为了研究、分析、设计和实现一个系统，必然需要进行对系统的试验。试验的方法可以分为两大类：一种是直接在真实系统上进行试验，一种则是根据系统的组成要素和要素间的相互作用，将系统抽象为模型，对模型进行试验。系统模型通常分为物理模型、概念模型和数学模型。本文重点论述基于数学模型描述的系统。
通过对系统建模进行试验和结果分析，就是所谓的“系统仿真”。直接在真实系统上进行试验，显然更有助于系统的研究分析，而系统仿真不可能完全符合系统实际运行情况，那么为什么要进行系统仿真呢？一言以蔽之，系统仿真为系统设计和系统分析提供了成本较低的有力支持。
以载人航天工程为例，其一，在系统设计阶段，真实的系统尚未建立，如何了解和验证系统的性能？载人航天作为举国体制下的重要工程，牵一发而动全身，在给出最终系统方案之前，必然要先确定所采用方案中系统的性能，但若为每一个方案都搭建一套真实的系统，在资源和人力上显然是不可承受的，系统仿真在这种情况下就为系统设计提供了有力支持；其二，在真实系统上进行试验可能引起系统破坏或故障，如果用真实的飞船搭载火箭进行发射试验，过程中不可避免会对系统产生破坏，其成本必然是高昂的，通过系统仿真可以减少试验成本；其三，在实际的发射过程会遇到各种复杂的随机问题，如何在试验阶段对其进行预测和提出解决方案呢？另一方面，某些系统在多次实验中要求相同的试验条件，如此才能更好地评估性能和发现问题，这在实际环境下是不可能实现的，而系统仿真则可以对同一试验条件的精准再现；其四，对于载人航天来说，每一次发射都要耗费漫长的时间和高昂的金钱成本，次次都在真实的系统上进行试验成本过高，系统仿真既节省了试验时间，又降低了试验成本。
仿真的基本方法是建立系统的结构模型和量化分析模型，对模型进行仿真试验。根据模型的不同，可以将系统仿真方法分为三类：物理仿真、数学仿真和半实物仿真。物理仿真是按照真实系统的物理性质构造系统的物理模型，并在物理模型上进行试验。物理仿真虽然直观形象，但具有较多实验限制，且成本较高。数学仿真是对实际系统进行抽象，并将其特性用数学关系加以描述而得到系统的数学模型，将其转换为适合计算机编程的仿真模型，进行仿真试验。现代计算机技术的发展为系统仿真提供了条件。数学仿真在通信、控制、电力等多个工程和科研领域具有广泛应用。图1、图2是系统仿真的简单示例。
图1 双质量-弹簧-阻尼系统
图2 低通RC滤波器
由于连续系统和离散系统的数学模型具有很大差别，所以数学仿真可以分为连续系统仿真和离散系统仿真。半实物仿真则是对物理仿真和数学仿真的综合应用，即对系统中运行规律明确的部分且简单的部分进行数学仿真，规律不明确或难以数学建模的部分进行物理建模，二者联合起来完成仿真试验。例如在通信领域，对一个通信设备的系统仿真，除了通过数学建模完成对其通信系统的仿真分析，还要通过对设备使用环境进行物理仿真，以确保设备在真实环境下的运转情况。
系统仿真是科研和工程领域不可缺少的环节，对工程技术和科学研究的发展具有重要意义。
[1] 福州大学《系统仿真技术》研究生课程
[2] http://www.bilibili.com/video/BV16E411A7zv?p=3&vd_source=f52c61024bca044c638d9c2fb92b3ede.
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