- •Основы моделирования систем
- •Введение в дисциплину "Основы моделирования систем"
- •Проблематика, задачи и цели моделирования
- •Технологии функционирования моделирующих программ
- •Обзор и классификация моделирующих программ
- •Решатели моделирующих программ
- •Понятие о структурном и мультидоменном физическом моделировании
- •Идея мультидоменного физического моделирования
- •Введение в технологию моделирования на основе направленных графов
- •Принцип поточного исполнения блок-схем (моделей)
- •Библиотеки блоков графических языков
- •Блоки обладающие эффектом памяти
- •Понятие о начальных условиях модели (Initial Condition)
- •Понятие о параметрах модели
- •Понятие о методах интегрирования
- •Выбор шага симуляции и метода интегрирования
- •Каскадные алгебраические петли
- •Каскодные алгебраические петли
- •Введение в технологию мультидоменного физического моделирования с применением ненаправленных графов
- •Принципы построения графа схемы физической принципиальной
- •Элементы ненаправленного графа
- •Пассивные элементы ненаправленного графа (потребители энергии)
- •Активные элементы ненаправленного графа (источники энергии)
- •Узлы ненаправленного графа
- •Рекомендации к использованию библиотеки элементов
- •Об альтернативном построении графа схемы физической принципиальной
- •Основы построения моделей на базе гибрида из направленных и ненаправленных графов при мультидоменном физическом моделировании
- •Связывание направленных и ненаправленных графов. Особенности условных графических обозначений пограничных элементов
- •Ситуации, требующие соблюдения условно-положительного направления тока энергетической материи для пассивных rlc-элементов
- •Понятие о датчике потенциала – w-элементе
- •Пример гибридно-графовой модели транзисторного усилителя с элементами инкапсуляции графов
- •Обзор методов анализа моделей, систем и сигналов
- •Идентификация моделей
- •Символьный анализ математического описания моделей
- •Частотный анализ моделей и систем
- •Литература
- •Обзор архитектурного построения программ математического моделирования динамических систем Введение
- •Модульная структура программ математического моделирования динамических систем
- •Архитектура математического ядра моделирующих программ с поточной моделью управления
- •Графический интерфейс программ математического моделирования динамических систем
- •Шлюз Visio2SimKernel
- •Xml хранилище модели
- •Литература
- •Что же с тоэ? или о структурном кризисе в методике преподавания блока дисциплин связанных с расчетом цепей преобразования энергий
- •Уровни сложности задач расчета цепей преобразования энергий
- •О том, как программы мультидоменного математического моделирования динамических систем "выкинули на помойку" учебники по теоретическим основам цепей
- •Сценарий изменения методики преподавания "Теоретических основ цепей" и обзор затруднений
Каскадные алгебраические петли
Если исходные уравнения модели системы можно представить включенными последовательно блоками, то, очевидно, что программы математического моделирования динамических систем могут однозначно выявить порядок вычислений (составить информационный поток), проверяя готовность аргументов у преобразующих данные функций. Подобный пример был рассмотрен выше.
Однако гораздо чаще в блок-схемах наблюдаются обратные связи (ОС). На рисунке приведена структурная схема апериодического звена первого порядка. Систему уравнений, соответствующую этой блок-схеме, составить легко:
a) g=1 b) x=g−y c) u=3×x d) y=0∞∫udt e) график = y
А как составить информационный поток? Для вычисления координаты x надо знать координату y; для вычисления координаты y надо знать координату u; а для вычисления координаты u надо знать координату x. Ситуация кажется тупиковой, но это не так, и только лишь потому, что в контуре (петле) присутствует блок обладающий эффектом памяти (1/S).
Обратимся к функции, которая используется для вычисления интеграла в дискретной форме согласно методу Эйлера с запаздыванием:
y[n]=y[−1]+m=0n−1∑u[m].
Текущее значение входного сигнала в формуле обозначено индексом n−1, выходное значение индексом n. Легко понять, что на текущем шаге выходное значение дискретного квазианалога интегратора ни как не определено текущим входным значением (связь между текущим входным значением и выходным значением на следующем шаге симуляции не отвергается). Повторим эту мысль в более общей формулировке. На текущем шаге симуляции состояние выходов всех блоков обладающих эффектом памяти не зависит от входного сигнала.
Вернемся к вопросу формирования информационного потока. В свете сказанного становится очевидно, что выходы блоков обладающих эффектом памяти порождают информационные потоки, а входы их замыкают (см. рис.).
Теперь петля разомкнута, и программа может однозначно сформировать два упорядоченных, зависимых информационных потока для расчета модели:
1) g=1 |
1') y=reg[n−1]+y[−1] |
2) x=g−y |
2') график = y |
3) u=3×x |
|
reg[n]−reg[n−1]+u |
|
где: reg – внутренний регистр дискретного квазианалога интегратора, хранящий текущее значение интеграла; y[−1] – начальное условие.
Если на месте интегратора будет безынерционная функция, то составить информационный поток невозможно – это и есть алгебраическая петля. Алгебраические петли появляются либо при неверном методическом подходе к решению неявных уравнений, либо при ошибочном проектировании цепей обратной связи САР (см. красную цепь на рисунке).
Реальные САР всегда обладают инерционными свойствами. Поэтому более точные математические модели САР обычно не содержат алгебраических петель.
Для решения неявных уравнений программы математического моделирования должны содержать неявные решатели, которые находят решение в процессе итерационного подбора. Наличие подобных решателей в программах – это следующая ступень в их развитии. Программы, преодолевшие этот барьер, как правило, позволяют описывать модели не только направленными, но и ненаправленными графами, т.е. в их библиотеках кроме математических блоков появляются физические элементы: резисторы, транзисторы, двигатели, и пр.
