《过程仿真》求取 ⇩

1概述1

1.1 数字仿真的基本概念1

1.1.1 模型的分类及建模1

1.1.2 仿真的分类及仿真的基本方法2

1.1.3 数字仿真的基本特征3

1.2 数字仿真的基本原理4

1.2.1 相似性原理4

1.3.1 精馏塔精馏过程仿真5

1.3 计算机仿真的应用实例5

1.2.2 控制理论5

1.3.2 人口增长过程仿真6

1.3.3 北京地铁仿真模型及仿真结果6

1.4 仿真软件7

1.4.1 仿真软件7

1.4.2 仿真语言的性能评价7

1.4.3 典型数字仿真语言7

2.1.1 数学模型的建立9

2基于微分方程求解的连续系统数字仿真9

2.1 连续系统的数学模型9

2.1.2 数学模型的类型11

2.1.3 数学模型的转换12

2.1.4 数学模型的合成16

2.1.5 纯滞后系统的数学模型18

2.2 数值积分算法19

2.2.1 数值积分算法的基本思想19

2.2.2 数值积分算法的一些基本概念21

2.2.3 数值积分算法22

2.2.4 算法的计算稳定性27

2.3 数字仿真程序29

2.3.1 数字仿真程序的基本结构29

2.3.2 数值积分算法子程序30

2.3.3 输入子程序33

2.3.4 微分方程组子程序35

2.3.5 主程序及输出子程序段36

2.3.6 纯滞后子程序37

2.3.7 数值仿真程序举例38

2.4 CSS数值仿真程序包51

2.4.1 CSS程序包的基本功能52

2.4.2 CSS程序包清单及变量、数组说明54

2.4.3 CSS仿真程序包的应用70

3基于离散化模型的连续系统数字仿真76

3.1 连续系统的离散化模型76

3.1.1 采样定理76

3.1.2 离散化模型78

3.2 离散化模型的特性分析78

3.2.1 稳定性78

3.2.2 保持器79

3.3 离散化的方法82

3.3.1 z变换法82

3.3.2 替换法86

3.3.3 根匹配法87

3.3.4 微分映射法91

3.3.5 状态变量法92

3.3.6 增广矩阵法96

3.4 非线性系统的数字仿真99

3.4.1 非线性环节的类型99

3.4.2 典型非线性环节的数字仿真子程序100

3 .5 离散化模型的数字仿真程序102

3.5.1 离散化模型的合成102

3.5.2 双线性变换仿真程序103

3.5.3 非线性系统数字仿真程序107

4采样控制系统的数学仿真121

4.1 采样控制系统121

4.1.1 概述121

4.1.2 改进z变换122

4.1.3 数字控制器的描述124

4.2.1 差拍控制算法127

4.2 采样控制系统的z域设计法127

4.2.2 大林控制算法132

4.2.3 卡尔曼控制算法134

4.2.4 V.E.控制算法136

4.3 含有纯滞后的采样控制系统138

4.3.1 史密斯预估补偿器138

4.3.2 观测补偿器141

4.3.3 解析预估补偿器144

4.4 采样周期146

4.4.1 不同采样周期对模型参数的影响146

4.4.2 不同采样周期时系统稳定性分析148

4.4.3 采样周期的选择151

4.5 采样控制系统数字仿真程序152

4.5.1 一阶滞后环节的数字仿真程序152

4.5.2 二阶滞后环节的数字仿真程序156

4.5.3 史密斯预估补偿控制数字仿真程序156

5.1.1 典型开环传递函数及其频率特性162

5连续系统频域分析法的数学仿真162

5.1 频率特性162

5.1.2 频率特性的分析方法164

5.1.3 控制器参数整定166

5.2 衰减频率特性167

5.2.1 衰减频率特性167

5.2.2 衰减比判据168

5.2.3 用衰减频率特性整定控制器参数169

5.2.4 衰减频率特性仿真程序173

5.3 劳斯判据确定系统稳定性178

5.3.1 劳斯稳定判据178

5.3.2 劳斯判据确定系统相对稳定性179

5.3.3 仿真程序180

5.4 多变量频域的逆奈氏阵列法187

5.4.1 基本概念187

5.4.2 多变量闭环系统的稳定性189

5.4.3 补偿器的设计191

6 最优控制系统的数字仿真197

6.1 概述197

6.1.1 目标函数和约束条件197

6.1.2 最优控制系统的数学描述198

6.1.3 目标函数取极值的充要条件199

6.2 静态最优化方法200

6.2.1 线性规划方法200

6.2.2 爬山法207

6.2.3 优选法213

6.2.4 单纯形加速法214

6.2.5 拉格朗日乘子法224

6.2.6 静态优化的实例231

6.3 动态最优化方法234

6.3.1 变分法234

6.3.2 极大值原理239

6.3.3 动态规划法255

7.1.1 随机变量258

7离散事件系统的数字仿真258

7.1 基本概念258

7.1.2 随机过程260

7.2 随机数的产生和变换261

7.2.1 伪随机数的产生261

7.2.2 随机变量的产生262

7.2.3 多维随机变量的产生268

7.2.4 随机过程的产生269

7.2.5 数字仿真子程序271

7.3 离散事件系统的数字仿真274

7.3.1 离散事件系统的数学模型274

7.3.2 离散事件系统的仿真策略和结构模型277

7.3.3 离散事件系统仿真结果分析285

7.3.4 方差减小技术287

7.3.5 通用离散事件系统仿真语言288

参考文献289