Размещено на http://www.allbest.ru/

Міністерство освіти і науки України

Одеська Національна академія харчових технологій

Кафедра Автоматизації технологічних процесів і робототехнічних систем

Курсова робота

З дисципліни «Основи комп'ютерного моделювання технічних систем»

На тему:

Комп'ютерне моделювання технічних систем

Виконав студент

Петров Олександр Валерійович

Одесса ОНАХТ 2018

Реферат

Обсяг записки становить 42 сторінки. Записка складається з 10 частин. В записці 62 ілюстрації. Відсутні таблиці. 9 літературних джерел.

Мета курсової роботи - навчитися комп'ютерному моделюванню динамічних ланок і систем з детермінованими вхідними впливами і стохастичними впливами із заданими властивостями.

При виконанні цієї курсової роботи я навчився комп'ютерному моделюванню динамічних ланок, систем з детермінованими і стохастичними впливами. Отримав практичні навички в проведенні комп'ютерних експериментів з отримання перехідних, частотних характеристик динамічних ланок та систем.

В результаті проведення експериментів з отриманням частотних характеристик я зрозумів, що для отримання частотних характеристик треба подавати на вхід ланки гармонійний вплив та, фіксуючи вихідні гармонійні коливання, знаходити залежності, які нам потрібні.

В результаті проведення експериментів з моделювання стохастичних процесів я зрозумів, що для генерації стохастичного процесу (СП) із заданими властивостями використовується метод формуючого фільтра. Для моделювання стохастичного процесу я знаходив передатну функцію формуючого фільтра. Базовий випадковий процес я подавав на передатну функцію формуючого фільтра і тим самим отримав стохастичний процес.

Ключові слова:

Моделювання, схема, блоки джерел сигналів, експеримент, процес, функція, характеристика, динамічні системи, ланка, параметри ланок.

Зміст

1. Комп'ютерне моделювання динамічних ланок

1.1 Проведення комп'ютерних експериментів з отримання перехідних характеристик окремих ланок

1.2 Порівняння перехідних характеристик різноманітних ланок

1.3 Проведення комп'ютерних експериментів для отримання частотних характеристик окремих ланок та їх порівняння

2. Комп'ютерне моделювання з'єднань динамічних ланок

2.1 Отримання загальної передатної функції з'єднання динамічних ланок

2.2 Моделювання з'єднань типових динамічних ланок

2.3 Комп'ютерні експерименти з отримання частотних характеристик з'єднань динамічних ланок

3. Моделювання складних динамічних систем

3.1 Комп'ютерні експерименти з отримання перехідних характеристик складної динамічної системи

3.2 Комп'ютерні експерименти з отримання частотних характеристик складної динамічної системи

4. Комп'ютерне моделювання стохастичних процесів із заданими властивостями

4.1 Постановка завдання на моделювання стохастичного процесу

4.2 Розрахунок формуючого фільтра для моделювання стохастичного процесу із заданими властивостями

4.3 Моделювання стохастичного процесу та оцінювання його характеристик

5. Моделювання складних динамічних систем з стохастичними вхідними впливами

Перелік умовних позначень

M_f - математичне очікування

G_f - середньоквадратичне відхилення

G_x = G_f/2

б = b+n+m

в = j/(m+1)

щ_max= 4в

D_f - дисперсія

p(f) - щільність вірогідності

R_f(ф_к) - кореляційна функція

S_f(щ) - спектральна щільність

W_i(p) - передатні функції ланок

ScopeNew - осцилограф

Step - джерело ступінчастого впливу

Transfer Fcn - Блок завдання функції

Display - цифровий дисплей

Gain - підсилювач

Number of inputs - кількість входів в блок Mux

IDsoft - програма для знаходження характеристик отриманого стохастичного процесу

- відхилення

Band-Limited White Noise - блок для подання базового випадкового сигналу (білий шум)

Constant - джерело постійного впливу

Вступ

Спочатку нам вже відомі параметри ПФ та модель кореляційної функції та спектральної щільності. Після цього ми розрахували передані функції динамічних ланок.

В цій лабораторній роботі ми будемо складати схеми моделювання для проведення комп'ютерних експериментів із знаходження часових, частотних характеристик динамічних ланок і систем, розрахувати формуючі фільтри аналітичним способом, моделювати стохастичні процеси із заданими властивостями.

Планується проведення експериментів з отриманням перехідних та частотних характеристик динамічних ланок, отримання перехідних характеристик складної динамічної системи. Також проведення експерименту з отриманням характеристик стохастичного процесу і складних динамічних систем з стохастичними впливами.

Знання, отримані при виконанні даної роботи, є базою для вивчення дисциплін «Теорія автоматичного керування» та «Ідентифікація та моделювання технологічних об'єктів».

Передатні функції динамічних ланок з розрахованими параметрами:

Кореляційна функція: Спектральна щільність:

1. Комп'ютерне моделювання динамічних ланок

1.1 Проведення комп'ютерних експериментів з отримання перехідних характеристик окремих ланок

Збираємо схему для проведення експерименту з отримання перехідної характеристики статичної безінерційної ланки з передатною функцією W₁(p)=0.5. Використовуємо блок з бібліотеки Linear - «Gain». У настройках блока встановлюємо параметр ланки - коефіцієнт підсилення (Gain), що дорівнює 0,5. Згідно з рекомендаціями встановлюємо в меню Simulation / Parameters крок моделювання, що дорівнює - 0,01 с. Час моделювання 2 с.

Рис. 1 - Схема моделювання для отримання перехідної характеристики статичної безінерційної ланки

Рис. 1.2 - Вікно настроювання параметрів моделювання

Запускаємо процедуру розрахунку моделі. Після закінчення розрахунку відкриваємо блок “ScopeNew”, в якому бачимо перехідну характеристику ланки.

Рис. 1.3 - Перехідна характеристика статичної безінерційної ланки з передатною функцією W₁(p)=0.5

Обрані за рекомендаціями крок і час моделювання нас влаштовують, тому що ми бачимо початок і закінчення перехідного процесу.

Збираємо схему для проведення експерименту з отримання перехідної характеристики статичної безінерційної ланки з передатною функцією W₂(p)=1. Використовуємо блок з бібліотеки Linear - «Gain». У настройках блока встановлюємо параметр ланки - коефіцієнт підсилення (Gain), що дорівнює 1. Згідно з рекомендаціями встановлюємо в меню Simulation / Parameters крок моделювання, що дорівнює - 0,01 с. Час моделювання 2 с.

Рис. 1.4 - Схема моделювання для отримання перехідної характеристики статичної безінерційної ланки



Рис. 1.5 - Вікно настроювання параметрів моделювання

Запускаємо процедуру розрахунку моделі. Після закінчення розрахунку відкриваємо блок “ScopeNew”, в якому бачимо перехідну характеристику ланки.

Рис. 1.6 - Перехідна характеристика статичної безінерційної ланки з передатною функцією W₂(p)=1

Обрані за рекомендаціями крок і час моделювання нас влаштовують, тому що ми бачимо початок і закінчення перехідного процесу.

Збираємо схему для проведення експерименту з отримання перехідної характеристики статичної безінерційної ланки з передатною функцією W₃(p)=0. Використовуємо блок з бібліотеки Linear - «Gain». У настройках блока встановлюємо параметр ланки - коефіцієнт підсилення (Gain), що дорівнює 0. Згідно з рекомендаціями встановлюємо в меню Simulation / Parameters крок моделювання, що дорівнює - 0,01 с. Час моделювання 2 с.

Рис. 1.7 - Схема моделювання для отримання перехідної характеристики статичної безінерційної ланки

Рис. 1.8 - Вікно настроювання параметрів моделювання

Запускаємо процедуру розрахунку моделі. Після закінчення розрахунку відкриваємо блок “ScopeNew”, в якому бачимо перехідну характеристику ланки.

Рис. 1.9 - Перехідна характеристика статичної безінерційної ланки з передатною функцією W₃(p)=0

Обрані за рекомендаціями крок і час моделювання нас влаштовують, тому що ми бачимо початок і закінчення перехідного процесу.

Збираємо схему для проведення експерименту з отримання перехідної характеристики диференційної реальної ланки 1-го порядку з передатною функцією W₄(p)=. Використовуємо блок з бібліотеки Linear - «Transfer Fcn». Згідно з рекомендаціями встановлюємо в меню Simulation / Parameters крок моделювання, що дорівнює - 0,01 с. Час моделювання 3с.

Рис. 2 - Схема моделювання для отримання перехідної характеристики диференційної реальної ланки 1-го порядку

Рис. 2.1 - Вікно настроювання параметрів моделювання

Запускаємо процедуру розрахунку моделі. Після закінчення розрахунку відкриваємо блок “ScopeNew”, в якому бачимо перехідну характеристику ланки.

Рис. 2.2 - Перехідна характеристика диференційної реальної ланки 1-го порядку з передатною функцією W₄(p)=

Обрані за рекомендаціями крок і час моделювання нас влаштовують, тому що ми бачимо початок і закінчення перехідного процесу.

Збираємо схему для проведення експерименту з отримання перехідної характеристики ланки чистого запізнення з передатною функцією W₅(p)=. Використовуємо блок з бібліотеки Nonlinear - «Transport Delay». У настройках блока встановлюємо параметр ланки - час запізнення (Time Delay), що дорівнює 0,8с. Встановлюємо в меню Simulation / Parameters крок моделювання, що дорівнює - 0,008с. Час моделювання 2с.

Рис. 2.3 - Схема моделювання для отримання перехідної характеристики ланки чистого запізнення



Рис. 2.4 - Вікно настроювання параметрів моделювання

Запускаємо процедуру розрахунку моделі. Після закінчення розрахунку відкриваємо блок “ScopeNew”, в якому бачимо перехідну характеристику ланки.

Рис. 2.5 - Перехідна характеристика ланки чистого запізнення з передатною функцією W₅(p)=

Збираємо схему для проведення експерименту з отримання перехідної характеристики статичної аперіодичної інерційної ланки 1-го порядку з передатною функцією W₆(p)=. Використовуємо блок з бібліотеки Linear - «Transfer Fcn». Згідно з рекомендаціями встановлюємо в меню Simulation / Parameters крок моделювання, що дорівнює - 0,01 с. Час моделювання 4с.

Рис. 2.6 - Схема моделювання для отримання перехідної характеристики статичної аперіодичної інерційної ланки 1-го порядку

Рис. 2.7 - Вікно настроювання параметрів моделювання

Запускаємо процедуру розрахунку моделі. Після закінчення розрахунку відкриваємо блок “ScopeNew”, в якому бачимо перехідну характеристику ланки.



Рис. 2.8 - Перехідна характеристика статичної аперіодичної інерційної ланки з передатною функцією W₆(p)=.

Обрані за рекомендаціями крок і час моделювання нас влаштовують, тому що ми бачимо початок і закінчення перехідного процесу.

Збираємо схему для проведення експерименту з отримання перехідної характеристики статичної аперіодичної інерційної ланки 1-го порядку з передатною функцією Використовуємо блок з бібліотеки Linear - «Transfer Fcn». Згідно з рекомендаціями встановлюємо в меню Simulation / Parameters крок моделювання, що дорівнює - 0,01 с. Час моделювання 15с.

Рис. 2.9 - Схема моделювання для отримання перехідної характеристики статичної аперіодичної інерційної ланки 1-го порядку



Рис. 3 - Вікно настроювання параметрів моделювання

Запускаємо процедуру розрахунку моделі. Після закінчення розрахунку відкриваємо блок “ScopeNew”, в якому бачимо перехідну характеристику ланки.

Рис. 3.1 - Перехідна характеристика статичної аперіодичної інерційної ланки з передатною функцією .

Обрані за рекомендаціями крок і час моделювання нас влаштовують, тому що ми бачимо початок і закінчення перехідного процесу.

Збираємо схему для проведення експерименту з отримання перехідної характеристики статичної аперіодичної інерційної ланки 1-го порядку з передатною функцією Використовуємо блок з бібліотеки Linear - «Transfer Fcn». Згідно з рекомендаціями встановлюємо в меню Simulation / Parameters крок моделювання, що дорівнює - 0,01 с. Час моделювання 6с.

Рис. 3.2 - Схема моделювання для отримання перехідної характеристики статичної аперіодичної інерційної ланки 1-го порядку

Рис. 3.3 - Вікно настроювання параметрів моделювання

Запускаємо процедуру розрахунку моделі. Після закінчення розрахунку відкриваємо блок “ScopeNew”, в якому бачимо перехідну характеристику ланки.

Рис. 3.4 - Перехідна характеристика статичної аперіодичної інерційної ланки з передатною функцією .

Обрані за рекомендаціями крок і час моделювання нас влаштовують, тому що ми бачимо початок і закінчення перехідного процесу.

1.2 Порівняння перехідних характеристик різноманітних ланок

Розглянемо виведення перехідних характеристик ланок групи №2. Треба вивести в одних осях 4 графіки, тому в настройках блока «Mux» обираємо Number of inputs дорівнюючим 4. Підключаємо до входів блока «Mux» виходи блоків динамічних ланок. Для моделювання даної групи встановлюємо крок 0,01с, час 3с.

Рис. 3.5 - Схема моделювання для порівняння перехідних характеристик



Рис. 3.6 - Вікно настроювання параметрів моделювання

Запускаємо процедуру розрахунку моделі. Після закінчення розрахунку відкриваємо блок “ScopeNew”, в якому бачимо перехідні характеристики ланок.

Рис. 3.7 - Перехідні характеристики динамічних ланок групи №2

Аналогічно збираємо схему для групи №1. Крок моделювання 0,01с, час моделювання 10с.



Рис. 3.8 - Схема моделювання для порівняння перехідних характеристик

Рис. 3.9 - Вікно настроювання параметрів моделювання

Запускаємо процедуру розрахунку моделі. Після закінчення розрахунку відкриваємо блок “ScopeNew”, в якому бачимо перехідні характеристики ланок.



Рис. 4 - Перехідні характеристики динамічних ланок групи №1

1.3 Проведення комп'ютерних експериментів для отримання частотних характеристик окремих ланок та їх порівняння

Підключаємо блок «Анализатор частотных характеристик» до блока моделювання диференціюючої реальної ланки 1-го порядку

Рис. 4.1 - Схема організації комп'ютерного експерименту для отримання частотних характеристик



Рис. 4.2 - Вікно настройок блока «Анализатор частотных характеристик»

Після цього в меню Simulation / Parameters встановлюємо час моделювання = 200.

Рис. 4.3 - Частотні характеристики, отримані за допомогою комп'ютерного експерименту

В цьому експерименті ми знайшли частотні характеристики диференціюючої реальної ланки 1-го порядку групи №2.

Підключаємо блок «Анализатор частотных характеристик» до блоків моделювання ланка чистого запізнення W₅(p)=, статична аперіодична інерційна ланка 1-го порядку ,W₆(p)=Група №1

Рис. 4.4 - Схема підключення блоків

Рис. 4.5 - Вікно настройок блока «Анализатор частотных характеристик»

Після цього в меню Simulation / Parameters встановлюємо час моделювання = 800, 2000 та 500.



Рис 4.6 - Частотні характеристики трех ланок, отримані за допомогою комп'ютерного експерименту.

2. Комп'ютерне моделювання з'єднань динамічних ланок

2.1 Отримання загальної передатної функції з'єднання динамічних ланок

Розглянемо виведення перехідних характеристик і загальної передатної функції ланок групи №1. Треба вивести в одних осях 2 графіки, тому в настройках блока «Mux» обираємо Number of inputs дорівнюючим 2. Підключаємо до входів блока «Mux» виходи блоків динамічних ланок. Для моделювання даної групи встановлюємо крок 0,01с, час 15с.

Рівняння:

***=*=*

2.2 Моделювання з'єднань типових динамічних ланок

Рис. 4.7 - Схема моделювання



Рис. 4.8 - Вікно настроювання параметрів моделювання

Запускаємо процедуру розрахунку моделі. Після закінчення розрахунку відкриваємо блок “ScopeNew”, в якому бачимо перехідні характеристики з'єднання ланок і загальної передатної функції.

Рис. 4.9 - Графік перехідної характеристики групи ланок №1

Аналізуючи отриманий графічний результат, бачимо, що перехідні характеристики з'єднання ланок і загальної передатної функції збігаються, тому можна зробити висновок, що загальна функція отримана вірно.

Розглянемо виведення перехідних характеристик і загальної передатної функції ланок групи №2. Треба вивести в одних осях 2 графіки, тому в настройках блока «Mux» обираємо Number of inputs дорівнюючим 2. Підключаємо до входів блока «Mux» виходи блоків динамічних ланок. Для моделювання даної групи встановлюємо крок 0,01с, час 15с.

Рівняння:

1+0+= = = *0.5=

Рис. 5 - Схема моделювання

Рис. 5.1 - Графік перехідної характеристики групи ланок №2

Аналізуючи отриманий графічний результат, бачимо, що перехідні характеристики з'єднання ланок і загальної передатної функції збігаються, тому можна зробити висновок, що загальна функція отримана вірно.

2.3 Комп'ютерні експерименти з отримання частотних характеристик з'єднань динамічних ланок

Підключаємо блок «Анализатор частотных характеристик» до блоків моделювання групи №1.

Рис. 5.2 - Схема комп'ютерного експерименту з отримання частотних характеристик з'єднання ланок

Після цього в меню Simulation / Parameters встановлюємо час моделювання = 1000.



Рис. 5.3 - Частотні характеристики з'єднання ланок групи №1

Підключаємо блок «Анализатор частотных характеристик» до блоків моделювання групи №2.

Рис. 5.4 - Схема комп'ютерного експерименту з отримання частотних характеристик з'єднання ланок

Після цього в меню Simulation / Parameters встановлюємо час моделювання = 200.



Рис. 5.5 - Частотні характеристики з'єднання ланок групи №2

3. Моделювання складних динамічних систем

3.1 Комп'ютерні експерименти з отримання перехідних характеристик складної динамічної системи

Складаємо схему моделювання складної динамічної системи за каналом у1-у2. Встановлюємо параметри: крок моделювання - 0,01, час - 20с.

Рис. 5.6 - Схема моделювання для отримання перехідних характеристик динамічної системи за каналом y1-y2.

Після цього отримаємо перехідну характеристику динамічної системи за каналом y1-y2.

Рис. 5.7 - Перехідна характеристика динамічної системи за каналом y1-y2.

Складаємо схему моделювання складної динамічної системи за каналом f1-у2. Встановлюємо параметри: крок моделювання - 0,01, час - 20с.

Рис. 5.8 - Схема моделювання для отримання перехідних характеристик динамічної системи за каналом f1-y2.

Після цього отримаємо перехідну характеристику динамічної системи за каналом f1-y2.

Рис. 5.9 - Перехідна характеристика динамічної системи за каналом f1-y2.

3.2 Комп'ютерні експерименти з отримання частотних характеристик складної динамічної системи

Отримання частотних характеристик складної динамічної системи за каналом у1-у2. В блоці «Анализатор частотных характеристик» встановив наступні параметри: тип системи - статичний або диференціюючий; кінцева частота - /0,8. Час моделювання - 800.

Рис. 6 - Схема для отримання частотних характеристик динамічної системи за каналом y1-y2.

Рис. 6.1 - Частотні характеристики динамічної системи за каналом y1-y2.

Отримання частотних характеристик складної динамічної системи за каналом f1-у2. В блоці «Анализатор частотных характеристик» встановив наступні параметри: тип системи - статичний або диференціюючий; кінцева частота - /0,8. Час моделювання - 800.



Рис. 6.2 - Схема для отримання частотних характеристик динамічної системи за каналом f1-y2.

Рис. 6.3 - Частотні характеристики динамічної системи за каналом f1-y2

4. Комп'ютерне моделювання стохастичних процесів із заданими властивостями

4.1 Розрахунок формуючого фільтра для моделювання стохастичного процесу із заданими властивостями

Заданими властивостями стохастичного процесу в цій роботі є такі характеристики:

1) математичне очікування M_f;

2) середньоквадратичне відхилення G_f;

3) дисперсія D_f;

4) щільність вірогідності p(f);

5) кореляційна функція R_f(ф_к) (з параметрами б, або б та в);

6) спектральна щільність S_f(щ).

M_f=0; G_f =9.5; G_x=4.75; б=0.5; в =1; щ_max=4; D_f=90.25;

p(x)- для нормального (гаусового) випадкового процесу;

,

4.2 Розрахунок формуючого фільтра для моделювання стохастичного процесу із заданими властивостями

Визначимо передатну функцію формуючого фільтра, якщо модель СП №7. Для цього в формуючий фільтр підставимо вирази для спектральної щільності вхідного x(t) та вихідного f(t) сигналів як комплексні функції, тобто введемо змінну j.

;

.

Бачимо, що

А після заміни

Далі витікає ,

де , , .

4.3 Моделювання стохастичного процесу та оцінювання його характеристик

Враховуючи рекомендації отримуємо: Дt_г =1

*=15

Тоді можна розрахувати параметри формуючого фільтру для відтворення СП з моделлю №7:



Проведемо настройку формуючого фільтра.

Рис. 6.4 - Схема для моделювання стохастичного процесу із заданими властивостями

В параметрах блока БВП встановимо:

Noise power - значення ;

Sample time - значення Дt_г = 1;

Seed - значення 1.

Рис. 6.5 - Вікно настройок блока Band-Limited White Noise



Рис. 6.6 - Налаштування блока запису до файла

Моделювання будемо вести при фіксованому кроці Дt=0.1, а інтервал часу моделювання оберемо 500 с.

На першому кроці роботи з програмою IDsoft проводимо візуалізацію змодельованого стохастичного процесу та виводимо результати оцінювання його найпростіших характеристик.

Бачимо, що оцінка математичного очікування =M_х=-0.004392 задовольняє нашому значенню M_f=0.

Оцінка середньоквадратичного відхилення =G_х=9,427 відрізняється від заданого на ?? =*100%=0.76%

Оцінка дисперсії =88.86 відрізняється від заданого на

=*100%=1.54%

Відхилення між заданим та отриманим значенням характеристики не перевищує 5% це означає, що результат досягнуто.

На другому кроці роботи з програмою IDsoft проводимо структурну ідентифікацію моделей автокореляційної функції (АКФ) та спектральної щільності (СЩ) СП.

По графіках оцінок АКФ та СЩ вибираємо із пропонованих семи типових модель №7.

На третьому кроці роботи з програмою IDsoft проводимо параметричну ідентифікацію моделей АКФ та СЩ.



Після цього отримуємо остаточний результат, де всі характеристики і параметри відрізняються від заданих не більше, ніж на 5%.

5. Моделювання складних динамічних систем з стохастичними вхідними впливами

Подаємо стохастичний процес, промодельований у попередньому розділі, на вхід групи ланок № 1, та на вхід f1 складної динамічної системи.

Рис. 6.7 - Схема моделювання складної динамічної системи з стохастичним вхідним впливом

Рис. 6.8 - Вихідний процес складної динамічної системи, коли на вході стохастичний вплив

Математичне очікування M_f до проходження через групу ланок №1 становило -0.004392, а після дорівнює 0.

Середньоквадратичне відхилення до проходження через групу ланок №1 становило 9,427, а після дорівнює 6,1.

Середньоквадратичні період та частота (6,4/0,99) відрізняються від тих, що були до проходження через групу ланок №1.

Висновок

При виконанні цієї курсової роботи я навчився комп'ютерному моделюванню динамічних ланок, систем з детермінованими і стохастичними впливами. Отримав практичні навички в проведенні комп'ютерних експериментів з отримання перехідних, частотних характеристик динамічних ланок та систем.

В результаті експериментів з моделюванням динамічних ланок я отримав перехідні характеристики ланок де зрозумів, що перехідна характеристика ланки це графік зміни у часі вихідної змінної ланки, що викликана одиничним ступінчастим впливом на його вході при нульових початкових умовах.

В результаті проведення експериментів з отриманням частотних характеристик я зрозумів, що для отримання частотних характеристик треба подавати на вхід ланки гармонійний вплив та, фіксуючи вихідні гармонійні коливання, знаходити залежності, які нам потрібні.

В результаті проведення експериментів з моделювання з'єднань динамічних ланок я дізнався, що передатна функція послідовного з'єднання ланок дорівнює добутку передатних функцій всіх ланок. Передатна функція паралельного з'єднання ланок дорівнює сумі передатних функцій ланок. Аналізуючи отриманий графічний результат, я побачив, що перехідні характеристики з'єднання ланок і загальної передатної функції збігаються.

В результаті проведення експериментів з моделювання стохастичних процесів я зрозумів, що для генерації стохастичного процесу (СП) із заданими властивостями використовується метод формуючого фільтра. Для моделювання стохастичного процесу я знаходив передатну функцію формуючого фільтра. Базовий випадковий процес я подавав на передатну функцію формуючого фільтра і тим самим отримав стохастичний процес.

Після моделювання складних динамічних систем з стохастичними вхідними впливами я отримав випадковий процес, який я отримав на виході складної динамічної системи, коли на вхід f1 підключили стохастичний процес.

комп'ютерний стохастичний фільтр

Літературні джерела

1. Кафаров В.В. Математическое моделирование основных процессов химических производств [Текст] : Уч.пособие для вузов. / Кафаров В.В., Глебов М.Б. - М.: Высш.шк., 1991.

2. Юрий Лазарев. MatLAB 5.x. [Текст] / Лазарев Ю.Ф. -- К: Издательская группа BHV, 2000. - 384 с. -- ISBN5-7315-0096-7. (кафедра)

3. А. Гультяев. MATLAB 5.2. [Текст] : Имитационное моделирование в среде Windows: Практическое пособие / Гультяев А. К. -- СПб. : КОРОНА принт, 1999. - 288 с. -- ISBN5-7931-0053-9. (кафедра)

4. Дьяконов В.П. Simulink 5/6/7 [Текст]. Самоучитель / Дьяконов В.П. - М. : ДМК-Пресс, 2008. -- 784 с. -- ISBN 978-5-94074-423-8. (кафедра)

5. Остапчук Н.В. Математическое моделирование процессов пищевых произ-водств / Остапчук Н.В. и др. -- К. : Вища шк., 1992 -- 304 с. -- ISBN 5-11-002494-4.

6. В. Е. Краскевич. Численные методы в инженерных исследованиях [Текст] : учебное пособие / В. Е. Краскевич, К. Х. Зеленский, В. И. Гречко. - Киев: Вища школа, 1986. - 263 с.

7. Електронна версія конспекту курсу лекцій з дисципліни «Основи комп'ютерного моделювання технічних систем» (кафедра).

8. Електронна версія методичних вказівок до виконання лабораторних робіт з дисципліни «Основи комп'ютерного моделювання технічних систем» (кафедра).

9. Електронна версія методичних вказівок до виконання курсової роботи з дисципліни «Основи комп'ютерного моделювання технічних систем» (кафедра).

Размещено на Allbest.ru