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计算器仿真的一般过程

2012-10-22 编辑:Matlab 阅读次数:
  导读: 在得出系统的数学模型后,进行系统仿真的第一步是建立计算器程序,即编制仿真代码(包括计算程序,或者可视化编程的方框图,信号流图等)。这些程序和框图一般是层次化的,通常由主程序和相应的子程序(函数)构成,如果是可视化框图,那么通常在主系统框图下,链接着许多子系统...

在得出系统的数学模型后,进行系统仿真的第一步是建立计算器程序,即编制仿真代码(包括计算程序,或者可视化编程的方框图,信号流图等)。这些程序和框图一般是层次化的,通常由主程序和相应的子程序(函数)构成,如果是可视化框图,那么通常在主系统框图下,链接着许多子系统框图和功能模块。注意,可视化编程中构造的方框图,信号流图等实际上在计算器中仍然存贮为程序代码,可视化只不过是面向用户表现的友好界面而已。我们可以将系统模型中通用的子函数和功能模块以函数库和模块库的形式保存起来,这样在新的系统计算器编程中就能够重新利用这些模块,从而简化编程过程,提高效率。这也是层次化建模和编程的显著优点。在仿真程序中,除了需要设置仿真系统的设计参数外,在执行仿真程序之前还必须设置好相应的仿真参数,如仿真的时间长度,仿真的步长,信号取样速率,随机数种子,计算精度等等。

在仿真执行阶段,仿真程序将产生信号,并处理和存贮这些信号。在仿真结束阶段仿真程序则负责根据仿真产生的结果数据进行统计分析,以便对系统性能作出评估。最后,仿真程序还要调用后处理程序进行进一步的数据分析,处理,并将结果显示出来。当然,也可以设计仿真程序,使得在仿真执行过程中,一边执行仿真计算,一边对仿真的当时输出数据进行处理和显示。例如,仿真中同时显示出输出信号的波形变化,这样可以得到一种「实时」的动画显示效果。如果仿真结果不满足要求,可以调整系统结构和参数等,并再次执行仿真,直到找出合适的设计结果为止。

对仿真模型和仿真结果的检验是仿真数据有效性的保证。由于要验证仿真结果的正确性往往十分困难,多数情况下甚至是不可能的,所以我们通常的验证方法是证伪,而不是证实。例如,对于同一个仿真问题,我们可以首先建立多个独立的、以不同方式编程的计算器仿真模型,然后通过检验这些模型的仿真运行结果在误差许可的范围内是否一致来判断建模和编程中是否存在错误。显然,如果仿真结果存在显著差别,则说明这些模型中至少存在一个模型是错误的。这样,通过模型的相互比较就能够查找出错误根源,进而改进和修正模型。

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