理器有不同属性配置，此处列举出一个）

3、依次拉入三个操作员，三个暂存区，三个合成器，三个暂存区，以及一个属性设置为打包的发生器。按题目要求的逻辑关系分别连接，其中，属性设置如下：

4、做完以上步骤，得到如下模

型

：

5.通信仿真实践实验报告篇五

本科实验报告

课程名称：

通信仿真实验

学

院：

电信学部

专

业：

电子信息工程

班

级：

电子1301

学

号：

201383022

学生姓名：

陈冠谋

2016年 12 月 12 日

大连理工大学实验预习报告

学院（系）：

电信学部

专业：

电子信息工程

班级：

电子信息工程

姓

名：

陈冠谋

学号：

201383022

组：

___

实验时间：

2016.12.5

实验室：

实验台：

指导教师签字：

成绩：

实验名称：USRP 通信系统综合实验

一、实验目的和要求

1.学习ubuntu 基本命令和文件系统；

2.学习usrp 观测无线信号频谱图和时域图的方法；

3.学习如何生成和发送一个信号数据包；

4.学习benchmark 之间的通信机制；

5.学习benchmark 如何传输文件；

6.学习GRC 的信号处理模块、流程图及其使用方法；

7.学习DPSK 调制解原理。

二、实验原理和内容

基于USR的DPSK系统众所周知，在数字蜂窝移动系统中，采用抗干扰能力强、无码性能好、频谱利用率高的线性调制和频谱泄露小的恒包络（连续相位）调制技术，以尽可能地提高单位频带内传输数据的比特速率。PSK调制是线性调制技术的典型，而GSM蜂窝网络才用的GMSK调制技术是恒定包络调制技术的典型。在本实验和下一个实验中，将通过软件无线电平台实现这两种技术的数据传输。

三、实验步骤

（1）DPSK（差分相移键控）是为了解决普通 PSK 相位模糊问题提出来的。基于GRC的DPSK 信号产生的流程图如图所示。其中 Pecket Encoder 模块的作用是对抽样数据进行包编码。通过 GNURadio平台可以实现 DBPSK、DQPSK、D8PSK。其流程图都是一样的，只需改变调制模块中的调制方式参数即可。

（2）在接收机端调用 usrp_fft.py和usrp_oscope.py，观测DPSK 调制产生的射频信号的时域图、频谱图、以及星座图等。

（3）DPSK 解调及认证 DPSK 的 GRC 解调流程图如下：

该流程图中以USRP作为信号源，以接收空间中的无线调制信号。设计解调流程图应该注意的是其参数如 samp_rate、Samples/Symbol、Type 等都要与调制流程图中的参数设置对应，并且要符合个参数具体要求。此外最值得注意的是 USRP Source的Decimation 要设置为调制流程图中 USRPSink的Interpolation的一半。否则不能正确解调出信号源数据。DPSK调制流程图解调流程图接下来分别以 500Hz的正弦信号、[001]的向量以及文件作为信源，通过比较解调数据与信源是否一致来验证整个调制解调过程的正确性。

四、仪器设备

PC 两台 USRP 一台

大连理工大学实验报告

学院（系）：

电信学部

专业：

电子信息工程

班级：

电子信息工程

姓

名：

陈冠谋

学号：

201383022

组：

___

实验时间：

2016.12.5

实验室：

实验台：

指导教师签字：

成绩：

实验名称：USRP 通信系统综合实验

一、实验目的和要求

见预习报告。

二、实验原理和内容

见预习报告。

三、实验步骤

见预习报告。

四、仪器设备

PC 两台 USRP 一台

五、实验数据记录和处理

1、通过命令行检查硬件设备的连接状况。输入sudosu获取管理员权限，输入密码即1234，若不进行此操作将无法检查硬件设备。输入usrp_probe回车，弹出显示窗口。子板选择为RXA，点击 Probe即可检查接受板 A 的连接情况。

图1受检板A的连接情况

2、用快速傅里叶变换 FFT 分析信号

图2信号及时域波形图

3、改变输出波形数据，和发射频率

图3 更改后的发射数据

4、改变接收端频率

图4更改后的接收端频率

5、在实验基础上加设FFT

图5 加设FFT 6．输出.XY通道的波形

图6 输出的XY通道

可见XY通道相位差90度 7遮挡天线后接收的数据如下

图7接收到的误码

8用如下指令进行音乐播放

图8 指令图

9基于USRP的DPSK系统设计实现

图9.1 DPSK发射系统

图9.2DPSK解调系统

10.调制解调分析

图10.1 码元序列-1 0 1时，接收的信号与频谱图

图10.2码元序列-1，-2，-3时，接收的信号与频谱图

图10.3码元序列1,2,3,4,5,6时，接收的信号与频谱图

图10.4码元序列-1，-2，-3，-4，-5，-6，0，1，2，3，4，5，6时，接收的信号与频谱图

图10.5实验中的操作指令

图10.6实验中的操作指令

六、实验结果与分析

6.系统工程仿真实验报告篇六

将微波加热应用到沥青路面热再生上是一个新兴的研究方向[1]。微波加热与传统加热不同[2,3],不需要外部热源,而通过向被加热材料内部辐射微波电磁场,推动其可动粒子运动,使之相互碰撞摩擦而生热。沥青路面材料在微波能作用下,聚集料会产生热量并将热传给沥青料,只要有微波产生,这种发热过程就会持续下去。因为微波辐射式加热方法具有能量集中、散发少、加热速度快的特点,所以优化设计出适合微波辐射加热沥青料的实验参数意义重大。文中的辐射加热器由折转后的矩形波导和变形的角锥喇叭组合构成,结构尺寸突变小,使得沿线特性阻抗变化平缓,减少了驻波比,提高了能量利用率。同时波导的折转和变形角锥喇叭特定角度的设计使得电磁波经过多次放射后入射到沥青路面上,提高了加热的均匀性。由于辐射加热器内场和辐射场的分布较复杂[4],所以很难定性对其进行计算设计,本文借助理论分析和建立的数学模型,利用IE3D电磁仿真软件对相应参数仿真优化,进行辅助设计,并加以实验验证。

1 最佳辐射位置模型

辐射加热器由折转后的矩形波导和变形的角锥喇叭组成,微波能由频率为2 450 MHz(波长为122.4 mm)磁控管输出。用磁控管激励波导时,激励口不应切断波导壁上的电流线,应平行于电流线,则激励口应选在波导宽壁中心线处。波导一经激励,则磁控管探头与激励腔波导短路面之间的波导段,形成了驻波场分布,如图1所示。该处向波导短接面方向看的输入阻抗记为Zin(d) ,其表达式为:

$Ζ_{i n} (d) = j Ζ_{c} \tan (β z) = j Ζ_{c} \tan β (d) (1)$

式中: $β = ω \sqrt{\frac{ε μ}{2}} [\sqrt{1 + (\frac{σ}{ω ε})^{2}} + 1]^{1 / 2}$ 为微波的相移常数; Zc为电磁波从激励腔波导短路面向激励口传输的横坐标,即激励腔波导短路面处z=0,激励口处z=d ;Zc为磁控管探头与激励腔波导短路面之间的波导等效为传输线后的特性阻抗。若将磁控管探头截面向沥青料方向看的传输部分特性阻抗定义为Z′,则对磁控管探头,其负载阻抗为

$\begin{array}{l} Ζ = \frac{Ζ_{i n} (d) Ζ^{´}}{Ζ_{i n} (d) + Ζ^{´}} = \\ \frac{j Ζ_{c} Ζ^{´} \tan (β d)}{j Ζ_{c} \tan (β d) + Ζ^{´}} (2) \end{array}$

该处反射系数为:

$Г (d) = \frac{Ζ - Ζ_{s}}{Ζ + Ζ_{s}} (3)$

式中:Zs为磁控管探头的内阻,为提高功率耦合效率,Г(d) 越小越好,即磁控管探头的内阻Zs应与其负载阻抗Z相匹配。根据微波网络理论分析,设计的微波辐射加热沥青混合料系统,磁控管激励口是1端口, S11为1端口接电源,其余端口接匹配负载时,1端口自身的电压反射系数,即在激励口位置处,S11=Г(d) 。为此可得出结论1:磁控管安装距离d影响着辐射加热器的能量利用率,能量利用率越高,S11越小,即d的大小与S11参数有关。

2 最佳辐射高度模型

由微波源、辐射加热器和沥青路面材料组成的加热系统,若能实现微波源和负载端的阻抗匹配,则可大大降低微波的反射,进而提高功率耦合效率。据广义传输线理论将该系统进行简化,并将加热器和喇叭口距沥青路面间高为h的自由空气等效为2段特性阻抗不同的传输线,沥青路面材料为终端负载,研究微波源的阻抗匹配问题,简化后的等效电路如图2所示。从加热器辐射口面B向负载方向看去的输入阻抗为

$Ζ_{i n} (B) = η_{0} \frac{Ζ_{0} + j η_{0} \tan (β h)}{η_{0} + j Ζ_{0} \tan (β h)} (4)$

从微波源与辐射加热器接触的横截面A向负载方向看去的输入阻抗为:

$Ζ_{i n} (A) = Ζ_{c} \frac{Ζ_{i n} (B) + j Ζ_{c} \tan (β Η)}{Ζ_{c} + j Ζ_{i n} (B) \tan (β Η)} (5)$

式中: $η_{0} = \sqrt{μ_{0} / ε_{0}}$ ,为自由空气的特性阻抗,是常数; $Ζ_{0} = \sqrt{\frac{μ}{\tilde{ε}}} = \sqrt{\frac{μ_{0} μ_{r}}{ε_{0} ε^{*}}} = η_{0} \sqrt{\frac{μ_{r}}{ε^{´} - j ε_{e f f}^{˝}}}$ 为沥青路面材料的特性阻抗,其中ε′、ε″eff分别为沥青路面材料的介电常数和损耗因子;Zc 为加热器的等效阻抗,大小与加热器结构有关;h为空气传输介质的长度,H为加热器高度;理想情况下,微波源的内阻Zs应满足

$\begin{array}{l} Ζ_{s} = Ζ_{i n} (A) = Ζ_{c} \frac{Ζ_{i n} (B) + j Ζ_{c} \tan (β Η)}{Ζ_{c} + j Ζ_{i n} (B) \tan (β Η)} = \\ Ζ_{c} (η_{0} \frac{Ζ_{0} + j η_{0} \tan (β h)}{η_{0} + j Ζ_{0} \tan (β h)} + j Ζ_{c} \tan (β Η)) / \\ (Ζ_{c} + j η_{0} \frac{Ζ_{0} + j η_{0} \tan (β h)}{η_{0} + j Ζ_{0} \tan (β h)} \tan (β Η)) (6) \end{array}$

由此可得出如下结论:对同一沥青料,即介电常数和损耗因子一定,同种加热器在加热条件下,加热器距沥青路面的高度h影响着微波源端的阻抗匹配,进而影响系统的S11参数。沥青混合料改变时,对同一加热器,可适当调整h的高度,也能达到理想的加热效果。

3 实验参数的仿真优化

本文先对原有加热系统进行建模仿真,结果显示S11参数在各频率点上过大,使得微波能未被沥青料充分吸收而产生温升。为使优化后的加热系统S11参数小,能量利用率高,先从理论出发,为仿真优化提供了理论依据。软件采用Zeland公司开发的一种基于矩量法的电磁场仿真工具IE3D[5] ,该软件可以解决多层介质环境下三维金属结构的电流分布问题,仿真结果包括S、y、Z参数、VSWR、RLC等效电路、电流分布、近场分布和辐射方向图、方向性、效率和RCS等。将其应用于该加热系统的辅助优化设计既能克服建立加热模型的繁琐和不准确性, 又能提高开发速度。

由上面的结论知:磁控管安装距离d和加热器辐射高度h对S11参数有影响,因此本文对加热器的这2个尺寸进行了优化,h第一次优化后的S11参数记为S11-1,优化前h=0 mm,d=32.5 mm,从图3可看出S11-1虽在各频点上衰减很均匀,但衰减量仍较大,不利于微波能的利用。

对辐射高度h二次优化后(h二次优化后S11记为S11-2)发现,S11-2在中心频率2.45 GHz附近衰减较小,其他频点衰减相对较大,频率范围窄,为增大频率范围,对磁控管安装距离d进行了二次优化(d进行二优化后的S11记为S11-3),优化后S11-3虽在2.42~2.44 GHz范围内增大些,但仍与S11-2接近,且S11-3在中心频率2.45 GHz附近及向更高频率点的宽频范围内都有所减小,频率范围宽,满足沥青路面微波热再生的加热要求。

4 实验验证

取与仿真建模时相同的沥青混合料进行微波辐射加热实验,方案I:d=32.5 mm,h=0 mm;方案II:d=30 mm,h=11 mm。根据仿真结果知方案II比方案I好,为此进行了实验验证。实验初始条件为:方案I、II的沥青混合料试样表面初始温度分别为10.8、9.6 ℃,厚100 mm。实验时用2M211磁控管馈能辐射加热器,加热时长10 min,用Raytek MiniTemp测量加热区域8×7个点(按试样被加热表面长×宽顺序分割)的沥青混合料表面温度,方案I、II的实验结果如表1、2所列。

由实验结果可得出,用方案I、II加热后的沥青混合料表面平均升温分别为52.5 ℃和60.0 ℃,方差分别为719.4 (℃) 2和421.8 (℃)2 ,可见,用方案II时,沥青混合料表面的平均温升大,因而其能量利用率高,即S11参数小,方差小则说明温度场分布均匀。较直观的沥青料表面温度的空间分布如图4、图5所示,可以看出,用方案I加热时,沥青料表面温度分布较均匀,在周边位置温度略有下降,温度梯度不明显,加热均匀性较好,用方案II加热时,沥青料中心温度很高,在四周边温度急剧下降,温度梯度明显,加热均匀性不好。所以,方案II比方案I的加热效果好,实验结果与理论、仿真结果相吻合,验证了理论数学模型及建模仿真结果的正确性。

5 结语

基于矩形波导和广义传输线相关理论,建立了磁控管最佳安装位置d和加热器最佳辐射高度h的模型,以此为理论依据又用IE3D建模、优化仿真,经实验验证沥青料温升增大,加热效果明显,但这两个实验参数会随着辐射加热器结构、沥青材料种类的变化而变化,具体应用时可用IE3D重新建模、仿真,该方法对沥青路面现场热再生加热参量的控制具有一定的指导意义。

参考文献

[1]朱松青,史金飞,孙铜生.微波在沥青路面养护中的应用研究[J].材料导报,2007,21(11):286-290

[2]马如宏.微波加热技术在沥青路面现场维修中的应用[J].盐城工学院学报:自然科学版,2002,15(2):38-40

[3]Zielonka P,Gierlik E.Temperature distributionduring conventional and microwave wood heating[J].Holzals Roh-und Werkstoff,1999,57(4):247-249

[4]朱松青,史金飞,王鸿翔.沥青路面现场微波加热再生模型与实验[J].东南大学学报:自然科学版,2006,36(2):393-396.

7.系统工程仿真实验报告篇七

关键词：生产系统、建模与仿真、工业工程、Flexsim

【中图分类号】G642.3

1.引言

在项目前期规划、投资平衡分析、生产物流控制、资源分配、作业排序等生产制造领域，计算机仿真发挥了巨大作用，通过建立生产系统模型，采用计算机仿真软件模拟出真实生产运行状态和时间变化规律，对真实生产系统的性能和实际参数进行估计和判断，进而反映出系统运行本质规律，做出建立或改进系统的决策[1-3]。《生产系统建模与仿真》课程是《工业工程》、《系统工程》学科的专业课程，在课程设置上起着连接《基础工业工程学》、《系统工程》、《物流工程》、《现代制造工程》、《仓储规划与设计》等课程的桥梁与纽带作用，因此更强调建模理论与仿真软件的应用。因此，如何结合机械类工业工程专业特点，探索《生产系统建模与仿真》的教学实践和教学方法是一个很有意义的课题。

本文分析了《生产系统建模与仿真》课程建设现状，结合重庆理工大学工业工程专业学生实际特点，提出面向实验和应用的《生产系统建模与仿真》课程教学的改革方法，以制造业生产和物流主要研究对象，探讨了教学改革的措施与教学方法。

2.《生产系统建模与仿真》课程教材及现状

生产系统的多样性和复杂性，使其很难通过建立物理模型或采用实验的方法对其进行检验和评价，因此，借助软件和计算机技术模拟生产系统环境可节约成本，对未知情况进行提前预测。我国大学《生产系统建模与仿真》课程授课对象主体分为两类：一类是机械类工业工程专业学生，一类是管理类专业学生。普遍采用的教材有孙小明：《生产系统建模与仿真》，上海交通大学出版社；张晓萍主编：《物流系统仿真原理与应用》，中国物质出版社；苏春：《制造系统建模与仿真》，机械工业出版社；王亚超、马汉武主编：《生产物流系统建模与仿真》，科学出版社；王道平、张学龙主编：现代物流仿真技术，北京大学出版社。重庆理工大学工业工程系采用教材为王亚超、马汉武主编的《生产物流系统建模与仿真》，其它为参考资料。该教材上篇主讲系统仿真理论，下篇主讲基于Witness系统建模与仿真实例分析[4]。借助工业工程系正版Witness软件，该课程对学生了解生产计划、物流运行情况有很直观的认识。但该教材也存在明显的缺点。

3.教学改革措施及方法

通过与学生沟通、调研和实践，认为《生产系统建模与仿真》课程可从优化教学内容，加强实验环节、以应用为导向、举一反三，建立以培养知识（Knowledge）、能力（Ability）、素质（Quality）三位一体的高级应用型专门人才为目标的开放性教学系统等几个方面开展教学改革。

（1）优化教学内容

根据学时设置不同，将授课理论内容重点集中在生产系统、离散事件系统仿真、加工系统、排队系统、系统仿真的概率统计知识等方面。理论教学主要采用讲授和课堂讨论相结合的方式，通过课堂报告和课程论文检验理论教学效果。另一方面，教师结合企业生产实际设计案例，供学生学习和体会。在实验仿真中，教师主要采用引导式教学，启发学生根据约束条件设计系统模型，然后进行仿真，提出改进措施。

（2）加强实验环节、以应用为导向、举一反三

针对本科学生就业实际和知识结果，重点加强实践环节，并应用为导向来设计生产系统仿真模型和案例，仿真模型为工程实际项目或案例，加深理解理论教学知识点，掌握一门系统仿真应用软件。为此，工业工程系在2011年新修订的教学大纲中，增加了实验环节课时量，之前实验课时为8学时，现在增加到16个学时，突出了实验的作用。另外在实验过程中，设计实际生产和制造情境，以应用为导向，将模型举一反三。

（3）建立以培养知识、能力、素质三位一体的高级应用型专门人才为目标的开放性教学系统

深化教学改革人才培养模式，要根据社会需要和专业自身特点设计人才培养目标。重庆理工大学工业工程专业于2003年开办，结合机械类和理工科大学的特点，工业工程专业人才培养目标可定位为知识（Knowledge）、能力（Ability）、素质（Quality）三位一体的高级应用型人才（KAQ），该人才培养模式的组织样式和运行方式如图2所示[5]。

图2 KAQ人才培养模式路径演化图

基于工业工程KAQ人才培养模式，在《生产系统建模与仿真》课程的教学活动中应拓展相关知识，进行其他各种教育活动，注重知识传授的综合性和拓展性。因此，在教学中强调生产系统建模知识能更广泛的涵盖专业技术、物流、经济管理等领域，实现以基础知识为前提、专业理论为支撑，综合知识为辅助的知识体系，并把该课程教学资料和实验视频上网，建立一套开放教学系统。在能力整合方面强调举一反三、灵活贯通，能根据同一模型针对不同的案例进行整体设计和优化。在素质教育方面，强调能综合利用建模与仿真知识实现专业拓展，打破现有固有成规，利用所学知识完成创造性建模工作和技术发明。

4.结论

《生产系统建模与仿真》涉及计算机、制造系统、数学建模等多方面的理论和知识，具有多学科、多系统相互关联的理论体系。本文分析了重庆理工大学工业工程系《生产系统建模与仿真》课程教学内容，提出了面向实验和应用的教学体系改革思路，以加强实验环节，应用导向，培养KAQ三位一体应用性人才为驱动目标，优化教学内容、结构，锻炼学生实际动手能力，不断激发学生创新意识，最终提升学生的知识水平和综合素质。

参考文献：

[1] 谢美华，严奉霞. 系统科学专业《系统建模与参数估计》课程教学改革[J]. 高等教育研究学报，2010，33（4）：107-109.

[2] 刘兴堂，刘力，宋坤，等. 对复杂系统建模与仿真的几点重要思考[J]. 系统仿真学报，2007，19（13）：3073-3075，3104.

[3] 曹星平，邱晓刚，黄柯棣. 建模与仿真确认框架[J]. 系统仿真学报，2005，17（1）：252-254.

[4] 王亚超，马汉武，陈友玲等. 生产物流系统建模与仿真[M]. 科学出版社，2010，8.

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