系统建模与仿真.docx

第九讲 系统建模与仿真（2）四、仿真1.仿真（模拟［（Simulation）概念1）定义 利用模型复现实际系统中发生的本质过程 , 并通过对系统模型的实验 来研究存在的或设计中的系统.2）分类物理仿真：即实物仿真, 如风洞 计算机仿真（数学仿真）: 模拟 数字 混合 半实物仿真: 控制器（实物）+计算机上实现的控制对象3）建模、仿真与计算机建模与仿真的五个组成部分（实际系统、试验框架、基本模型、 集总模型、计算机模型）实际系统：行为描述（可观测变量、不可观测变量）试验框架：假设或条件集合，同模型有效性之间相关基本模型：在试验框架下，解释实际系统的行为集总模型：基本模型的简化计算机：复杂（仿真）4） 基本要素•对仿真问题的描述•行为产生器• 模型行为及其处理5） 仿真的发展阶段• 模型驱动的仿真• 含实物的仿真• 人在回路中的仿真6） 仿真的发展趋势• 面向对象仿真• 定性仿真• 智能仿真• 分布交互仿真• 可视化仿真• 多媒体仿真• 虚拟现实仿真• Internet 网上仿真7）仿真的对象•系统过于复杂（如存在过多的随机因素），难以采用解析法求解 时，通过仿真可得到系统的动态特征• 系统实际运行费用过高或无法作实际运行时，借助仿真可以得到 系统的有关参数。

优化设计、安全性和经济性、预测、完善系统模型、重复实验8）仿真的一般过程9）仿真的分类•物理仿真，模拟机仿真，数字仿真，数字机与模拟机混合仿真，仿真器仿真• 连续和离散系统仿真• 静态和动态系统仿真• 稳态和终态仿真• 确定性和随机性仿真10） 仿真的输出类型• 确定型和随机型• 连续观测值和离散观测值• 连续分布和离散分布观测值• 一元和多元输出• 稳态型仿真和终止型仿真输出11） 仿真的局限性1） 往往只能得到特解，而得不到通解2） 结果往往是间接的，而不是直接的12） 仿真的技术工具连续系统仿真：DYNAMO, CSMP离散事件系统仿真： GPSS, SIMSCRIPT, SIMULA, GPSS-F混合仿真： GASP-IV2. 连续系统仿真1） 特点•微分方程dxdtIi = 1,2,,n• 离散化x (k +1)= f (x (k) x (k) i i 1 2• 误差和稳定性,x (k ), kT ) ; ni —1,2, ,nAX = x-x o和步长k截断误差和舍入误差2） 仿真的主要内容• 模型与实际系统的比较• 系统的初态、暂态和终态• 系统的扰动• 系统的输入• 求微分方程的特解或近似曲线3） 分析的手段和工具1）微分方程的离散化（步长 T 选择）2）仿真计算• 欧拉法x (k +1)= x (k)+ Tf (x (k)x (k), ,xi i i 1 2 i(k),k)• 梯形法x0(k +1)= x (k)+ Tf (x(k ), k)i i ixj+1 (k +1)= x (k)+ T f (x(k), k)+ f Cj (k +1) k + Ji i 2 i i其中，j=0,l,2,• 预报---较正法x0 (k +1)= x(k)+ Tf CJk) k)x1 (k +1)= x (k +1)= x(k)+ T f (x(k) k)+ f Co (k +1) k + J i i i 2 i i•龙格---库塔法（泰勒级数展开）] i = 1,2, , nx ( +1)= x G)+ 1 Ik + 2K + 2K + K4ii i 6 1i 2 i 3iK = Tf (x(k ),t )1i i kK =Tf (x(k)+ 0.5K ,t + 0.5T)2 i i 1 kK =Tf (x(k)+ 0.5K ,t + 0.5T)3i i 2 kK =Tf (x(k)+ 0.5K ,t +T)4i i 3 k• Adams 方法(线性内插和外推)• Tustin 方法(Z = est )• 状态转换法般地，欧拉法、龙格 ---库塔法等适合于非线性系统的仿真；Tustin方法和状态转换法适合于线性系统的仿真。

4） 噪声的生成（见下面“随机数发生器”）5） 输出分析6） 仿真语言或工具CSMP （框图思想、结构语句、数据语句、控制语句）3. 离散事件系统仿真0）问题举例机修车间分为修理区和等待区，修理区每次只能修理一台机器 送修机器到达时，如修理区空闲，则直接进入修理区接受修理，修好 后，由出口取走；如果修理区不空，则放在等待区排队待修目前， 此车间不能满足本厂的需要，据一年的统计知，机器平均等待时间为 60 天，平均逗留时间（等待时间加上修理时间）为75天，修理台利 用率为 0.98工厂主管部门拟扩大修理区，再增加一台同样的修理台， 以降低送修机器的等待时间，但又担心增加台数，会使修理台的利用 率太低（如 50%以下），而造成浪费因此，想用仿真方法预测一下 修理区扩大后的状况第一步，明确仿真目的在机修车间问题中，仿真目的是统计计算现在系统和未来系统的 平均等待时间、平均逗留时间和修理台利用率第二步，系统描述^U^WWU^WWU^WWU^WWU^WWU^WWWU^WWWU^WWWU^WWWU^WWI（1） 系统组成成份机修车间的系统成份可分为入口（输入过程）、等待区（排队）和修理区（服务过程）三部分。

2） 描述变量在入口，选用描述变量（u .,t.l）表示送修机U.于t .1时刻到达i i i i在等待区，用Q1Q2 Q3 Qm表示排队,M为队列的长度;（x., to）1 2 3 M i i表示机器x.于t0时刻进入修理区，其中描述变量t0表示机器x.开始 . . . .接受修理的时刻在修理区，用（x.,t.2）表示机器X.于t.2时刻修好并离去 . . .当有一台机器修好离去时，如队列长度M+0，则to等于刚离去 .的那台机器的离去时刻t.i2；当有一台机器u.到达时，如M=0，则to .-1 . .等于这台机器的到达时刻t.l这样，描述变量（x., to）就是从属的，可 . . .省去最后得到该系统的最小描述变量组为：输入量（u.,t.i） t.1 G （0, 365）（单位：天）状态, r.2G（0, 365）（单位：天），x.正在修理的机器x , t 2..对于入口，假设在不相重叠的时区区间内机器到达数是相互独立 的（无后效性），对充分小的牛在区间［t,/+/t）内有一台机器到达的 概率与t无关，而大约与区间长q成正比（平稳性），对于充分小的午 在时间区间［t,/+/t）内有两台或两台以上机器到达的概率极小，可以 忽略（普遍性），则在时间［0, t）有n台机器到达的概率为P （t）=（〃）ne n-必!，即到达的机器服从泊松分布，其中A表示单位时间平均到达的机器数。

在上述假设下，一般机器到达的时间间隔T= t. ii- ti,服从 .+ 1 .负指数分布，其密度函数为九e—九tt > 0t< 0在仿真中T采用截尾指数分布在等待区，队列由Q1Q2Q3……Qm描述采用先来先修理的排对1 2 3 M规则，即若又来了一台机器叫要修理，队列将变成Q……Qm叫 实际上还有按优先级修理等其他排队规则同时为简单起见，假设等 待区足够大，即队列长度不限在修理区，修理好一台机器所需时间T，= t. 11- t.i也服从截尾指 i+1 i数分布3） 参数泊松参数分布久（4） 相互关系设当前时刻为t,则可得t. 11 =t.1+ T , t. 12 = t.2+ Ti+1 i i+1 iu在t1时刻进入系统后，系统由当前状态Sk生成下一 k+1 .+1 k••…>Q ]1 p ) M\ , 12 丿jj •• Q u +1 2 p )M k+1x ,t2jjQ2Q3 ••Q u +12 3px ,t2)M k+111p0'u , 12k +1 k +1当机器状态Sk+1，其中S当 tk+i1< t2 时,当 tk+i1 >t/ 时,Sk+1Sk+1Sk +1仿真目的是求平均等待时间、平均逗留时间和修理台利用率，但 这些量不直接等于状态变量。

据分析，这些量可由总和等待时间TWT,总和空闲时间TFT和到达机器总数NT换算出来，故尚需设rTWTk 1k+1TFT •’j+1NTk+i状态每改变一次计算一次 tj1 时刻修理区为空，且在 tj+11 时刻产生到达事件时计计算机器到达时计算置输出函数如下：TWTk +M*( tk+i1- tk1)IF. +( t+11- t/)NT +1 k1）离散系统仿真在离散系统仿真中，系统的状态只在随机的时间点上发生阶跃， 而在两个时间点之间不发生变化其特点有：•概率模型•拥挤现象和服务水平• 统计分析2）仿真的主要内容• 统计参数（平均等待时间、平均队长、平均服务时间，等等• 稳定过程和非稳定过程• 方案选择3）仿真原理蒙特卡罗Mante -Carlo方法论基本原理：• 随机离散事件•仿真时钟及其推进方式•未来事件表• 随机数发生器• 采集和输出统计数据• 事件安排/时间推进的仿真机制4）仿真方法（1）建模方法：• 实体流图法•活动周期图法ELSEWAITWHEREIDLEQUEUEOUTSIDE售票员PHONE=0问讯者购票者CUSTOMER=0SERVICE► ARRIVALTALKCALL• Petri 网方法• Euler 网方法2）仿真策略• 事件调度法• 活动扫描法• 进程交互法3）仿真模型的计算机实现面向事件仿真模型的实现面向活动仿真模型的实现5）分析的手段和工具（1） 随机数产生器A. 伪随机数发生器 [0,1]均匀分布，可采用随机数表、物理方法、数学方法•中值平方法例如，x 2 = 762 = 5776, x = 77, u = 0.770 1 1x 2 = 77 2 = 5929, x = 92, u = 0.921 2 2• 中值乘积法 例如，种子数=5167，乘数=3729，种子数与乘数之积=19267743,产生的随机数=0.2677• 线性同余法z = mod m（az + c）令 u — z / mi i—1 i i例如，取 m=16, a=5, c=3, z =7,则 z = mod16 Gz + 3）0 i i —1于是,Z]=6,竹=0.375z =1, u =0.06322z =8, u =0.500B. 产生规定分布的随机变量离散事件仿真中常用的规定分布有负指数分布、均匀分布、正态分布、对数正态分布、爱尔郎分布、0分布、丫分布、三角分布、 韦伯尔分布、二项分布、泊松分布、经验分布，等。

其基本原理是令F(x)为X的分布函数，G(y)为Y的分布函数，且Y=F(X)，则G(y)=p{Y-y}=p{F(x)-y}=p{x-F-1(y)}=。