Подготовка к имитационному моделированию
5.2.3.1. Настройка блока Random Number- источника случайного сигнала с нормальным распределением.
Закон распределения такого случайного сигнала характеризуется числовыми величинами – средним значением и дисперсией.
Для их задания в параметрах блока используются поля - Mean (среднее значение) и Variance (дисперсия).
В соответствии с нашими исходными данными зададим:
- 0 -в полеMean;
- 0.3в полеVariance.
Особенностью блока Random Number является то, что он в каждом сеансе моделирования генерирует одну и ту же последовательность случайных чисел.
Для изменения генерируемой последовательности необходимо вручную изменить значение его параметра Initial Seed(начальное зерно). При проведении большого числа повторных экспериментов с целью накопления статистических данных это не очень удобно.
Для разрешения этой проблемы в качестве параметра Initial Seedможно ввести некую переменную, значения которой можно было бы формировать автоматически, меняя при каждом повторном эксперименте (реализации случайного процесса). Таким образом, на выходе блока Random Number будет формироваться псевдослучайный процесс, разный при каждом повторном запуске модели.
Для определенности обозначим эту переменную латинской w. Закон изменения переменной можно организовать в процессе цикла экспериментов в М-файле.
5.2.3.2. Настройка блока Uniform Rundom Number- источника случайного сигнала с равномерным распределением
Для задания характеристик такого случайного сигнала используются числовые величины – минимальный и максимальный уровни сигнала.
Занесем эти параметры блока в его соответствующие поля:значения - 0.2 и 0.2.
Аналогично предыдущему Random Number данный источник также имеет недостаток, – он генерирует одну и ту же последовательность случайных чисел при неизменном значении параметра блока Initial Seed.
Для задания возможности изменения этого параметра блока также введем новую переменную, значения которой можно будет менять автоматически при каждом новом эксперименте из цикла реализации случайного процесса.
Пусть имя этой переменной будет v. Закон изменения переменной можно организовать также в процессе цикла экспериментов в М-файле.
5.2.3.3. Настройка блокаTo Workspace-блока записи в рабочую область Matlab
Для регистрации, сохранения частных реализаций наблюдаемой величины (случайного процесса) z и дальнейшей обработки получаемой в результате эксперимента выборкинаиболее удобным является использование блока To Workspace. (Блок обеспечивает сохранение выходных и промежуточных результатов моделирования в рабочей области Matlab).
После размещения блока To Workspace в схеме модели для удобства дальнейших операций целесообразно скорректировать некоторые параметры блока.
- Параметр Variable name (варьируемое имя)– на работу блока не влияет и определяет только имя, под которым будет сохранена соответствующая величина. (По умолчанию имя имеет исходное значение simaut). Имена переменных, используемых в S-модели, должны содержать только латинские символы. С учетом этого вместо исходного имени введем для удобства имя z – в нашем случае обозначение ошибки регулирования, которую хотим сохранить (см. рисунки 1 и 2).
- Параметр Limit data points to last(максимальное количество сохраняемых расчетных точек по времени). Количество расчетных точек отсчитывается от момента завершения моделирования (от “конца”). По умолчанию этот параметр имеет значение inf(бесконечность), это означает, что в рабочей области будут сохранены все данные в течение интервала моделирования. В нашем случае в соответствии с условиями задачи необходима регистрация ошибки регулирования z лишь в конечной точке процесса tк.. Поэтому зададим этот параметр равным 1(одна точка).
- Поскольку в процессе моделирования необходимо сохранение результатов, образующих массив чисел, то эффективным является задание параметра Save format (формат сохранения данных) равным Array(массив).