系统建模

系统建模（精选十篇）

系统建模 篇1

关键词：瓶颈缓冲,建模,多机工序,生产系统

瓶颈缓冲一般用时间缓冲[1]的形式表示, 即为保证瓶颈正常运行而提前一定时间单位向其投入在制品。瓶颈缓冲的设置对生产系统运行有重要影响, 缓冲过大, 物料在瓶颈工序前等待时间过长, 导致在制品库存增加;缓冲过小, 不能很好地保护瓶颈工序, 影响生产物流的平衡。

关于瓶颈缓冲问题, 国内外有不少学者进行研究, 如徐学军等[2]和王凤洲等[3]取瓶颈工序前各道工序加工时间之和的固定比例作为瓶颈缓冲量。Eli Schragenheim[4], RONENB[5], SCHRAGENHEI-ME[6], WUSY[7]都是取瓶颈机器生产前置时间一定比例作为瓶颈缓冲量。Vguide D R[8]提出Guide缓冲量计算模型, 以一个固定的缓冲尺寸系数乘以生产设备的最小加工时间作为缓冲量。Zequeira等[9]研究了最优缓冲库存量与期望设备维修率之间的关系, 为制定设备维修计划提供重要依据。李爱华等[10]建立了单产品下考虑平均维修时间、平均故障间隔时间的瓶颈缓冲模型。陈俊等[11]在李爱华研究的基础上针对再制造系统加工时间和加工路线的不确定性加入一个系数对模型进行修正。王国磊等[12]提出了一种基于可用度理论的缓冲时间估算方法, 将瓶颈前的每道工序看成独立的单部件可修系统, 由马尔可夫过程方法根据故障率和维修率得到该工序的持续时间, 从而估算必需的缓冲时间。陈伟达等[13]在考虑机器平均维修时间、平均故障间隔时间等生产波动影响因素的基础上, 结合再制造系统中废旧品损毁情况不确定所导致的零部件可再利用率不确定、某些零部件加工时产生回流生产的特性, 研究了再制造系统的瓶颈缓冲设置。叶涛锋等[14]在文献[10]研究的基础上, 基于对不同产品生产时间的切换研究了瓶颈缓冲。刘远等[15]针对灰信息 (如机器的故障率和修复率表现为灰数形式, 无法精确数值描述) 下关键设备生产缓冲问题, 构建关键设备生产缓冲的灰色Petri网模型, 结合遗传算法进行仿真运算, 探寻其最优解。

以上方法基本可归纳为两种情况, 一是基于经验估计瓶颈缓冲, 二是考虑机器平均维修时间、平均故障间隔时间等因素对缓冲建模。两种方法中, 前者不够精确, 依据的理由不够充分;后者考虑的因素因果关系明确, 结果相对准确, 但大多数论文都假定各个工序只有单个机器, 不完全符合生产实际。本文基于在制品库存成本、平均故障间隔时间, 平均维修时间建立了瓶颈缓冲的基本模型;并针对实际生产系统中单机工序、多机工序并存的情况, 面向可靠度最小的工序, 研究工序在制品对瓶颈缓冲的修正模型, 以及其他生产波动因素对缓冲的影响, 以期达到更加精确的瓶颈缓冲量。

1 瓶颈缓冲基本模型的建立

在设置生产系统的瓶颈缓冲时, 在制品库存成本、平均故障维修时间和平均故障间隔时间是直接关联的因素。缓冲量大, 虽然有利于生产系统稳定, 但也提高了生产成本, 需要在缓冲与生产成本之间找到平衡点。而如果工序故障的平均维修时间较短, 缓冲就可设置得小一些, 因为其所产生的系统波动较小。如果生产系统在平均故障间隔时间内不能恢复所设置的缓冲量, 则说明缓冲设置过小, 不足以弥补工序故障所带来的波动, 而对生产系统运行产生影响。因此瓶颈缓冲模型的建立将综合考虑这三方面因素。

1.1 以成本最小为目标建立瓶颈缓冲模型

为保证瓶颈正常运行, 避免因前面工序设备故障等因素引发瓶颈闲置, 往往将工序间的在制品量在正常生产所需的基本量的基础上再增加一定的量, 即在制品增量, 该增量所消耗的生产时间就是缓冲。假设I表示在制品增量, p瓶表示瓶颈的生产能力, 则瓶颈缓冲可表示为

实际生产中, 在制品增量I越少, 则缓冲导致的成本就越小, 但I如果太少又可能使瓶颈闲置等待而造成损失, 这里就涉及故障设备的维修度M系 (t) , 因此需要首先对维修度计算进行研究。

1.1.1 系统维修度M系 (t) 的计算

瓶颈前的生产系统模型, 如图1所示, 假设瓶颈前共有i3道工序, 其中k1=1、2, …i1为单机工序, μk1为设备k1的维修率, k2=i1+1, i1+2, …, i2, i2+1, …, i3为多机工序, nk2为k2工序中的设备数量, hk2=1, 2, …, nk2为某道多机工序中的某台设备, μhk2为设备hk2的维修率。

假设每台设备的维修度服从负指数分布, 即M (t) =1-e-μt,

某道多机工序的维修度

瓶颈前生产系统的维修度为:

1.1.2 成本最小的瓶颈缓冲的计算

设w为瓶颈工序闲置时的单位时间损失, W (I) 为瓶颈闲置的损失期望。Cv表示在制品单位时间内的单位库存成本。tr为平均故障间隔时间, L为计划期时间。在计划期L内, 由于瓶颈前的工序设备发生故障而导致的平均产出损失期望为

单位时间在制品库存占用成本与平均产出损失和[6]为

由此可得成本损失最小的瓶颈缓冲最优解BS1。

1.2 考虑平均维修时间下的缓冲设置

设tr为系统的平均维修时间, 当系统出现故障时, 缓冲量的设置至少要大于tr, 否则在系统的维修过程中, 瓶颈工序就会因饥饿而停机, 使系统运行不稳定。因此考虑平均维修时间时的瓶颈缓冲BS2可表示为

1.3 考虑平均故障间隔时间下的缓冲设置

设考虑平均故障间隔时间tF时的缓冲为BS3, pmin为瓶颈工序前生产能力最小的工序的生产能力, 则在平均故障间隔时间内, 瓶颈前各工序可输出的最大物流量为

由此可得

如果max (BS1, BS2) <BS3, 表明考虑前两因素所设置的缓冲在平均故障间隔时间内能得到补充而不影响在下次故障时的正常运作。

当max (BS1, BS2) >BS3, 表明考虑前两因素所设置的缓冲无法在平均故障间隔时间内得到完全补充而可能对下次发生故障时的系统运作产生影响。为避免这种情况发生, 瓶颈缓冲需增加每次故障无法补充的那部分量。令z=max (BS1, BS2) -BS3, 即平均故障间隔时间内缓冲量的不足部分, 此时,

其中:相当于在计划期L内的故障次数。

综上, 瓶颈缓冲的基本模型为

2 基于工序在制品的瓶颈缓冲基本模型的修正

以上研究仅是考虑在制品增量成本、平均故障间隔时间和平均维修时间的情况来设置瓶颈缓冲, 并没考虑到瓶颈工序前的某道工序出现故障时, 其之后工序加工的在制品也有部分可充当缓冲的情况。因为一个工序加工的在制品以转运批量的形式传递到下一道工序, 某一工序若发生故障, 其后的工序还可继续工作, 所完成的在制品还可继续向瓶颈输送。

在生产系统中, 一般是单机工序和多机工序并存, 即系统各工序是以串联并联混合的形式存在, 如图1所示, 而不同工序的故障对系统物流有不同的影响。对于瓶颈前有i3道工序的生产系统而言, 若其中某单机工序出现故障, 则使系统物流断流, 而故障工序到瓶颈工序之间的各工序仍可继续生产, 其在制品有部分可充当缓冲;如果是其中某一多机工序出现故障, 一般生产系统不会断流, 但会减少物流, 此时故障工序后原先生产的在制品仍将继续向瓶颈输送, 而故障后物流减少了的在制品也将送往瓶颈, 这些在制品有部分也可充当缓冲。因此需对前面的缓冲基本模型进行修正, 以准确设置瓶颈缓冲。

下面以生产系统中可靠度最小的工序出现故障的情况研究瓶颈缓冲基本模型的修正, 因为该工序出现故障的概率最大, 是最可能发生的情况, 由于这种情况可能出现在单机工序, 也可能是多机工序, 因而缓冲基本模型的修正分单机工序和多机工序两方面研究。

2.1 单机工序可靠度最小的情况

如图2所示, 假设每道工序间的转运批量为q, 整个生产系统可靠度最小的工序为单机工序k, 若其出现故障, 则之后共有 (i3-k) q的在制品能够到达瓶颈, 为了避免k工序重新正常运行后瓶颈出现断流, 这些在制品不能全部用作缓冲, 必需保留一定的量。

如何确定该保留量以保证生产系统不出现断流?根据TOC原理, 系统正常运行时以瓶颈的生产节拍控制瓶颈之前各工序的生产节拍。当故障工序k重新正常运行时, k到瓶颈前工序i3之间的生产链须以最快的速度生产以减少故障带来的损失, 由于其各工序的生产能力都大于瓶颈, 因此以其中生产能力最小的工序为生产节拍所需要的在制品加工时间即是系统需要的保留时间, 而这部分时间转化为在制品便是所需在制品的保留量。

设当单机工序k出现故障时, 其后的生产系统可作为缓冲量的部分为, 修正缓冲量为。根据上述分析, 的计算公式有

其中为单机工序k出现故障时, 之后工序正常运行下在制品到达瓶颈所需的时间。表示故障工序k恢复运行后各工序在制品到达瓶颈的最短时间。

因此, 单机工序k出现故障时瓶颈缓冲基本模型可修正为

2.2 多机工序可靠度最小的情况

当生产系统中可靠度最小的工序为多机工序时, 其中一台设备发生故障会出现两种情况, 一是提高工序中其他设备的利用率能够弥补故障设备的能力损失, 此时系统正常运行, 其瓶颈缓冲就是基本模型所得的大小BS*;二是提高了工序中其他设备的利用率仍不能弥补故障设备的能力损失, 此时该多机工序的生产能力降低, 输出物流减少, 其后到瓶颈工序之间的在制品量减少。这种情况下的瓶颈缓冲修正需要考虑该工序的生产能力损失率。

2.2.1 多机工序故障时的生产能力损失率

当多机工序中的某一设备故障且导致该工序生产能力降低, 表明该多机工序的生产能力受到损失。故障工序生产能力损失率是衡量该工序生产能力损失的一个参数, 用工序故障前的生产能力减去故障后生产能力的差值与故障前生产能力的比值来计算, 设ηk2表示第k2个多机工序中一台机器故障时的生产能力损失率, 其公式为

2.2.2 瓶颈缓冲的修正

若生产系统中多机工序k可靠度最小, 其中的某设备出现故障导致该多机工序出现能力损失, 设为其后生产系统可作为缓冲的部分, 计算式为

则修正的瓶颈缓冲BS&apos;多计算为

综上, 当可靠度最小的k工序出现故障时, 考虑工序的在制品, 瓶颈缓冲的修正值BS&apos;可归纳为

3 考虑生产系统其他波动的瓶颈缓冲基本模型的修正

对于一个系统而言, 除了机器故障与维修这两个方面的波动外, 还有如加工操作失败、原料短缺、加工时间变动、到达时间变动等等一些难以预料的波动产生, 这些波动往往无法全面考虑, 且不能很好地用定量的方式去研究。

通过生产周期的变化来整体衡量系统的波动情况。因为生产周期是系统运行的最终结果, 由各种波动相互影响、综合作用所致, 因此将瓶颈前各工序组成一个生产周期, 用该生产周期内正常运行不存在故障维修的生产周期方差 (DCT) , 从整体的角度去考量其他波动对生产周期的影响, 将其与平均生产周期 (MCT) 的比值[16]来表示生产系统异常波动的比例, 进而修正前面所设置的缓冲。

据此, 瓶颈缓冲的计算最终可修正为

4 算例分析

现以有八道工序 (最后一道工序为瓶颈工序) 的简单产品瓶颈前生产线为例, 如图3。图中数字表示工序数, 其中单机工序为第1、5道工序, 存在能力损失的多机工序为第2、4、6道工序, 不存在能力损失的多机工序为第3、7道工序, 多机工序内的设备数量都为3台。

各相关参数如表1所示。

当第一道单机工序为可靠度最小的工序, 则

当第二道多机工序为可靠度最小的工序, 则

5结语

电力系统建模仿真作业 篇2

电力系统经常采用P-V曲线分析法来分析有关静态电压稳定性的问题,P代表穿越传输断面传送的功率或者一个区域的总负荷,V代表代表性节点或关键节点的电压。P-V曲线分析法即是建立一个区域负荷或者传输界面潮流和节点电压之间的关系曲线,从电力系统当前的稳定运行点开始,通过不断增加P,使用潮流计算,描出代表节点的电压变化曲线,用P-V曲线的拐点来表示区域负荷或者传输界面功率的增加导致整个系统临界电压崩溃的程度,即系统静态电压稳定极点。

在把P-V曲线法用于研究风电的接入对电压静态稳定性的影响时,P代表的是风电场输出的有功功率,V为机端电压、风电接入点电压（PCC电压）等其他需要监测的母线电压。

实际上，P-V曲线法是在静态情况下,研究风速变化导致的风电场输出有功功率的变化对电网电压的影响。用风电输出的有功功率引起的电压水平的变化及当前运行点到电压崩溃点的“距离”,反映风电接入的电网的电压稳定裕度。

在求取风电接入系统的P-V曲线时 ,除了系统平衡节点外,一般不考虑网内其他常规机组的有功功率的变化以及网内负荷的变化情况。

综上,电网基于静态电压稳定性的风电接纳能力,即是以电网的静态电压稳定性作为约束条件,在保证电网静态电压稳定的基础上尽可能多接入风电。通常系统静态电压越限临界点所接入的风电容量即为系统可接纳的最大风电并网容量。

1算例

本文通过IEEE14节点标准测试系统作为算例，风电场通过变压器和110 kV线路接入IEEEl4节点标准测试系统的14号节点，使用以上算法对基于静态电压稳定性下的一风电场的并网功率极限进行计算。

风电场110kv线路IEEE14节点系统图2.2 风电场接入IEEE14系统图

图中变压器标幺变比取1（在实际运行中，可以通过改变变压器的分接头来调控特定节点的电压），风电场接入系统的线路参数为12.6+j24.96Ω。本文基于双馈感应风机的风电场进行电压静态稳定约束下接纳能力计算。1.1基于双馈感应风机的风电场接纳能力计算 1.1.1Powerworld仿真软件简介

Powerworld是一个面向对象的电力系统大型可视化分析和计算程序,其拥有优异的交互性能以及友好的用户界面。PowerWorld软件集电力系统潮流计算、静态安全分析、灵敏度分析、经济调度EDC/AGC、短路电流计算、,最优潮流OPF、GIS功能、无功优化、用户定制模块、电压稳定分析PV/QV、ATC计算、等多种庞大复杂功能于一体,并使用数据挖掘技术来实现强大丰富的三维可视化显示技术。

1.1.2Powerworld仿真算例

按照前文所介绍的算例，仿真系统单线图如下图所示：

图1.1 Power World下的ieee14节点系统接线图

本文在原模型中另加入15号母线，并在15号母线上添加了一台双馈式感应风机来等值一个风电场。

本例中双馈异步电机风电机组采用恒功率因数控制方式,且功率因数cosφ = l，利用Powerworld中P-V曲线绘制功能，不断增加在15号母线处的双馈式感应电机的有功输出，绘制出风电接入处电压随风机并网功率变化的P-V曲线图。如下图所示：

图1.2 风电接入处P-V曲线图

大规模风电接入后,电力系统电压稳定性降低的原因是风机会消耗一定的无功功率。由上图可以看出，当风电输出有功功率功率较小时，风电接入地区的电压有所上升，这是因为风电的接入为接入地区的电网提供了一定的有功功率，减少了该地区从主网吸收的功率，使得传输线路及变压器上的无功损耗减小，降低了主网与风电接入点的电压差。

当风电场输出的有功功率进一步增加时，风电接入地区电压下降，这是因为当风电场输出较大时，风电场附近局部电网由受端系统转化为送端系统。当外送的有功出力继续增加时，线路及变压器上的无功消耗增大，需要从主网吸收大量的无功功率，无功功率的传输导致风电接入点的电压与主网的压差不断增大，导致接入点电压水平不断下降。当系统电压升高或降低超过电力系统的规程规定的标准时，就容易导致电压失稳。

此外，风电接入前的并网点电压水平以及风电场的功率因数也是影响电网接纳风电能力的重要因素。风电接入前,并网点的电压水平由整个系统决定，当并网点的电压水平很高时，如果风电的接入容量较小，则对并网点的电压的抬升效果可能会造成电压越上限。当风电场运行在不同的功率因数下，即风电机组吸收或发出无功功率会抬升或降低并网点及附近母线电压，可能会造成电压越限,使电网失去电压稳定性。由于常规电机具有一定的无功调节能力，可以在机组的无功极限内通过控制其无功输出以保证连接节点的电压维持稳定，所以当风电场出力较小时，与常规机组连接的母线电压变化不大。

但是在风电场出力持续增大的过程中，如果常规机组的无功调节能力达到了机组极限，即发出的无功功率超过极限值时，则随着风电场并网功率的持续增加，其输出无功不会再改变，以保证风电机组的稳定运行，因此，母线电压仍会下降。如下图所示：

图1.3 发电机母线的P-V曲线图

再绘制出其余节点的P-V曲线图，如图1-4和1-5所示：

图1.4 剩余母线P-V曲线图

图1.5 剩余母线P-V曲线图

自动巡航系统建模与仿真 篇3

关键词：巡航控制系统 PID控制 SIMULINK仿真

中图分类号：U463.6 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2015）05（c）-0235-01

自动巡航控制系统是为提高车辆纵向运动主动安全性而设计的自动辅助驾驶系统，是实现车辆自动化和智能化的一个重要组成部分。汽车电子自动巡航控制系统主要由巡航控制开关、车速传感器、电子控制单元（ECU）、汽车制动开关、执行器等组成。其工作原理是控制目标车辆的纵向运动状态，从而保持期望的车辆速度和与前方引导车之间的安全距离。在保持安全车间距离的要求下跟踪前车行驶，实现较少驾驶员的操作，减轻其疲劳程度。该文中仅以整车为研究对象，建立速度与车辆纵向力学之间的关系，从而直接获得期望的速度，系统包含控制器和理想速度与汽车纵向力学模型。

1 系统数学模型的建立

动力性是汽车各种性能中最基本，最重要的性能。为此，我们将从分析汽车行驶时的受力出发，建立行驶方程式。在对于驱动动力学研究中，首先要知道汽车在行驶过程中所受阻力主要是由车轮滚动阻力、空气阻力和坡度阻力组成的。这里谈论的行驶阻力代表了车辆对发动机输出动力和功率的需求，而提供这一需求的供应链则由汽车的动力传动系统完成，此外，路面附着系数也会影响到这种供求关系的平衡，直接影响到汽车的动力性能。[2]

为了更好地描述车辆在行驶过程中的复杂受力情况，可以采用化整为零的方法，把整车分割成驱动力、摩擦阻力、空气阻力和坡度阻力四大部分，分别对其研究，最后综合这三部分建立起汽车纵向动力学数学模型。汽车行驶方程式为

（1）

式中 Ft为汽车的驱动力；

Fw为空气阻力；

Ff为汽车质量；

Fi为汽车的坡度阻力；

Fj为加速阻力。

（2）

此公式表明了汽车行驶时驱动力和外界阻力之间的相互关系的普遍状况。当发动机的转速特性，变速器的传动比，主减速比，传动效率，车轮半径，空气阻力系数，汽车迎风面积以及汽车质量等初步确定后，便可利用此式分析在附着性能良好的典型路面（混凝土，沥青路面）上的行驶能力，即确定汽车在节气门全开始可能达到的最高车速，加速能力和爬坡能力。由此被控对象输入量为汽车驱动力Ft和输出量为汽车行驶速度v之间的关系。[3]

（3）

2 系统仿真模型的建立

总体力学仿真中包含：摩擦阻力模型、空气阻力模型、坡度阻力模型等。将以上模型进行封装得到最后的力学仿真模型如图1所示。

3 控制策略的制定

该文采用PID控制策略进行车速的控制，PID控制为比例积分微分控制，它是根据汽车实际行驶车速与设定车速之间的偏差，参考过去、针对现在、预估未来等各种状况，实现系统参数不变的汽车巡航控制。 PID控制算法的表达式为：

（4）

式中为比例系数；

为积分时间常数；

为微分时间常数。

对PID和纵向力学模型进行整体建模，得到闭环传递系统，将PID、纵向力学仿真模块进行封装。在MATLAB/Simulink中建立模型如图2所示

4 结论

在Simulink中搭建完成了汽车巡航控制系统仿真模型，对巡航控制选用的PID控制策略进行了仿真分析。通过在不同车速下的仿真分析我们可以看出PID的控制结果在很短的时间内我们得到了最佳的控制速度，得到了较好的控制策略。

参考文献

[1]赵秀春，徐国凯，张涛，等.基于模糊控制的车辆自适应巡航系统设计[J].大连民族学院学报，2013（5）：30-35.

[2]于志生.汽車理论[M].机械工业出版社2012.

设备管理系统的建模 篇4

过去,数十种面向对象的建模语言都是相互独立的,UML的出现解决了软件交流这一软件开发中的最大难题,其重要性在于可以使各种人员(最终用户、分析人员、开发人员、系统集成人员、测试人员、技术资料作者和项目管理者)进行有效的交流,增进相互理解,提高软件开发效率,提高软件设计质量。

本文首先简介UML基本模型,接着给出一种对设备管理系统通用易行的建模过程,然后阐述了其在开发设备管理系统中的应用。

1 统一建模语言的基本模型

UML主要包括下列5个大类10种模型图,提供从不同角度去观察和展示系统的各种特征的标准方法。

(1)用例图:它从用户角度出发描述系统的功能,通过用例来与用户沟通,理解正确的需求。

(2)静态图:包括类图、对象图和包图。类图描述系统中类的静态结构,对象图是类图的实例,包图是由包和类组成,描述类的包以及这些包之间的依赖关系。

(3)行为图:包括状态图和活动图。状态图描述对象、子系统和系统的生命周期,状态图包括了该类对象所能到达的所有状态以及对象收到事件时对该对象状态的影响。活动图描述多个对象在交互时所采取的活动,展示系统中各种活动的执行流程。

(4)交互图:描述对象间的交互关系,包括顺序图和协作图。顺序图展示对象之间的一种动态协作关系,强调时间上的顺序关系。协作图从另一个角度展示对象之间的动态协作关系,强调相互间通信关系。

(5)实现图:包括组件图和配置图。组件图描述软件组件和组件之间的依赖关系,显示代码的物理架构。配置图定义系统中软硬件的物理体系结构,可以帮助分析和理解组件之间的相互影响程度。

2 UML面向对象的建模过程

根据待开发系统的实际情况,采用面向对象的方法,归纳了进行系统建模的过程:

(1)需求捕获:建立一个模型,需求分析是第一步,通过用例建模,描述对系统感兴趣的外部角色及其对系统的功能要求。

(2)结构建模:根据需求建立系统的静态模型,包括建立类图、对象图、包图,以构造系统的结构。

(3)行为建模:根据静态模型进行动态建模,通过消息来完成对象之间的交互,使用状态图、活动图、顺序图、协作图来表达系统的行为。

(4)体系框架建模:建立系统的体系结构模型,使用配置图和组件图来实现系统资源的合理配置和系统功能。

(5)模型检查:模型检查从总体上对模型进行审检,以发现错误并反馈到结构建模、行为建模以及体系框架建模的阶段进行修改,以保证系统模型的合理性、完整性和正确性。其中在步骤1、2、4中所建立的模型都是静态的,包括用例图、类图、对象图、组件图和配置图等五个图形,是标准建模语言UML的静态建模机制。在步骤3中所建立的模型或者可以执行,或者表示执行时的时序状态或交互关系,它包括状态图、活动图、顺序图和合作图,是UML的动态建模机制。

3 设备管理系统的建模

3.1 用例模型的建立

小型设备管理系统是根据单位的实际管理需要而建立的计算机软件系统,它提供以下三方面的功能:“设备借还管理”,“用户管理”,“设备库存管理”。“设备借还管理”处理日常业务,包括设备的借出、归还、查询设备等;“用户管理”对用户信息进行维护,包括身份验证等;“设备库存管理”对设备资料进行维护,包括查询、修改、增加、删除、打印报表等。从设备管理系统的顶层用例抽象,可以确定三个用例:“设备借还管理”、“用户管理”、“设备库存管理”。“设备借还管理”用例可以分解为以下一些用例:“查询设备”、“借出”、“归还”。“用户管理”用例可以分解为以下一些用例:“查询用户”,“身份验证”。“设备库存管理”用例可以分解为以下一些用例:“设备库存信息”,“设备入库”等。

3.2 静态模型的建立

静态结构用类图、对象图、包图、构件图和配置图描述,类图设计是面向对象方法的核心技术,通过类图将用例的实现具体到每个类中,从而完成设计走向细化的过程。设备库存管理的类有:“库存设备”、“设备登记”、“注册表单”、“查询表单”。如图1所示。

3.3 动态模型的建立

UML的静态模型表示了系统的结构,动态模型表示系统的行为,在动态建模机制中,以消息来完成对象之间的交互,用状态图、顺序图、协作图和活动图来描述系统的行为。顺序图是用户描述对象间动态交互关系,着重体现对象间消息传递的时间顺序。设备入库的顺序图如图2所示。

3.4 设备管理系统的实现、测试和系统配置

设备管理系统的各个部分可以配置在不同的节点上,通过网络相互通信,把数据库服务器、应用服务器、设备借还管理、用户管理、设备库存管理的相应组件配置在不同的节点上。应用服务器与数据库服务器通信,应用服务器向用户提供设备管理的应用服务。如图3所示。

UML不是可视化的编程语言,但它的模型可以通过Rose直接对应到各种各样的编程语言。采用可靠的C/S结构,UML建模,以Win2000为服务器平台,利用当前流行的面向对象的开发工具——Visual Basic 6.0来完成整个系统的设计,在数据库的设计上利用了SQL Server2000的便利性和实用性,对设备管理系统进行概要设计和结构设计。

4 结束语

统一建模语言可用于对软件系统的各个部份的可视化、说明和构造系统模型,以及建立软件文档。通过设备管理系统的建模,从中可以体会到使用统一建模语言UML开发管理系统的方法和过程。在此基础上进一步完成代码编写,最终实现系统的建立。使用UML建模的方法,为软件的开发提供了强有力地支持,有利于提高软件开发的质量,有着非常好的应用前景。

参考文献

[1]李蔚,杨峰.图书馆借阅系统中关系模式的UML可视化设计[J].图书馆学研究.2008年9期:44-46.

[2]薛永宁.基于UML技术的数据库建模分析研究[J].电脑与电信.2008年6期:88-90.

[3]张裔智,冯春辉.基于UML的仓库管理数据库系统设计[J].计算机科学.2008年35卷6期:295-296.

[4]Jim Arlow,Ila Neustadt.UML and the Unified Process Practical Object-Oriented Analysis&Design[M].方贵宾,李侃,李侃,张罡.北京:机械工业出版社.2003

[5]Grady Booch,James Rumbaugh,Ivar Jacobson.The Unified Modeling Language User Guide.[M]邵维忠,麻志毅,张文娟,孟祥文.北京:机械工业出版社.2002

制造系统建模与仿真学习心得 篇5

一、制造系统建模与仿真的含义

1．制造系统

制造系统是制造过程及其所涉及的硬件、软件和人员所组成的一个将制造资源转变为产品或半成品的输入／输出系统，它涉及产品生命周期(包括市场分析、产品设计、工艺规划、加工过程、装配、运输、产品销售、售后服务及回收处理等)的全过程或部分环节。其中，硬件包括厂房、生产设备、工具、刀具、计算机及网络等；软件包括制造理论、制造技术(制造工艺和制造方法等)、管理方法、制造信息及其有关的软件系统等；制造资源包括狭义制造资源和广义制造资源；狭义制造资源主要指物能资源，包括原材料、坯件、半成品、能源等；广义制造资源还包括硬件、软件、人员等。随着科技的进步，制造系统的发展也经历了传统手工生产、机械化、自动化孤岛、集成制造、并行工程和敏捷制造等几个阶段。

2．模型与仿真

模型是对真实对象和真实关系中那些有用的和让人感兴趣的特性的抽象，是对系统某些本质方面的描述。它以各种可用的形式描述被研究系统的信息。系统模型并不是对真实系统的完全复现，而是对系统的抽象，而仿真是通过对模型的实验以达到研究系统的目的，当制造系统尚未建立或者研究时间长成本高以及从安全性考虑我们有必要对制造系统预先进行建模并仿真以确定系统的最佳结构和配置方案、防止较大的经济损失、确定合理高效的作业计划，从而提高经济效益。

制造系统建模与仿真技术是以相似原理、模型理论、系统技术、信息技术以及建模与仿真应用领域的有关专业技术为基础，以计算机系统、与应用相关的物理效应设备及仿真器为工具，利用模型参与已有或设想的制造系统进行研究、分析、设计、加工生产、试验、运行、评估、维护、和报废(全生命周期)活动的一门多学科的综合性技术。

二、系统建模与仿真的发展及类型

1． 系统建模与仿真的发展大致经历了这么几个阶段：1600—1940年左右，这一时期的建模仿真主要是在物理科学基础上的建模；20世纪40年代，由于电子计算机的出现，建模仿真技术开始飞速发展；20世纪50年代中期，建模仿真开始应用与航空领域；20世纪60年代，这一阶段主要是工业控制过程中的仿真；20世纪70年代，开始出现了包括经济、社会和环境因素的大系统仿真。到70年代中期，出现了系统与仿真的结合，如用于随机网络建模的SLAM仿真系统。在这一时期，系统仿真开始与更高级的决策结合，出现了决策支持系统DSS；20世纪80年代中期，出现了如美国Pritsker公司TESS建模仿真系统的集成化建模与仿真环境；20世纪90年代开始，建模仿真开始朝着可视化建模仿真、虚拟现实仿真和分布式交互仿真的方向发展。

2． 系统建模与仿真的类型：

根据模型的种类分为：

a.物理仿真：按照真实系统的物理性质构造系统的物理模型，并在物理模型上进行实验的过程称为物理仿真。（静态、动态，如房屋建筑模型，输送系统模型）b.数学仿真：对实际系统进行抽象，并将其特性用数学关系加以描述而得到系统的数学模型，对数学模型进行实验的过程称为数学模型。理论上讲，数学仿真可以全面解决实际问题，但实际上数学模型的描述很难实现。

c.半物理仿真：将数学模型与物理模型甚至实物联合起来进行实验。（简单部分建数学模型，复杂部分建物理模型）

根据系统模型的特性分类：

a.连续系统：指系统状态随时间连续变化的系统。例：电路系统、机械动力系统、生态系统、物理和工程领域的场问题。这类问题一般可以用微分方程来进行描述。

b.离散系统：指系统状态在某些随机时间点上发生离散变化的系统。如理发馆（顾客、理发师）系统的内部状态变化是随机的，因此很难用函数形式来描述系统内部状态的变化，更关心系统内部状态变化的统计规律。制造和物流领域的大多数系统属于离散事件系统。

三、制造系统建模与仿真的建立方法

1． 基于框图的系统逻辑建模

这种方法具有结构简单，可视性强的特点框图基本构成主要有：框架（表示生产活动的区域，如生产系统的生产单元、储存仓库、办公室区域）、连线、菱形框（表示生产运作的判断控制，如质量检验、设备检查、作业控制等），对于庞大、结构复杂的系统这种方法会暴露出能力有限的缺点。

2． 基于petri网技术的系统仿真建模方法

Petri网理论是一种基于系统运行逻辑的仿真建模方法。最先用于控制技术，对控制的逻辑进行建模，现在逐步为生产系统的仿真建模所运用。Petri网的基本构成主要是：库所（相当于生产系统中的仓库或在制品缓冲区）、变迁（相当于生产系统中的生产加工）、流关系（相当于生产系统中的生产计划或调度指令）。它的优点是对系统进行逻辑上的理论分析，通过状态变量来表述系统的变化，因此可以对系统可达的状态、发生的冲突、并发等现象进行理论上的分析。但也存在系统建模较复杂，仿真运算较复杂等问题。

3． 基于多色集合的系统仿真建模方法

俄罗斯的V.V.Pavlov教授1988年提出了多色图的概念，1995年提出了多色集合的概念，2002年提出了多色集合的体系结构。以巴甫洛夫教授为代表的使用多色集合的表示性质的统一标准数学模型来进行系统的仿真，这些性质不取决于仿真对象的内容。仿真系统更加具有柔性，并且很方便用于编程。由于存在形式相同的数学模型，该方向在问题的形式化研究方面前进了一步，具有明显的优势，这是该方法的一个优点，也是它在理论上的一个贡献。现在该方向已成为了俄罗斯该领域研究的主流方向。多色集合理论是一种新的信息处理数学工具。目前欧美国家的学者对这一理论了解较少。对国内来说，多色集合理论既是一新的，又是非常有发展前途的信息处理数学工具。由于诞生时间不长，进一步研究和应用的空间很大。

4． 基于flexsim的系统建模仿真

Flexsim是一款实时三维仿真软件，它是一款完全面向对象的仿真软件。运用Flexsim系统仿真软件，可以在计算机内建立研究对象的系统三维模型，然后对模型进行各种系统分析和工程验证，最终获得优化设计和改造方案。目前，Flexsim软件已经在制造及物流领域里成功地进行了多种系统的建模与仿真分析，如配送中心的拣选仿真、仓库出入库的仿真、产品仓库分拣仿真、生产物流系统仿真、集装箱码头仿真和机场物流仿真等。

四、制造系统建模与仿真的意义

当今的制造系统是集现代机械制造、计算机科学和管理工程于一体的综合应用，由于它技术复杂、投资巨大，采用建造实体系统进行研究显然是不合理的。所以在制造系统的设计阶段，通过仿真可以选择系统的最佳结构和配置方案，以保证系统既能完成预定的设计要求又能获得很好的经济性、柔性和可靠性，又能有效防止较大的经济损失；在制造过程阶段，通过仿真可以预测系统在不同调度下的性能，以确定合理的、高效的作业计划，找出系统的“瓶颈”环节，从而能充分发挥制造系统的生产能力，提高经济效益。

在仿真中，建模是关键。模型是进行仿真的基础，仿真主要是对模型在计算机上进行试验。基于这种原因，我们在分析产品制造中所涉及的模型，以模型分类为基础描述仿真的内容。就产品制造中所涉及的模型大致可分为三类：产品模型、制造系统模型和开发(包括设计、制造和测试)过程模型。它们之间的关系是：产品模型是所有活动的目的和中心，制造系统模型则是产品开发受到的各种约束，开发模型是产品开发的使能器，也是对产品开发活动进行管理和控制的基础。当今，产品模型已从二维工程图到三维实体几何造型。针对三维产品集成定义模型，人们可以对产品进行物理性能、可制造性、可装配性等方面的仿真。通过引入并行工程，使得产品自设计开始就涉及到产品的概念设计到消亡整个产品生命周期里的所有因素，包括质量、成本、作业调度和用户需求。开发过程的仿真已从起初的加工对象在加工过程的仿真转移到对整个制造过程的建模和仿真，仿真内容包括控制策略、库存水平、负载能力等。随着并行工程的应用，使得人们将注意力从单纯的制造过程转移到设计过程方面来，更加注重设计过程和制造过程的一体化。

管网式喷雾系统建模与压力控制 篇6

关键词：管网；施药；建模；压力控制

中图分类号：S49 文献标志码：A 文章编号：1002—1302（2016）01—0389—02

在果树病虫害防治中，化学防治为主要手段。由于我国大多数的果园立地条件为坡地，株行距小，且用于大田作物的喷雾机械难以在丘陵山区使用，因此作为果园管理重要环节之一的施药作业依然处于较低的机械化生产程度，工人劳动强度大，防治效果不理想。

近年来，管网式喷雾系统因其建设施工方便、作业劳动强度小、使用维护成本低等优点而在山地果园中开始普及。该系统采用固定式管道网络布局，利用动力喷药机械的柱塞泵将药液池的药液泵入管道，再经管道输送至果园的不同区域，工人们用软管喷枪连接管道输出节点，进行一定范围内的果树施药。喷雾压力是影响喷雾量、雾滴直径的关键因素。喷枪开闭时间以及作业数量的随机变化会引起管道中药液压力波动，进而影响药液在目标果树的有效沉积比例。喷头作业数量的增加使管网负荷增加、瞬时压力下降，降低了雾化均匀性；喷头作业数量的减少会造成管网负荷减小、瞬时压力升高，容易发生爆管现象。

为了解决水路系统压力控制的快速性与准确性，国内外许多学者进行了广泛的研究。研究表明，比例-积分-微分（PID）控制、反馈线性化控制、模糊控制、参数自整定控制、自适应控制以及鲁棒控制等方法对于恒压供水系统有较好的压力控制效果。虽然固定管道施药系统与城市管道供水系统相似，但是受果园建设的成本因素、管网流量规模的影响，前者系统结构较为简化，但不确定干扰、参数变化波动较大，对于控制器的抵抗瞬时流量负荷变化能力要求较高。由于滑模变结构控制和模糊控制对于系统参数变化和外界干扰的影响均具有自适应性，因此本研究采用模糊滑模变结构控制方法设计管网式喷雾系统的压力控制器。通过对管网主要元件进行数学建模，确定管网系统的对象模型，构建模糊滑模压力控制器，进行变流量负荷条件的数值模拟和试验验证。本研究可为农业管网式喷雾系统的压力控制器设计提供参考，对提高施药系统的作业质量和自动化程度有应用研究意义。

1管网元件数学模型

图1为管网式喷雾系统的基本构造。药液泵的Q-H特性曲线通常采用2次或3次多项式进行离散点的最小二乘法曲线拟合。本研究采用2次多项式表示扬程曲线，即：

3验证分析

压力控制试验用的样机来自华南农业大学研制的管网式喷雾压力控制系统，由3.0 kW电动机、45柱塞泵、电源组件、3.7 kW变频器、流量计、压力变送器以及压力控制器等部件组成，柱塞泵流量42～52 L/min，工作压力1.0～3.5 MPa，水平射程15～18 m。试验管网系统的主干管（DN20）长度15 m，各支管（DNl5）长度5 m，共6路支管。本试验测试过程中只在其中的3路支管装有喷枪，封闭其余支管。

测试方式：为模拟变流量负荷工作状态，试验过程中采用同時开闭支管喷枪的方式。喷雾机开启工作后，管网的各支路喷枪全部打开。设定管网工作压力为1.35 MPa；待管路压力稳定后，同时关闭其中2路喷枪，保留1路喷枪仍处于开启状态；17.5 s后，同时开启已关闭的2路喷枪，直至系统压力稳定。测试过程中用数据采集仪记录管路流量、压力数据，采样时间为10ms。

由图2、图3可知，因2路喷枪在2.5 s时被同时关闭，实际喷药量瞬时减少，导致管网压力大幅增加，此时压力控制器执行降压控制，通过管网压力闭环反馈，降低药液泵电动机的转速以减少供药液量；10 s后管路系统的供药液量与喷药量达到稳定值；20 s时重新开启2路喷枪，实际喷药量增加进而使管网压力瞬时减小，压力控制器执行升压控制，通过管网压力闭环反馈，提高药泵电机的转速以增加供藥液量；12.5 s后管网压力可以恢复到1.35 MPa。

对图4、图5管网压力控制试验的实测结果进行对比可知，仿真计算的结果与试验测得的结果趋势基本一致，控制瞬态响应存在的差异主要是管网系统的非线性特征以及仿真计算时的参数取值误差造成的。从图2至图5可看出，对于时变系统和不确定系统，模糊滑模变结构控制器具有良好的跟踪性能和鲁棒性。基于模糊规则的模糊滑模变结构控制方法可有效通过切换增益消除外界干扰和参数未知变化，同时也消除了变结构控制带来的抖振问题，保持了良好的动静态响应。

4结论

本研究针对山地果园管网式喷雾系统施药过程中的压力不稳定问题，设计了1种非线性压力控制器。在压力控制器的设计过程中，直接把开关函数及其微分作为输入量，通过模糊推理获得滑动模态控制的控制量，以消除线性化模型对系统误差分析的影响。

基于建立的喷雾管网系统主要元件的数学模型，对施药过程中的变负荷压力控制进行了仿真分析。为验证控制器的运行效果，开展了试验研究。仿真与试验结果表明：该压力控制器可以满足施药管网压力恒定的要求，动态响应迅速，控制精度优良。所设计的压力控制器具有直接、简单和可行的优点，且能保持整个系统对参数时变和干扰不确定性的稳定。

混杂系统优化建模与分析 篇7

混杂系统是一组相互交互数字有限状态机的集合,并且每个状态机都有一个模拟部分与之对应。

其中不同工作模式的数量是以系统组成部分的指数形式增长,并且由于很多算法的时间和空间的复杂程度都是随着运行模式的数量增加而变得更加复杂,相应逻辑状态规模的暴增导致计算非常困难。通过显式计算和只考虑可行模式能够有效降低系统的复杂程度,本文提出了一个有效的枚举组合混杂系统可行模式的方法。

1 离散线性混杂模型

1.1 离散混杂自动机

离散混杂自动机主要由描述混杂系统离散部分的离散有限状态机和描述连续部分的切换仿射系统组成。它们由事件发生器和模式选择器相连,事件发生器提取连续部分的输入ur(k)和状态xr(k)得到相应二进制开关信号δe(k),开关量信号δe(k)和外部二进制输入的信号ub(k)共同触发有限状态机的状态xb(k)。模式选择器结合所有的二进制变量信号(状态xb(k),输入ub(k)和事件δe(k))来选择模式i(k)及相应的切换仿射系统连续动态。

定理1:一个离散状态自动机如果在一个给定的初始状态x(0)∈X下,对于任何一个输入u(k)∈U其状态轨迹x(k)∈X和输出轨迹y(k)∈Y都是唯一确定的,其中k∈N+,则称该离散状态自动机在X,U,y上为适定的。

1.2 分段放射系统

分段仿射系统通过把状态空间分割成几个多面体,每个多面体对应一个仿射状态更新方程和一个输出方程,其中x(k),u(k),y(k)分别表示在k时刻实际状态,输入和输出。Aj(k),Bj(k),Cj(k),Dj(k),fj(k),gj(k)分别为j(k)∈J时一定维数的常数矩阵和向量。本文用j(k)表示系统的一个模式,#J表示相应模式的代号,Pj(k)代表输入状态(X×U)空间中多面体集{Pj}j∈J。

定理2:假设∑PWA为如式(7)中所示的PWA模型,{Pj}是一个基于输入状态空间X×U的一个多面体分区,则∑PWA是适定的。

2 枚举算法

根据上述两种模型的定义,单个DHA的可行模式并将其转换为PWA模型的算法1,对于单一的DHA来说,在给定的二进制状态xb和输入ub,找到可行模式J∈I,多面体集{Pj}和相应的PWA动态{Sj},这里Sj={Aj,Bj,fj,Cj,Dj,gj},I为模式选择器的形象化。

算法1:

(1)首先初始化j=0,J=φ;

(2)然后通过对集合M(R)中的每个多面体进行迭代,得到每个多面体Pj及其对应的事件发生器的信号δe;

(3)进而由每个δe得到相应的模式选择器的模式值i(k);

(4)最后得到每个多面体对应的PWA动态Sj。

上述算法枚举出给定输入ub和状态xb,单个DHA在该输入状态下对应的可行模式。如果二进制输入和状态的组合没有可行模式或者相应的状态空间为空集,该算法返回的多面体集合和动态集合都为空集。上述定理1、定理2及多面体的定义可得,如果DHA∑是适定的,则所得的PWA模型也是适定的,并且多面体集合{Pj}组成了一个X×U上的多面体分区。

但是在实际应用中,很多模型都是组合自动机,对于一个组合的DHA,包括s个DHA,每个定义为∑i,i∈{1,2,…,s},其对应状态、输入和输出分别为xi∈Xi,ui∈Ui和yi∈Yi。Ii为每个DHA的可行模式集合,整个组合系统的外部输入为u,外部输出为y。则组合系统的实际和二进制状态空间集合为Xr=Xr1×Xr2×···×Xrs和Xb=Xb1×Xb2×···×Xbs,其中组合向量xr=[(xr1)T,(xr2)T,…,(xrs)T]T,xb=[(xb1)T,(xb2)T,…,(xbs)T]T,为按顺序排列的各个子系统的实数和二进制状态。这样可得组合系统的组合状态向量为x=[xr,xb]T。

3 结语

本文对组合混杂系统的DHA进行PWA模型转换给出了相应的算法,其不仅能枚举出所有的可行模式并且随之能判断组合系统是否适定,由于其对已经处理过的超平面有保存功能,大大减少了离散计算的时间,对给定参考值的输入控制,输入能使输出很好地达到参考值。

参考文献

[1]马皓,祁峰,张霓.基于混杂系统的DC-DC变换器建模与控制[J].中国电机工程学报,2007,27(36):92-96.

[2]汤新民,韩云祥,韩松臣.基于混杂系统模型的航空器4D航迹推测[J].南京航空航天大学学报,2012,44(1):105-112.

蜂窝无线系统建模与仿真分析 篇8

当今大多数无线通信系统都是建立在蜂窝无线电概念之上的。无线蜂窝系统的性能不仅受限于无线通信链路恶劣的物理信道特性,还会受限于来自其他用户的干扰。

为了设计特定的系统级性能,就要考虑在覆盖区域内同时使用系统的多个用户的位置、系统中同时通信的用户个数、传播条件、每个用户的干扰和功率级的设置、每个用户的话务量需求等因素对基站和移动台之间任何一条链路所产生的影响[1,2]。而普通的解析模型很难描述如此复杂的信道条件,更难得到链路性能的解析解。

本文旨在考虑射频传播特性、用户移动性、话务量变化与接收信号电平间的关系的基础之上,建立一种蜂窝通信系统仿真模型,为系统级性能设计提供测试平台。

2. 系统描述

蜂窝系统为获得较高的容量在小区间进行频率复用,从而导致同频干扰。对于六边形小区模型,两个同频小区中心之间的最小距离(最小复用距离)DN为:

式(1)中,R为是小区的最大半径。

在一个指定小区中接收到的总的同频干扰是所有同频小区发送出的同频干扰信号的总和,且第一层的同频小区对被测小区的干扰影响最大。

同频干扰是制约无线通信系统的容量和链路质量的主要因素之一。为了获得高容量,一般通过减小蜂窝系统簇(区群)的大小N,来缩短信道复用距离。然而减少簇大小又增加了同频干扰,降低了链路质量。

同频干扰的影响可以用通信链路的信干比(SIR)来估计。由于无线传播影响、用户移动性以及话务量的变化,有用信号功率与干扰信号功率是随机变量,故SIR也是随机变量。因此,通常采用系统的中断概率P(在特定场合下,SIR低于给定阈值SIR的概率)来量度同频干扰对系统性能影响的严重程度[3]。即:

式(2)中Q(.)是高斯Q函数。

3. 蜂窝通信系统建模

下面讨论蜂窝系统的信道模型和扇区化小区这两个方面,以中断概率为参考指标,来建立蜂窝通信系统的仿真模型。

3.1 信道模型

在分析蜂窝系统的性能时,非常重要的一点是精确地建立无线传播对接收信号影响的模型,因为这些影响通常是系统性能恶化的主要原因。而接收信号的统计特性主要牵涉到两个传播效应:由局部区域的多径造成的小尺度衰落;由树木、建筑物、地形等因素引起本地平均信号的随机衰减造成的阴影(大尺度衰落)。

一般的通信系统设计与仿真中,必须同时考虑小尺度衰落和有用信号、干扰信号的阴影。但由于空间分集、扩频、编码与交织技术已被广泛应用于抵消小尺度衰落的影响,故,在此只考虑阴影与路径损耗对性能的影响。

无线通信系统的本地平均信号电平可以用对数正态随机变量精确地建模。用分贝表示时,本地平均信号电平服从正态分布,用面积均值和标准差来刻画[4,5]。采用分贝形式,本地平均信号功率(用ρ表示)可以表示为:

式(3)中,mx是用dBW表示的区域平均功率(大尺度传播路径损耗),χ是标准差的零均值正态随机变量(大尺度障碍造成的阴影)。

而区域平均功率mx通常建模为接收机与发射机之间分割距离d、路径损耗指数γ,发射功率PT,发射和接收天线增益GR、GT的函数,即:

式(4)中的常数K由模型中所有不变的项组成;θT和准T是信号发射端到接收端的发射俯仰角和方位角;θR和准R是信号到达接收天线的到达俯仰角和方位角。这四个角度取决于移动台和基站天线的相对位置。

3.2 小区的扇区化

为了减少同频干扰,蜂窝通信系统通常要在基站中使用几个扇区化天线。每个扇区化天线在指定的扇区内发射,而且为每个扇区分配小区全部可用信道中的一部分信道。因此,由于基站天线的定向性,减少了基站或者移动台接收机天线的同频干扰。

3.3 总的同频干扰

给予接收到的单个干扰信号仅受阴影和路径损耗的影响这一假设,总的同频干扰可以建模为单个干扰信号的复合,它们的本地平均功率级服从于对数正态变化。通常假设每一个单个干扰的相移因散射而变化显著,因而可以假设相位是随机的,在本地区域作平均时,信号是非相干地叠加的。因此,给定位置的总的同频干扰I可以建模为对数正态分布信号之和,即:

4. 系统仿真

4.1 仿真流程

蜂窝系统中SIR与中断概率的仿真流程如图1所示。

4.2 仿真参数

小区半径R=1000;路径损耗指数γ=4;分贝为单位的对数正态阴影的标准差(σ)=8dB;每个小区的扇区数:0度、120度、360度;基站扇区化天线的正反向比=30dB;要仿真的瞬时位置的组数(M)=1000;同频小区数量=6。

4.3 仿真结果与分析

以中断概率为参考指标,六种不同配置情况下蜂窝系统的性能如图2所示。

由图2可见,簇大小固定时,扇区化减小了SIR低于某一给定阀值的平均中断概率,即减少了同频干扰,提高了蜂窝系统的性能。扇区固定时,一个小的簇会增加系统容量,但同时增加了每个用户的干扰电平,降低了系统性能。

5. 结束语

本文研究并建立了一种蜂窝无线通信系统仿真模型。该建模方法具有普遍意义,可以进行扩展,以包括蜂窝系统的其它特征。通过性能的仿真验证了,蜂窝系统的簇大小、阻塞率、扇区数、平均信干比等设计参数,都会影响蜂窝无限通信系统的质量,并且他们相互关联,经常需要针对系统性能要求进行折中。

摘要：针对普通的解析模型很难获得蜂窝无线系统链路性能的问题,讨论了一种无线蜂窝系统的建模方法,并以中断概率为参考指标,仿真分析了扇区化和簇大小对蜂窝系统容量和链路质量的影响。

关键词：同频干扰,扇区化,中断概率

参考文献

[1]胡智娟,张华清.移动通信技术实用教程[M].北京:国防工业出版社,2005.

[2]杨大成.移动传播环境理论基础、分析方法和建模技术[M].北京:机械工业出版社,2003.

[3]肖明波,杨光松等译.通信系统仿真原理与无线应用[M].北京:机械工业出版社,2005

[4]T.S.Rappaport,Wireless Communications:principles and practice[M],2nd ed.,Upper saddle River,NJ:Prentice Hall,2002.

计算机系统建模与仿真 篇9

计算机仿真也可以称之为计算机实验或者是计算机模拟, 从某种程度上来说, 它也就是建立实际系统模型的仿真模型, 进而在计算机系统中对该仿真模型进行一系列的仿真实验或者是模拟实验的过程。当前, 它几乎成了人们研究现实生活中各种复杂系统不可或缺的重要手段之一, 其突出的应用效果将推动计算机仿真技术的不断更新与广泛普及。从宏观的角度来说, 现代建模与仿真技术体系 (Thetechnology system of modernmodeling and simulation) , 它主要是由建模技术、建模与仿真支撑系统技术、仿真应用技术三个部分构成的。计算机环境下任何系统的仿真都是以系统的数学建模为基础的, 在特定的预设条件下进行信息的处理, 从而在系统仿真的基础上进行一系列的实验研究。

计算机仿真过程分析

建模于形式化的任务是确定模型的边界, 而它主要是依据系统分析和研究目标来确定的, 毕竟计算机系统所建立的任何一个模型都只能反映现实目标对象系统中的某一个方面或者是其中的一个部分, 也即是说, 所有的计算机系统模型都是对实际系统的有限映像。除此之外, 为了使计算机模拟系统具有较高的可信度和精确性, 计算机系统建模工作者在进行具体的建模工作之前, 对现实的目标系统必须提前具备一定的先验知识以及必要的试验数据等资料, 尤其是要对系统模型进行形式化过程的处理, 从而得到完整的计算机系统仿真所需要的相关数学描述。另外, 对已经完成的系统模型的可信度检验也是整个建模过程必不可少的一个阶段或者是环节。其次, 计算机系统仿真过程的第二步是仿真建模, 主要目的就是为了依据目标系统的特点以及系统仿真的具体要求来选择恰当的算法。计算机系统仿真的第三步是相关程序的设计和完善, 也即是采用计算机系统能够识别和执行的程序对系统仿真模型进行描述, 该程序还包括一系列的、复杂的仿真实验要求。第四步是进行程序的检验和校正。第五步是对计算机系统仿真模型进行预期的实验操作和资料收集。事实上, 这一环节已经进入了实实在在的计算机系统仿真活动, 计算机操作者根据预期的系统仿真的目的对已经建立起来的系统模型, 按照预制的程序进行一系列的实验, 从而得到有效的模型输出, 完成资料的收集和整理活动。最后, 计算机系统仿真过程的最后一个环节是对模型输出或者是前期收集到的资料进行分析和研究, 也即是对模型数据进行系统深入的处理, 同时也要对该模型的可信度进行验证, 保证最终研究结果具有较高的可信性和实际指导价值, 使现实活动在此信息指导下能够顺利进行。

动态系统的仿真与建模研究

抽象和映射是计算机系统模型与现实对象之间最重要的关系之一, 在计算机数字技术环境下建立抽象模型是实现仿真技术的关键。目前, 计算机系统仿真建模的基本研究方法是模型分析法。针对复杂的应用系统, 以系统设计为主要目标的仿真模型的建模过程大致可以划分为提出系统抽象模型、建立结构关系模型、性能分析、评估与综合等几个阶段。一般来说, 根据计算机系统相应的状态描述及其变化方式, 仿真建模模型大致可以划分为连续变量动态系统和离散事件动态系统两种形式。在当前社会环境下, 面向系统的计算机仿真技术既包含了连续变量动态系统仿真模型, 同时也包含了离散事件动态系统仿真模型。由于离散事件动态系统模型系统状态形成的是离散空间式的变化域, 它的状态变化主要是发生在一系列不可预知的离散式的时间点上面, 因此, 很难像连续变量动态系统那样建立定量变化关系的方程式, 由此形成了以网络图为基础的各类流图模型结构。

1.连续变量动态系统 (CVDS) 的仿真建模分析

该系统主要是指在时间驱动的作用下, 促使整个系统状态处于不断变化之中的一种特殊的物理系统。一般来说, 根据特定系统中取值方式以及时间取值域的不同, 连续变量动态系统大致可以分为离散时间动态系统、连续时间动态系统以及连续—离散时间混合的动态系统等几种不同的类型, 目前应用广泛的工程采样系统大多是使用离散时间动态系统。目前, 诸多仿真与建模工程师主要是采用差分方程模型、常/偏微分方程模型、系统动力学模型、 (广义) 回归模型、线性/非线性状态空间模型、自回归模型 (AR) 、受控自回归滑动平均 (CARMA) 模型、滑动平均模型等诸多数学模型样式来描述连续变量动态系统。另外, 连续变量动态系统的仿真模型样式很多, 目前主要用于将模型转换成计算机系统可以识别并执行的模型的方式包括离散相似法、变换操作域的方法、模型转化法、高阶系统的简化处理方法等。

假设计算机系统输入设置为{x (t) }、输出设置为{y (t) }, 那么连续时间动态变量系统中讨论最多的是以下常系数高阶微分方程模型:

在此情况下, 如果系统中包含着随机性的输入信息{ε (t) }, 那么连续时间随机CVDS系统之中的输入与输出之间关系描述常用的随机微分方程式为:

在大部分情况下都是将随机过程{ε (t) }假定为某一特定形式的独立增量过程, 目前, 如下所示的一阶随机微分方程在系统工程和随机自动控制领域中发挥着十分广泛的应用功能。

针对第一、第二种模型来说, 计算机系统仿真主要是研究其相关系统的系统响应、系统稳定性、系统速度、系统精确性以及其他过程行为的重要方式之一, 这也是目前计算机系统仿真与建模领域重点研究的内容之一, 对现实社会实践活动的发展具有极大的促进作用。

2.离散事件动态系统 (DEDS) 的仿真与建模研究

离散事件动态系统 (DEDS) 主要是指受到一系列的事件驱动, 系统状态呈现出不断的跳跃式的变化, 导致计算机系统内部状态的迁移出现在各种离散时间点之上的一种动态的系统。自八十年代以来, 便有不少西方学者对离散事件动态系统的模型设计方法进行了深入研究, 并形成了诸多研究成果。目前DEDS模型的种类非常多, 然而这些模型之间间隔性非常明显, 缺乏必要的转换关系, 尤其是它们大都适用于某一类或者是几类问题, 尚没有一个通用的适合于不同研究对象或者是系统特征的模型表示方法。

从当前的发展现状来看, 离散事件动态系统建模常常采用网络图或者是实践图法、排队论法、随机过程描述法、形式语言与自动机法、抽象代数法等等诸多方法。如图3所示, 离散事件动态系统仿真主要是通过仿真模型的运行来实现一系列的系统行为以及完成对系统的分析和评估的。因此, 仿真模型的建立必须与现实生活中真实系统行为具有一定的同态或者是同构关系, 这是DEDS系统仿真能够顺利进行的核心问题。

参考文献

[1]王泽兵.计算机仿真与建模初探[J].机械管理开发, 2005, (3) :87-88.

[2]徐庚保.计算机仿真系统述评[J].计算机仿真, 2012, (4) :132-136.

将DDS用于建模仿真系统 篇10

如今人们需要更加真实和复杂的建模仿真环境, 用来支撑日益变化和更大规模的复杂系统仿真需求, 这就要求建立一种分布式的网络, 能具有极高的数据吞吐量, 极低的数据延迟, 实现实时的远程数据共享。而且为了灵活搭建虚实一体 (Live, Virtual &Constructive, LVC) 的仿真系统, 需要一种开放式标准化的体系架构来实现可重用性和互操作性。当前模拟仿真研究面临的主要挑战包括:

1.1 互操作性

(1) 能够在复杂系统 (System of Systems) 场景下 , 跨越不同的网络, 包括多重仿真设备、实装和操作系统所组成的网络。

(2) 在异构的体系结构之间的互操作性。

(3) 支持多种仿真标准或某个标准的多种实现。

(4) 多重数据源的数据同步。

1.2 性能

(1) 当仿真规模扩大时, 能保持原有性能。

(2) 低延迟的数据需求。

(3) 数据的实时性优先级和分发。

1.3 安全性

(1) 数据的机密性。

(2) 数据的完整性。

(3) 数据的真实性。

1.4 系统演化

(1) 具有可插拔能力, 即插即用, 使系统演化更容易。

(2) 支持动态仿真元素, 更好地反映真实场景下的变化。

(3) 快速发现新的变化。

1.5 容错

防止造成仿真过程终止或出错的单点失效。

当前的建模仿真架构越来越难以应对这些新的需求和挑战, 讨论了OMG的实时系统数据分发服务 (DDS) 标准, 以及如何用DDS解决大规模分布式网络仿真中的实时数据分发需求。

2 之前的解决办法———HLA

由美国国防部开发的高层体系结构 (HLA) 曾被认为是美国军事仿真互操作性标准, 也是北大西洋公约组织的仿真互操作性标准。IEEE 1516也将其作为民用仿真的一种标准。HLA是虚实一体仿真的首个开放标准 , 能够为任意类型的模拟仿真系统提供服务。

HLA的底层架构是基于“发布/订阅”的, 某个元素把数据发布到总线上, 由其他订阅该数据的节点将其从总线取走, 这些数据被称为“联邦数据”。该模型支持分布式系统, 避免了客户端/服务器结构中的瓶颈问题, 并且使系统扩展变得更加容易。

在建模仿真系统开发过程中, 需要建立运行时基础架构 (RTI) 来实现高层体系结构 , 图1所示的RTI是HLA的基础组件。它提供了一组软件服务, 用于在运行时协调邦元间的互操作和数据交换。RTI是HLA接口规范的实现部分, 但其自身并不属于规范的内容。现代的RTI实现通常符合IEEE1516或HLA 1.3 API规范。

HLA超越了很 多早期的 标准 , 比如分布 式交互仿 真 (DIS) 和聚合层仿真协议 (ALSP)。

对HLA和DIS的使用有些泛滥, 两者占据了模拟器70% 以上的份额。其他非主流的仿真标准, 如测验和训练架构 (TENA) 和通用训练仪器架构 (CTIA) , 分别占据了市场的15%和5%的份额。

HLA被设计为一种通用标准 , 在过去十几年间取得了巨大的成功。但是随着仿真目标变得更具挑战性, HLA的局限性也越来越明显, 促使人们着手研究建模仿真领域的新技术和新标准。HLA的主要缺陷包括缺少对标准化互操作协议的支持, 不能满足大规模情况下低延迟实时数据分享需求, 而且不支持动态邦元的即插即用。

3 将数据分发服务 (DDS) 应用于建模仿真

OMG发布的数据分发服务标准确定了一种类似于HLA的、以数据为中心的发布和订阅模型, 允许分布式的大量节点作为域参与者 (发布者和订阅者), 进行异步的和实时的通信。但与HLA不同的是, DDS也给出了一种有线网络协议规范, 用于保证不同厂商的DDS产品之间实现的互操作性。

DDS支持以数据为中心的系统 , 其关注点是数据模型。在这种系统中, 以数据值作为交换的单元。中间件平台需要理解数据, 并且确保所有相关的订阅者都能获得同步的一致的数据视图。这一点类似于数据库的概念, 能够提供数据的全局视图并且管理数据的访问权限。DDS基础平台并不是依靠消息传输时完成这一工作的, 而是要确保每个节点能正确理解数据。如图2所示, 域的参与者可能同时发布和订阅某种类型的数据流, 这些类型用“主题”(Topic) 进行标识。

DDS规范在发布者和订阅者之间建立的通信交互具有以下特点:

(1) 在空间上解耦合 (节点的空间位置不受限制)。

(2) 在时间上解耦合 (数据投递给订阅者可以在数据发布之后及时进行, 也可以稍后进行)。

(3) 在网络流解耦合 (数据传输可以可靠传输 , 也可以尽力传输, 并可依据可用网络带宽进行控制)。

DDS架构的这些基础性原则特征有利于复杂系统仿真的可靠扩展。DDS的服务质量 (QoS) 参数用于在参与者、模型整体属性和主题之间进行匹配。由不同的 “键值”所确定的多重独立的数据频道有助于提升可扩展性。这使节点可以通过 一次订阅来获取多个 (数千个) 相似的数据流。当数据到达时, 中间件平台可以根据键值对其排序, 并高效地发布出去。

DDS有一个内置的状态传播模型 , 所以当某些被处理的数据结构的值仅偶尔变化时, 将只需要传输一次更新, 有利于降低网络负载。

DDS标准定义了:

(1) 一个数据为中心的发布订阅层 (DCPS), 提供了一组API来表示一种标准化的获得实时信息的方法, 应用规模从小规模的嵌入式控制系统到大规模的企业级的信息管理系统。

(2) 一种实时发布订阅 (RTPS) 有线协议。

DDS是独立于编程语言和操作系统的。DCPS的API被诸多语言所实现, 包括Ada, C, C++, C#, Java, Scala, Lua和Ruby。使用标准化的API使得从一种DDS产品迁移到另一种产品变得非常容易。

DDS支持IP网络之上的单播和广播 , 使节点间延迟达到最小。它不需要一个中心服务器或任何特殊节点来作为数据流代理。 在基于DDS的系统中, 节点间直接进行数据通信, 是一种点到点 (P2P) 模式。

自从2003年DDS标准诞生以来, 它已被迅速采纳为高性能实时系统的开发和集成标准。它是美国国防部信息技术标准目录 (DISR) 中关于发布订阅消息传输的强制标准。采用DDS的项目包 括美海军 开放架构 计算环境 ( OACE) , FORCEnet美军未来作战系统 (FCS), 以及联合空军力量和海军网络中心互操作方案 (NESI)。

4 结语

为了支持更加复杂和大规模的仿真场景, 建模仿真环境也变得日益复杂。这就催生了对异构网络环境中高吞吐量、低 延迟、实 时数据共 享的需求 。同时为 了使投资 回报率 (ROI) 最大化 , 需要一种开放式的建模仿真体系结构 , 从而支持仿真系统的重用、扩展和互操作。现有的建模仿真架构 (如HLA) 越来越难以满足上述需求。