- •Основные определения и понятия теории моделирования
- •Роль и место моделирования в исследовании систем
- •Задачи моделирования
- •Подходы к построению моделей
- •Классификация видов моделирования
- •Подходы в математическом моделировании
- •Требования к программно-техническим комплексам
- •Классификация пакетов моделирования
- •Концепция структурного моделирования систем
- •Структура и свойства математической модели
- •Классификация математических моделей
- •Общий подход к формированию математических моделей
- •Этапы математического моделирования
- •Основные правила построения математических моделей
- •Способы представления и оценки статических моделей
- •Парная регрессия. Оценка параметров парной регрессии.
- •Линеаризация нелинейных регрессий
- •Множественная регрессия. Оценка параметров множественной регрессии
- •Основные способы представления динамических моделей
- •Математические модели непрерывной системы
- •Представление моделей в пространстве состояний
- •Представление моделей в виде передаточных функций
- •Преобразование пф в дифференциальные уравнения
- •Интегрирующее звено
- •Апериодическое звено
- •Колебательное звено
- •Дифференцирующее звено с замедлением
- •Модели объектов управления
- •Описание математической модели дпт нв
- •Представление модели дпт нв в виде детализированной структурной схемы
- •Представление модели дпт нв в виде передаточной функции
- •Представление дпт нв в виде модели в пространстве состояний.
- •Математические модели движения морских судов
- •Модель горизонтального движения надводного судна.
- •Модель судна – модель Номото
- •Модель рулевой машины
- •Модель внешней среды
- •Моделирование дискретных систем. Преобразование непрерывных линейных систем к дискретной форме
- •Идентификация линейных дискретных систем
- •Авторегрессионные модели
- •Структуры моделей управляемого объекта
- •Спецификации моделей
- •Armax-модель
- •Постановка задачи идентификации
- •Параметрические методы идентификации
- •Метод авторегрессионной идентификации
- •Идентификация в векторно-матричной форме
- •Лабораторные работы Лабораторная работа №1. Изучение пакетов моделирования
- •Краткие сведения о среде Matlab
- •Описание среды Scilab
- •Задание на лабораторную работу
- •Лабораторная работа №2. Исследование статических зависимостей. Определение параметров парной регрессии
- •Цель работы:
- •Порядок выполнения работы
- •Содержание отчета
- •Тестовые данные
- •Контрольные задания
- •Лабораторная работа №3. Исследование статических зависимостей. Определение параметров множественной регрессии
- •Задание на лабораторную работу
- •Варианты заданий
- •Содержание отчета
- •Лабораторная работа № 5. Исследование динамических моделей линейных систем (в форме Коши и векторно-матричном виде)
- •Задание на лабораторную работу
- •Лабораторная работа № 6. Преобразование моделей (нм – дм). Исследование дискретных моделей
- •Порядок выполнения работы
- •Содержание отчета
- •Лабораторная работа № 7. Идентификация параметров динамических моделей линейных систем. Авторегрессионная идентификация
- •Задание на лабораторную работу
- •Порядок выполнения работы
- •Приложение:
- •Лабораторная работа № 8. Идентификация параметров динамических моделей линейных систем. Идентификация в пространстве состояний
- •Задание на лабораторную работу
- •Порядок выполнения работы
-
Общий подход к формированию математических моделей
Этапы создания математической модели отражают разные степени формализации. Каждый этап представляется соответствующим описанием.
По степени формализации различают:
-
содержательное описание системы;
-
формализованное описание системы;
-
информационно-программное описание системы.
Содержательное описание (концептуальная модель) в словесной форме концентрирует сведения:
-
о физической природе и количественных характеристиках элементарных явлений исследуемой системы;
-
о степени и характере взаимодействия между ними;
-
о месте и значении каждого из элементарных явлений в общем функционировании системы.
Формализованное описание представляет материал в формальном виде. Для построения формализованной схемы необходимо:
-
установить систему параметров, определяющих процесс и дать их количественную характеристику;
-
установить взаимосвязь между характеристиками и параметрами с учетом факторов, принимаемых во внимание при формализации;
-
подготовить исходный материал для окончательной формализации;
-
определить частные целевые функции подсистем и завершить подготовку данных для окончательного определения целевой функции системы.
Информационно-программное описание включает математическое моделирование в полном объеме и реализацию ее на ЭВМ с использованием аппаратных и инструментальных средств.
-
Этапы математического моделирования
Создание математических моделей осуществляют в три этапа, которыми являются:
-
определение исходных множеств;
-
структурная идентификация;
-
параметрическая идентификация.
При определении исходных множеств осуществляется выбор параметров и состояний системы, которые оказывают существенное влияние на значение первоначально выбранной целевой функции.
В общем случае процесс выделения параметров и состояний задача не формализуемая. В каждом конкретном случае выделение этих множеств является процессом творческой деятельности исследователя. Может использоваться аппарат экспертных оценок.
Чтобы определить эти множества необходимо иметь исходный материал в виде характеристики жизненного цикла системы, который отражает ее период существования (проектирование, производство и эксплуатация).
Жизненный цикл обычно рассматривается на этапах создания и функционирования.
Структурная идентификация. На этом этапе обеспечивается структурная адекватность модели исследуемой системы к задачам системного исследования. Структурная идентификация включает:
-
определение входов и выходов модели;
-
декомпозицию модели;
-
оптимальное выделение в ней отдельных структурных элементов путем декомпозиции и агрегирования системы и ее элементов;
-
выбор структуры элементов модели, то есть математическая формализация структурных элементов и их взаимосвязей.
Каждая из этих задач структурной идентификации выполняется по определенным правилам. В результате структурной идентификации создается математическая модель.
Параметрическая идентификация позволяет определить реальные численные значения параметров системы и пределы их изменений, то есть дополнить модель зависимостями.
Вследствие сложности параметрической идентификации базой для ее проведения часто выбирают теорию планирования эксперимента, при этом определяются параметры, которые нельзя идентифицировать без эксперимента и осуществляется корректировка структуры модели системы.