Генерировать белый шум в Modelica (SystemModeler)

Question

Я пытаюсь добавить шум измерения к моделированию. Это возможно сделать, например, в Simulink, но кажется более сложным в Modelica и SystemModeler.

Есть идеи, как это сделать?

Answer 1

Альтернативой является использование Modelica.Blocks.Noise избегать написания внешнего кода самостоятельно (добавлено в Стандартную библиотеку Modelica 3.2.2, выпущенную 3 апреля 2016 г.; т. е. это не помогло бы, когда был задан исходный вопрос).

Одно преимущество Modelica.Blocks.Noise заключается в том, что сложные вопросы с выборкой, множеством семян и т. д. решены.

Answer 2

Вы можете добавить белый шум в Wolfram SystemModeler через внешний C-код.

Код Modelica (я удалил аннотации диаграмм из кода, чтобы его было легче читать):

package WhiteNoise "Package for generating white noise"
  extends Modelica.Icons.Library;

  block NoiseNormal "Normally distributed random noise"
    parameter Real mean=0 "Mean value of random noise";
    parameter Real stdev=1 "Standard deviation of random noise";
    parameter Real tSample=0.01 "Noise sample time";
    Modelica.Blocks.Interfaces.RealOutput y;
  equation 
    when initial() then
      WhiteNoise.initRandomNormal();
    end when;
    when sample(0, tSample) then
      y=mean + stdev*WhiteNoise.RandomNormal(time);
    end when;
  end NoiseNormal;

  function initRandomNormal
    external "C" ext_initRandomNormal()   annotation(Include="#include \"ext_initRandNormal.c\"");
  end initRandomNormal;

  function RandomNormal
    output Real y;
    input Real u;
    external "C" y=ext_RandomNormal(u)   annotation(Include="#include \"ext_RandNormal.c\"");
  end RandomNormal;

end WhiteNoise;

Внешний код:

ext_intRandNormal.c

#include <math.h>
#include <limits.h>

void ext_initRandomNormal()
{
    srand(time(NULL));
}

ext_RandNormal.c

#include <math.h>
#include <limits.h>
double ext_RandomNormal(double timein)

{
    unsigned int seed = 0;
    double v1, v2, r;

    timein /= 100;
    seed = (timein - floor(timein)) * UINT_MAX;

    do
    {
        v1 = 2 * ((double) rand()) /((double) RAND_MAX) - 1;
        v2 = 2 * ((double) rand()) /((double) RAND_MAX) - 1;
        r = v1 * v1 + v2 * v2;
    } while((r >= 1.0) || (r == 0.0));

    return v1 * sqrt( - 2.0 * log(r) / r );
}