6. 模型的评价与改进
1) 模型的优缺点： 优点：
在问题一、二中，利用力学原理求解，科学准确。
问题三中，建立了驱动电流与可观测量主轴扭矩的控制模型，用飞轮组与电动机的“双分流加载法”表示制动器试验台上的制动载荷消耗能量，依据能量守恒定律，较为客观的表征了驱动电流的变化规律。
在问题四中，建立了以能量误差和转速误差为评价指标的评价向量，分别分析了能量误差、转速误差大小，从过程和瞬时、宏观与微观对原控制方法进行了综合评价，全面准确，科学实用。
问题五以力学的能量守恒为基础，同时使模拟实验过程与设计路试过程尽可能接近，在问题三模型基础上，建立了电流控制模型，较好的刻画了模拟实验过程中电流及相关量的变化规律。
问题六针对问题五的控制方法的不足之处，综合考虑了能量误差与转速误差，并由此抽象出双目标规划模型，以能量误差为主目标，转速误差为次目标。此种控制方法具有更高的精度，及良好的普适性。
缺点：
问题五、六控制方法均是建立在实验数据的基础上的，一旦系统中飞轮组合发生变化，则相应的实验数据必须变化，该控制方法实用性将降低。 2) 模型的改进：
制动器实验台系统控制具有滞后性，非线性，复杂性的特点。很难建立完全精确的控制方法模型。而且就其实验过程的许多量具有模糊性的特点。因此，可就此系统
3采用模糊控制系统原理??进行描述。模糊控制系统不依赖于精确的数学模型，而且具有智能性与自学习性。其核心模糊控制器以计算机为主体，兼有计算机得数控精确性，以此理论就制动器试验台进行研究，得到的控制结果应会更准确。
7. 参考文献
[1] 吴百诗， 《大学物理学》，北京：高等教育出版社，2004。 [2] 林荣会，刘明姜，《制动器试验台中模拟负载的新方法》，机械科学与技术，第26卷第6期：58-60，1997。 [3] 陈水利、李敬功，《模糊集理论及其应用》，北京：科学出版社，2005。 [4] 王洠然，《MATLAB6.0与科学计算》，北京：电子工业出版社，2001。 [5] 韩中庚，《数学建模方法及其应用》，北京，高等教育出版社，2005。
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8. 附录
1、分析实验转速和扭矩的时间关系
2.对于不同k权值对应的误差
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 权重系数 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 转速误差 0 0.01 0.02 0.02 0.03 0.04 0.05 0.055 0.062 0.07 能量误差 0.06 0.06 0.06 0.05 0.05 0.05 0.04 0.041 0.037 0.034 3.用某种控制方法试验得到的数据 已知量： 初转速（rpm） 末转速（rpm） 等效的转动惯量（kg.m2） 机械惯量（kg.m2）
514 257 48 35 实验数据：
扭矩(N.m) 转速(rpm) 时间(s)
40 514.33 514 0 40 513.79 513.45 0.01 40 513.24 512.9 0.02 41.25 513.79 512.35 0.03 43.75 513.79 511.8 0.04 45 513.79 511.25 0.05 47.5 513.24 510.7 0.06 50 513.24 510.15 0.07 53.75 512.69 509.6 0.08 55 512.69 509.05 0.09 57.5 512.15 508.5 0.1
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1
0 0.078 0.031
58.75 62.5 62.5 67.5 67.5 72.5 75 81.25 86.25 91.25 96.25 101.25 105 110 115 120 127.5 133.75 143.75 150 157.5 161.25 168.75 172.5 181.25 186.25 193.75 198.75 203.75 208.75 211.25 216.25 218.75 222.5 226.25 230 233.75 237.5 238.75 242.5 242.5 247.5 246.25 245
512.15 512.15 512.69 512.15 512.15 511.6 511.6 511.06 511.6 511.6 510.51 510.51 510.51 511.06 510.51 509.42 509.42 509.42 509.42 509.42 508.87 508.33 507.78 507.78 507.23 507.23 507.23 507.23 506.69 505.6 505.05 504.5 503.96 503.41 502.87 502.87 502.32 502.32 501.23 500.14 499.59 499.04 499.04 498.5 507.95 507.4 506.85 506.3 505.75 505.19 504.64 504.09 503.54 502.99 502.44 501.89 501.34 500.79 500.24 499.69 499.14 498.59 498.04 497.49 496.94 496.39 495.84 495.29 494.74 494.19 493.64 493.09 492.54 491.99 491.44 490.89 490.34 489.79 489.24 488.69 488.13 487.58 487.03 486.48 485.93 485.38 484.83 484.28
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0.11 0.12 0.13 0.14 0.15 0.16 0.17 0.18 0.19 0.2 0.21 0.22 0.23 0.24 0.25 0.26 0.27 0.28 0.29 0.3 0.31 0.32 0.33 0.34 0.35 0.36 0.37 0.38 0.39 0.4 0.41 0.42 0.43 0.44 0.45 0.46 0.47 0.48 0.49 0.5 0.51 0.52 0.53 0.54
241.25 245 248.75 256.25 257.5 262.5 262.5 266.25 266.25 266.25 266.25 266.25 266.25 265 266.25 268.75 272.5 273.75 276.25 277.5 277.5 272.5 272.5 268.75 272.5 267.5 272.5 270 277.5 278.75 282.5 282.5 282.5 282.5 280 277.5 276.25 273.75 273.75 275 276.25 280 280 282.5
498.5 497.95 497.95 497.41 497.41 496.86 496.31 495.77 495.22 494.68 493.58 492.49 491.4 490.85 490.31 489.76 489.22 488.67 488.12 488.12 487.03 486.49 485.39 484.3 483.21 482.12 481.57 481.57 481.57 481.03 479.93 479.39 479.39 478.84 478.3 477.75 477.2 477.2 476.66 476.11 475.02 474.47 473.93 471.2 483.73 483.18 482.63 482.08 481.53 480.98 480.43 479.88 479.33 478.78 478.23 477.68 477.13 476.58 476.03 475.48 474.93 474.38 473.83 473.28 472.73 472.18 471.63 471.07 470.52 469.97 469.42 468.87 468.32 467.77 467.22 466.67 466.12 465.57 465.02 464.47 463.92 463.37 462.82 462.27 461.72 461.17 460.62 460.07
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0.55 0.56 0.57 0.58 0.59 0.6 0.61 0.62 0.63 0.64 0.65 0.66 0.67 0.68 0.69 0.7 0.71 0.72 0.73 0.74 0.75 0.76 0.77 0.78 0.79 0.8 0.81 0.82 0.83 0.84 0.85 0.86 0.87 0.88 0.89 0.9 0.91 0.92 0.93 0.94 0.95 0.96 0.97 0.98
281.25 283.75 282.5 278.75 276.25 275 277.5 280 281.25 285 283.75 283.75 282.5 281.25 278.75 277.5 273.75 277.5 277.5 281.25 281.25 283.75 285 285 283.75 282.5 282.5 281.25 278.75 275 276.25 276.25 280 281.25 285 283.75 285 282.5 285 280 281.25 276.25 275 273.75
468.47 465.19 463.55 461.92 461.37 460.28 459.73 458.64 458.09 457.55 457.55 456.46 455.91 455.36 455.36 455.36 454.82 454.27 453.18 452.63 451.54 451 450.45 449.9 449.36 448.81 448.27 448.27 447.72 447.17 446.63 446.08 445.54 444.99 443.9 443.35 442.81 442.26 441.71 441.71 441.71 441.71 441.17 441.17 459.52 458.97 458.42 457.87 457.32 456.77 456.22 455.67 455.12 454.57 454.01 453.46 452.91 452.36 451.81 451.26 450.71 450.16 449.61 449.06 448.51 447.96 447.41 446.86 446.31 445.76 445.21 444.66 444.11 443.56 443.01 442.46 441.91 441.36 440.81 440.26 439.71 439.16 438.61 438.06 437.51 436.96 436.4 435.85
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0.99 1 1.01 1.02 1.03 1.04 1.05 1.06 1.07 1.08 1.09 1.1 1.11 1.12 1.13 1.14 1.15 1.16 1.17 1.18 1.19 1.2 1.21 1.22 1.23 1.24 1.25 1.26 1.27 1.28 1.29 1.3 1.31 1.32 1.33 1.34 1.35 1.36 1.37 1.38 1.39 1.4 1.41 1.42