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在这个问题之后，我试图生成两个与时间相关的随机函数omega1并tau使用这个例子。不同之处在于我需要分别有两个不同的采样周期for和0.05for 。我只是复制了我认为可以完成工作的部分：0.17omega1tau

model testData

  extends Modelica.Icons.Example;
  import Modelica.Math.Random.Generators;
  import Modelica.Math.Random.Utilities;

  parameter Real k = 50.0;
  parameter Real J = 0.001;
  Real theta1;
  Real theta2;
  Real omega2;
  
  parameter Modelica.SIunits.Period samplePeriod1 = 0.05;
  parameter Integer globalSeed1 = 30020;
  parameter Integer localSeed1 = 614657;
  output Real omega1;
  
  parameter Modelica.SIunits.Period samplePeriod2 = 0.17;
  parameter Integer globalSeed2 = 30020;
  parameter Integer localSeed2 = 614657;
  output Real tau;

protected
  discrete Integer state1024[33](each start=0, each fixed = true);
    
algorithm
  when initial() then
    state1024 := Generators.Xorshift1024star.initialState(localSeed1, globalSeed1);
    omega1 := 0;
  elsewhen sample(0, samplePeriod1) then
    (omega1, state1024) := Generators.Xorshift1024star.random(pre(state1024));
    omega1 := (omega1 - 0.5) * 13;
  end when;
  
  when initial() then
    state1024 := Generators.Xorshift1024star.initialState(localSeed2, globalSeed2);
    omega1 := 0;
  elsewhen sample(0, samplePeriod2) then
    (tau, state1024) := Generators.Xorshift1024star.random(pre(state1024));
    tau := (tau - 0.5) * 3;
  end when;
  
public
  parameter Integer id1 = Utilities.initializeImpureRandom(globalSeed1);
  discrete Real rImpure1;
  Integer iImpure1;
  
  parameter Integer id2 = Utilities.initializeImpureRandom(globalSeed2);
  discrete Real rImpure2;
  Integer iImpure2;
  
algorithm
  when initial() then
    rImpure1 := 0;
    iImpure1 := 0;
  elsewhen sample(0, samplePeriod1) then
    rImpure1 := Utilities.impureRandom(id=id1);
    iImpure1 := Utilities.impureRandomInteger(
          id=id1,
          imin=-1234,
          imax=2345);
  end when;
  
  when initial() then
    rImpure2 := 0;
    iImpure2 := 0;
  elsewhen sample(0, samplePeriod2) then
    rImpure2 := Utilities.impureRandom(id=id2);
    iImpure2 := Utilities.impureRandomInteger(
          id=id2,
          imin=-1234,
          imax=2345);
  end when;

initial equation
  theta1 = 0;
  theta2 = 0;
  der(theta2) = 0;

equation
  der(theta1) = omega1;
  der(theta2) = omega2;
  J * der(omega2) = tau + k * (theta1 - theta2);

annotation(experiment(StartTime = 0, StopTime = 10, Tolerance = 1e-6, Interval = 0.02));

end testData;

但是我收到错误消息：

符号错误

给定的系统是混合确定的。[索引 > 3]

请检查选项“--maxMixedDeterminedIndex”。

翻译错误

没有生成符号初始化系统

如果您能帮助我了解问题所在以及如何解决，我将不胜感激。

PS考虑到这段代码在 Dymola 上编译得很好，这可能是 OpenModelica 的问题。因此，我添加了 JModelica 标签，以防这些人可以帮助我知道它是否在那里编译。

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1 回答 1

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你有omega1 := 0;两个when initial()陈述。tau := 0;在第二个中替换它，示例将起作用。

我建议稍微清理一下您的代码。我发现了各种较小的问题和不必要的代码行。

  • 与不纯随机数相关的所有内容都可以删除
  • localSeed2并且globalSeed2当它们像其他种子变量一样被初始化时是无用的
  • state1024在 3 个不同的地方初始化（即使它适用于 OpenModelica）：在两个不同的语句中使用start值和和fixed=truewhen initial()
  • omega2并且tau2不需要输出。该工具自行决定它必须计算什么。
  • 最后：Modelica 模型更容易调试和理解，如果使用现有块和物理组件，而不是在单个类中编写冗长的代码。您的模型还可以使用来自 的块和来自的Modelica.Blocks.Noise组件以图形方式构建Modelica.Mechanics.Rotational。

rand_omega下面是带有单元的代码的更新版本，只有一个用于初始化的部分和删除的算法部分（由于额外的变量和不再需要rand_tau）。

model testData2

  extends Modelica.Icons.Example;
  import Modelica.Math.Random.Generators;
  import Modelica.Math.Random.Utilities;
  import SI = Modelica.SIunits;

  parameter SI.RotationalSpringConstant k = 50.0;
  parameter SI.Inertia J = 0.001;

  parameter SI.Period samplePeriod_tau = 0.17;
  parameter SI.Period samplePeriod_omega = 0.05;

  parameter Integer globalSeed = 30020;
  parameter Integer localSeed_tau = 614657;
  parameter Integer localSeed_omega = 45613;

  SI.Angle theta1, theta2;
  SI.AngularVelocity omega1, omega2, rand_omega;
  SI.Torque tau, rand_tau;

protected 
  discrete Integer state1024_tau[33];
  discrete Integer state1024_omega[33];

initial equation 

  state1024_omega = Generators.Xorshift1024star.initialState(localSeed_omega, globalSeed);
  state1024_tau = Generators.Xorshift1024star.initialState(localSeed_tau, globalSeed);

  theta1 = 0;
  theta2 = 0;
  der(theta2) = 0;

equation 

  when sample(0, samplePeriod_omega) then
    (rand_omega, state1024_omega) = Generators.Xorshift1024star.random(pre(state1024_omega));
  end when;

  when sample(0, samplePeriod_tau) then
    (rand_tau, state1024_tau) = Generators.Xorshift1024star.random(pre(state1024_tau));
  end when;

  der(theta1) = omega1;
  der(theta2) = omega2;

  omega1 = (rand_omega - 0.5) * 13;
  tau = (rand_tau - 0.5) * 3;

  J * der(omega2) = 0 + k * (theta1 - theta2);

annotation(experiment(StartTime = 0, StopTime = 10, Tolerance = 1e-6, Interval = 0.02));
end testData2;
于 2019-09-11T10:40:50.780 回答