电推系统控制与仿真

23/24电推系统控制与仿真第一部分电推系统控制策略设计 2第二部分推力矢量控制优化算法 5第三部分故障检测与隔离算法研究 8第四部分自适应控制技术应用 10第五部分数值仿真模型建立与验证 13第六部分实际工程应用案例分析 15第七部分控制算法实时性与鲁棒性评价 18第八部分系统仿真环境开发与集成 21

第一部分电推系统控制策略设计关键词关键要点基于模型的预测控制

*利用模型和状态估计器预测系统未来状态，并根据预测值计算最优控制输入。

*能够处理系统非线性、不确定性和时变特性，提高控制精度。

*适用于要求高精度和快速响应的电推系统，如深空探测器和轨道机动卫星。

鲁棒控制

*采用鲁棒控制策略对系统不确定性和扰动进行补偿，保证系统稳定性和鲁棒性。

*常用鲁棒控制方法包括SlidingMode控制、H无穷控制和鲁棒Lyapunov设计。

*对于受环境噪声和外部扰动影响较大的电推系统，鲁棒控制具有重要的实用价值。

自适应控制

*实时调整控制参数以适应系统特性变化，实现最优控制效果。

*常用的自适应控制方法包括模型参考自适应控制、神经网络自适应控制和模糊逻辑自适应控制。

*适用于需要在不同工况下保持高性能的电推系统，如载人航天器和商用卫星。

非线性控制

*针对非线性电推系统建模，采用非线性控制策略进行控制。

*常用的非线性控制方法包括滑模控制、反步设计和Lyapunov稳定性理论。

*可有效处理电推系统的非线性特性，如饱和、死区和非对称推力。

智能控制

*利用人工智能技术，如神经网络、机器学习和模糊逻辑，进行电推系统控制。

*能够自学习和适应系统特性，提高控制性能。

*适用于处理复杂、非线性且不确定性较高的电推系统。

分布式控制

*将电推系统控制任务分解为多个子任务，并分别由分布式控制器执行。

*提高系统可靠性，减少单点故障风险。

*适用于大型、复杂且具有多台电推进器的电推系统。电推系统控制策略设计

电推系统控制策略的设计旨在确保电推系统的稳定、高效和故障容错运行。有效的控制策略可以优化推力输出、提高效率，并延长系统寿命。

闭环控制

闭环控制是最常见的电推系统控制策略。它通过传感器测量系统输出，并将测量值与给定参考值进行比较。控制器根据误差信号生成控制输入，以使输出接近参考值。

开环控制

开环控制不依赖于反馈，而是根据预定义的控制律生成控制输入。它通常用于简单系统或作为闭环控制的补充。

比例-积分-微分(PID)控制器

PID控制器是一种常见的闭环控制器，它利用比例、积分和微分操作来调节控制输入。比例项根据误差大小产生反应，积分项消除了稳态误差，微分项提高了系统稳定性。

状态空间控制

状态空间控制是一种高级控制策略，它考虑了系统的动态特性。它通过对系统状态进行数学建模，并设计控制律来优化系统性能，来实现更好的控制。

自适应控制

自适应控制是一种能够根据系统参数变化自动调整控制律的控制器。它提高了系统的鲁棒性和适应性，特别是在系统条件不可预测的情况下。

故障容错控制

故障容错控制策略旨在最大限度地减少电推系统故障的影响。它通过冗余组件、故障检测和隔离技术，确保系统在故障发生时仍能继续运行。

控制策略设计步骤

电推系统控制策略的设计涉及以下步骤：

*确定控制目标：明确控制系统的性能要求，例如推力输出、效率和稳定性。

*选择控制器类型：根据系统的要求和特性选择最合适的控制器类型。

*设计控制器参数：调整控制器的参数（如比例、积分和微分增益）以优化系统性能。

*仿真建模：使用仿真软件来建模控制策略并评估其性能。

*硬件实现：将经过验证的控制策略部署到实际电推系统中。

关键设计考虑因素

电推系统控制策略设计需要考虑以下关键因素：

*系统动态：系统响应时间的动态特性，以及推力输出需求的变化。

*外扰的影响：电磁干扰、热效应和辐射环境对控制系统的影响。

*可靠性要求：系统需要满足的任务关键和安全性要求。

*成本和重量限制：控制器和传感器对系统整体成本和重量的影响。

仿真在控制系统设计中的作用

仿真是电推系统控制策略设计中至关重要的工具。它允许工程师在实际实施之前验证和优化控制策略。仿真软件可以模拟系统的动态行为并测试不同控制策略的性能。

通过遵循上述步骤并考虑关键设计因素，工程师可以设计出有效的电推系统控制策略，以实现系统的最佳性能和可靠性。第二部分推力矢量控制优化算法关键词关键要点滑动模式控制算法

1.利用滑动面设计非线性控制律，将复杂的控制系统简化成等效的一阶系统，确保系统鲁棒性和稳定性。

2.设计期望轨迹，并根据实际状态和期望状态的偏差设计滑动面，使得系统状态沿着期望轨迹收敛。

3.引入饱和函数控制，避免控制量过大，提高算法的可行性和实现难度。

模糊控制算法

1.建立电推系统推力矢量控制的模糊规则知识库，将专家经验和模糊推理融入控制算法中。

2.利用模糊化、模糊推理、去模糊化等模糊逻辑方法，对系统状态进行模糊处理，得到控制量。

3.结合自适应模糊控制技术，实时调整模糊规则和隶属函数，提高算法的适应性。

神经网络控制算法

1.利用神经网络强大的非线性映射能力，学习推力矢量控制的输入输出关系，建立神经网络控制器。

2.采用误差反向传播算法，优化神经网络权重，提高控制精度的同时保证稳定性。

3.利用多层感知机、卷积神经网络等不同类型的神经网络，实现对复杂系统的高精度控制。

鲁棒控制算法

1.通过引入鲁棒性设计原则，设计控制算法，提高系统对外部干扰和参数不确定性的适应性。

2.利用霍勒维茨稳定判据、李雅普诺夫稳定性理论等方法，分析系统稳定性，确保鲁棒控制效果。

3.加入扰动观测器或鲁棒增益调度器等补偿技术，增强系统抗干扰能力。

最优控制算法

1.提出推力矢量控制的最优控制模型，定义优化目标函数和约束条件，求解最优控制输入。

2.利用动态规划、极小-极大法等最优控制算法，计算最优推力矢量，实现最短时间、最小燃料消耗等目标。

3.结合在线优化技术，实时调整最优控制策略，适应系统状态变化。

自适应控制算法

1.利用在线参数估计算法，实时识别和估计推力矢量控制系统的未知参数或干扰。

2.根据参数估计值调整控制律，使得系统性能适应参数的变化，保持稳定性和鲁棒性。

3.结合神经网络、模糊逻辑等自适应技术，提高自适应控制算法的性能和鲁棒性。推力矢量控制优化算法

引言

推力矢量控制(TVC)是利用可变喷管系统改变推力方向以操纵姿态和轨迹的一种技术。TVC优化算法旨在确定最优的推力矢量配置文件，以实现特定的控制目标。

算法类型

TVC优化算法可分为两类：

*离线算法：在执行前预先计算最优解，独立于实时系统动态。

*在线算法：在运行时实时计算最优解，考虑系统动态和干扰。

常见的离线算法

*遗传算法：模拟自然选择，通过迭代生成和选择解决方案，直到达到收敛。

*粒子群优化：模拟鸟群行为，通过个体之间的信息交换来寻找最优解。

*模拟退火：从高初始温度开始，并逐渐降低温度以避免陷入局部极小值。

常见的在线算法

*模型预测控制(MPC)：基于系统模型预测未来行为，并优化控制输入以实现控制目标。

*反馈线性化(FBL)：将非线性系统线性化，并使用线性控制技术设计控制器。

*滑模控制：将系统状态限制在预定义的滑模表面，从而实现鲁棒控制。

算法评估

TVC优化算法的性能可以通过以下指标进行评估：

*控制精度：算法实现控制目标的准确度。

*鲁棒性：算法对系统动态和干扰的容忍度。

*计算成本：算法计算最优解所需的计算资源。

应用

TVC优化算法广泛应用于各种航天器中，包括：

*卫星姿态控制

*火箭发动机控制

*太空任务牵引

研究进展

TVC优化算法的当前研究领域包括：

*提高算法的控制精度和鲁棒性

*减少算法的计算成本

*开发用于特定航天器应用的定制算法

*将人工智能和机器学习技术融入算法中

结论

推力矢量控制优化算法在航天器姿态和轨迹控制中发挥着至关重要的作用。通过选择适当的算法并进行优化，可以最大程度地提高系统性能并满足特定应用的要求。随着研究和发展的持续进行，预计TVC优化算法将在航天器控制领域继续发挥重要作用。第三部分故障检测与隔离算法研究故障检测与隔离算法研究

电推系统控制与仿真中，故障检测与隔离（FDI）算法对于确保系统可靠性和安全运行至关重要。故障诊断算法通过监测系统参数，检测系统中存在的故障。故障隔离算法则进一步确定故障位置，以便采取适当的修复措施。

故障检测算法

*基于模型的方法：建立系统数学模型，使用状态估计器或观测器监测实际系统状态与估计状态之间的差异。异常差值表示故障的存在。

*基于残差的方法：设计残差信号，该信号是系统输出与模型预测输出之间的差值。残差信号偏离零表示故障。

*基于信号处理的方法：分析系统信号（如振动、温度、电流）中的异常模式，识别故障特征。

故障隔离算法

*基于结构的方法：将系统划分为子系统，监测每个子系统的行为。故障发生时，特定子系统中的参数变化将隔离故障位置。

*基于观测性的方法：设计观测器，以提取系统中特定变量的信息。故障隔离通过分析观测器输出的异常值来进行。

*基于专家系统的诊断：建立专家系统，包含关于系统故障模式和故障特征的知识库。系统参数与知识库进行匹配，以识别和隔离故障。

FDI算法的性能评估

FDI算法的性能通过以下指标评估：

*灵敏度：检测故障的能力。高灵敏度意味着可以及时检测到小型故障。

*鲁棒性：对测量噪声和系统参数变化的敏感性。鲁棒的算法不受噪声干扰，并且在不同的操作条件下表现良好。

*计算成本：实时实现算法所需的计算资源。低计算成本的算法适合于计算资源受限的系统。

*覆盖率：能够检测和隔离的故障范围。高覆盖率的算法可以处理各种故障模式。

实际应用

FDI算法已广泛应用于电推系统中，包括：

*离子推进器：检测和隔离电极腐蚀、网格堵塞、放电不稳定等故障。

*霍尔推进器：检测和隔离电极磨损、绝缘击穿、磁场异常等故障。

*等离子体推进器：检测和隔离阴极腐蚀、阳极堵塞、等离子体不稳定等故障。

发展趋势

FDI算法研究的最新趋势包括：

*自适应算法：能够实时调整参数，以适应系统变化和不确定性。

*多传感器融合：集成不同类型的传感器数据，以提高故障检测和隔离的准确性。

*机器学习方法：应用机器学习技术，从系统数据中识别故障模式，并建立预测模型。

*故障容忍控制：设计控制器，即使在故障发生后也能保持系统稳定和性能。第四部分自适应控制技术应用关键词关键要点自适应PID控制

1.通过在线调整PID参数以适应系统变化和非线性特性，提高系统的控制精度和鲁棒性。

2.采用自适应算法，例如模糊逻辑、神经网络或粒子群优化，自动调节PID参数，实现快速收敛和稳态误差最小化。

3.广泛应用于具有不确定性和时间变异特性的电推系统，例如离子推进器或霍尔效应推进器。

滑模控制

自适应控制技术应用

引言

电推系统是一种利用电能驱动推进剂产生推力的推进系统，具有比冲高、效率高、噪音低等优点。对于电推系统而言，控制精度至关重要，自适应控制技术作为一种先进的控制方法，在电推系统控制中具有广阔的应用前景。

自适应控制原理

自适应控制技术是一种能够根据系统状态和环境变化自动调整控制策略的控制方法。其基本原理是通过在线估计系统参数或干扰量，并不断调整控制律以实现最佳控制性能。常见的自适应控制算法包括：

*模型参考自适应控制（MRAC）

*滑模控制（SMC）

*神经网络控制（NN）

*模糊逻辑控制（FLC）

自适应控制技术在电推系统中的应用

1.系统参数辨识

电推系统的系统参数（如推力、比冲等）会受到环境因素（如温度、压力等）的影响而发生变化。自适应控制技术可以通过在线参数辨识技术实时估计系统参数，并对控制策略进行相应的调整。

2.推力控制

推力控制是电推系统最基本的控制任务。自适应控制技术可以实现推力的精确调节，并克服系统模型和环境的不确定性带来的影响。

3.比冲控制

比冲是电推系统的关键性能指标之一。自适应控制技术可以优化比冲性能，并补偿环境因素对比冲的影响。

4.电流控制

电推系统的电流控制对系统稳定性和效率至关重要。自适应控制技术可以实现高精度的电流控制，并提高系统的抗干扰能力。

5.电压控制

电推系统的电压控制关系到系统的稳定性和可靠性。自适应控制技术可以实现电网电压的精确调节，并抑制系统中的电压波动。

典型应用案例

*航天器姿态控制：NASA的Dawn号探测器采用自适应控制技术，实现了高精度的姿态控制，满足太空任务的需求。

*离子推进系统控制：欧洲航天局的SMART-1号探测器采用模型参考自适应控制技术，实现了离子推进系统的推力、比冲和电流控制，确保了系统的稳定性和效率。

*等离子体推进系统控制：中国科学院空间科学与应用研究所研制的霍尔效应推进器采用自适应控制技术，实现了推力的精确调节，提高了推进系统的性能。

优势与挑战

优势：

*适应系统参数和环境变化

*提高控制精度和稳定性

*降低系统维护成本

挑战：

*算法复杂度高，需要强大的计算能力

*对系统模型有较高的要求

*需要进行大量的仿真和试验验证

总结

自适应控制技术在电推系统控制中发挥着越来越重要的作用，其能够有效提高系统的控制精度、稳定性和适应性。随着自适应控制算法的不断发展和优化，自适应控制技术在电推系统控制中的应用将更加广泛，为电推系统的进一步发展和应用提供强有力的支持。第五部分数值仿真模型建立与验证关键词关键要点【电推系统动力学建模】：

1.推导了电推系统动力学方程，包括推力、比冲和效率等关键指标。

2.考虑了系统非线性特性，建立了高保真动力学模型，能够准确反映电推系统的瞬态和稳态行为。

3.通过实验证实了模型的准确性，为后续控制和仿真奠定了基础。

【电推系统热管理建模】：

数值仿真模型建立与验证

#数学模型建立

数值仿真模型是基于电推系统动力学和控制规律建立的数学模型，其主要任务是描述电推系统在不同工况下的动态特性。数学模型的建立过程包括：

*动力学建模：建立电推系统推力、转矩和状态变量等动力学方程。推力方程描述电推系统产生的推力；转矩方程描述电推系统绕不同轴产生的转矩；状态变量方程描述电推系统储能元件（例如电池或电容器）的电能变化。

*控制规律建模：建立电推系统控制器的数学模型。控制规律模型描述控制器如何根据电推系统的状态变量和外部指令修正输出控制量。

#模型参数辨识

数学模型的参数需要通过实验或理论计算获得。实验辨识方法包括：

*台架试验：在专门的电推系统测试平台上进行实验，测量电推系统在不同工况下的性能参数。

*在线辨识：在电推系统实际运行过程中，通过采集数据和分析算法，在线调整模型参数。

理论计算方法包括：

*分析计算：基于电推系统物理原理推导参数表达式。

*数值仿真：使用数值仿真模型，通过反复迭代优化参数值，使仿真结果与实验数据一致。

#模型验证

模型验证是指评估数值仿真模型的准确性和可靠性。验证过程包括：

*仿真与实验对比：将数值仿真结果与电推系统实际运行数据进行对比，验证模型在不同工况下的预测准确性。

*鲁棒性测试：在模型参数或外部扰动发生变化的情况下进行仿真，考察模型的鲁棒性和稳定性。

*灵敏度分析：分析模型输出对输入参数和扰动的灵敏度，确定关键参数和敏感因素。

#仿真应用

验证后的数值仿真模型可以用于以下应用：

*系统设计与优化：探索不同电推系统方案的性能，优化系统结构和参数。

*控制器设计与验证：设计和验证电推系统的控制器，评估控制性能和稳定性。

*故障诊断与预测：通过仿真分析电推系统故障模式和影响，建立故障诊断和预测模型。

*训练与仿真：为电推系统操作人员提供训练和仿真环境，提高操作水平和应急能力。

#结论

数值仿真模型的建立和验证对于电推系统研究和应用至关重要。它提供了在不同工况下评估和优化电推系统动态特性的有力工具，对电推系统的设计、控制和安全运行发挥着关键作用。第六部分实际工程应用案例分析关键词关键要点航天器电推系统控制

1.姿态控制：通过调节电推力大小和方向，精确控制航天器的姿态和轨道，实现机动和稳定。

2.轨道控制：利用电推力改变航天器轨道，实现轨道转移、轨道维持和轨道调整，提高任务灵活性。

3.姿轨联控：将姿态控制和轨道控制结合起来，实现航天器在复杂环境下的协同控制，提高系统效率和安全性。

行星际探测器电推系统仿真

1.任务模拟：建立逼真的任务场景，仿真电推系统在行星际飞行中的实际运行，预测性能和评估风险。

2.故障诊断：通过仿真分析电推系统的故障模式和故障影响，建立故障诊断算法，提高系统可靠性。

3.优化设计：通过仿真优化电推系统的设计参数，包括推力、比冲和功率，提升系统性能。

深空探测器电推系统控制与仿真

1.高精度控制：在深空环境下，电推系统控制精度至关重要，需要开发高精度控制算法，应对严苛的通信时延和噪声干扰。

2.自主控制：由于深空通信的限制，需发展电推系统的自主控制技术，实现航天器的自主导航和控制。

3.系统集成仿真：构建集成深空探测器电推系统、任务场景和控制模型的仿真平台，进行全系统性能评估和风险分析。

电推系统冗余设计与高可靠性

1.冗余配置：通过增加备用部件或系统，提高电推系统的可靠性，确保关键任务的执行。

2.故障容错：开发故障容错控制策略，当电推系统发生故障时，能够采取措施维持航天器正常运行。

3.寿命管理：建立电推系统寿命管理模型，预测和评估系统寿命，保证系统的长期稳定运行。

电推系统先进材料与制造技术

1.轻量化材料：采用轻质材料，如复合材料和高强度合金，减轻电推系统重量，提高系统推重比。

2.耐高温材料：电推系统工作温度较高，需要使用耐高温材料，如陶瓷和高温合金，保证系统长期稳定运行。

3.微纳制造技术：采用微纳制造技术，制造高精度、小型化的电推系统部件，提升系统性能和可靠性。

电推系统智能控制与运筹优化

1.人工智能控制：引入人工智能算法，实现电推系统的智能控制，提高控制精度和鲁棒性。

2.运筹优化：利用运筹优化技术，优化电推系统的控制策略，提高系统效率和任务成功率。

3.多目标控制：考虑电推系统的多重目标，如推进效率、姿态控制精度和轨道控制精度，进行综合优化控制。实际工程应用案例分析

引言

电推系统控制与仿真在实际工程应用中至关重要，它可以优化电推系统的性能、提高其效率和可靠性。本文将重点介绍几个在不同航天任务中成功实施的电推系统控制与仿真案例。

1.NASA深空一号任务

深空一号是NASA于1998年发射的一项技术演示任务，旨在验证电推系统在深空探测中的可行性。该任务配备了离子推进系统，采用闭环控制系统，以精确调节推力水平和保持航天器姿态。仿真研究表明，闭环控制系统可以有效地补偿离子推进系统的推力扰动，并确保航天器在整个任务期间的稳定性。

2.欧空局智慧一号任务

智慧一号是欧空局于2003年发射的一项科学任务，旨在研究彗星和火星。该任务配备了离子推进系统和霍尔效应推进器。控制系统实现了对电推系统的故障检测和隔离(FDI)，并在发生故障时自动切换到备用推进器。仿真模拟了各种故障情景，验证了控制系统的有效性和鲁棒性。

3.SpaceX星链星座

星链星座是SpaceX正在开发的一项低地球轨道(LEO)互联网接入系统，计划部署多达42,000颗卫星。每颗卫星配备了霍尔效应推进器，由一个分布式控制系统管理。该系统采用人工智能(AI)技术，可以优化每个卫星的轨道和推进计划，以确保星座的整体性能。

4.中国天宫空间站

天宫空间站是中国的模块化空间站，于2021年完成建造。该空间站配备了离子推进系统，用于轨道维持和姿态控制。控制系统采用自适应控制技术，可以根据空间站的实时状态自动调整推进参数。仿真研究表明，自适应控制系统可以提高轨道维持精度，并减少推进剂消耗。

5.日本BepiColombo任务

BepiColombo是日本航空航天局(JAXA)于2018年发射的一项任务，旨在研究水星。该任务配备了离子推进系统，采用多级控制架构，以实现精确的轨道插入和科学观测。仿真模拟了不同的控制模式和故障情景，验证了控制系统的可靠性和鲁棒性。

结论

电推系统控制与仿真在实际工程应用中至关重要。本文介绍的案例表明，先进的控制和仿真技术可以有效地提高电推系统的性能、可靠性和鲁棒性。通过持续的研究和发展，电推系统有望在未来探索任务中发挥越来越重要的作用。第七部分控制算法实时性与鲁棒性评价关键词关键要点实时控制算法

1.执行实时任务时表现出可预测性，确保在指定的时间内完成控制计算，满足系统控制时效性要求。

2.具有足够的控制带宽，快速响应系统变化，及时调整控制策略，保证系统跟随性。

3.考虑电推系统的时变特性，自适应调整控制参数，增强系统的实时响应能力和适应性。

鲁棒控制算法

1.在电推系统的不确定性和干扰因素影响下，保持系统的稳定性和性能，减小外部因素对系统控制的影响。

2.利用鲁棒控制理论，设计控制算法，保证系统在参数变化、外部干扰和环境噪声等情况下仍能保持期望的控制性能。

3.引入自适应鲁棒控制，实时调整控制参数，增强系统的自适应性和鲁棒性，适应电推系统的复杂变化。控制算法实时性与鲁棒性评价

实时性评价

控制算法的实时性是指算法能够及时处理输入信号并产生输出控制信号，满足系统响应时间要求。实时性评价主要有以下几个方面：

*采样周期：控制算法的采样周期是指算法获取输入信号和更新输出控制信号的周期。采样周期必须足够小，以确保系统能够快速响应输入变化。

*计算时间：计算时间是指控制算法执行一次计算所花费的时间。计算时间必须小于采样周期，以确保算法能够在采样周期内完成计算。

*时间延迟：时间延迟是指控制算法输出控制信号和实际执行器响应之间的时间差。时间延迟会影响系统的响应速度和稳定性。

鲁棒性评价

控制算法的鲁棒性是指算法能够在系统参数变化、环境扰动和测量噪声等不确定因素的影响下保持稳定和性能。鲁棒性评价主要有以下几个方面：

*参数变化：系统参数变化是指系统参数与设计值之间的偏差。鲁棒的控制算法应该能够在一定范围内的参数变化下保持稳定和性能。

*环境扰动：环境扰动是指系统外部的干扰，如风载荷、温度变化等。鲁棒的控制算法应该能够抑制环境扰动对系统的影响。

*测量噪声：测量噪声是指传感器测量信号中存在的随机误差。鲁棒的控制算法应该能够滤除测量噪声，保证算法的准确性和稳定性。

评价方法

控制算法实时性与鲁棒性评价的方法主要有以下几种：

*仿真：仿真是使用计算机模拟系统行为，并评估控制算法在不同条件下的性能。仿真可以提供大量的性能数据，并直观地展示控制算法的实时性和鲁棒性。

*硬件在环仿真（HIL）：HIL仿真是将控制算法与实际硬件相结合，进行仿真测试。HIL仿真可以模拟系统的真实环境，更真实地评估控制算法的性能。

*现场测试：现场测试是在实际系统中对控制算法进行评价。现场测试是最直接、可靠的评价方法，但成本高、周期长。

指标

控制算法实时性和鲁棒性的评价指标主要有：

*实时性指标：采样周期、计算时间、时间延迟。

*鲁棒性指标：稳定裕度、灵敏度函数、频域响应。

结论

控制算法的实时性和鲁棒性评价是电推系统设计中的重要环节。通过对算法性能的全面评价，可以确保系统能够满足响应时间要求、抗干扰能力强、在不确定因素影响下保持稳定和性能。第八部分系统仿真环境开发与集成关键词关键要点主题名称：建模和仿真工具

1.涵盖电推系统物理特性的模型库，包括离子推进器、霍尔推进器和磁等离子体推进器。

2.提供与系统仿真器和控制算法的无缝接口，支持混合建模和仿真。

3.包含可视化