系统仿真

家兔呼吸运动调节、影响尿生成的因素及利尿药物、神经体液因素及药物对心血管活动的影响。4)、每个仿真试验包括简介、原理、录像、模拟、仿真等部分 1、采用客户/服务器模式――技术先进性采用客户/服务器的体系结构，既可以在实验室局域网，又可以在校园网范围内进行访问，方便学生的使用，也便于系统的扩充和升级，这有别于以前的单机版多媒体系统图2 软件体系结构2、结构完整、内容丰富――结构先进性系统整体结构完整，内容丰富，包含资料室、动物房、实验准备室、模拟实验室和考场五个部分内容3、自己研制的模拟算法――算法智能化公司自己研发的波形核心模拟算法，对每一个波形的模拟都如此逼真，比如血压模拟，不仅模拟出每个血压波形的细节：收缩期、舒张期、心房波等，而且连二级呼吸波也进行了逼真的模拟图3 完全自主研制的模拟算法高度逼真地模拟各种生物波形4、交互仿真逼真、优美――界面优美每个仿真实验包括：简介、原理、操作仿真、实验录像和实验波形模拟5个部分的内容，全方位地介绍了整个实验，既表达整体，也表达细节，便于学生对实验操作的充分理解和掌握图4 每个仿真操作将图片、文字、录像融为一体，逼真度极高

数控系统仿真软件电脑版主要有斯沃数控仿真系统、宇龙数控仿真系统等等。

可以用Matlab里面的simulink还有Pspice我用过的就这两种，Pspice简单一些。仿真软件多得很，一般大学都是要求这两种软件会用。

仿真软件（英文simulationsoftware），专门用于仿真的计算机软件。它与仿真硬件同为仿真的技术工具。仿真软件是从50年代中期开始发展起来的。它的发展与仿真应用、算法、计算机和建模等技术的发展相辅相成。1984年出现了第一个以数据库为核心的仿真软件系统，此后又出现采用人工智能技术（专家系统）的仿真软件系统。这个发展趋势将使仿真软件具有更强、更灵活的功能、能面向更广泛的用户。SimuWorks是为大型科学计算、复杂系统动态特性建模研究、过程仿真培训、系统优化设计与调试、故障诊断与专家系统等，提供通用的、一体化的、全过程支撑的，基于微机环境的开发与运行支撑平台。软件采用了动态内存机器码生成技术、分布式实时数据库技术和面向对象的图形化建模方法，在仿真领域处于国内领先水平。它主要用于能源、电力、化工、航空航天、国防军事、经济等研究领域，既可用于科研院所的科学研究，也可用于实际工程项目。VR-Platform（英文全拼为VirtualRealityPlatform，简称VR-Platform或VRP）即虚拟现实仿真平台。该仿真软件适用性强、操作简单、功能强大、高度可视化、所见即所得。

随着CAD技术的发展，三维实体建模技术得到了广泛的应用。OpenGL是OpenGraphicsLibrary的缩写，它是SGI公司开发的一套高性能图形处理系统。OpenGL的特点包括：硬件无关性，可以在不同的平台上实现；建模方便，可以构建相当复杂的几何造型；出色的编程特性，由于OpenGL可以集成到各种标准视窗和操作系统中，因此基于OpenGL的三维仿真程序有良好的通用性和可移植性。OpenGL的库函数被封装在OpenGL32.d11动态链接库中，从客户应用程序发布的对OpenGL函数的调用首先被OpenGL32处理，在传给服务器后，被Winsrv.dll进一步进行处理，然后传递给DDI(DeviceDriverInterface)，最后传递给视屏驱动程序。微软机器人仿真平台的开发（MRDS）微软机器人开发工作室（MicrosoftRoboticsDeveloperStudio，以下简称MRDS）使机器人爱好者，研究人员和商业开发者能够更容易的在多种硬件平台下建立机器人的应用程序。MRDS软件开发包包含一个轻量级的，面向服务的运行时，一套可视化编辑和模拟工具以及开发示例代码和开发指南。在美国，德克萨斯大学约翰.普雷沃斯特（JohnPrevost）等在MRDS仿真环境中对水下机器人（潜艇）在水下的工作情况进行了仿真。学者亚历杭德罗.门德斯（AlejandroMendez）博士建立了机器人三维模型，将其嵌入到微软工业机器人仿真平台的仿真环境中，来分析虚拟机器人的行为。在中国，台湾淡江大学学者刘寅春（PeterLiu）将MRDS应用于安全机器人的仿真。大陆学者对MRDS的研究较少，哈尔滨工业大学深圳研究生院的王宏、张东来等，上海交通大学尹航、言勇华分别将MRDS应用于工业机器人和仿人机器人的仿真。浙江大学黄立等人在MRDS的基础上定义了机器人模型定义系统（MDS）和机器人模拟仿真控制系统（SCS）。南京理工大学自动化学院将MRDS用于多机器人系统编队控制研究等。

机电一体化系统仿真的模型设计需要提供您的要求,我才能帮.

二、系统仿真系统仿真是20世纪40年代末以来伴随着计算机技术的发展而逐步形成的一门新兴学科。仿真（Simulation）就是通过建立实际系统模型并利用所见模型对实际系统进行实验研究的过程[2]。最初，仿真技术主要用于航空、航天、原子反应堆等价格昂贵、周期长、危险性大、实际系统试验难以实现的少数领域，后来逐步发展到电力、石油、化工、冶金、机械等一些主要工业部门，并进一步扩大到社会系统、经济系统、交通运输系统、生态系统等一些非工程系统领域。可以说，现代系统仿真技术和综合性仿真系统已经成为任何复杂系统，特别是高技术产业不可缺少的分析、研究、设计、评价、决策和训练的重要手段。其应用范围在不断扩大，应用效益也日益显著。1．系统仿真及其分类系统仿真是建立在控制理论、相似理论、信息处理技术和计算机初等理论基础之上的，以计算机和其他专用物理效应设备为工具，利用系统模型对真实或假设的系统进行试验，并借助于专家的经验知识、统计数据和信息资料对实验结果进行分析研究，进而做出决策的一门综合的实验性学科。从广义而言，系统仿真的方法适用于任何的领域，无论是工程系统（机械、化工、电力、电子等）或是非工程系统（交通、管理、经济、政治等）。系统仿真根据模型不同，可以分为物理仿真、数学仿真和物理—数学仿真（半实物仿真）；根据计算机的类别，可以分为模拟仿真、数字仿真和混合仿真；根据系统的特性；可以分为连续系统仿真、离散时间系统（采样系统）仿真和离散事件系统仿真；根据仿真时钟与实际时钟的关系，可以分为实时仿真、欠实时仿真和超实时仿真等。2．系统仿真的一般步骤对于每一个成功的仿真研究项目,其应用都包含着特定的步骤，见图9-2。不论仿真项目的类型和研究目的又何不同，仿真的基本过程是保持不变的，要进行如下9步：问题定义制定目标描述系统并对所有假设列表罗列出所有可能替代方案收集数据和信息建立计算机模型校验和确认模型运行模型分析输出下面对这九步作简单的定义和说明。它不是为了引出详细的讨论，仅仅起到抛砖引玉的作用。注意仿真研究不能简单遵循这九步的排序，有些项目在获得系统的内在细节之后，可能要返回到先前的步骤中去。同时，验证和确认需要贯穿于仿真工程的每一个步骤当中。（1）问题的定义一个模型不可能呈现被模拟的现实系统的所有方面，有时是因为太昂贵。另外，假如一个表现真实系统所有细节的模型也常常是非常差的模型，因为它将过于复杂和难于理解。因此，明智的做法是：先定义问题，再制定目标，再构建一个能够完全解决问题的模型。在问题定义阶段，对于假设要小心谨慎，不要做出错误的假设。例如，假设叉车等待时间较长，比假设没有足够的接收码头要好。作为仿真纲领，定义问题的陈述越通用越好，详细考虑引起问题的可能原因。（2）制定目标和定义系统效能测度没有目标的仿真研究是毫无用途的。目标是仿真项目所有步骤的导向。系统的定义也是基于系统目标的。目标决定了应该做出怎样的假设、应该收集那些信息和数据；模型的建立和确认考虑到能否达到研究的目标。目标需要清楚、明确和切实可行。目标经常被描述成像这样的问题“通过添加机器或延长工时，能够获得更多的利润吗？”等。在定义目标时，详细说明那些将要被用来决定目标是否实现的性能测度是非常必要的。每小时的产出率、工人利用率、平均排队时间、以及最大队列长度是最常见的系统性能测度。最后，列出仿真结果的先决条件。如：必须通过利用现有设备来实现目标，或最高投资额要在限度内，或产品订货提前期不能延长等。（3）描述系统和列出假设简单点说，仿真模型降低完成工作的时间。系统中的时间被划分成处理时间、运输时间和排队时间。不论模型是一个物流系统、制造工厂、或服务机构，清楚明了的定义如下建模要素都是非常必要的：资源、流动项目（产品、顾客或信息）、路径、项目运输、流程控制、加工时间，资源故障时间。仿真将现实系统资源分成四类：处理器，队列，运输，和共享资源如操作员。流动项目的到达和预载的必要条件必须定义，如：到达时间、到达模式和该项目的类型等属性。在定义流动路径时，合并和转移需要详细的描述。项目的转变包括属性变化、装配操作（项目和并）、拆卸操作（项目分离）。在系统中，常常有必要控制项目的流动。如：一个项目只有在某种条件或某一时刻到来时才能移动，以及一些特定的规则。所有的处理时间都要被定义，并且要清楚表明那些操作是机器自动完成，哪些操作是人工独立完成，哪些操作需要人机协同完成。资源可能有计划故障时间和意外故障时间。计划故障时间通常指午餐时间，中场休息，和预防性维护等。意外故障时间是随机发生的故障所需的时间，包括失效平均间隔时间和维修平均间隔时间。在这些工作完成之后，需要将现实系统作模型描述，它远比模型描述向计算机模型转化困难。现实向模型的转化意味着你已经对现实有了非常彻底的理解，并且能将其完美的描述出来。这一阶段，将此转换过程中所作的所有假设作详细说明非常有必要。事实上，在整个仿真研究过程中，所有假设列表保持在可获得状态是个很好的主意，因为这个假设列表随着仿真的递进还要逐步增长。假如描述系统这一步做得非常好，建立计算机模型这一阶段将非常简便。注意，获得足够的，能够体现特定仿真目的的系统本质的材料是必要的，但是不需要获得与真实系统一一对应的模型的描述。正如爱因斯坦所说“做到不能再简单为止”。（4）列举可能的替代方案在仿真研究中，确定模型早期运行的可置换方案是很重要的。它将影响着模型的建立。在初期阶段考虑替代方案，模型可能被设计成可以非常容易的转换到替换系统。（5）收集数据和信息收集数据和信息，除了为模型参数输入数据外，在验证模型阶段，还可以提供实际数据与模型的性能测度数据进行比较。数据可以通过历史纪录、经验、和计算得到。这些粗糙的数据将为模型输入参数提供基础，同时将有助于一些需要较精确输入参数数据的收集。有些数据可能没有现成的记录，而通过测量来收集数据可能要费时、费钱。除了在模型分析中,模型参数需要极为精确的输入数据外,同对系统的每个参数的数据进行调查、测量的收集方式相比，采用估计方法来产生输入数据更为高效。估计值可以通过少数快速测量或者通过咨询熟悉系统的系统专家来得到。即使是使用较为粗糙的数据，根据最小值、最大值和最可能取值定义一个三角分布，要比仅仅采用平均值仿真效果都要好得多。有时候采用估计值也能够很好的满足仿真研究的目的。例如，仿真可能被简单的用来指导人员了解系统中特定的因果关系。在这种情况下，估计值就可以满足要求。当需要可靠数据时，花费较多时间收集和统计大量数据，以定义出能够准确反映现实的概率分布函数就是非常必要的。需要的数据量的大小取决于变量的变异程度，但是也有通用的规则，大拇指法指出至少需要三十甚至上百的数据。假如要获得随机停机时间的输入参数，必须要在一个较长时间段内捕获足够多的数据。（6）建立计算机模型构建计算机模型的过程中，首先构建小的测试模型来证明复杂部件的建模是合适的。一般建模过程是呈阶段性的，在进行下一阶段建模之前，验证本阶段的模型工作正常，在建模过程中运行和调试每一阶段的模型。不会直接将整个系统模型构建起来，然后点击“运行”按钮来进行系统的仿真。抽象模型有助于定义系统的重要部分，并可以引导为后续模型的详细化而进行的数据收集活动。我们可能想对同一现实系统构建多个计算机模型，每个模型的抽象程度都不相同。（7）验证和确认模型验证是确认模型的功能是否同设想的系统功能相符合。模型是否同我们想构建的模型相吻合，产品的处理时间、流向是否正确等。确认范围更广泛。它包括：确认模型是否能够正确反映现实系统，评估模型仿真结果的可信度有多大等。（8）验证现在有很多技术可以用来验证模型。最最重要的、首要的是在仿真低速运行时，观看动画和仿真钟是否同步运行，它可以发现物料流程及其处理时间方面的差异。另一种验证技术是在模型运行过程中，通过交互命令窗口，显示动态图表来询问资源和流动项目的属性和状态。通过“步进”方式运行模型和动态查看轨迹文件可以帮助人们调试模型。运行仿真时，通过输入多组仿真输入参数值，来验证仿真结果是否合理也是一种很好的方法。在某些情况下，对系统性能的一些简单测量可以通过手工或使用对比而来获得。对模型中特定区域要素的使用率和产出率通常是非常容易计算出来的。在调试模型中是否存在着某种特定问题时，推荐使用同一随机数流，这样可以保证仿真结果的变化是由对模型所做的修改引起的，同时对随机数流不做改动，有时对于模型运行在一些简单化假设下，非常有帮助，这些假设是为了更加简便的计算或预测系统性能。（9）确认模型确认建立模型的可信度。但是，现在还没有哪一种确认技术可以对模型的结果作出100%的确定。我们永远不可能证明模型的行为就是现实的真实行为。如果我们能够做到这一步，可能就不需要进行仿真研究的第一步（问题的定义）了。我们尽力去做的，最多只能是保证模型的行为同现实不会相互抵触罢了。通过确认，试着判断模型的有效程度。假如一个模型在得到我们提供的相关正确数据之后，其输出满足我们的目标，那么它就是好的。模型只要在必要范围内有效就可以了，而不需要尽可能的有效。在模型结果的正确性同获得这些结果所需要的费用之间总存在着权衡。判断模型的有效性需要从如下几方面着手：①模型性能测度是否同真实系统性能测度匹配？②如果没有现实系统来对比，可以将仿真结果同相近现实系统的仿真模型的相关运行结果作对比。③利用系统专家的经验和直觉来假设复杂系统特定部分模型的运行状况。对每一主要任务，在确认模型的输入和假设都是正确的，模型的性能测度都是可以测量的之前，需要对模型各部分进行随机测试。④模型的行为是否同理论相一致？确定结果的理论最大值和最小值，然后验证模型结果是否落入两值之间。为了了解模型在改变输入值后，其输出性能测度的变化方向，可以通过逐渐增大或减小其输入参数，来验证模型的一致性。⑤模型是否能够准确的预测结果？这项技术用来对正在运行中的模型进行连续的有效性验证。⑥是否有其他仿真模拟器模拟了这个模型？要是有的话那就再好不过了，可以将已有模型的模拟结果同现在设计的模型的运行结果进行对比。（10）运行可替代实验当系统具有随机性时，就需要对实验做多次运行。因为，随机输入导致随机输出。如果可能，在第二步中应当计算出已经定义的每一性能测度的置信区间。可替代环境能够单独构建，并可以通过使用WITNESS软件中的“Optimizer”模块来设置并自动运行仿真优化。WITNESS软件的“Optimizer”模块为了执行优化操作，通过选择目标函数的最大化或最小化，定义需要实验的许多决策变量，需要达到的条件变量，需要满足的约束等，然后让优化模块负责搜索变量的可替换数字，来运行模型。最终得出决策变量集的优化解决方案，和最大化或最小化的模型目标函数。“Optimizer”模块设置了一套优化方法，包括遗传算法、仿真处理、禁忌搜索、分散搜索和其他的混合法来得出模型的优化配置方案。在选择仿真运行长度时，考虑启动时间，资源失效可能间隔时间，处理时间或到达时间的时间或季节性差异，或其他需要系统运行足够长时间才能出现效果的系统特征变量，是非常重要的。（11）输出分析报表、图形和表格常常被用于进行输出结果分析。同时需要于今年用统计技术来分析不同方案的模拟结果。一旦通过分析结果并得出结论，要能够根据模拟的目标来解释这些结果，并提出实施或优化方案。使用结果和方案的矩阵图进行比较分析也是非常有帮助的。

按仿真模型的种类划分:（1）物理仿真（2）数学仿真（3）数学——物理仿真按仿真模型与实际系统的时间关系划分（1）实时仿真（2）超实时仿真（3）慢时实仿真按系统随时间变化的状态分类（1）连续系统仿真（2）离散事件系统仿真

所谓系统仿真，就是根据系统分析的目的，在分析系统各要素性质及其相互关系的基础上，建立能描述系统结构或行为过程的、且具有一定逻辑关系或数量关系的仿真模型，据此进行试验或定量分析，以获得正确决策所需的各种信息。系统仿真是20世纪40年代末以来伴随着计算机技术的发展而逐步形成的一门新兴学科。仿真（Simulation）就是通过建立实际系统模型并利用所见模型对实际系统进行实验研究的过程[2]。最初，仿真技术主要用于航空、航天、原子反应堆等价格昂贵、周期长、危险性大、实际系统试验难以实现的少数领域，后来逐步发展到电力、石油、化工、冶金、机械等一些主要工业部门，并进一步扩大到社会系统、经济系统、交通运输系统、生态系统等一些非工程系统领域。可以说，现代系统仿真技术和综合性仿真系统已经成为任何复杂系统，特别是高技术产业不可缺少的分析、研究、设计、评价、决策和训练的重要手段。其应用范围在不断扩大，应用效益也日益显著。1．系统仿真及其分类系统仿真是建立在控制理论、相似理论、信息处理技术和计算机初等理论基础之上的，以计算机和其他专用物理效应设备为工具，利用系统模型对真实或假设的系统进行试验，并借助于专家的经验知识、统计数据和信息资料对实验结果进行分析研究，进而做出决策的一门综合的实验性学科。从广义而言，系统仿真的方法适用于任何的领域，无论是工程系统（机械、化工、电力、电子等）或是非工程系统（交通、管理、经济、政治等）。系统仿真根据模型不同，可以分为物理仿真、数学仿真和物理—数学仿真（半实物仿真）；根据计算机的类别，可以分为模拟仿真、数字仿真和混合仿真；根据系统的特性；可以分为连续系统仿真、离散时间系统（采样系统）仿真和离散事件系统仿真；根据仿真时钟与实际时钟的关系，可以分为实时仿真、欠实时仿真和超实时仿真等

系统仿真的基本方法是建立系统的结构模型和量化分析模型，并将其转换为适合在计算机上编程的仿真模型，然后对模型进行仿真实验。 · 由于连续系统和离散(事件)系统的数学模型有很大差别，所以系统仿真方法基本上分为两大类，即连续系统仿真方法和离散系统仿真方法。在以上两类基本方法的基础上，还有一些用于系统(特别是社会经济和管理系统)仿真的特殊而有效的方法，如系统动力学方法、蒙特卡洛法等。 · 系统动力学方法通过建立系统动力学模型(流图等)、利用DYNAMO仿真语言在计算机上实现对真实系统的仿真实验，从而研究系统结构、功能和行为之间的动态关系。

将实际系统放到计算机上进行仿真，要经历以下8个步骤：（1）系统定义：按系统仿真的目的来确定所研究系统的边界及约束条件。（2）建立数学模型：将实际系统抽象为数学表达式或流程图。（3）模型变换：将系统的数学模型转换为计算机能处理的仿真模型。（4）设计仿真实验：给定系统外部输入信号，设定相关参数和变量等。（5）模型加载：将转换后的仿真模型以程序形式输入到计算机中。（6）仿真实验：在计算机中对仿真系统进行各种规定的实验。（7）模型校验：按系统应达到的性能要求对模型进行修改和检验。（8）提交仿真报告：对仿真的数据进行分析、整理，提供仿真的最终结果报告。

不明白你说的是什么意思,你回去改改你的问题

系统仿真的基本活动包括:系统建模、仿真建模、仿真实验。系统仿真（system simulation）就是根据系统分析的目的，在分析系统各要素性质及其相互关系的基础上，建立能描述系统结构或行为过程的、且具有一定逻辑关系或数量关系的仿真模型，据此进行试验或定量分析，以获得正确决策所需的各种信息。仿真或译作模拟（英语：Simulation），泛指基于实验或训练为目的，将原本的真实或抽象的系统、事务或流程，建立一个模型以表征其关键特性（key characteristics）或者行为、功能，予以系统化与公式化，以便进行可对关键特征做出模拟。模型表示系统自身，而仿真表示系统的时序行为。计算机试验常被用来研究仿真模型（simulation model）。仿真也被用于对自然系统或人造系统的科学建模以获取深入理解。仿真可以用来展示可选条件或动作过程的最终结果。仿真也可用在真实系统不能做到的情景，这是由于不可访问（accessible）、太过于危险、不可接受的后果、或者设计了但还未实现、或者压根没有被实现等。仿真的主要论题是获取相关选定的关键特性与行为的有效信息源，仿真时使用简化的近似或者假定，仿真结果的保真度（fidelity）与有效性。模型验证（verification）与有效性（validation）的过程、协议是学术学习、改进、研究、开发仿真技术的热点，特别是对计算机仿真。

将实际系统放到计算机上进行仿真，要经历以下8个步骤：（1）系统定义：按系统仿真的目的来确定所研究系统的边界及约束条件。（2）建立数学模型：将实际系统抽象为数学表达式或流程图。（3）模型变换：将系统的数学模型转换为计算机能处理的仿真模型。（4）设计仿真实验：给定系统外部输入信号，设定相关参数和变量等。（5）模型加载：将转换后的仿真模型以程序形式输入到计算机中。（6）仿真实验：在计算机中对仿真系统进行各种规定的实验。（7）模型校验：按系统应达到的性能要求对模型进行修改和检验。（8）提交仿真报告：对仿真的数据进行分析、整理，提供仿真的最终结果报告。

机电一体化系统仿真的模型这个你用什么软件仿真,你探讨清晰,这样你懂

这类问题都可以在87870上面找到答案，自己记得主要有以下特点。1、虚拟现实技术，用遥感和互动技术，实现人体通过计算机技术真实感应实际场景的技术，常用于远程操作和互动，美国无人机用的都是这种技术，远程发动攻击；2、计算机仿真技术，用计算机技术仿真和模拟设计、研发、运动等等，通常运用于设计初期的验证、优化、模拟试验数据等等，通常用于武器试验、科研试验、车辆飞行器设计等等，甚至人体解剖模拟等等。

仿真过程需要一个软件桥,与虚拟化不同。而在虚拟化中,硬件将被直接访问。 虚拟机和模拟器的主要区别在于,虚拟机直接执行使用语言的各种域的代码。 基本模拟需要解释器。这个解释器翻译源代码,然后将其翻译成主机系统的可读格式以供进一步处理。 在模拟器中,客户操作系统不在物理硬件上运行。与虚拟机相比,模拟器运行缓慢。当虚拟机使用 CPU 时,模拟器不依赖于 CPU。与仿真不同,虚拟化在物理上在硬件之间放置了一个层来控制和访问它。

模拟计算机仿真其主要优点是：（1）并行运算，速度快；（2）输出为连续量，易于与实物连接，更接近实际的控制系统。存在的缺点是：（1）计算精度比较低；（2）对复杂系统进行仿真时，线路上实现的难度较大，精度不易保证；（3）当系统中的逻辑判断环节较多时，仿真比较困难；（4）自动化程度低，要通过人工去进行排题布置。数字计算机仿真其优点突出表现在： （1）仿真计算精度高；（2）使用方便，修改参数容易；（3）采用程序控制，自动化程度高。存在的缺点是： （1）由于数字计算机的工作是“串行”计算，仿真速度较慢；（2）对于反应较快的系统进行实时仿真有一定困难。

1.首先，你要确定你要做哪方面的仿真研究，是研究单片机还是电路，或是电力系统等等；确定了研究方向以后，才能决定用那种软件更可靠；2.proteus是仿真单片机及其外围器件的有效工具，可以做原理图布图、代码调试到单片机与外围电路协同仿真，是将电路仿真软件、PCB设计软件和虚拟模型仿真软件三合一的设计平台；3.Simulink不是仿真软件，它只是MATLAB软件下面的一个子仿真模块，主要能仿真电力系统，电机和自动控制等方面的模型；4.MATLAB是一个很强大的方针软件，MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、matlab开发工作界面接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。MATLAB也支持编程，称M语言。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用。5.pspice用于模拟电路、数字电路和集成电路的仿真。具有电路图绘制功能、电路模拟仿真功能、图形后处理功能和元器件符号制作功能，以图形方式输入，自动进行电路检查，生成图表，模拟和计算电路。6.说道，这几种软件如何使用，其实软件都一样的，只要安装上，自己按照教程摸索几天，大概就会用了。会用了之后，就都是一些原理上的问题了。

相同点都是仿真技术，不同点技术应用不同。1、相同点：系统仿真与计算机仿真采用的都是相同的仿真技术，改变不确定因素进行测试。2、不同点。系统仿真更多应用于工程、科技、管理等领域，而计算机仿真则更多应用于游戏、培训和展览等领域。

第1章　控制系统仿真基础　11.1　自动控制理论与控制技术概述　11.1.1　自动控制理论的发展概况　11.1.2　自动控制系统简介　41.2　计算机仿真概述　51.2.1　系统与模型　61.2.2　计算机仿真　71.2.3　仿真的作用　81.2.4　仿真算法和仿真软件　81.2.5　计算机仿真的一般过程　9第2章　MATLAB程序设计语言基础　112.1　MATLAB基础　112.1.1　MATLAB的产生与发展　112.1.2　MATLAB的主要特点　132.2　MATLAB操作平台　142.2.1　MATLAB的安装与启动　142.2.2　MATLAB的运行环境　152.3　MATLAB帮助系统　182.3.1　联机帮助系统　192.3.2　命令窗口查询帮助　202.3.3　联机演示系统　222.3.4　常用的命令和技巧　232.4　MATLAB的数值计算功能　242.4.1　MATLAB数据类型　242.4.2　矩阵的生成　262.4.3　矩阵的基本数学运算　372.4.4　数组运算　462.4.5　向量和下标　532.4.6　矩阵的相关函数　592.4.7　多项式运算　692.5　MATLAB在数值分析中的应用　712.6　MATLAB的图形可视化　742.6.1　二维图形的绘制　742.6.2　三维图形的绘制　782.6.3　图形的输出　802.7　MATLAB的程序设计　802.7.1　M文件　802.7.2　函数变量及变量作用域　822.7.3　子函数与局部函数　832.7.4　流程控制语句　842.8　符号运算功能　86第3章　控制系统理论基础　913.1　经典控制理论基础　913.1.1　开环控制系统与闭环控制系统　913.1.2　控制系统分类　973.2　经典控制理论的研究内容　1003.2.1　传递函数模型　1013.2.2　零极点增益模型　1053.2.3　控制系统的时域分析　1053.2.4　控制系统的根轨迹分析　1143.2.5　控制系统的频域分析　1153.3　现代控制理论基础　1173.3.1　状态空间模型　1173.3.2　能控性和能观测性　1183.3.3　能控性和能观测性实现　1183.3.4　极点配置设计　1253.3.5　最优控制设计　1263.4　智能控制理论基础　1283.4.1　智能控制的概念和特点　1293.4.2　神经网络控制　1293.4.3　模糊控制　134第4章　Simulink交互式仿真环境　1374.1　Simulink简介　1374.1.1　Simulink概述　1374.1.2　Simulink的启动与界面　1384.2　Simulink中常用模块　1404.2.1　CommonlyUsedBlocks(常用模块库)　1404.2.2　Continuous(连续系统模块库)　1424.2.3　Discontinuous(非连续系统模块库)　1424.2.4　Discrete(离散系统模块库)　1434.2.5　MathOperations(数学运算模块库)　1444.2.6　Sinks(接收模块库)　1454.2.7　Sources(信号源模块库)　1464.3　Simulink建模　1474.3.1　Simulink简单模型的建立　1474.3.2　模块的操作　1494.3.3　信号线的操作　1504.3.4　模型注释　1514.3.5　仿真配置　1514.3.6　建模实例　1554.4　子系统及其封装技术　1574.4.1　Simulink子系统　1574.4.2　封装模块　1584.5　模型运行及分析　1594.5.1　模型特征　1594.5.2　模型运行　1594.5.3　模型线性化　1614.5.4　系统平衡点的求取　1634.6　S-函数　1644.6.1　S-函数的工作方式　1644.6.2　用MATLAB语言编写S-函数　166第5章　控制系统建模　1695.1　系统的数学模型描述　1695.1.1　连续系统　1695.1.2　离散系统　1715.2　MATLAB中控制系统模型的建立　1725.2.1　传递函数模型　1725.2.2　零极点增益模型　1765.2.3　状态空间模型　1795.3　系统不同模型之间的转换　1815.4　系统模型的连接　1925.5　连续系统与离散系统的相互转化　209第6章　线性控制系统的分析与仿真　2146.1　线性系统的时域分析　2146.2　线性系统的根轨迹分析　2316.3　线性系统的频域分析　2376.3.1　频域响应分析　2376.3.2　频率域稳定性分析　2466.4　线性系统的状态空间分析　2506.4.1　能控性分析　2506.4.2　能观性分析　2546.4.3　极点配置及其MATLAB实现　257第7章　PID控制系统设计及仿真　2627.1　PID控制系统设计原理　2627.2　连续系统的模拟PID仿真　2637.3　数字PID控制　2647.3.1　位置式PID控制算法　2647.3.2　连续系统的数字PID控制仿真　2657.3.3　离散系统的数字PID控制仿真　2677.3.4　增量式PID控制算法及仿真　2727.3.5　积分分离PID控制算法及仿真　2747.4　智能PID控制　2787.4.1　神经元PID控制　2787.4.2　模糊自适应PID控制　2837.4.3　专家PID控制　292第8章　最优控制系统设计　2958.1　最优控制的基本概念　2958.1.1　最优控制问题　2958.1.2　最优控制的性能指标及应用类型　2978.1.3　最优控制中的变分法　2978.1.4　用变分法求连续系统最优控制　3028.2　连续系统线性二次型最优控制　3048.2.1　连续系统线性二次型最优控制原理　3058.2.2　连续系统二次型最优控制的MATLAB函数　3058.3　离散系统线性二次型最优控制　3098.3.1　离散系统线性二次型最优控制原理　3098.3.2　离散系统二次型最优控制的MATLAB函数　3098.4　线性二次型高斯最优控制　3118.4.1　LQG最优控制原理　3118.4.2　LQG最优控制的MATLAB实现　3128.5　最优控制系统设计实例　318第9章　鲁棒控制系统设计　3229.1　鲁棒控制系统简介　3229.1.1　奇异值、H2和范数　3239.1.2　标准鲁棒控制问题　3239.1.3　结构与非结构不确定性　3249.1.4　使用控制方法　3249.2　鲁棒控制工具箱　3269.3　鲁棒控制系统设计方法　329第10章　神经网络系统设计及其MATLAB实现　33110.1　人工神经网络概述　33110.2　神经网络工具箱函数　33210.3　神经网络模型及其MATLAB实现　33410.3.1　感知器　33410.3.2　线性神经网络　33810.3.3　BP网络　34410.3.4　径向基函数(RBF)神经网络　35010.3.5　Hopfield网络　35310.3.6　自组织特征映射神经网络　357第11章　模糊控制系统设计　36111.1　模糊控制系统　36111.1.1　模糊控制系统的基本结构及其原理　36111.1.2　PD、PI、PID型的模糊控制器　36311.1.3　模糊控制器的设计方法　36411.2　模糊控制工具箱简介　36611.3　模糊推理系统的建立　367第12章　系统辨识　37412.1　系统辨识基础　37412.1.1　辨识的内容和步骤　37512.1.2　系统辨识的分类　37612.2　系统辨识常用输入信号　37612.3　最小二乘辨识及其MATLAB实现　37912.3.1　最小二乘算法简介　38012.3.2　最小二乘一次完成算法及其MATLAB实现　38112.3.3　最小二乘递推算法　38312.3.4　增广最小二乘算法　38512.4　极大似然辨识及其MATLAB实现　38912.4.1　极大似然辨识简介　38912.4.2　动态模型参数极大似然辨识及其MATLAB实现　38912.5　神经网络模型辨识及其MATLAB实现　392……

一、PSAPAC美国EPRI开发，是一个全面分析电力系统静态和动态性能的软件工具。二、EMTP/ATPEMTP是加拿大H.W.Dommel教授首创的电磁暂态分析软件三、PSCAD/EMTDCDennis Woodford博士于1976年在加拿大曼尼托巴水电局开发完成了EMTDC的初版四、电力系统分析软件BPA中国版的BPA程序是由中国电力科学院引进、消化、吸收美国BPA程序开发而成五、电力系统分析软件NETOMAC德国西门子公司在上个世纪70年代开发的电力系统分析软件六、PSASP《电力系统分析综合程序》(Power System Analysis Software Package,PSASP)七、PSS/E OPFPIT美国电力技术咨询公司在电力系统分析领域居世界之首，其PSS/E OPF（用于电力系统工程的仿真器的优化潮流）是个功能强大，使用方便的电力网络分析工具说实话 没有好学的 每个软件语言都不同 语言不会 那个你也上不了手。还有就是 这些软件没有破解版 正版的贵的惊人 不是个人能买的起的 就是高校或公司买了 说明书也都巨厚无比 并且不是一本一般都是好几本 我个人建议你选一个你能弄到的软件 说明书的学

1. PID 控制系统原理及算法　　当我们不能将被控对象的结构和参数完全地掌握，或者是不能得到精确的数学模型时，在这种情况下最便捷的方法便是采用PID 控制技术。为了使控制系统满足性能指标要求，PID 控制器一般地是依据设定值与实际值的误差，利用比例（P）、积分（I）、微分（D）等基本控制规律，或者是三者进行适当地配合形成相关的复合控制规律，例如，PD、PI、PID 等。　　图1 是典型PID 控制系统结构图。在PID 调节器作用下，对误差信号分别进行比例、积分、微分组合控制。调节器的输出量作为被控对象的输入控制量。　　图1 典型PID控制系统结构图　　PID 控制器主要是依据给定值r（t）与实际输出值y（t）构成控制偏差，用公式表示即e（t）=r（t）-y（t），它本身属于一种线性控制器。通过线性组合偏差的比例（P）、积分（I）、微分（D），将三者构成控制量，进而控制受控对象。控制规律如下：　　其传递函数为：　　式中：Kp--比例系数； Ti--积分时间常数； Td--微分时间常数。　　2. PID 控制器的MATLAB 仿真　　美国MathWorks 公司推出的MATLAB 是一套具备高性能的数值计算和可视化软件。由于MATLAB 可以将矩阵运算、图形显示、信号处理以及数值分析集于一体，构造出的用户环境使用方便、界面友好，因此MATLAB 受到众多科研工作者的欢迎。本文利用MATLAB 仿真工具箱Simulink 的功能，在基于仿真环境Matlab/Simulink 工具上用图形化方法直接建立仿真系统模型，启动仿真过程，将结果在示波器上显示出来。　　3. 仿真实例分析　　3.1 建立数学建模　　设被控对象等效传递函数为　　3.2 仿真建模　　仿真建模的目的就是将数学模型转换成计算机能够执行的模型，运用Simulink 可以达到此目的。图2 是综合图1 和给定计算公式运用Simulink 建立的PID 控制的连续系统的仿真模型（建模步骤略）。　　图2 Simulink仿真建模　　3.3 仿真实验　　在传统的PID 调节器中，参数的整定问题是控制面临的最主要的问题，控制系统的关键之处便是将Kp、Ti、Td三个参数的值最终确定下来。而在工业过程控制中首先需要对PID 控制中三参量对系统动态性的影响进行实际深入地了解，才能确定怎样将三参数调节到最佳状态。在本实验中，对各参量单独变化对系统控制作用的影响进行讨论，其中在对一个参量变化引发的影响进行讨论时，需要将其余两个参数设定为常数。　　3.3.1 P 控制作用分析　　分析比例控制作用。设Td= 0、Ti=∞、Kp= 3 ~ 10.输人信号阶跃函数，分别进行仿真，如图3 所展示的系统的阶跃响应曲线。　　图3 显示的仿真结果表明：系统的超调量会随着Kp值的增大而加大，系统响应速度也会会随Kp值的增大而加快。但是系统的稳定性能会随着Kp的增大而变差。　　图3 单闭环调速系统P控制阶跃响应曲线　　3.3.2 比例积分控制作用的分析　　设比例积分调节器中Kp= 1,讨论Ti= 0.01 ~ 0.05 时。输人信号阶跃函数，分别进行仿真，如图4 所展示的系统的系统的阶跃响应曲线。　　图4 单闭环调速系统PI控制阶跃给定响应曲线　　系统的超调量会随着Ti值的加大而减小，系统响应速度随着Ti值的加大会略微变慢。　　3.3.3 微分调节作用的分析　　设Kp= 1、Ti= 0.01,讨论Td= 10 ~ 100 时对系统阶跃响应曲线的影响。输人信号阶跃函数，分别进行仿真，如图5 所展示的系统的阶跃响应曲线。　　图5 单闭环调速系统PID控制阶跃给定响应曲线　　图5 所显示的仿真结果表明：根据单闭环调速系统的参数配合情况，起始上升段呈现较尖锐的波峰，Kp= 1、Ti= 0.01不变时，随着Td值的加大，闭环系统的超调量增大，响应速度变慢。　　4 .结论　　（1）对于PID 参数采用MATLAB 进行整定和仿真，使用起来不仅快捷、方便，而且更为直观，同时也避免了传统方法反复修改参数调试。　　（2）系统的响应速度会随Kp值的增大而加快，同时也有助于静差的减小，而Kp值过大则会使系统有较大超调，稳定性变坏；此外，系统的动作会因为过小的Kp值减慢。　　（3）超调的减小、振荡变小以及系统稳定性的增加都取决于积分时间Ti的增大，但是系统静差消除时间会因为Ti的增大而变长。　　（4）增大微分时间Td对于系统的稳定性、系统响应速度的加快以及系统超调量的减小都会有所帮助。但是如果Td过大，则会使得调节时间较长，超调量也会增大；如果Td过小，同样地也会发生以上状况。　　（5）总之PID 参数的整定必须考虑在不同时刻三个参数的作用以及彼此之间的作用关系。　　5.结语　　PID 控制应用领域极为广泛，可将其应用于电力、化工、轻工、冶金以及机械等工业过程控制中。通常情况下，最适合采用PID 控制技术的条件是：当我们对目标系统或被控对象的内部特征不完全清楚时，或者是系统的全部参数不能经过有效的测量手段来获取，同时必须依赖于经验和现场调试来确定系统控制器的结构参数情况下采用该技术。