|
и ы = Л(}',X , з десь J алгоритм систем ы управления. I И м итация позволяет исследовать поведение м оделируем ого объекта в течение продолж ительного интервала врем ени д и н а м и ч е ск а я и м и т а ц и я . В этом случае как говорилось вы ш е i тр актуется как ном ер м ом ента врем ени. К ром е этого м ож но исследовать поведение систем ы в определенны й м ом ент времени с т а т и ч е с к а я и м и т а ц и я , тогда ?трактуется как ном ер состояния. П ри д и н а м и ч ес к о й и м и т а ц и и врем я м о ж ет м еняться с постоянны м и перем енны м ш агом: 50 Д инам ическая им итация Рис. 2.2. Здесь у-, м ом енты соверш ения собы тий в С Д С , у * м ом енты соверш ения собы тий при динам ической и м итации с постоянны м ш агом , у ■, м ом енты соверш ения собы тий при перем енном ш аге. |
Состав ИМ сложной системы Рис. 3.1. Возвращаясь к проблеме имитационного моделирования сложной системы, условно выделим в ИМ модель управляемого объекта, модель системы управления и модель внутренних случайных возмущений (Рис.3.1.). Входы модели управляемого объекта делятся на контролируемые управляемые и неконтролируемые неуправляемые возмущения. Последние генерируются датчиками случайных чисел по за данному закону распределения. Управление, в свою очередь является выходом модели системы управления, а возмущения (модели внутренних возмущений). выходом датчиков случайных чисел Ul+I =a(y1,Xl+I,El+I), здесь A алгоритм системы управления. Имитация позволяет исследовать поведение моделируемого объекта в течение продолжительного интервала времени —динамическая имитация. В этом случае как говорилось выше г трактуется как номер момента времени. Кроме этого можно исследовать поведение системы в определенный момент времени —статическая имитация, тогда /трактуется как номер состояния. При динамической имитации время может меняться с постоянным и переменным шагом: Динамическая имитация Рис. 3.2. Здесь Yi моменты совершения событий в СДС, у j моменты совершения событий при динамической имитации с постоянным шагом, у j моменты совершения событий при переменном шаге. С постоянным шагом проще реализация, но меньше точность и могут быть пустые (то есть лишние) точки времени, когда рассчитывается состояние модели. С переменным шагом время прыгает от события к событию. Этот способ —более точное воспроизведение процесса, нет лишних расчетов, однако его труднее реализовать. Основные положения, вытекающие из сказанного: 1. ИМ другие методы использовать невозможно, для сложных систем это в данный момент основной метод исследования. |