Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 78 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
78
Dung lượng
1,88 MB
Nội dung
1 KHOA CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ VÀ TRUYỀN THÔNG BỘ MÔN CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT MÁY TÍNH BÀIGIẢNGMÔ PHỎNG VÀMÔHÌNH HÓA THÁI NGUYÊN – 2011
2 MỤC LỤC MỤC LỤC 2 CHƯƠNG I 4 GIỚI THIỆU KIẾN THỨC MÔPHỎNG 4 1.1. Một số định nghĩa cơ bản . 4 1.2. Môhình hóa hệ thống . 5 1.2.1. Vai trò của phương pháp môhình hóa hệ thống 5 1.2.2. Phân loại môhình hóa hệ thống 7 1.3. Phương pháp môphỏng 9 1.3.1. Sơ đồ khối 9 1.3.2. Bản chất của phương pháp môphỏng . 10 1.3.3. Các bước nghiên cứu môphỏng 13 1.3.4 Một số môi trường môphỏng thường gặp 15 CHƯƠNG II . 16 MÔI TRƯỜNG MATLAB VÀ CÁCH LẬP TRÌNH . 16 2.1 Giới thiệu môi trường làm việc Matlab . 16 2.2 Các hàm toán . 16 2.3 Tính toán với vector và ma trận . 17 2.3.1. Khai báo vector và ma trận 17 2.3.2. Tính toán với vector và ma trận . 20 2.4 Các phép so sánh và phép toán Logic . 23 2.5 Biến, cấu trúc và trường 24 2.5.1. Biến . 24 2.5.2. Cấu trúc . 25 2.5.3. Trường . 28 2.6 Quản lý biến 29 2.7 Rẽ nhánh và vòng lặp 31 2.7.1 Lệnh rẽ nhánh if và switch . 31 2.7.2 Vòng lặp for và while . 31 2.7.3 Gián đoạn bằng continue và break . 32 2.8 Các scripts và các hàm của Matlab 34 2.8.1. Các scripts của Matlab . 34
3 2.8.2. Các hàm của Matlab 35 2.9 Nhập xuất dữ liệu 36 CHƯƠNG III . 37 ĐỒ HỌA TRONG MATLAB . 37 3.1 Cơ sở đồ hoạ Matlab . 37 3.2 Đồ hoạ 2 chiều . 39 3.3 Đồ hoạ 3 chiều . 42 3.3.1 Các lệnh Plots . 42 3.3.2 Phối cảnh trong đồ hoạ 3-D 44 3.3.3 Nhập, xuất và in đồ hoạ 44 CHƯƠNG IV . 46 CƠ SỞ SIMULINK . 46 4.1 Khởi động Simulink 46 4.2 Các thao tác cơ bản với Simulink 48 4.3 Tín hiệu và các loại dữ liệu . 50 4.3.1 Làm việc với tín hiệu 50 4.3.2 Làm việc với các loại số liệu 51 4.4 Thư viện Sources và Sinks 52 4.4.1 Thư viện Sources 52 4.4.2 Thư viện Sinks 58 4.5 Thư viện Math . 60 4.6 Khai báo tham số và phương pháp tích phân chuẩn bị cho môphỏng 63 4.6.1 Khởi động và ngừng môphỏng 66 4.6.2 Xử lý lỗi 68 4.6.3 Tập hợp các tham số trong Script cửa Matlab 68 4.6.4 In môhình Simulink . 69 4.7 Hệ thống con (Sub system) 70 4.7.1 Tạo hệ thống con 70 4.7.2 Thư viện signals và Subsystem 71 4.7.3 Kích hoạt có điều kiện các hệ thồng con 74
4 CHƯƠNG I GIỚI THIỆU KIẾN THỨC MÔPHỎNG 1.1. Một số định nghĩa cơ bản - Đối tượng (object) là tất cả những sự vật, sự kiện mà hoạt động của con người có liên quan tới. - Hệ thống (System) là tập hợp các đối tượng (con người, máy móc), sự kiện mà giữa chúng có những mối quan hệ nhất định. - Trạng thái của hệ thống (State of system) là tập hợp các tham số, biến số dùng để mô tả hệ thống tại một thời điểm và trong điều kiện nhất định. -Môhình ( Model) là một sơ đồ phản ánh đối tượng, con người dùng sơ đồ đó để nghiên cứu, thực nghiệm nhằm tìm ra quy luật hoạt động của đối tượng hay nói cách khác môhình là đối tượng thay thế của đối tượng gốc để nghiên cứu về đối tượng gốc. -Môhình hóa (Modeling) là thay thế đối tượng gốc bằng một môhình nhằm các thu nhận thông tin quan trọng về đối tượng bằng cách tiến hành các thực nghiệm trên mô hình. Lý thuyết xây dựng môhìnhvà nghiên cứu môhình để hiểu biết về đối tượng gốc gọi lý thuyết môhình hóa. Nếu các quá trình xảy ra trong môhình đồng nhất (theo các chỉ tiêu định trước) với các quá trình xảy ra trong đối tượng gốc thì người ta nói rằng môhình đồng nhất với đối tượng. Lúc này người ta có thể tiến hành các thực nghiệm trên môhình để thu nhận thông tin về đối tượng. -Môphỏng (Simulation, Imitation) là phương pháp môhình hóa dựa trên việc xây dựng môhình số (Numerical model) và dùng phương pháp số (Numerical method) để tìm các lời giải. Chính vì vậy máy tính số là công cụ hữu hiệu và duy nhất để thực hiện việc môphỏng hệ thống. Lý thuyết cũng như thực nghiệm đã chứng minh rằng, chỉ có thể xây dựng được môhình gần đúng với đối tượng mà thôi, vì trong quá trình môhình hóa bao
5 giờ cũng phải chấp nhận một số giả thiết nhằm giảm bớt độ phức tạp của mô hình, để môhình có thể ứng dụng thuận tiện trong thực tế. Mặc dù vậy, môhình hóa luôn luôn là một phương pháp hữu hiệu để con người nghiên cứu đối tượng, nhận biết các quá trình, các quy luật tự nhiên. Đặc biệt, ngày nay với sự trợ giúp đắc lực của khoa học kỹ thuật, nhất là khoa học máy tính và công nghệ thông tin, người ta đã phát triển các phương pháp môhình hóa cho phép xây dựng các môhình ngày càng gần với đối tượng nghiên cứu, đồng thời việc thu nhận, lựa chọn, xử lý các thông tin về môhình rất thuận tiện, nhanh chóng và chính xác. Chính vì vậy, mô hình hóa là một phương pháp nghiên cứu khoa học mà tất cả những người làm khoa học, đặc biệt là các kỹ sư đều phải nghiên cứu và ứng dụng vào thực tiễn hoạt động của mình. 1.2. Môhình hóa hệ thống 1.2.1. Vai trò của phương pháp môhình hóa hệ thống a) Khi nghiên cứu trên hệ thống thực gặp nhiều khó khăn do nhiều nguyên nhân gây ra như sau: - Giá thành nghiên cứu trên hệ thống thực quá đắt. Ví dụ: Nghiên cứu kết cấu tối ưu, độ bền, khả năng chống dao động của ô tô, tàu thủy, máy bay,… người ta phải tác động vào đối tượng nghiên cứu các lực đủ lớn đến mức có thể phá hủy đối tượng để từ đó đánh giá các chỉ tiêu kỹ thuật đã đề ra. Như vậy, giá thành nghiên cứu sẽ rất đắt. Bằng cách môhình hóa trên máy tính ta dễ dàng xác định được kết cấu tối ưu của các thiết bị nói trên. - Nghiên cứu trên hệ thống thực đòi hỏi thời gian quá dài. Ví dụ: Nghiên cứu đánh giá độ tin cậy, đánh giá tuổi thọ trung bình của hệ thống kỹ thuật (thông thường tuổi thọ trung bình của hệ thống kỹ thuật khoảng 30 ÷ 40 năm), hoặc nghiên cứu quá trình phát triển dân số trong khoảng thời gian 20 ÷ 50 năm,… Nếu chờ đợi quãng thời gian dài như vậy mới có kết quả nghiên cứu thì không còn tính thời sự nữa. Bằng cách môphỏng hệ thống và cho “hệ thống”
6 vận hành tương đương với khoảng thời gian nghiên cứu người ta có thể đánh giá được các chỉ tiêu kỹ thuật cần thiết của hệ thống. - Nghiên cứu trên hệ thực ảnh hưởng đến sản xuất hoặc gây nguy hiểm cho người và thiết bị. Ví dụ: Nghiên cứu quá trình cháy trong lò hơi của nhà máy nhiệt điện, trong lò luyện clanhke của nhà máy xi măng… người ta phải thay đổi chế độ cấp nhiên liệu (than, dầu), tăng giảm sản lượng gió cấp, thay đổi áp suất trong lò,… Việc làm các thí nghiệm như vậy sẽ cản trở việc sản xuất bình thường, trong nhiều trường hợp có thể xảy ra cháy, nổ gây nguy hiểm cho người và thiết bị. Bằng cách môphỏng hệ thống, người ta có thể cho hệ thống “vận hành” với các bộ thông số, các chế độ vận hành khác nhau để tìm ra lời giải tối ưu. - Trong một số trường hợp không cho phép làm thực nghiệm trên hệ thống thực. Ví dụ: Nghiên cứu các hệ thống làm việc ở môi trường độc hại, nguy hiểm, dưới hầm sâu, dưới đáy biển, hoặc nghiên cứu trên cơ thể người,… Trong những trường hợp này dùng phương pháp môphỏng là giải pháp duy nhất để nghiên cứu hệ thống. b) Phương pháp môhình hóa cho phép đánh giá độ nhạy của hệ thống khi thay đổi tham số hoặc cấu trúc của hệ thống cũng như đánh giá phản ứng của hệ thống khi thay đổi tín hiệu điều khiển. Những số liệu này dùng để thiết kế hệ thống hoặc lựa chọn thông số tối ưu để vận hành hệ thống. c) Phương pháp môhình hóa cho phép nghiên cứu hệ thống ngay cả khi chưa có hệ thống thực Trong trường hợp này, khi chưa có hệ thống thực thì việc nghiên cứu trên môhình là giải pháp duy nhất để đánh giá các chỉ tiêu kỹ thuật của hệ thống, lựa chọn cấu trúc và thông số tối ưu của hệ thống… đồng thời môhình cũng được dùng để đào tạo và huấn luyện.
7 Trong những trường hợp này dùng phương pháp môphỏngmôhình hóa là giải pháp duy nhất để nghiên cứu hệ thống. 1.2.2. Phân loại môhình hóa hệ thống Có thể căn cứ vào nhiều dấu hiệu khác nhau để phân loại mô hình. Hình 1.1 biểu diễn một cách phân loại môhình điển hình. Theo cách này môhình chia thành hai nhóm: môhình vật lý vàmôhình toán học hay còn gọi là môhình trừu tượng. -Môhình vật lý là môhình được cấu tạo bởi các phần tử vật lý. Các thuộc tính của đối tượng phản ánh các định luật vật lý xảy ra trong mô hình. Nhóm môhình vật lý được chia thành môhình thu nhỏ vàmôhình tương tự. Môhình vật lý thu nhỏ có cấu tạo giống đối tượng thực nhưng có kích thước nhỏ hơn cho phù hợp với điều kiện của phòng thí nghiệm. Ví dụ, người ta chế tạo lò hơi của nhà máy nhiệt điện có kích thước nhỏ đặt trong phòng thí nghiệm để nghiên cứu các chế độ thủy văn của đập thủy điện. Ưu điểm của loại môhình này là các quá trình vật lý xảy ra trong môhình giống như trong đối tượng thực, có thể đo lường quan sát các đại lượng vật lý một cách trực quan với độ chính xác cao. Nhược điểm của môhình vật lý thu nhỏ là giá thành đắt, vì vậy chỉ sử dụng khi thực sự cần thiết.
8 -Môhình vật lý tương tự được cấu tạo bằng các phần tử vật lý không giống với đối tượng thực nhưng các quá trình xảy ra trong môhình tương đương với quá trình xảy ra trong đối tượng thực. Ví dụ, có thể nghiên cứu quá trình dao động của con lắc đơn bằng môhình tương tự là mạch dao động R-L-C vì quá trình dao động điều hòa trong mạch R-L-C hoàn toàn tương tự quá trình dao động điều hòa của con lắc đơn, hoặc người ta có thể nghiên cứu đường dây tải điện bằng môhình tương tự là mạng bốn cực R-L-C. Ưu điểm của loại môhình này là giá thành rẻ, cho phép chúng ta nghiên cứu một số đặc tính chủ yếu của đối tượng thực. -Môhình toán học thuộc loại môhình trừu tượng. Các thuộc tính được phản ánh bằng các biểu thức, phương trình toán học. Môhình toán học được chia thành môhình giải tích vàmôhình số. Môhình giải tích được xây dựng bởi các biểu thức giải tích. Ưu điểm của loại môhình là cho ta kết quả rõ ràng, tổng quát. Nhược điểm của môhình giải tích là thường phải chấp nhận một số giả thiết đơn giản hóa để có thể biểu diễn đối tượng thực bằng các biểu thức giải tích, vì vậy loại môhình này chủ yếu được dùng cho các hệ tiền định và tuyến tính. -Môhình số được xây dựng theo phương pháp số tức là bằng các chương trình chạy trên máy tính số. Ngày nay, nhờ sự phát triển của kỹ thuật máy tính và công nghệ thông tin, người ta đã xây dựng được các môhình số có thể môphỏng được quá trình hoạt động của đối tượng thực. Những môhình loại này được gọi là mô hìnhmô phỏng. Ưu điểm của mô hìnhmô phỏng là có thể mô tả các yếu tố ngẫu nhiên và tính phi tuyến của đối tượng thực, do đó môhình càng gần với đối tượng thực. Ngày này, môhìnhmôphỏng được ứng dụng rất rộng rãi. Có thể căn cứ vào các đặc tính khác nhau để phân loại môhình như: môhình tĩnh vàmôhình động, môhình tiền định vàmôhình ngẫu nhiên, mô hình tuyến tính và môhình phi tuyến, môhình có thông số tập trung, môhình có thông số dải, môhình liên tục, môhình gián đoạn, … Môhình phải đạt được hai tính chất cơ bản sau: Tính đồng nhất: môhình phải đồng nhất với đối tượng mà nó phản ánh theo những tiêu chuẩn định trước.
9 Tính thực dụng: Có khả năng sử dụng môhình để nghiên cứu đối tượng. Rõ ràng, để tăng tính đồng nhất trong môhình phải đưa vào nhiều yếu tố phản ánh đầy đủ các mặt của đối tượng. Nhưng như vậy nhiều khi môhình trở nên quá phức tạp và cồng kềnh đến nỗi không thể dùng để tính toán được nghĩa là mất đi tính chất thực dụng của mô hình. Nếu quá chú trọng tính thực dụng, xây dựng môhình quá đơn giản thì sai lệch giữa môhìnhvà đối tượng thực sẽ lớn, điều đó sẽ dẫn đến kết quả nghiên cứu không chính xác. Vì vậy, tùy thuộc vào mục đích nghiên cứu mà người ta lựa chọn tính đồng nhất và tính thực dụng của môhình một cách thích hợp. 1.3. Phương pháp môphỏng 1.3.1. Sơ đồ khối Các môhình sơ đồ khối gồm hai đối tượng, các đường dây tín hiệu và các khối. Chức năng của đường dây tín hiệu là truyền dẫn tín hiệu, hoặc giá trị, từ điểm gốc ban đầu của nó (thường là một khối) tới điểm kết thúc (thường là một khối khác). Hướng của dòng tín hiệu được xác định bởi mũi tên trên đường tín hiệu. Một hướng chỉ được xác định cho một đường tín hiệu, toàn bộ các tín hiệu truyền trên các nhánh khác phải theo hướng riêng. Mỗi khối là một thành phần xử lý để tác động tới tín hiệu và tham số đầu vào để tạo ra tín hiệu đầu ra. Bởi vì các khối chức năng có thể là phi tuyến cũng như tuyến tính nên tập hợp các khối chức năng riêng về thực tế là không giới hạn và hầu như không bao giờ có sự giống nhau giữa các nhà cung cấp về ngôn ngữ của khối chức năng. Tuy nhiên, một sơ đồ ba khối cơ bản phải được thiết lập để các ngôn ngữ sơ đồ khối có điểm chung. Các khối này là nút cộng, khối khuếch đại và bộ tích phân. Một hệ thống kết hợp chặt chẽ ba khối đó được mô tả như Hình 1.2.
10 Hình 1.2: Ví dụ về một hệ thống 3 khối 1.3.2. Bản chất của phương pháp môphỏng Phương pháp môphỏng có thể định nghĩa như sau: “Mô phỏng là quá trình xây dựng môhình toán học của hệ thống thực và sau đó tiến hành tính toán thực nghiệm trên môhình để mô tả, giải thích và dự đoán hành vi của hệ thống thực”. Theo định nghĩa này, có ba điểm cơ bản mà môphỏng phải đạt được. Thứ nhất là phải có môhình toán học tốt tức là môhình có tính đồng nhất cao với hệ thực đòng thời môhình được mô tả rõ ràng thuận tiện cho người sử dụng. Thứ hai là môhình cần phải có khả năng làm thực nghiệm trên môhình tức là có khả năng thực hiện các chương trình máy tính để xác định các thông tin về hệ thực. Cuối cùng là khả năng dự đoán hành vi của hệ thực tức là có thể mô tả sự phát triển của hệ thực theo thời gian. Phương pháp môphỏng được đề xuất vào những năm 80 của thế kỷ 20, từ đó đến nay phương pháp môphỏng đã được nghiên cứu, hoàn thiện, và ứng dụng thành công vào nhiều lĩnh vực khác nhau như lĩnh vực khoa học kỹ thuật, khoa học xã hội, kinh tế, y tế,… Sau đây trình bày một số lĩnh vực mà phương pháp môphỏng đã được ứng dụng và phát huy được ưu thế của mình. - Phân tích và thiết kế hệ thống sản xuất, lập kế hoạch sản xuất. - Đánh giá phẩn cứng, phần mềm của hệ thống máy tính. - Quản lý và xác định chính sách sự trữ mua sắm vật tư của hệ thống kho vật tư, nguyên liệu. Nút cộng X + + _ R E Y K 1 D Y 0 Y Bộ khuếch đại Bộ tích phân
[...]... chu i l nh trong cùng m t dòng, ch cách nhau b i d u (;) N u s d ng d u ph y (,) khi y các giá tr s tách các l nh, ư c xu t ra màn hình Ví d : >> variable_1 = 25; variable_2 = 10; >> variable_1 variable_1 = 25 >> a = variable_1 + variable_2, A = variable_1/variable_2 a = 24 35 A = 2.5000 M t s tên bi n như pi, i, j và inf ã ư c Matlab dùng hay ký hi u, v y nên ta ph i tránh s d ng chúng ch các h ng... double] [1x1 struct] struct] 10] '23-Nov-2009' >> my_cell{2,3} ans = 23-Nov-2009 >> my_cell{2,1:2} ans = name: 'Jahann Sebastian Bach' born: [1x1 struct] ans = name: 'Wolfgang Amadeus Mozart' born: [1x1 struct] >> my_cell{2,2}.born.Month ans = January 2.6 Qu n lý bi n Kích c c a vector hay ma tr n ư c xác nh b i l nh size(variable) i v i vector còn có th dùng l nh length(variable), và khi s d ng l nh ó... nhau) >> matrix = [1+i 1-i;2 3] maxtrix = 1.0000 + 1.0000i 1.0000 - 1.0000i 2.0000 3.0000 >> ctranspose(matrix) ans = 1.0000 - 1.0000i 1.0000 + 1.0000i - 2.0000 3.0000 o ma tr n: inv(matrix) >> matrix = [1 2;4 9] matrix = 1 4 - Tính 2 9 nh th c c a ma tr n: det(matrix) >> det(matrix) ans = 21 1 - Tính các giá tr riêng c a ma tr n: eig(matrix) >> eig(matrix) ans = 0.1010 9.8990 - Xác nh h ng c a ma tr... u, c n ph i th c hi n vi c x lý các k t qu trung gian Bư c x lý k t qu óng vai trò quan tr ng trong quá trình mô ph ng Bư c 10: S d ng và lưu tr k t qu S d ng k t qu mô ph ng vào m c ích ã tài li u có th s d ng nhi u l n 1.3.4 M t s môi trư ng mô ph ng thư ng g p - Matrix/ System Build - Easy 5 - Matlab/ Simulink - LabView - VisSim … 15 nh và lưu gi dư i d ng các CHƯƠNG II MÔI TRƯ NG MATLAB VÀ CÁCH.. .- Phân tích và ánh giá h th ng phòng th quân s , xác nh chi n lư c phòng th , t n công - Phân tích và thi t k h th ng thông tin liên l c, ánh giá kh năng làm vi c c a m ng thông tin - Phân tích và thi t k các h th ng giao thông như ư ng s t, ư ng b , hàng không, c ng bi n - ánh giá, phân tích và thi t k các cơ s d ch v như b nh vi n, bưu i n, nhà hàng, siêu th - Phân tích h th ng... là 0, n u nó ã ư c t o nên b i l nh variable = [] >> a = [2 4 5;1 2 4] a = 2 4 5 1 2 4 29 >> length(a) ans = 3 >> size(a) ans = 2 3 >> variable = [] variable = [] B ng l nh who ta có th ki m tra ư c m i bi n ang t n t i trong Workspace nh danh m c hi n trên màn hình B ng whos ta còn bi t thêm các thông tin v kích c và nhu c u b nh c a bi n B ng l nh clear[variable_1 variable_2 …] ta có th xoá có ch ích... hi n m ch vòng bên ngoài >>for m = 3:1:7, For n = 2:1:m-1, If mod(m,n) ~= 0, continue, end Fprintf(‘ %2d is not a prime number!\n’, m) Break End % n If n == m-1, Fprintf(‘!! %2d is a prime number!\n’, m) End % if end % m M ch vòng trong có nhi m v : L n lư t chia s c n ki m tra m cho t t c các s trong kho ng t 2 t i (m-1), sau ó ki m tra xem s dư mod(m, n) c a phép chia có khác 0 hay không N u s dư b... >> datum.Month = 'March'; >> datum.Year = '1685'; >> componist.born = datum; >> componist componist = name: 'Johann Sebastian Bach' 26 born: [1x1 struct] Ta gán cho m ng name c a c u trúc componist giá tr m i là chu i ký t ‘Wolgang Amadeus Mozart’ Các giá tr c a m ng born ư c gán tr c ti p: >> componist(2).name = 'Wolfgang Amadeus Mozart'; >> componist(2).born.Day = 27; >> componist(2).born.Month =... gt(a,b) l n hơn >= ge(a,b) l n hơn ho c b ng Chú ý: 23 - Các phép tính ư c th c hi n theo trình t : trư c h t là các bi u th c toán, ti p theo là các bi u th c logic Tuy nhiên, khi có c m giác không ch c ch n, có th dùng cách vi t v i d u ngo c ơn - M t l nh h u ích là exist(variable) giúp ki m tra xem trong Workspace có t n t i bi n hay hàm nào tên là variable hay không: N u không: N u không ta thu ư c... 0.2311 0.4860 0.7621 2.3.2 Tính toán v i vector và ma tr n Nhi u phép tính có th - ư c áp d ng cho vector và ma tr n Các phép tính v i t ng ph n t : * >> [2 3 4] * [1 2 3] ans = 2 6 12 >> [2 3 4] ^ [1 2 3] ans = 2 - 9 64 Chuy n v ma tr n matrix: transpose (maxtrix) ho c matrix.’ >> transpose (my_matrix) ans = 20 / ^ 2 3 6 4 - 5 7 Chuy n v ma tr n matrix có ph n t ph c liên h p: ctranspose (maxtrix) ho . Một số môi trường mô phỏng thường gặp - Matrix/ System Build - Easy 5 - Matlab/ Simulink - LabView - VisSim …
16 CHƯƠNG. con lắc đơn bằng mô hình tương tự là mạch dao động R-L-C vì quá trình dao động điều hòa trong mạch R-L-C hoàn toàn tương tự quá trình dao động điều hòa