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動態系統建模是一種用于描述和分析系統隨時間演變的方法。這種建模方法涉及到對系統組成部分之間相互關系的數學表示,以及這些關系如何隨時間變化的描述。動態系統建模常常用于理解復雜系統的行為、預測未來狀態,以及設計控制系統。

如果你能夠使用普通微分方程來描述一個物理系統,那么得到的模型就是一個聚合參數模型。如果你能夠使用偏微分方程來描述一個系統,那么得到的模型就是一個分布參數模型。
動態系統模型要么是線性的,要么是非線性的。線性模型遵循疊加和均勻性原理。對于線性模型,以下方程成立。

其中 u1 和 u2 是系統輸入,y1 和 y2 是系統輸出,a 是常數。
相反,非線性模型不遵循疊加或均勻性原理。現實世界中的非線性效應包括飽和、死區、摩擦、回程以及量化效應;繼電器、開關和速率限制器。許多現實世界的系統是非線性的,盡管你可以線性化非線性模型以簡化設計或分析過程。
動態系統模型要么是時變的,要么是時不變的。時變模型的參數隨時間變化。例如,你可以使用時變模型來描述汽車的質量。隨著燃料燃燒,車輛的質量會隨時間變化。
相反,時不變模型的參數不隨時間變化。以一個簡單的機器人為例,機器人的動態特性通常在短時間內不會改變。
動態系統模型要么是連續的,要么是離散的。連續和離散系統模型都可以是線性或非線性,時不變或時變的。連續模型描述了系統行為如何隨時間連續變化,這意味著你可以從連續模型中獲取系統在任何特定時刻的性質。離散模型描述了系統在不同的時間點的行為,這意味著你無法在任意兩個采樣點之間獲取系統的行為。
連續系統模型是模擬的。你可以從系統的微分方程中導出物理系統的連續模型。連續模型的系數具有明確的物理含義。例如,如果你了解電路的細節,就可以導出電阻-電容(RC)電路的連續傳遞函數。連續傳遞函數的系數是電路中的 R 和 C 的函數。如果需要將模型的系數與系統中的某些物理組件匹配,可以使用連續模型。
離散系統模型是數字的。你可以從差分方程或通過將連續模型轉換為離散模型中導出物理系統的離散模型。在基于計算機的應用中,信號和操作是數字化的。因此,你可以使用離散模型來實現數字控制器或在離散時刻模擬物理系統的行為。你還可以在離散控制器的準確基于模型的設計中使用離散模型。
經驗模型使用從實驗中收集的數據來定義系統的數學模型。在某種程度上,物理模型是經驗的,因為你通過實驗確定了用于開發模型的某些常數。存在多種經驗建模方法。一種經驗建模方法使用代表要建模系統的實驗數據表格。另一種開發模型的方法使用系統辨識方法。系統辨識方法使用測得的數據創建微分或差分方程表示,以模擬數據。(Windows)你可以使用系統辨識VI通過使用系統辨識方法構建模型。
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