simulink连续模型转离散

Simulink中连续与离散模型的区别

matlab/simulink/simpowersystem中连续vs离散!

本文中的一些具体数学推导见下面链接：计算机仿真技术 1.连续系统vs离散系统

连续系统是指系统状态的改变在时间上是连续的，从数学建模的角度来看，可以分为连续时间模型、离散时间模型、混合时间模型。其实在simpowersystem的库中基本所有模型都属于连续系统，因为其对应的物理世界一般是电机、电源、电力电子器件等等。

离散系统是指系统状态的改变只发生在某些时间点上，而且往往是随机的，比如说某一路口一天的人流量，对离散模型的计算机仿真没有实际意义，只有统计学上的意义，所以在simpowersystem中是没有模型属于离散系统的。但是在选取模型，以及仿真算法的选择时，常常提到的discrete model、discrete solver、discrete simulate type等等中的离散到底是指什么呢？其实它是指时间上的离散，也就是指离散时间模型。

下文中提到的连续就是指时间上的连续，连续模型就是指连续时间模型。离散就是指时间上的离散，离散模型就是指离散时间模型，而在物理世界中他们都同属于连续系统。为

Simulink中连续与离散模型的区别

matlab/simulink/simpowersystem中连续vs离散!

本文中的一些具体数学推导见下面链接：计算机仿真技术 1.连续系统vs离散系统

连续系统是指系统状态的改变在时间上是连续的，从数学建模的角度来看，可以分为连续时间模型、离散时间模型、混合时间模型。其实在simpowersystem的库中基本所有模型都属于连续系统，因为其对应的物理世界一般是电机、电源、电力电子器件等等。

离散系统是指系统状态的改变只发生在某些时间点上，而且往往是随机的，比如说某一路口一天的人流量，对离散模型的计算机仿真没有实际意义，只有统计学上的意义，所以在simpowersystem中是没有模型属于离散系统的。但是在选取模型，以及仿真算法的选择时，常常提到的discrete model、discrete solver、discrete simulate type等等中的离散到底是指什么呢？其实它是指时间上的离散，也就是指离散时间模型。

下文中提到的连续就是指时间上的连续，连续模型就是指连续时间模型。离散就是指时间上的离散，离散模型就是指离散时间模型，而在物理世界中他们都同属于连续系统。为

S i m u l i n k-电池模型

精品文档 收集于网络，如有侵权请联系管理员删除 Simulink 自带电池模型翻译说明(部分内容) 电池

通用的电池模型。

路径

Simscape / Electrical / Specialized Power Systems / Electric Drives / Extra Sources

说明

该电池模块实现了用参数化通用动态模型来表示当下最流行的可充电电池类型。

下图为该电池模块的等效电路。

对于铅酸蓄电池，采用以下数学模型：

放电模型(*i >0):

**110()(,,,)(0)()

t t t t Q Q Exp s f i i i Exp E K i K i Laplace Q i Q i Sel s -=-??-??+?--

精品文档

收集于网络，如有侵权请联系管理员删除 充电模型(*i <0)：

**120()1(,,,)()0.1()t t t t Q Q Exp s f i i i Exp E K i K i Laplace i Q Q i Sel s s

-=-??-??+?+?- 式中，

- E 0为常数电压，V 。

- Exp(s)为指数区域特性，V 。

- Sel(s)代表电池模型，Sel(s)=0为

第7章连续与离散信号的可视化

实验目的

（1） 熟练掌握MATLAB的使用

（2） 学会用MATLAB实现离散与连续信号的可视化

实验内容

1.利用MATLAB的向量法，绘出下列连续信号的时域波形。 （1）f(t)=4sin(2πt-π/4) (3)f(t)=u(t+2)-u(t-2) （1） MATLAB代码：实验结果： p=0.001; t=-pi:p:pi f=4*sin(2*pi*t-pi/4) plot(t,f) title('f(t)=4sin(2πt-π/4)') xlabel('t') axis([-pi,pi,-5,5])

（3）MATLAB代码：实验结果： 函数 function f=Heaviside(t) f=(t>0); 代码 syms t; f=sym('Heaviside(t+2)-Heaviside(t-2)'); ezplot(f,[-4,4])

2.利用MATLAB绘出下列离散序列的时域波形图。 （1）x(n)=cos(nπ/2)u(n) (4)x(n)=(-3/4) ^nu(n)

本题用到的函数MATLAB代码：

函数1：function x=jyxl(n) x=(n>=0) 函数2

19．离散相模型

本章介绍FLUENT 中可供选择的拉格朗日离散相模型及其使用方法。 本章内容的组织如下：

19.1 离散相模型概述与应用范围 19.2 离散相的轨道计算 19.3 传热与传质的计算 19.4 射流（雾化）模型 19.5 连续相与离散相的相间耦合 19.6 离散相模型的使用方法概述 19.7 离散相模型的选择 19.8 非稳态颗粒的计算 19.9 离散相的初始条件设定 19.10 离散相的边界条件设定 19.11 离散相的介质属性设定 19.12 离散相的计算过程 19.13 离散相的后处理 19.1 离散相模型概览与其应用范围

19.1.1 简介

19.1.2 湍流中的颗粒处理方法 19.1.3 应用范围

19.1.4 离散相模型的求解过程概述 19.1.1 简介

除了求解连续相的输运方程，FLUENT 也可以在拉氏坐标下模拟流场中离散的第二相。由球形颗粒（代表液滴或气泡）构成的第二相分布在连续相中。FLUENT 可以计算这些颗粒的轨道以及由颗粒引起的热量/质量传递。相间耦合以及耦合结果对离散相轨道、连续相流动的影响均可考虑进去。

FLUENT 提供的离散相模型选择如下：

对稳态与非稳态流动，可以应用拉氏公式考虑离散相的惯性

系统数学模型与仿真集成环境Simulink

系统数学模型与仿真集成环境 Simulink

系统数学模型与仿真集成环境Simulink

一. 实验目的 (1)熟悉Matlab及其在控制系统中的应用. (2)实现典型环节的时间响应仿真. (3)利用Matlab工具箱simulink建立系统的 仿真模型并调整系统参数和观察,记录参数 变化对系统输出的影响.

系统数学模型与仿真集成环境Simulink

二.实验原理 在实际应用中控制系统是有多个单一的模型组合而 成的.模型之间有不同的连接方式,基本的连接方 式有串联,并联,反馈和闭环连接. 1.串联连接 单输入单输出(SISO)系统的G1(S)和G2(S) 串联连接框图如下.其串联连接而成的系统传递函 数G(S)= G1(S)G2(S).U(S) G1(S) G2(S) Y(S)

系统数学模型与仿真集成环境Simulink

2.并联连接 单输入单输出系统的G1(S)和G2(S)并联 连接框图如下.其并联连接而成的系统传递 函数G(S)= G1(S)+G2(S).G1(S) U(S) G2(S) Y2(S) Y1(S) Y(S)

系统数学模型与仿真集成环境Simulink

3.反馈连接 反馈系统在自动控制中应用最为广泛的

集美大学计算机工程学院实验报告

课程名称：数学建模 实验项目编号：实验六 班级：计算12

上机实践日期：2014.12 一、实验目的

了解离散模型的建模，掌握对离散数据的插值、迭代等处理原理和方法。

指导教师：付永钢 实验成绩：

实验项目名称：离散模型 姓名：

学号：

上机实践时间： 2 学时

二、实验内容

1、对教材第8章（P270图1）中所给出的比赛得出的竞赛图给出对应的邻接矩阵，然后计算该矩阵的最大特征值，并计算该特征值对应的特征向量，将该特征向量进行归一化处理；同时，对该邻接矩阵，利用式

s(1)?Ae,e?(1,1,1....,1)T s(k)?As(k?1), k=1,2,….

进行迭代，对该迭代向量进行归一化处理，计算迭代200次以后的结果，与前面计算出的归一

化特征向量值进行比较，得出你的结论。

2、对第7章中给出的差分方程xk?1?bxk(1?xk)，对不同的参数b=1.7, b=2.7, b=3.31, b=3.46, b=3.56分别计算迭代100次的结果，观察其中的单周期收敛，倍周期收敛，4倍周期收敛，混沌等现象。

3、阅读水流量估计的模型求解过程，跟随该模型求解过程中所给出的代码进行逐一尝试，了解对离散数据进行

集美大学计算机工程学院实验报告

课程名称：数学建模 实验项目编号：实验六 班级：计算12

上机实践日期：2014.12 一、实验目的

了解离散模型的建模，掌握对离散数据的插值、迭代等处理原理和方法。

指导教师：付永钢 实验成绩：

实验项目名称：离散模型 姓名：

学号：

上机实践时间： 2 学时

二、实验内容

1、对教材第8章（P270图1）中所给出的比赛得出的竞赛图给出对应的邻接矩阵，然后计算该矩阵的最大特征值，并计算该特征值对应的特征向量，将该特征向量进行归一化处理；同时，对该邻接矩阵，利用式

s(1)?Ae,e?(1,1,1....,1)T s(k)?As(k?1), k=1,2,….

进行迭代，对该迭代向量进行归一化处理，计算迭代200次以后的结果，与前面计算出的归一

化特征向量值进行比较，得出你的结论。

2、对第7章中给出的差分方程xk?1?bxk(1?xk)，对不同的参数b=1.7, b=2.7, b=3.31, b=3.46, b=3.56分别计算迭代100次的结果，观察其中的单周期收敛，倍周期收敛，4倍周期收敛，混沌等现象。

3、阅读水流量估计的模型求解过程，跟随该模型求解过程中所给出的代码进行逐一尝试，了解对离散数据进行

基于Simulink的车辆动力学仿真模型研究

信息技术 岳三玲，等 基于Ｓｉｍｕｌｉｎｋ的车辆动力学仿真模型研究

基于Ｓｉｍｕｌｉｎｋ的车辆动力掌仿真模型研究

岳三玲。卜继玲，傅茂海

Ｉ西南交通大学机械工程学院，四川成都６１００３１）

摘要：采用Ｓｉｍｕｌｉｎｋ分别建立了车辆垂向一横向空间动力学模型、垂向动力学模型以及横向动力学模型，并根据三者的动力学性能仿真表现，对比提出了三种动力学模型的适应工况。关键词：Ｓｉｍｕｌｉｎｋ；仿真模型；动力学性能中图分类号：ＴＨＩｌ３；Ｕ２９２．９；ＴＰ３９１．９文献标志码：Ｂ文章编号：１６７１－５２７６（２０１０）０１－０１２７－０４

Ｒｅｓｅａｒｃｈ

ｏｎ

ＤｙｎａｍｉｃＳｉｍｕｌａｔｉｏｎ

Ｍｏｄｅｌｓ

ｏｆＶｅｈｉｃｌｅＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄ

ｏｎ

Ｓｉｍｕｌｉｎｋ

ＹＵＥＳａｎ－ｌｉｎｇ，ＢＵＪｉ ｌｉｎｇ。ＦＵＭａｏ—ｈａｉ

（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｎｎｇ，ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００３１，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｎｅｅｄｙｎａｍｉｃｍｏｄｅｌｓ

ａｒｅ

ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙｂｕｉｌｔｂｙＳｉｍｕｌｌｎｋ．ｔｈｅｙ

ａｒｅ

ｖｅｒｔｉｃａｌ

Initial probability density function:

(1) Uniform density

1/Vn

(2) Gaussian density

mu, sigma

(3) Truncated Gaussian density

Normalization constant c=1/intA(p0(s)ds)

目标运动模型:

采用Transition density function 表示: dX/dt=V(X,t) (V表示目标的速度向量)

在正态分布等假设下,X(t)满足:

(*) dX=beta(X,t)dt+a(X,t)1/2dW

其中dW是一个维纳过程(Wiener process),有时也叫做布朗运动(Brownian motion),定义为: dW是具有正态分布且满足E(dW)=0和E[(dW)2]=dt,并且在不相交的时间区间上有相互独立的增量的随机过程.

方程(*)只是随机运动目标的近似模型,特别是当deta t很小时不成立.因为当deta t - ->0时,增量独立的假设不正确.为了弥补这个缺点,可以引入下面的加速度模型,或采用一个更一般的随机过程.但是对于大部分的应用来说,由(*)式所定义的运动模型只需经过少许修正就可使用