Mixiot 除了数据模拟应用，还有专门用于仿真模拟的设备，便携式仿真模拟箱。

（一）概述

便携式仿真模拟箱（SimuboxTM），是一个封装在 “箱子” 里面的仿真模拟系统，准确的定义是 “被仿真对象参数的运行（或运动）机理过程数据模拟”。

这里有两个概念：一个是 “被仿真对象”（或者称为 “模拟对象”，简称 “对象”），一个是 “对象参数”（简称参数）。

所谓 “被仿真对象” 或 “模拟对象”，就是我们要模仿的对象。我们可以模仿一些相对简单的设备或者设备组，比如，水泵、水泵房；模仿空压机、空压机站；沼气发电机组、沼气发电站；锅炉、集中供暖锅炉房。我们还可以模拟一些比较复杂的东西，比如，气化热解装置（也就是垃圾焚烧装置），醋酸乙烯酯生产装置，机械式蒸汽在压缩装置（MVR），二段煤气发生装置（城市煤气），污水处理装置，…，等等。Simubox 还可以模拟更加复杂的对象，如，饲料厂、化工厂，热电厂，制药厂等流程工业生产过程。

所谓 “对象的参数”，是指能表示 “被仿真对象” 或 “模拟对象” 运行特征和状态特征的相关参数（也称为模拟对象的参变量）。

不同的 “对象” 类型的 “参数” 是不一样的，如，“水泵” 这个对象的参数不是很多，大体上只有：水泵电机转速、电流，电机频率，水泵出口压力（扬程），流量，等等；再比如，“燃气锅炉” 这个对象的参数大体上有：锅炉燃烧温度、锅炉压力，燃气阀门开度、燃气压力，锅炉排烟温度，锅炉水位，….，等等。但是对一个 “气化热解装置” 或者 “醋酸乙烯酯生产装置” 来说，参数就会非常多了，有生产设备（运行）的，物料的，能耗的（燃气，蒸汽，电），循环的（水、气），生产过程的，产品质量的，排放的，…，等等。

通常仿真对象越复杂，参数就会越多，模拟就越复杂。Simubox 提供了一套统一的模拟方法，可以对超级复杂的工业场景（包括设备运行，生产过程，能耗，排放，等等）进行高仿真度的模拟，以及对模拟对象的控制仿真，为工业物联网的实现进行模拟推演。

（二）结构

模拟箱结构的特点是：

（1）便携式设计

仿真模拟箱使用便携式旅行箱体设计，底部配以滚动滑轮，便于携带。

（2）主要构成

仿真模拟箱由上下两部分构成。上部分主要有仿真计算机，网络交换机，手控调节器、手控开关，启停开关，以及指示灯。

下部分主要有可编程逻辑控制器（PLC），传感器，模数转换模块，和可编程适配器组成。

（三）仿真模拟系统

仿真模拟系统包括四个部分，分别是：硬件部分（在前面已经做了介绍）、基础软件（Simubox）、仿真（对象）模型、和优化控制框架（ Complex）。我们可以用一张图来表示整个仿真模拟系统到底是什么：

（1）Simubox

Simubox 是仿真模型箱内置的仿真模拟系统的仿真模拟系统的基础软件，它是仿真模拟系统的核心，决定了仿真模拟的方法和模拟过程。如果把仿真模拟箱比作为一台笔记本电脑，Simubox 就是这台笔记本电脑的操作系统（比如 Windows），没有操作系统，笔记本估计什么也做不了。

（2）仿真模型

仿真模拟系统要仿真模拟什么，并不是 Simubox 说了算，而是由仿真模拟对象模型说了算。如果想要模拟一个 “沼气电站”，就需要有一个 “沼气电站” 的 “仿真模型”；如果想要模拟一个 “醋酸乙烯酯装置”，那也需要有一个 “醋酸乙烯酯装置” 的 “仿真模型”。

在 Simubox 系统中，仿真模型由一系列的文件构成，文件按规定的文件夹目录组织保存，其中最关键的文件，就是 “仿真脚本” 文件，这个文件可以理解为有三个作用：首先是模拟对象的描述和定义，其次是模拟方法定义，最后是模拟过程（控制过程）的定义，本文后面会详细说明。

（3）Complex 框架

仿真模型本身是一个闭环的模拟，这些都通过仿真脚本来实现。我们可以理解为，这是一个能够按我们设计的规则去自我控制的一个自我运行装置。如果没有外部的干涉，这个模型会一直自己的规则运行下去。

Complex 框架是 Simubox 仿真系统之外的一个 “优化控制框架”，或者称为 “控制优化框架”。Complex 并不是一个程序，而是一个程序框架，在这个框架中，可以根据需要去编写程序，对仿真模拟对象的模拟过程进行干涉和影响。

Complex 通常被用在编写一些过程优化程序，能改变或调整原有模拟过程和效果，所以我们也会把 Complex 称为 ”优化控制框架“，就相当于给原有的仿真模型增加了一个新的 ”优化控制器“，这个优化控制器能改变（或改良）原有的控制过程。

（四）仿真模型

（1）基本概念

在 Simubox 仿真模拟系统中，“仿真模型” 包括三个东西：被模拟对象的图片，拟音（音效），和仿真脚本。“三件套” 分别对应三个文件，即 “图片文件”、“拟音（音效）文件”，和 “仿真脚本文件”。

一个仿真模型，必须（也只能）有一个仿真脚本，但是可以有一个或多个图片文件或拟音文件，用来更加逼真模拟不同的工况特征。

在 SImubox 系统中，一个仿真模型所涉及的文件名和文件组织方式有明确的规定：

Simubox 系统中可以容纳多个仿真模型，它们以平行目录的方式存档在 Simubox 模型系统中：

（2）仿真脚本文件

“仿真脚本（Simubox Script）”。在 Simubox 仿真系统中，无论要模拟什么，无论怎么模拟，都要用一个 “仿真脚本（Simubox Script）” 进行模拟对象定义。虽说仿真模型包括三个东西，但仿真脚本是唯一不能或缺的东西；

仿真脚本文件，是仿真模型中不能缺少的核心文件，是仿真模拟的规则和依据。我们模拟的任何一个仿真对象，都需要为它量身打造一个相应的仿真脚本。仿真脚本文件是一个文本文件，默认文件名为 “script.scr”，并保存在当前模型的文件夹中，当仿真模型被选择时，Simubox 系统会自动加载，并按脚本的仿真规则进行过程模拟。

（3）图片文件

仿真模型中图片文件是必须的。图片文件默认为 “PNG” 格式文件，也支持其他文件格式，如 “JPG”、“BMP” 格式，也支持 “GIF” 动画图片。图片的长宽尺寸大小并没有规定，但图片长宽尺比应为 16:9，如果图片长宽比不是 16:9，图片在加载时会被拉伸，有可能会导致图片变形。

Simubox 可以支持多组图片，也可以使用一个图片。如果只使用一个图片作为默认图片，在模拟过程的自始至终，图片都是同一个，文件名必须是 picture.png，文件位置如图。

如果使用多组图片，可以在模拟过程中，根据不同条件进行图片替换。如，当我们模拟燃气锅炉的时候，锅炉燃烧状态为 “停止” 的时候，用这个图片：

当燃气锅炉燃烧起来的时候，用图片：

如果用的是 GIF 格式的图片，还能显示出燃烧火焰变化的动画效果。

无论是否使用多组图片，默认的图片（文件）都是需要的，而且文件名是规定好的，必须是 picture，扩展名可以是 png、jpg、gif 等等。默认的图片文件将作为仿真对象的默认图片，出现在 Simubox 选择模型的时候。

如果使用多组图片，那就必须要有 picture.scr 文件，这个文件叫 “图片切换脚本（文件）”，用来定义在什么条件下，把默认图片切换成什么。图片切换脚本的写法规定为：

{
     “切换条件表达式”：“切换图片文件名”，
     “切换条件表达式”：“切换图片文件名”，
       ……
     “切换条件表达式”：“切换图片文件名”
    }

我们举个具体的列子来说明：

    {
     “ $S12 == 0 ”：“stop.png”，        （如果模拟变量 S12 = 0 的时候，使用 stop.png）
     “ $S12 != 0 ”：“running.jpg”        （如果模拟变量 S12 ≠ 0 的时候，使用 running.jpg）
    }

其中，“S12” 是一个注塑机的模拟变量（这个后面会说明），代表注塑机的启停状态，这个变量在模拟过程中，可能会发生变化，那么，我们通过把这个图片与这个变量来对应。

（4）拟音文件

拟音（音效）文件用来模拟被仿真对象运行时的声音（噪音），让仿真模拟过程更加逼真。音效文件格式默认为 “WAV” 格式，但也支持 “MP3” 格式。

与图片文件的规则一样，Simubox 可以使用一个音效文件，模拟过程只能发出一种声音。Simubox 也支持多个音效文件，切换的规则用 audio.scr 来定义。

规则为：

    {
     “切换条件表达式”：“切换音效文件名”，
     “切换条件表达式”：“切换音效文件名”，
       ……
     “切换条件表达式”：“切换音效文件名”
    }

切换条件表达式是一个逻辑表达式，可以使用等于、不等于、大于（等于）、小于（等于）、Null 或 None（变量值为空），…，等等。

（五）仿真脚本

（1）基本概念

仿真脚本（Simulation Script）是文本编写的脚本，以文件形式保存在仿真模型文件夹中，默认文件名为 script.scr。

一个仿真对象都对应一个仿真脚本文件，用来定义被模拟对象的参数，按什么规律、规则和特征进行变化，以及被模拟对象参数变化之间的关系。模拟开始前，Simubox 会自动加载仿真脚本，并按仿真脚本为依据进行对象运行过程的模拟。

所模拟对象的参数（参变量）是仿真脚本的 “保留变量”，他们的命名都有固定的规定，最多支持模拟变量个数为 320个，其中，手控调节器变量 6 个，手控开关变量 6 个，故障报警 2 个，温湿度传感器变量 2 个，外部输入模数转换（A/D）变量 16 个，外部输入 PLC 数字量变量 32 个，其余的 256个为计算模拟变量。

（2）脚本规则

仿真脚本由 “行” 组成，每一行描述一个模拟变量。脚本的基本格式为：

[ “变量1”，“变量含义”，“模拟周期”，“变量类型”，“参数1”，“参数2”，“参数3” ]
[ “变量2”，“变量含义”，“模拟周期”，“变量类型”，“参数1”，“参数2”，“参数3” ]
[ “变量3”，“变量含义”，“模拟周期”，“变量类型”，“参数1”，“参数2”，“参数3” ]
….
[ “变量n”，“变量含义”，“模拟周期”，“变量类型”，“参数1”，“参数2”，“参数3” ]

SImubox 模拟软件加载仿真脚本后，按脚本的行顺序依次对每一行进行解析，并生成模拟数据。

注：为了书写和阅读方便，本手册中所有涉及的脚本举例，将不出现（西文）双引号，变量后数字也只使用两位。但实际使用中，脚本需要西文双引号，变量数字为三位，否则会被视为无效。

（3）脚本规范

仿真脚本的基本规范可以用下面这个表格来表示：

（4）保留变量

仿真脚本允许使用 256个 “保留变量”，是指需要与 PLC 直接交互的（读取或写入），并呈现在 Simubox 模拟程序界面的变量。也就是说只要在脚本中使用了这些变量，那么，这些变量的值就会自动从 PLC 中相应的寄存器中读取，或者写入 PLC 中对应的寄存器，也会显示在模拟软件的显示界面上。

保留变量的命名是确定的，字母必须大写，写法上必须严格按规范要求，否则，Simubox 程序将不会将它写入 PLC，也不会显示在模拟程序界面上。

除了允许有 “保留变量” 外，还允许使用 999个 “非保留变量”，我们称为 “中间变量”。引入中间变量的目的是为了更加方便计算。这是因为有些我们希望模拟的变量，非常复杂，需要通过多次计算而得到。

中间变量，变量名统一用 “X001 ~ X999”，中间变量只是用于仿真系统的计算，并不会写入 PLC。

（5）变量标签

仿真脚本中的变量标签，是这个变量的含义或者名称。比如，变量 “W02” 的变量标签为 “发动机转速”，那么，就代表了 W02 这个变量的含义是 “发动机转速”，这个标签也会呈现在仿真程序的界面上，如下图：

（6）周期/顺序

在仿真脚本你中，“周期/顺序” 是两个含义，第一个含义是 “模拟周期”，在脚本中用数字表示，是指对应模拟变量多久进行一次模拟，单位是秒。模拟周期最小值为 1，最大值不超过 60。该项可以省略，如果省略，默认为 1，也就是每秒钟模拟一次。

固定周期的模拟，就是根据需要对不同的变量确定固定的模拟周期，是最常用的模拟方法。
“周期/顺序” 的另一个含义是 “模拟顺序”，在脚本中的标识方法为 “ [ 顺序条件表达式] ”，当这个表达式逻辑值为真的时候，在下一个周期进行模拟。

我们用一个具体写法为例，说明模拟顺序是怎么回事。

[ K01，变量S01含义，    1，        K，    1，    (空)，        (空)     ]
[ W02，变量S02含义，    1，        W，    1，    [0, 100]，    (空)     ]
[ S03，变量S03含义，    “<$W02>”,    S，    F，    $W02+10，    (空)    ]

这段脚本的意思是，变量 K01 和 W02 都是每秒钟模拟一次；而变量 S03 并不是按固定周期来模拟，只是当变量 W02 发生变化的时候才会在下一个模拟周期进行一次模拟，模拟的值为变量 W02 的值加上10。

我们再看一个例子：

[ K01，变量S01含义，    1，            K，    1，    (空)，        (空)     ]
[ W02，变量S02含义，    1，            W，    1，    [0, 100]，    (空)     ]
[ S03，变量S03含义，    “<$K01>&<$W02>”,    S，    F，    $W02+10，    (空)    ]

这段脚本的意思是，变量 S03 只有当变量 K01 和 W02 都发生变化的时候，才会在下一个模拟周期进行一次模拟，模拟的值为变量 W02 的值加上10。

模拟顺序表达式用 [ ] 包括，<$变量> 代表某一个变量的变化，用 “ & ” 代表 “与”，用 “ | ” 代表 “或”，当这个表达式的逻辑结果为 “真” 的时候，该变量再进行模拟，如果逻辑结果为 “假”，则该变量的值一直维持不变。

变量的固定周期模拟是最常用的，一般的仿真模拟中，绝大多数的变量都可以使用固定周期模拟。而顺序模拟，一般用于反应模拟对象变量之间会出现 “递延效应”，或者称 “延迟效应” 的时候，这种情况则更精确地模仿了模拟对象的实际效果。比如，我们把一台燃气锅炉的燃气加大，锅炉里面的水温就会升高，但这个升高一定会有一个延迟过程。

如果我们要验证某个模型的优化效果，“模拟顺序” 则是少不了的方法。

（7）变量类型

变量类型是模拟变量的性质，用单个大写字母区分。不同的变量类型代表 Simubox 仿真系统要用不同的方法处理，这个我们会在后面详细说明。

  • W 手控调节器类型变量
  • K 手控开关类型变量
  • S 计算模拟类型变量
  • B 触发类型变量，用于触发故障和报警
  • T 传感器类型变量（温度湿度传感器）
  • D 外部模拟量输入（A/D模块）变量
  • P 外部数字量输入（PLC地址）变量

（8）变量参数

仿真脚本的最后三项，分别是参数1、2、3。如果说变量类型是对变量 “质” 的描述，那这三个参数是对变量的 “量” 的描述。参数1，对 W 和 K 类型变量来说，是对应的手控调节器和手控开关的位置，这是一个 “读” 类型的变量，意思是从手控调节器或开关读取的数据。

我们看脚本：

    [  W02，    粉碎机转速，     1，     W，     2，    [15，50 ]  ，     (空)  ]
    [  K04，    加压泵开关，     1，     K，      4，    (空)  ，         (空)  ]

代表的意思是（同上图）：

变量 W02，代表的意思是 粉碎机转速，对应的是 第2个手控调节器 的值，调节范围为 15～50；
变量 K04，代表的是 加压泵开关，对应的是 第4个手控开关。

这两个变量，都是每秒钟从手控调节器和手控开关中读取一次，把读取的结果形成 W02 和 K04 变量的值。

我们再看脚本：

    [  T01，    环境湿度，     1，     T，     1，    (空)  ，         (空)  ]
    [  T02，    环境温度，     1，     T，      2，    (空)  ，         (空)  ]

T 类型变量也是 “读变量”，这两行脚本代表的意思是：

变量 T01，代表的意思是 环境湿度，对应的是 第1个温湿度传感器的值，也就是湿度；
变量 T02，代表的意思是 环境温度，对应的是 第2个温湿度传感器的值，也就是温度。

仿真模拟箱中的温湿度传感器，是直接对接到 PLC 中的，所以，我们只需要直接在脚本中声明我们使用这个变量，那么，仿真系统就会自动从 PLC 对应寄存器中把传感器的温度湿度值读出来。

除了手控调节器和开关，温湿度传感器外，仿真模拟箱还支持 16 路外部模拟量的输入，这些模拟量（如，电流、电压）都需要对接到仿真模拟箱的 “模数转换模块”，也就是 A/D 模块。

这些模拟量经过 A/D 模块转换成数字量后，汇集到 PLC 中，分别写到 16 个 PLC 的对应寄存器中。如果我们希望把这些数据也引入模拟过程，则可以用脚本来表示。比如，我们在外部使用了震动传感器，振幅和频率分别对接到第1路和第3路外部输入，那么，脚本可以写成：

    [  D01，    振动振幅，     1，     D，     1，    (空)  ，         (空)  ]
    [  D03，    震动频率，     1，     D，      3，    (空)  ，         (空)  ]

仿真模拟箱还支持 32 路外部数字量直接接到 PLC 中，只要我们明确了那一路输入是什么，就可以用脚本来声明这个变量的使用：

    [  P01，    含义，     1，     P，     1，    (空)  ，         (空)  ]
    [  P02，    含义，     1，     P，      2，    (空)  ，         (空)  ]

仿真模拟箱对外部模拟量和数字量的支持的这个功能非常重要，使得 Simubox 这个仿真模拟平台可以进行更加复杂的模拟，同时也可以用来对接真实设备，对设备进行调优和模型验证。

除了 W，K，T，D，P 这些变量类型，Simubox 仿真系统的关键，就是 S 变量类型了。之所以使用 S 做为变量类型的标识，是因为这类变量数据是通过仿真模拟（Simulaiton）计算而得到的。Simubox 仿真模拟系统，使用了不同的仿真模型来对数据进行模拟，脚本中的参数1，就是对这个变量所使用的仿真模型定义。

每个仿真模型参数的说明，我们放在后面进行专门的讲解。我们先看一个例子，对它们先建立一个初步的印象：

这是我们打算模拟的一个简单的水泵，选择了这么几个关于水泵的参数，分别是：水泵电机开关（K01）、水泵转速（W01），水泵出水压力（S01）、水泵出水流量（S02）。其中，水泵转速 W01 是可以进行手控调节。

对这个水泵，先梳理一下我们的基本的认知：

水泵电机打开，水泵就开始工作，就会有水的进来和出去；如果水泵电机关掉，水泵就不会再有水进出；
水泵电机转得快，水的流量就大，出水口的压力就大；水泵的转速慢，水的流量就越小，出水口的压力就小。

我们设想，把水泵电机的开关，转速，都变成手控。那么，我们就可以这样来写：

    [  K01，水泵电机开关， 1，K，1， (空)，                (空)     ]
    [  W01，水泵电机转速，1，K，1，[ 500,  2000]，            (空)     ]
    [  S01，水泵出口流量， 1，S，N，[ $W01,  0.0032，0.21 ]，    $K01  ]
    [  S02，水泵出口压力， 1，S，N，[ $W01,  0.725，12.5 ]，    $K01  ]

K01，是水泵的开关；K01=1 代表水泵打开，K01=0 代表水泵关掉；
W01，是水泵电机转速的调节，调节范围是 500～2000转/分钟；
S01，是水泵的出口流量，

  • 类型是 S，说明这个变量是通过模拟计算出来的；
  • 参数1 是 N，说明这个模拟计算是按 “正态” 模型模拟出来的。关于正态模型，我们放在后面详细说明；
  • 参数2 是 [ $W01, 0.0032，0.21 ]，说明这个正态模型的期望值是 $W01 x 0.0032，离散程度为 0.21。也就是说，流量大概是 转速x0.0032。比如，转速为 1000转/秒 的时候，流量大概为 3.2m3/秒，这个我们称为 “期望值”，因为这个数据是有波动的，实际的数值与期望值是有偏差的，这些偏差的估计（方差）为 0.21。

  • 参数3 是 $K01，也就是说，S01（水泵流量）当水泵关掉的时候，流量为零。
  • S02，是水泵出口压力，这个值也是计算模拟出来的，符合正态模型。这个值跟水泵电机的转速有关系，如果转速为1000，压力期望值大概是 1000 x 0.725 = 725 KPa 左右，方差值为12.5。同样，当水泵电机关掉的时候，这个值也会为零。

这个水泵的四个参数，两个是手控的，两个是模拟出来的。手控开关可以控制水泵的开关，手控调节器可以用来调整转速，调大或调小。这个模拟我们可以看到，水泵挂掉，啥都没有了。水泵打开，调大转速，水泵出口压力也随之增大，流量也随之增加。

前面这个脚本的四个参数，我们就基本明白了这个模拟是怎么回事儿了，整个水泵的模拟，其实只是用了一个仿真脚本：

那么问题来了，为什么水泵的流量的期望值是转速的 0.0032 倍？为什么是这个模拟要符合 “正态模型” 而不是别的模型？为什么实际水泵流量大小跟期望值的方差是 0.21？为什么水泵压力是转速的 0.725倍？为什么压力方差是 12.5？等等。这就是所谓的模拟机理了，我们要模拟水泵，当然需要明白水泵是怎么回事儿。

智物联将发布一本 《Simubox 仿真脚本编写教程》，除了强化 Simubox Script 规则和原理之外，还会列举大量的实际仿真应用案例，介绍编写仿真脚本的一些技巧和方法。

（9）Simubox 共享计划

我们回到仿真模型的三件套：图片、音效，和仿真脚本，图片和音效实在是太简单了，核心当然就是仿真脚本了。Simubox 系统的仿真脚本非常灵活，而且强大，可以做到非常复杂而且精确的仿真。做的好的仿真脚本，仿真结果与实际设备运行可以说是几乎无异的。

但是，写好一个仿真脚本却不是一件十分容易的事情。

智物联将会主导一个围绕 Simubox 仿真模拟的共享平台（http://simubox.mixiot.top），把做得好的这些不同的仿真模型，分享到这个平台，形成一个 Simubox 的交流圈。这样一来，你熟悉水泵，你就做更专业的水泵模拟；我熟悉锅炉，我就做一个高水平的锅炉模拟；他对污水处理有研究，他就来做污水处理的仿真模型。正所谓，众人拾柴火焰高，我们都能用上高质量的仿真模型。

关于 Simubox 共享的详细资讯，可以在 http://simubox.mixiot.top 上了解，智物联鼓励 Simubox 所有的使用者参与到这个共享平台，互通有无。也鼓励 Simubox 的专业枪手发布自己的杰作，我们大家该出手时就出手，该出钱就出点钱。

智物联也会在共享平台计划中，举办一些仿真竞赛，推动 Simubox 发挥作用。

（六）计算模拟变量

（1）基本概念

前面实际上已经给大家建立了一个模拟计算的基本印象。我们重新回顾一下脚本规则：

本章节开始逐个说明 S 类型变量，怎么通过计算仿真模拟出来。也会通过实例，说明这些计算模拟怎么使用。对 S 类型变量，参数1 是计算仿真模型；参数2 是表达式，它本身会有个计算结果；参数3，是参数2结果的倍数。

我们留意参数3，这个是一个参数2 模拟计算结果的一个倍数。所以，对 S 类变量而言，这个变量的值是：

S变量的值 = 参数2结果 x 参数3

通常，参数3 会使用一些开关量，也就是 $K，这个值只能是 0（关）或者是1（开）。当然也可以用其他的，常数，$Kxx，或者 $Wxx，$Sxx，这些我们要灵活运用。这里需要说明的是，Simubox 的保留变量最多支持 256个，对一般的模拟应该是足够的。

（2）中间变量

前面的章节中介绍过，如果脚本中使用的是保留变量，那这些变量会直接对应到 PLC 和 Simubox UI 上。但除了保留变量，我们还可以使用 “非保留变量”，也就是所谓的 “中间变量”。中间变量虽然出现在脚本中，但是这些变量既不会直接写到 PLC 寄存器中，也不会显示在 Simubox UI 上。

我们先看一个简单的场景：

这是一个简单的电路，有一个 “基本恒定” 的 36V 供电。W01 和 W02 是两个范围不同的可变电阻。现在，我们来模拟 S01、S02、S03（电压）和 S04（电流）。

我们先把两个可变电阻模拟出来，脚本如下：

    [  W01，可变电阻1#，1，W，1，[ 10,  1000 ]，(空)     ]
    [  W02，可变电阻2#，1，W，2，[ 100,  500 ]，(空)     ]

我们现在来模拟 S01，可以这样写：

    [  S01，供电电压， 1，S，N，[ 36,  1，0.35 ]，1   ]

这个的意思是说，虽然提供的是 36V 的 “基本恒定” 的供电，但免不了供电电压会有波动，这个波动都是围绕 36V 来波动的。

方差我们定在 0.35，说明我们模拟的实际供电电压，有 68.26% 的概率会在 35.65～36.35 范围之间；有 95.44% 的概率会在 35.30～36.70 范围之间；有 99.74% 的概率会在 34.95～37.05 范围之间。那这个就基本上满足我们的设想。

我们再看 S04，电流的模拟，我们可以使用一个中间变量，先算出两个串联的电阻的总电阻：

    [  X01，中间变量(总电阻)， 1，S，F，[ $W01 + $W02  ]，1  ]

再用一个中间变量，根据欧姆定律把理论计算的电流算出来：

    [  X02，中间变量(总电流)， 1，S，F，[  $S01 / $X01  ]，1  ]

那么，电流 S04 就可以这样来模拟：

    [  S04，电路电流， 1，S，N，[ $X02,  1，0.01 ]，1   ]

在两个中间变量的脚本中，F 是函数计算类型。

有了电流 S04 模拟出来之后，那么，我们也可以用这个电流的值，和电阻的值，用欧姆定律计算出 S02 和 S03，同样，我们也需要用到两个中间变量：

    [  X03，中间变量(S01电压)， 1，S，F，[ $S04 * $W01 ]，1  ]
    [  X04，中间变量(S02电压)， 1，S，F，[ $S04 * $W02 ]，1  ]

然后，再把 S02，S03 模拟出来：

    [  S02，电压1，    1，    S，    N，    [ $X03,  1，0.01 ]，    1   ]
    [  S04，电压2，     1，    S，    N，    [ $X04,  1，0.01 ]，    1   ]

我们把整个电路的模拟的脚本归拢到一起，整个脚本是这样的：

    [  W01，可变电阻1#，             1，W，1，[ 10,  1000 ]，            (空)  ]
    [  W02，可变电阻2#，             1，W，2，[ 100,  500 ]，            (空)  ]
    [  S01， 供电电压，                 1，S， N，[ 36,  1，0.35 ]，            1     ]
    [  X01，  中间变量(总电阻)，     1，S， F，[ $W01 + $W02 ]            1     ]
    [  X02，  中间变量(总电流)，     1，S， F，[ $S01 / $X01 ]，            1     ]
    [  S04，  电路电流，        1，S， N，[ $X02,  1，0.01 ]，        1     ]
    [  X03，  中间变量(S01电压)，1，S， F，[ $S04 * $W01 ]，            1     ]
    [  X04，  中间变量(S02电压)，1，S， F，[ $S04 * $W02 ]，            1     ]
    [  S02，  电压1，         1，S， N，[ $X03,  1，0.01 ]，        1     ]
    [  S04，  电压2，         1，S， N，[ $X04,  1，0.01 ]，        1     ]

红色的部分，就是我们用到的中间变量。中间变量的使用，目的是方便我们的计算。

这里有个非常重要的地方，就是这个脚本的顺序。前面介绍过的，Simubox 仿真系统加载仿真脚本后，是逐行进行解析和计算的，这是一个规则。如果我们把这个顺序写颠倒了，那么，这一行的计算就要用到后面的变量值，那这一行的模拟计算就会出错。

我们看到参数3，都是1，这是因为不需要额外的倍数。如果我们把电路改一下，加一个开关：
那整个脚本就可以变成这样：

    [  K01，电路开关，             1，K，1， (空)，                (空)   ] 

    [  W01，可变电阻1#，             1，W，1，[ 10,  1000 ]，            (空)    ]
    [  W02，可变电阻2#，             1，W，2，[ 100,  500 ]，            (空)    ]
    [  S01， 供电电压，                 1，S， N，[ 36,  1，0.35 ]，            1       ]
    [  X01，  中间变量(总电阻)，     1，S， F，[ $W01 + $W02 ]，        1       ]
    [  X02，  中间变量(总电流)，     1，S， F，[ $S01 / $X01 ]，            1       ]
    [  S04，  电路电流，        1，S， N，[ $X02,  1，0.01 ]，        $K01 ]
    [  X03，  中间变量(S01电压)，1，S， F，[ $S04 * $W01 ]，            1       ]
    [  X04，  中间变量(S02电压)，1，S， F，[ $S04 * $W02 ]，            1       ]
    [  S02，  电压1，         1，S， N，[ $X03,  1，0.01 ]，        $K01 ]
    [  S04，  电压2，         1，S， N，[ $X04,  1，0.01 ]，        $K01 ]

当开关短路的时候，除了 S01 还有，别的都变成了 0。中间变量使用 $K01 也行，不使用也行，这都不影响模拟结果。

（3）正态模型（N）

前面的举例中，都用到了正态模型。正态模型（Normal Model）密度函数为：

图示为：

正态分布是最常用的概率分布模型，绝大多数情况下，我们都可以使用这个模型来模拟数据。我们在配置脚本的时候，使用两个关键参数，一个是期望值，一个是方差。

脚本形式为：

    [  X，  变量含义， 周期，S， N，[ 期望值,  期望值倍数，方差 ]，    倍数 ]

（4）柏松模型（P）

柏松模型（Poisson’s Model）密度函数为：

离散条件下表达为：

图示为：

脚本形式为：

    [  X，  变量含义， 模拟周期，S， P，[ p,  p 倍数 ]，    倍数 ]

（5）伯努利模型（B）

伯努利模型（Bernoulli’s Model）可以描述为：


脚本形式为：

    [  X，  变量含义， 模拟周期，S， B，[ n，p ]，倍数 ]

（6）几何模型（G）

几何模型（Geometric Model）可以描述为：

脚本形式为：

    [  X，  变量含义， 模拟周期，S， G，[ p ]，        倍数 ]

（7）均匀模型（U）

均匀模型（Uniform Model），也是最常用的模型之一，用于模拟一些基本是会均匀分布在某个区间范围的变量。

脚本形式为：

    [  X，  变量含义， 模拟周期，S， U，[ 最小值,  最大值 ]，倍数 ]

这个变量 X 的模拟的结果是，会在 最小值～最大者 之间产生一个随机数。这个区间产生的随机数的概率是均匀的。

最小值和最大值，可以是常数，也可以是变量。

（8）列表模型（L）

列表模型（List Model）是指确定一个列表，从列表项中随机选择某一项。

脚本形式为：

    [  X，  变量含义， 模拟周期，S， L，[ 列表 ]，    倍数 ]

其中，列表可以是确定的常数，也可以包含变量。

如：

    [  X，  变量含义， 模拟周期，S， L，[ 1，2，3，4，5 ]，    倍数 ]

或者

    [  X，  变量含义， 模拟周期，S， L，[ 1，2，3，$S12，$S23 ]，    倍数 ]

（9）读数模型（R）

读数模型（Registration Model）是指对某些仪表的模拟。

脚本形式为：

    [  X，  变量含义， 模拟周期，S， R，[ [ 起始值，复位值],  [ 变量或列表 ]  ]，倍数 ]

举个例子来解释读数模型。

我们看这样一个脚本片段：

    [  S12， 每秒用电量，   1，S， N，[ 3，1，0.2 ]  ]，        倍数 ]
    [  S13， 电表读数，       1，S， R，[ [ 45678，99999],  [ $S12 ]  ]，倍数 ]

这里有两个变量，S12 是瞬间（每一秒钟）的耗电量，每秒钟用电量3度左右；而 S13 是电表的读数，这个电表的读数是从 45678 开始累积，累计的量是 S12，也就是每秒钟的用电。

我们还可以这样，

    [  S12， 每秒用电量，   1，S， N，[ 3，1，0.2 ] ，            倍数 ]
    [  X01， 中间变量，       10，S， F， [ integrate(#S12, 10) ] ，    倍数 ]
    [  S13， 电表读数，     10，S， R，[ [ 45678，99999],  [ $X01]  ]，    倍数 ]

在这里，电表读数（S13）并不是每秒钟都累加，而是10秒钟累加一次，每次累加的量，是每秒钟用电量的积分。

无论上述的电表读数 S13 是何种方式去计算，这个读数从 45678 开始，等这个读数到了 99999 的时候，就会复位归零，继续从头开始。

关于读数如何使用，可以参考 Mixiot 统计计算相关读数转用量相关文稿。

（10）计算表达式（F）

计算表达式（函数和运算符）的基本规则是：

这里面，变量 Sxx 前面有两个标识符，一个是 $，一个是#，含义是不一样的，max($S12, 10)，是变量 S12 与数字 10 两者中的最大者；而 max(#S12, 10) 的含义是，变量 S12 最后10个数据中的最大者。

逻辑条件表达式
运算表达式中，也支持条件表达式，写法为：

[ 变量，变量含义，周期/顺序，S，F，“值1 if 条件表达式 else 值2 ”，参数三 ]

意思是，如果 条件表达式 成立（为 “真”），则变量为 “值1”，否则（为 “假”）变量为 “值2”。

F 类条件表达式中支持 $变量（宏变量），==（等于）、!=（不等于）、>（大于）、>=（大于等于）、<（小于）、<=（小于等于），以及 Null / None（空值），and / or 或者 & / I （与/或）和 True / False（真/假）。

我们看这几行脚本：

[ K01，变量含义，    1，        K，1，    (空)，                    (空) ]
[ W01，变量含义，    1，        W，1，(空)，                    (空) ]
[ W02，变量含义，    1，        W，2，(空)，                    (空) ]
[ S12，变量含义，    1，        S，N，[100, 1, 0.25 ]，            $K01 ]
[ S13，变量含义，    1，        S，F，    “$W01 if $K01 == 0 else $W02” ，    (空) ]
[ S14，变量含义，    1，        S，F，    “$S12 if $S12 <= $S12 else $S13” ，    (空) ]
[ S15，变量含义，    <$S13>，    S，F，    “$S13 if $W01 != $W02 else $S14” ，(空) ]

这几行脚本都必将容易理解，就不多解释了。

这类总结说一下有关 “逻辑条件表达式” 的问题。Simubox 涉及到 “逻辑条件表达式” 的地方有四处，分别是 “图片切换脚本”、“音效切换脚本”、以及 Simubox 仿真脚本中的 “模拟周期/顺序” 和 “F类模拟变量计算表达式”，但它们的逻辑条件表达式能支持的内容不尽相同。

我们可以用一个表来表示：

Simubox 表达式基本的规则是：

  • 宏变量 “ $变量 ” 代表该变量的值；
  • 宏变量 “ #变量，n” 代表变量最近 n 个值，n 范围为 1~ 60；
  • <$变量> 是一个逻辑值，True（真）或者是 False（假）。如果 $变量 本周期的值与上一周期改变，则 <$变量> 为 True，否则为 False；
  • 表达式函数，及表达式规则，兼容 Python 函数和表达式规则。

（11）回溯变量（H）

仿真脚本的 H 类变量称为 “回溯变量”，用来获取某个变量之前 1~59 个周期的数据，写法为：

    [ 变量，变量含义，周期/顺序，S，H，“[ $变量，-1 ~ -59 ]”，参数三（倍数） ]

如， 

[ S12，变量含义，1，S，H，“[ $S06，-1 ]”，(空) ]

代表 S12 这个变量，是 S06 变量的前一个值。

回溯变量（H）经常用于需要考虑递延效应的仿真场合。我们来看一组脚本：

    [ X06，变量含义，1，            S，H，“[ $S06，-1 ]”，(空) ]
    [ X07，变量含义，1，            S，H，“[ $S07，-1 ]”，(空) ]
    [ S12，变量含义， “ <$S06> | <$S07>”，    S，F，“$X06 * $X07”，(空) ]

上面的这个脚本中，S12 这个变量，是在 S06 和 S07 其中一个发生变化后才会变化，而变化的值，是 S06 和 S07 的前一个值的乘积，而不是当前的值。

（12）受控变量（C）

仿真脚本的模拟计算的变量类型中，C 类变量称为 “受控变量”，准确的说，应该叫 “外部可控” 变量，它也是由仿真程序计算产生，格式为：

        [  变量， 变量含义，    1，    S，    C，    [ 初始值 ]，    (空) ]

这个脚本在仿真模拟程序运行后，变量只按 “参数二”（初始值） 产生一次。产生初始值后，Simubox 仿真程序会释放对 C类变量的控制权，并不再去对这个数字做任何新的模拟，该变量就可以由外部（第三方）程序控制。

我们看一个脚本：

    [  S12， 变量含义，    1，S，U，[ 1.5, 1.8 ]，        (空) ]
    [  S23， 变量含义，    3，S，N，[ 100， 1,   1.5 ]，        (空) ]

这两行脚本我们应该已经非常熟悉了，S12 是在按均匀分布概率大小，在 1.5 和 1.8 之间，每秒钟产生一个随机数；而 S23 则是以100为期望值，1.5为方差值，按正态分布概率，每3秒钟产生一个随机数。请注意的是，上述的随机数是按制定的周期（1秒或3秒）产生一次，连续不断。

我们再看一行脚本：

    [  S12， 变量含义，    1，    S，U，[ 1.5, 1.8 ]，        (空) ]
    [  S23， 变量含义，    3，    S，N，[ 100， 1，1.5 ]，    (空) ]
    [  S51， 变量含义，    (空)，    S，C，[ 35 ]，        (空) ]
    [  S52， 变量含义，    (空)，    S，C，[ 2.64 ]，        (空) ]
    [  S53， 变量含义，    (空)，    S，C，[ 123.45 ]，        (空) ]
    [  S61， 变量含义，    1，    S，N，[ $S51，1，0.1 ]，    (空) ]
    [  S62， 变量含义，    1，    S，N，[ $S52，1，0.1 ]，    (空) ]
    [  S63， 变量含义，    1，    S，N，[ $S53，1，0.1 ]，    (空) ]

变量 S51、S52、S53 就是三个所谓的 “受控变量”，在 Simubox 程序运行的时候，这三个变量只产生一次，这个变量产生这一次的值大小，分别是 S51=35，S52=2.64，S53=123.45。在此之后，仿真程序便不再去理会这三个变量了，如果没有外部的干涉，这三个变量的值就一直不变。

那么，这三个 C 的变量不再由 Simubox 仿真程序去控制了（因为不再去对这个变量进行模拟计算），其实就是交给 Complex 的算法模型去控制了，也就是说，这几个值是由 Complex 程序去改写了，S61，S62，S63 就会跟着发生变化；如果 Complex 算法不去改变，那就会一直维持之前的样子。

Complex 算法模型要算出个什么目的，这个是由它自己决定的，Simubox 则该干嘛干嘛，该怎么干怎么干，并不会因为有 Complex 的存在而改变什么，只是有些变量只是按脚本的要求，产生一次初始化的 S/C 变量值，仅此而已。

（13）Complex 框架

前面介绍过，Complex 是 Simubox 仿真体系的一个第三方程序框架。这个程序框架是为了允许第三方编写自己的 “控制协同” 或者 “控制优化” 算法程序（算法模型），对已有仿真模型的进行原有 “自我控制” 基础上的优化。

Complex 程序框架提供了三个功能，分别是：

（1）提供了算法程序对 Simubox ALT消息输出窗口；
（2）提供了算法程序对 Simubox 仿真模型的变量组的读取方法（Simubox Retrieve）；
（3）提供了算法程序对 Simubox 仿真模型的 C 类受控变量的操控方法（Simubox ）；

ALT消息输出窗口

Complex 框架下的算法程序，一般来说都是以计算为主，并无需有自己的 UI，但可以把相关文本消息通过 Complex 框架上的 ALT消息输出窗口查看。也就是说，Simubox 并不关心算法模型程序怎么写，但提供了 Complex 消息输出的接口和窗口，在 Simubox 主界面上可以打开这个窗口，看到算法程序输出的消息。

Simubox 的主界面上，有一个 ALT 输出（UI 切换）标记，如图：

在 Simubox 上点击 ALT输出 按钮，就可以切换到 ALT消息窗口：

Simubox 提供的 ALT消息输出接口为 Socket，以 Python 程序为例，使用方法为：

无论算法程序用什么方式编程，只要使用这个 Socket，就可以把需要输出的消息推送到 ALT消息窗口，通过 ALT输出 按钮可以切换到这个窗口，查看算法程序输出的消息。

Simubox 变量读写

Complex 框架为算法程序提供了一个标准的 IPC 方法，可以对当前仿真模型变量（值）读写操作。下面以 Python 为例，我们逐个说明这些方法：

几个地方说明如下：

获取单个变量回溯（值）。变量回溯（值）是指获取某个变量前 1 ~ 59个周期的值。Simubox 系统对仿真变量的值仅保存最近 60 个模拟周期的数值（包括当前最新的变量值），所以，代码中的 len（回溯长度 length）的许可范围是 1 ~ 59，返回的是最近 len 回溯长度的全部变量（值）；

更新 C类变量。对 Simubox 仿真脚本中的 C类变量（受控变量），算法程序可以对它们进行更新（改写），该用法只能对 C 类受控变量进行更新（改写），任何试图对其他非 C类变量的更新（改写）都将导致错误消息的返回，更新（改写）不会成功。

（七）切换操作

模拟箱通电启动后，Simubox 模拟系统就会自动运行。可以使用 Ctrl+Alt+F2 切换到 Linux 桌面。

可以使用 Ctrl+Alt+F3 切换到 Linux 命令终端。

（八）数据采集

（1）PLC通讯

Simubox 所有数据都集中在 PLC 里面了，Simubox PLC除了支持常规的 RS-485 Modbus 通讯还支持 Modbus TCP 的通讯。PLC 的 TCP 通讯地址是统一确定的， 192.168.1.32，端口为 503。

Simubox 中的 Aprus（适配器）使用的是 Ethernet（网口）版本，连接到网络交换机，可以用 Modbus TCP 方式与 PLC 进行通讯。

PLC 数据表是确定的，适配器 Aprus 根据这个数据表去采集数据，并向 Mixiot 平台上报数据，上报的格式是按标准的 Mixiot 系统的 R 报文格式：
{ “AprusKey”:”Value”, “AprusKey”:”Value”, “AprusKey”:”Value”, …., “AprusKey”:”Value” }

PLC 数据表及对应的 AprusKey 对照表如下，有了这个表，就可以在 Mixiot 系统中，编写映射表并建立他们之间的映射关系了。

（2）Lua

Simubox 中配有适配器 Aprus，用来采集 PLC 数据。Aprus 中已经烧录了标准的 Lua 程序，包括 aprus.lua 和 config.lua。程序代码如下：

上述程序源代码可以在 http://simubox.mixiot.top 中下载。

文档更新时间: 2024-07-22 14:22   作者：Mixiot