Имитационное моделирование САУ с ПИД регулятором при задающем воздействии на фоне помех

Описание объекта управления - флотомашина ФПМ-16. Определение передаточной функции формирующего фильтра сигнала помехи. Имитационное моделирование САУ при действии сигнала помехи. Определение соотношения "Сигнал/шум" на выходе фильтра и выходе САУ.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 23.12.2012
Размер файла 1021,4 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральное агентство по образованию и науке Российской Федерации

ГОУ ВПО «Норильский индустриальный институт»

Кафедра электропривода и автоматизации технологических процессов и производств

Курсовая работа

по дисциплине «Моделирование объектов и процессов в цветной металлургии»

Тема: «Имитационное моделирование САУ с ПИД регулятором при задающем воздействии на фоне помех»

Выполнил: Арламов А.С.

Группа: АПм - 06

Проверил: Писарев А. И.

Ботвиньев К. М.

Норильск 2009

Содержание

1. Идентификация объекта управления

1.1 Краткое описание технологии объекта управления

1.2 Производственный пассивный эксперимент над ОУ

1.3 Передаточная функция и частотные характеристики ОУ

1.4 Статистические характеристики случайного процесса

2. Определение передаточной функции формирующего фильтра сигнала помехи

3. Имитационное моделирование САУ при действии сигнала помехи

3.1 Структурная схема имитационной модели САУ

3.2 Оптимальные параметры настройки ПИД-регулятора

3.3 Соотношение «сигнал/шум» на входе САУ

3.4 Соотношение «сигнал/шум» на выходе САУ

4. Фильтрация сигнала помехи на входе регулятора

4.1 Модуль спектральной плотности задающего сигнала

4.2 Передаточная функция фильтра задающего сигнала

4.3 Включение фильтра задающего сигнала в модель САУ

4.4 Имитационное моделирование САУ с фильтром задающего сигнала. Определение соотношения «Сигнал/шум» на выходе фильтра и выходе САУ

5. Список использованной литературы

1. Идентификация объекта управления

1.1 Краткое описание технологического объекта управления (ОУ)

имитационное моделирование сигнал помеха

В качестве объекта управления была выбрана флотомашина ФПМ-16 2-4 цепи аппаратов II секции никель-пирротиновой флотации НОФ.

Транспортно-технологическая схема переработки ЛПК состоит из его гидродобычи из пирротинохранилища №1 с помощью земснаряда, перекачки в виде пульпы в отстойник «Южный», затем материал из «Южного» подается в цех сгущения ИФЦ НОФ на 7 (5) сгуститель. Сгущенный до 40-45% тв. ЛПК насосами 7-2, 7-2а подается на доизмельчение и классификацию (мельница 4-5, 11) с целью «обдирки» окисленных поверхностей ЛПК.

Далее материал самотеком поступает в пульподелитель перед основной флотацией. Перед основной флотацией проводится агитация во флотомашине ФПМ-16 № 2-6 (камеры 1,2) не менее 10 минут с целью улучшения контакта сульфидных минералов с реагентами для последующей стабилизации процесса флотации. Основная никель-пирротиновая флотация проводится во флотомашине ФПМ-16 №№ 2-6 (камеры 3,4), 8, 10, 12. Пенный продукт основной флотации насосами №№ 2-41, 42 направляется насосами в пульподелитель перед перечистной флотацией. Перечистная флотация проводится во флотомашинах ФПМ-16 №№ 2-2,4). Пенный продукт перечистной флотации является готовым никель-пирротиновым концентратом и насосами №№ 2-45,46 перекачивается на никелевый узел. Камерный продукт основной и перечистной флотаций объединяется и является отвальным продуктом от обогащения ЛПК. Отвальный продукт направляется на гравиообогащение текущих отвальных хвостов.

Учитывая переменный состав ЛПК по содержанию никеля (от 1,0 до 2,0%), определены зависимости содержания никеля в хвостах флотации ЛПК от содержания никеля в исходном питании.

В данной работе математическая модель объекта управления (ОУ) будет определяться по каналу «расход воздуха - уровень пульпы».

На рисунке 1.1.1 приведена структурная схема объекта управления.

X(t)Y(t)

Рис.1.1.1 Структурная схема ОУ

В качестве входного сигнала X(t) был взят расход воздуха на выходе насоса, измеряемый в м3/ч; а в качестве выходного Y(t) - уровень пульпы во флотомашине, измеряемый в мм.

1.2 Производственный пассивный эксперимент над ОУ

Над одномерным ОУ был проведен производственный пассивный эксперимент, результатом которого стали реализации сигналов на входе X(t) и выходе Y(t) ОУ в установившемся режиме работы.

Объём выборки составляет 200 точек; дискретность - 1 минута.

Данные пассивного эксперимента приведены в таблицах 1.2.1 и 1.2.2.

Табл. 1.2.1. Массив входных данных

X(t),

м3/ч

1

897,97083

900,70105

898,70831

897,88123

2

900,23749

902,17188

898,44269

899,15521

3

900,50836

899,62396

897,68024

902,70728

4

897,94269

901,57501

896,95624

903,01874

5

898,85626

900,70831

897,04999

904,70935

6

900,2323

901,46667

897,06976

907,4469

7

898,97815

901,10315

895,38019

907,72186

8

899,39789

902,48541

893,98645

906,54688

9

900,98956

904,2146

894,12396

907,20935

10

896,91565

904,57916

896,09479

905,00415

11

898,89478

905,06458

898,4729

904,36145

12

900,6781

907,74585

900,49585

903,74585

13

897,28125

905,80627

896,99792

902,21771

14

897,61249

906,28748

896,66669

903,3031

15

896,2052

907,63123

896,72498

904,49274

16

898,15314

905,54272

897,95935

904,88226

17

898,06146

907,18439

896,2323

902,38647

18

897,17291

907,92603

896,83752

904,87915

19

896,94794

905,60938

897,27502

904,66772

20

894,19269

907,92706

896,45831

904,26147

21

897,78644

908,06976

897,50623

905,89478

22

898,67499

908,61249

896,3125

906,36353

23

894,65936

908,21039

896,37292

906,14374

24

896,12604

907,65002

900,74481

906,27814

25

897,74689

907,75311

904,88751

906,69897

26

897,96667

908,97919

903,38751

905,15417

27

898,76563

902,60211

901,22815

904,13336

28

896,94586

897,05103

899,54376

904,50726

29

899,23334

898,27081

901,33856

905,22498

30

900

898,65625

901,59479

907,15002

31

896,49896

896,58228

900,8479

905,74896

32

898,78333

895,38544

900,50311

899,54688

33

899,72919

898,27399

898,93854

897,23541

34

900,81561

898,4823

897,34894

895,21252

35

898,51666

899,09998

894,63751

894,69476

36

895,90625

895,52814

896,53229

894,26459

37

898,98645

898,67706

896,93231

894,07605

38

896,75415

897,98022

896,33856

894,9729

39

900,95935

898,73126

896,99377

897,35315

40

898,05939

897,41248

896,4552

896,42603

41

896,78021

899,40002

896,76874

896,34686

42

900,54895

898,13959

894,13226

894,51044

43

899,00208

895,6073

896,29999

899,03125

44

898,55731

897,41876

897,08228

900,28748

45

902,38226

896,83539

897,53748

898,94476

46

899,62811

895,77081

894,25

898,38647

47

899,8844

897,69269

896,37396

898,97601

48

900,44165

897,76044

897,53229

902,0448

49

902,0719

896,26666

899,89063

899,20001

50

900,8656

897,22919

900,50104

897,13959

Табл. 1.2.2. Массив выходных данных

Y(t),

мм 

1

90,375

84,815625

87,59375

67,59375

2

90,95

88,259375

85,190625

59,659375

3

89,578125

87,2625

92,925

74,196875

4

88,11875

88,309375

84,875

82,33125

5

91,40625

88,303125

85,515625

73,84375

6

87,596875

88,2875

86,16875

89,196875

7

86,521875

90,26875

85,05

86,16875

8

90,596875

86,73125

82,865625

85,275

9

91,7125

88,696875

81,253125

89,296875

10

86,396875

88,853125

80,24375

85,996875

11

85,58125

80,575

84,25

89,55

12

90,371875

88,565625

84,79375

90,990625

13

87,390625

88,5625

81,384375

87,8375

14

86,78125

87,259375

79,040625

92,8125

15

85,4625

89,19375

78,109375

88,615625

16

85,778125

89,38125

81,340625

90,184375

17

84,01875

87,625

81,334375

89,0875

18

86,61875

90,234375

80,03125

89,275

19

86,665625

88,59375

79,65

89,51875

20

78,040625

88,9875

78,403125

89,3375

21

81,459375

88,490625

77,79375

89,55

22

85,003125

88,21875

77,2125

86,796875

23

81,184375

85,340625

75,175

89,25

24

80,03125

92,240625

74,228125

93,090625

25

82,709375

90,2875

70,490625

87,46875

26

82,5

85,903125

72,7375

84,75625

27

82,209375

88,0375

75,48125

87,546875

28

81,896875

91,70625

64,9875

86,80625

29

90,965625

87,065625

70,353125

83,11875

30

83,61875

92,925

70,259375

98,634375

31

82,978125

90,121875

69,909375

88,090625

32

84,175

83,35625

69,5

81,665625

33

85,721875

91,646875

69,15

92,09375

34

86,90625

89,39375

66,85

83,35

35

87,171875

89,778125

65,990625

87,596875

36

79,55625

86,2625

65,08125

90,76875

37

89,334375

92,784375

64,14375

79,99375

38

80,059375

86,15

63,2125

83,725

39

90,35

89,4625

62,271875

89,221875

40

86,590625

88,309375

67,30625

85,9

41

81,31875

92,709375

67,909375

92,203125

42

89,871875

89,446875

64,25625

84,590625

43

84,946875

89,2125

64,353125

91,759375

44

84,68125

85,590625

67,403125

86,5875

45

89,834375

84,828125

70,965625

93,31875

46

81,440625

88,425

66,559375

87,521875

47

87,003125

78,69375

68,471875

85,89375

48

87,171875

87,965625

69,40625

87,890625

49

88,153125

83,834375

69,378125

90,55

50

88,53125

81,859375

67,26875

88,26875

1.3 Передаточная функция и частотные характеристики ОУ

По полученным экспериментальным данным с помощью программы «MATLAB System Identification Toolbox» рассчитаем передаточную функцию объекта управления. Окно работающей программы представлено на рисунке 1.3.1.

По результатам работы программы получена передаточная функция ОУ вида:

Это апериодическое звено первого порядка без запаздывания. Как известно, большинство металлургических процессов можно описать с достаточной степенью точности апериодическим звеном первого порядка.

Рис. 1.3.1 Определение передаточной функции ОУ.

Погрешность модели при 8 итерациях составляет 0.000415 %, что допустимо.

Рассчитанный коэффициент передачи: K = 0.095274

Рассчитанная постоянная времени : T = 5.8438

Таким образом, в безразмерных величинах передаточная функция примет вид:

С помощью программы «MATLAB Simulink» найдём частотные характеристики модели ОУ. На рисунке 1.3.2 представлена амплитудно-частотная характеристика (АЧХ) ОУ.

Рис.1.3.2 Амплитудно-частотная характеристика ОУ.

На рисунке 1.3.3 представлена фазо-частотная характеристика (ФЧХ) ОУ.

Рис.1.3.3 Фазо-частотная характеристика ОУ.

На рисунке 1.3.4 представлена логарифмическая амплитудно-частотная характеристика (ЛАЧХ) ОУ.

Рис.1.3.4 Логарифмическая амплитудно-частотная характеристика ОУ

Ниже приведены временные характеристики ОУ: переходная функция на рисунке 1.3.5 и импульсная переходная функция на рисунке 1.3.6.

Рис. 1.3.5 Переходная функция h(t) ОУ

Рис. 1.3.6 Импульсная переходная функция щ(t) ОУ.

1.4 Статистические характеристики случайного процесса на входе ОУ (дисперсия, корреляционная функция, спектральная плотность)

На рисунке 1.4.1 представлена реализация случайного процесса Х(t) на входе ОУ (расход воздуха).

Рис. 1.4.1 Реализация случайного процесса X(t) на входе ОУ.

С помощью программы «MathLab» рассчитаны математическое ожидание, дисперсия и среднеквадратическое отклонение процесса X(t).

На рисунке 1.4.2 приведен график центрированного случайного процесса.

Рис. 1.4.2 Центрированный случайный процесс X*(t).

Приведём автокорреляционную функцию к ненормированному виду (домножим все её значения на дисперсию) и аппроксимируем её экспонентой.

Аппроксимирующая функция будет иметь вид:

На рисунке 1.4.3 приведена автокорреляционная функция и её аппроксимация.

Рис. 1.4.3 Автокорреляционная функция процесса X(t) и её аппроксимация.

В результате работы программы «Advanced Grapher» был определён коэффициент затухания аппроксимирующей функции:

Таким образом, принимаем автокорреляционную функцию случайного процесса X(t) равной:

Для нахождения спектральной плотности случайного процесса X(t) воспользуемся формулой Винера-Хинчина:

Подставим вместо KX(ф) полученное выражение корреляции:

Подставляя численные значения, получим:

График спектральной плотности S(щ) случайного процесса X(t) представлен на рисунке 1.4.4.

Рис. 1.4.4 Спектральная плотность S(щ) случайного процесса X(t).

2. Определение передаточной функции формирующего фильтра сигнала помехи

Задача отыскания передаточной функции формирующего фильтра сигнала помехи решается с использованием формулы связи спектральных плотностей сигналов на входе и выходе фильтра:

В нашем случае на вход формирующего фильтра поступает сигнал помехи «белый шум» ( SБШ(щ) = S0 = const ), на выходе же требуется получить сигнал со спектральной плотностью, рассчитанной в п. 1.4.

Отсюда находим комплексную частотную передаточную функцию формирующего фильтра:

Переходя от мнимой частоты jщ к комплексной p, получаем передаточную функцию формирующего фильтра сигнала помехи:

Структурная схема имитационной модели формирующего фильтра сигнала помехи показана на рис. 2.1.

Рис. 2.1 Модель формирующего фильтра сигнала помехи.

Графики белого шума единичной мощности и отфильтрованного сигнала приведены на рисунках 2.2 и 2.3 соответственно.

Рис. 2.2 График сигнала белого шума на входе формирующего фильтра.

Рис. 2.3 График отфильтрованного сигнала на выходе формирующего фильтра.

Рассчитаем амплитудно-частотную характеристику полученного формирующего фильтра:

Амплитудно-частотная характеристика (АЧХ) и логарифмическая амплитудно-частотная характеристика (ЛАЧХ) формирующего фильтра сигнала помехи приведены на рисунках 2.4 и 2.5 соответственно.

Рис. 2.4 АЧХ формирующего фильтра сигнала помехи.

3. Имитационное моделирование САУ при действии сигнала помехи

3.1 Разработка структурной схемы имитационной модели САУ

В качестве регулирующего воздействия на систему был взят прямоугольный импульс амплитудой А = 80 (А) и длительностью tИ = 10 минут.

Модель входного импульса реализуем с помощью источника «Step».

Воздействие, поступающее на вход САУ, представляет собой сумму входного импульса, являющегося полезным сигналом, и сигнала помехи.

Имитационная модель воздействия поступающего на вход САУ представлена на рис. 3.1.1. График полезного сигнала с наложенной на него помехой представлен на рис. 3.1.2.

Рис. 3.1.1 Структурная схема модели входного воздействия.

Рис. 3.1.2 График входного воздействия (полезный сигнал + помеха).

Теперь, получив входной сигнал, разработаем структурную схему САУ. Она будет состоять из сигнала задания (с наложенной на него помехой), ПИД-регулятора и собственно объекта управления.

На рисунке 3.1.3 приведена структурная схема разрабатываемой САУ.

Рис. 3.1.3 Структурная схема САУ.

На рисунке WРЕГ (p) - передаточная функция ПИД-регулятора, имеющая вид:

WОР (p) - передаточная функция объекта управления, равная:

3.2 Расчет оптимальных параметров настроек ПИД-регулятора по заданным показателям качества регулирования при отключенном источнике шума с помощью программы «MATLAB Simulink Response Optimization»

Для получения настроек ПИД-регулятора составлена схема имитационной модели, представленная на рисунке 3.2.1. В качестве задания взята «ступенька».

Рис. 3.2.1 Схема получения настроек ПИД-регулятора

Настройку произведём исходя из следующих требований:

· Перерегулирование не более 15%

· Отсутствие колебательности на выходе САУ.

· Минимальное время переходного процесса.

На рисунке 3.2.2 приведено окно работы программы «MATLAB Simulink Response Optimization», рассчитывающей настройки ПИД-регулятора.

Рис. 3.2.2 Получение настроек ПИД-регулятора методом итерации.

Ниже представлен результат работы программы:

max Directional First-order

Iter S-count f(x) constraint Step-size derivative optimality Procedure

0 1 0 0.02752

1 14 0 0.004149 25.4 0 97

2 21 0 0.000142 5.62 0 1.49

Successful termination.

Found a feasible or optimal solution within the specified tolerances.

Таким образом, имеем передаточную функцию ПИД-регулятора:

Теперь, когда входной сигнал и ПИД-регулятор рассчитаны, проведём имитационное моделирование работы САУ согласно схеме на рисунке 3.2.3.

Рис. 3.2.3 Структурная схема модели САУ при воздействии помехи

На рисунке 3.2.4 представлен график реакции САУ на воздействие полезного сигнала с наложившейся на него помехой.

Рис.3.2.4 Реакция САУ на полезный сигнал с помехой

Для определения качества фильтрации полезного сигнала рассчитываются соотношения « сигнал / помеха » на входе и выходе САУ с использованием фильтра помехи и без него.

3.3 Определение сигнала ошибки на входе ПИД-регулятора путём имитации работы САУ. Расчёт соотношения « сигнал / помеха » на входе системы

Отношение « сигнал / помеха » во всех случаях будем рассчитывать как отношение энергий соответствующих сигналов.

Средняя энергия сигнала s(t) рассчитывается следующим образом:

Примем время интегрирования от 0 до 10 минут, так как полезный сигнал обладает ненулевой энергией только на этом промежутке.

На рисунке 3.3.1 представлена структурная схема определения средней энергии полезного сигнала, подаваемого на САУ.

Рис. 3.3.1 Структурная схема определения средней энергии полезного сигнала

Энергия полезного сигнала составляет 3,84?106 (А2).

Найдём аналогичным способом среднюю энергию сигнала помехи, подаваемого на вход САУ. На рисунке 3.3.2 представлена структурная схема определения средней энергии сигнала помехи.

Рис. 3.3.2 Структурная схема определения средней энергии сигнала помехи

Энергия сигнала помехи составляет 3,617?104 (А2).

Рассчитаем соотношение « сигнал / помеха » на входе САУ:

Рассчитаем дисперсию входного сигнала с помощью программы «Microsoft Excel».

3.4 Определение реакции САУ путём имитационного моделирования. Расчёт соотношения « сигнал / помеха » на выходе системы

Определим реакцию САУ на полезный сигнал и найдём среднюю энергию полезного сигнала на выходе САУ по схеме, приведённой на рисунке 3.4.1.

Рис. 3.4.1 Структурная схема определения реакции САУ на полезный сигнал и средней энергии полезного сигнала на выходе САУ.

На рисунке 3.4.2 приведена реакция САУ на полезную составляющую сигнала задания.

Рис. 3.4.2 График реакции САУ на полезную составляющую сигнала задания.

Определим реакцию САУ на сигнал помехи и найдём среднюю энергию сигнала помехи на выходе САУ по схеме, приведённой на рисунке 3.4.3.

Рис. 3.4.3 Структурная схема определения реакции САУ на сигнал помехи и средней энергии сигнала помехи на выходе САУ.

На рисунке 3.4.4 приведена реакция САУ на сигнал помехи.

Рис. 3.4.4 График реакции САУ на сигнал помехи.

Рассчитаем соотношение « сигнал / помеха » на выходе САУ

Как видно, соотношение « сигнал / помеха » на входе и выходе САУ примерно одинаково.

Для увеличения этого соотношения на выходе САУ, необходимо отфильтровать сигнал задания на входе регулятора.

4. Фильтрация сигнала помехи на входе регулятора

4.1 Расчёт модуля спектральной плотности задающего сигнала

Для качественной фильтрации сигнала помехи на входе регулятора, необходимо рассчитать модуль спектральной плотности полезного сигнала.

Рассчитаем модуль спектральной плотности входного импульса, используя прямое преобразование Фурье:

На рисунке 4.1.1 приведён график модуля спектральной плотности полезного сигнала.

Рис. 4.1.1 Модуль спектральной плотности полезного сигнала.

4.2 Определение АЧХ фильтра сигнала по графику модуля спектральной плотности задания. Выбор передаточной функции фильтра

В качестве фильтра входного сигнала выберем фильтр Баттерворта второго порядка. Его передаточная функция имеет вид:

Выразим из передаточной функции фильтра его АЧХ:

где Т - постоянная времени фильтра.

щср - частота среза, равная: щср = 1/Т.

По графику на рисунке 4.1.1 определим частоту среза исходя из того, что большая часть площади под графиком модуля спектральной плотности полезного сигнала приходится на интервал от 0 до 0,011 рад/с.

сек

На рисунке 4.2.1 приведена АЧХ полученного фильтра.

Рис. 4.2.1 Амплитудно-частотная характеристика фильтра Баттерворта.

Таким образом, передаточная функция фильтра будет равна:

4.3 Включение блока фильтра задающего сигнала на вход ПИД-регулятора в структуру модели САУ

Включим полученный фильтр на вход регулятора по схеме, приведённой на рисунке 4.3.1.

Рис. 4.3.1 Структурная схема САУ с фильтром на входе регулятора

На выходе САУ был снят отфильтрованный сигнал, изображённый на рисунке 4.3.2.

Рис. 4.3.2 Реакция САУ на отфильтрованный сигнал

Как видно, форма выходного сигнала искажается вследствие подавления фильтром высокочастотных гармоник полезного сигнала.

Однако фильтр устраняет влияние помехи. В спектр помехи теперь входят лишь низкочастотные гармоники.

4.4 Определение соотношения « сигнал / помеха » на выходе фильтра (входе регулятора) и выходе САУ

Соотношение « сигнал / помеха » на входе и выходе САУ с фильтром определим тем же методом, что применялся ранее.

Во всех случаях расчёта средней энергии сигналов примем интервал времени от 0 до 1400 секунд.

На рисунке 4.4.1 приведена схема определения средней энергии полезного сигнала на выходе фильтра и выходе САУ.

Рис. 4.4.1 Структурная схема определения средней энергии полезного сигнала на выходе фильтра и выходе САУ

На рисунке 4.4.2 приведены графики сигналов на выходе фильтра и выходе САУ при отключенном сигнале помехи.

Рис. 4.4.2 Графики сигналов на входе регулятора и выходе САУ при отключенном сигнале помехи

На рисунке 4.4.3 приведена схема определения средней энергии сигнала помехи на выходе фильтра и выходе САУ.

Рис. 4.4.3 Структурная схема определения средней энергии сигнала помехи на выходе фильтра и выходе САУ

На рисунке 4.4.4 приведены графики сигналов на выходе фильтра и выходе САУ при отключенном полезном сигнале.

Рис. 4.4.4 Графики сигналов на входе регулятора и выходе САУ при отключенном полезном сигнале

Рассчитаем соотношение « сигнал / помеха » на выходе САУ с фильтром:

Сравним этот результат с соотношением « сигнал / помеха » на выходе САУ без фильтра (Ксигнал/помеха_1 = 111,53) :

Из этого следует, что фильтр подавляет энергию помехи на выходе САУ примерно в 45 раз.

Такой показатель фильтрации нас вполне устраивает, однако полезный сигнал вместе с этим существенно искажается. Поэтому такая фильтрация приемлема не везде.

Наиболее подходящее применение такая фильтрация может найти в тех системах, где требуется преобразование входного прямоугольного импульса в импульс трапецеидальной формы (см. рис. 4.4.2).

5. Список использованной литературы

1. Тарасик В. П. Математическое моделирование технических систем: учебник для вузов. - М.: ДизайнПРО, 2004. - 640 с.: ил.

2. Зарубин В. С. Математическое моделирование в технике: Учебник для вызов Под ред. В.С.Зарубина, А.П.Крищенко. - М.: Изд-во МГТУ им. М.Э.Баумана, 2001. - 496 с.

3. Дьяконов В. П. Simulink 4. Специальный справочник. - СПб: Питер, 2002. - 528 с.: ил.

4. Дьяконов В. П. MatLab 6.5 SP1/7+Simulik 5/6 в математике и моделировании. Серия «Библиотека профессионала». - М.: СОЛОН-Пресс, 2005. - 576 с.

5. Лукас В. А., Теория автоматического управления. - М.: Недра, 1990. - 416 с.: ил.

6. Гмурман В. Е., Теория вероятностей и математическая статистика. - М: Высшая школа, 2003.

7. Технологическая инструкция НОФ. - Норильск, 2009.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Описание архитектуры процессора TMS320C25. Моделирование фильтра в модуле FDATool программной среды Matlab. Алгоритм нерекурсивной фильтрации сигнала. Расчет массива отсчетов входного сигнала. Моделирование фильтра при различных частотах входного сигнала.

    курсовая работа [119,2 K], добавлен 14.06.2015

  • Разработка программного обеспечения на языке C. Определение сигнала на выходе цепи, формирование его передаточной характеристики. Расчет длительности переднего фронта входного и выходного сигнала. Выбор структуры, отладка и тестирование программы.

    курсовая работа [83,0 K], добавлен 26.09.2014

  • Определение необходимого количества работников и их распределение между операциями, при которых достигается максимальная экономическая эффективность работы цеха. Описание процессов, протекающих в моделях систем массового обслуживания. Листинг программы.

    курсовая работа [314,9 K], добавлен 09.06.2015

  • Понятие и особенности технологии Ethernet, алгоритм работы сети. Построение схемы сети Ethernet по принципу топологии шины. Аналитическое и имитационное моделирование базовой 10-мегабитной сети Ethernet с помощью специализированной системы GPSS Worl.

    курсовая работа [268,1 K], добавлен 16.05.2013

  • Расчет среднего числа вагонов, ожидающих погрузки-выгрузки. Средняя продолжительность пребывания вагона на грузовом дворе. Определение необходимого числа механиков для ремонта станков. Интенсивность поломок во всём цехе. Ожидаемое время задержки.

    контрольная работа [28,9 K], добавлен 19.12.2013

  • Моделирование термодинамической системы с распределенными параметрами, случайных процессов и систем. Статистическое (имитационное) моделирование физических процессов, его результаты. Компьютерное моделирование систем управления с помощью пакета VisSim.

    методичка [2,7 M], добавлен 24.10.2012

  • Имитационное моделирование кредитной системы коммерческого банка с применением экспоненциального, дискретного равномерного и нормального распределения. Создание и программная реализация математической модели на языке С++ и ее построение в MathCad.

    курсовая работа [319,1 K], добавлен 13.02.2013

  • Моделирование как замещение одного объекта другим, фиксация и изучение свойств модели. Система Arena: общее описание и структура, оценка функциональных возможностей, используемое программное обеспечение. Моделирование работы магистрали передачи данных.

    курсовая работа [376,1 K], добавлен 21.02.2015

  • Методика моделирования случайного процесса по заданной корреляционной функции и математическому ожиданию с использованием MatLab. Вычисление передаточной функций формирующего фильтра. Реализация случайного процесса. Значения корреляционной функции.

    контрольная работа [1012,0 K], добавлен 23.12.2012

  • Имитационное моделирование как один из наиболее широко используемых методов при решении задач анализа и синтеза сложных систем. Особенности имитационного моделирования систем массового обслуживания. Анализ структурной схемы системы передачи пакетов.

    курсовая работа [1,2 M], добавлен 28.05.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.