3simulink及模型转换
simulink 函数调模型
simulink 函数调模型
摘要：
1.Simulink模型搭建
2.求解传递函数方法
3.具体操作步骤
4.总结
正文：
在工程领域，Simulink是一款广泛应用于系统建模和仿真的工具。
通过使用Simulink，用户可以轻松地搭建复杂的系统模型，并对其进行仿真以验证系统的性能。
本文将介绍如何在Simulink中搭建一个模型，并求解其传递函数。
一、Simulink模型搭建
首先，在Simulink中搭建一个模型。
这个模型可以是一个简单的线性系统，也可以是一个更复杂的非线性系统。
为了方便理解，我们可以先搭建一个简单的线性系统，如下所示：
1.打开Simulink，创建一个新的模型
2.添加输入模块（如PWM信号发生器）
3.添加处理模块（如乘法器、积分器等）
4.添加输出模块（如Scope、Display等）
5.连接各个模块，形成一个完整的系统
二、求解传递函数方法
在搭建好模型后，我们需要求解该模型的传递函数。
求解传递函数的方法
如下：
1.将输入模块的输出（记为in）连接到处理模块的输入
2.将处理模块的输出（记为out）连接到输出模块的输入
3.在Simulink中添加一个线性化器模块（Linearization）
4.使用linmod()函数求解系统的传递函数
三、具体操作步骤
1.置换输入输出：
在Simulink中，右键单击输入模块，选择
“Substitution”>“Substitute Model Input…””，将输入模块的输出替换为in。
matlab simulink模型搭建方法
matlab simulink模型搭建方法Matlab Simulink是一个强大的多领域仿真和模型搭建环境，广泛应用于控制系统、信号处理、通信系统等多个领域。
本文将详细介绍Matlab Simulink模型搭建的方法，帮助您快速掌握这一技能。
一、Simulink基础操作1.启动Simulink：在Matlab命令窗口输入“simulink”，然后按回车键，即可启动Simulink。
2.创建新模型：在Simulink开始页面，点击“新建模型”按钮，或在菜单栏中选择“文件”→“新建”→“模型”，创建一个空白模型。
3.添加模块：在Simulink库浏览器中，找到所需的模块，将其拖拽到模型窗口中。
4.连接模块：将鼠标光标放在一个模块的输出端口上，按住鼠标左键并拖拽到另一个模块的输入端口，松开鼠标左键，完成模块间的连接。
5.参数设置：双击模型窗口中的模块，可以设置模块的参数。
6.模型仿真：在模型窗口中，点击工具栏上的“开始仿真”按钮，或选择“仿真”→“开始仿真”进行模型仿真。
二、常见模块介绍1.源模块：用于生成信号，如Step、Ramp、Sine Wave等。
2.转换模块：用于信号转换和处理，如Gain、Sum、Product、Scope 等。
3.控制模块：用于实现控制算法，如PID Controller、State-Space等。
4.建模模块：用于构建物理系统的数学模型，如Transfer Fcn、State-Space等。
5.仿真模块：用于设置仿真参数，如Stop Time、Solver Options等。
三、模型搭建实例以下以一个简单的线性系统为例，介绍Simulink模型搭建过程。
1.打开Simulink，创建一个空白模型。
2.在库浏览器中找到以下模块，并将其添加到模型窗口中：- Sine Wave（正弦波信号源）- Transfer Fcn（传递函数模块）- Scope（示波器模块）3.连接模块：- 将Sine Wave的输出端口连接到Transfer Fcn的输入端口。
simulink中数据类型转换
simulink中数据类型转换Simulink是一种用于建模、仿真和分析动态系统的工具，它广泛应用于工程领域。
在Simulink中，数据类型转换是一项重要的操作，它可以将信号从一种数据类型转换为另一种数据类型，以满足系统的需求。
Simulink中的数据类型包括整数、浮点数、布尔值等。
不同的数据类型在计算机内部以不同的方式存储和表示。
当我们在建模过程中需要将信号从一种数据类型转换为另一种数据类型时，就需要使用数据类型转换模块。
Simulink提供了多种数据类型转换模块，包括数据类型转换、数据类型转换1、数据类型转换2等。
这些模块可以在模型中直接拖拽使用，并通过设置参数来指定要转换的数据类型。
数据类型转换模块的输入端口连接着需要转换数据类型的信号，输出端口连接着转换后的信号。
在模块的参数设置中，我们可以选择要转换的数据类型，如将整数转换为浮点数、将浮点数转换为整数等。
数据类型转换模块还提供了一些额外的参数，如舍入模式、溢出模式等。
这些参数可以进一步调整转换过程中的精度和准确性。
在Simulink中，数据类型转换模块的使用非常灵活。
我们可以将数据类型转换模块放置在模型的任意位置，以满足系统的需求。
例如，在信号处理系统中，我们可以使用数据类型转换模块将输入信号从浮点数转换为整数，以减少计算量和存储空间。
此外，Simulink还提供了一些其他的数据类型转换工具，如数据类型转换函数、数据类型转换工具箱等。
这些工具可以进一步扩展Simulink的数据类型转换功能，以满足更复杂的系统需求。
总之，Simulink中的数据类型转换是一项重要的操作，它可以将信号从一种数据类型转换为另一种数据类型，以满足系统的需求。
Simulink提供了多种数据类型转换模块和工具，使得数据类型转换变得简单和灵活。
通过合理使用数据类型转换，我们可以优化系统的性能和效率。
simulink模糊pid控制模型转c语言代码 -回复
simulink模糊pid控制模型转c语言代码-回复Simulink模糊PID控制模型转C语言代码Simulink是MATLAB软件中一款用于进行动态系统建模和仿真的工具。
它通过图形化界面提供了易于使用的建模环境，使得用户能够快速构建和测试各种控制系统。
然而，有时我们可能需要将Simulink模型转换为C语言代码，以便在嵌入式系统或其他平台上实现实时控制。
在本篇文章中，我们将介绍如何将Simulink模糊PID控制模型转换为C语言代码。
第一步：理解模糊PID控制器原理在进行代码转换之前，我们先来了解一下模糊PID控制器的原理。
PID 控制器是一种经典的控制器，由比例项、积分项和微分项组成。
它通过对系统实际输出与期望输出的差异进行反馈控制，从而调整系统输入，使得输出接近期望值。
模糊PID控制器与传统PID控制器的主要区别在于它使用了模糊逻辑来处理不确定性和模糊性。
模糊逻辑是一种基于模糊集合理论的控制方法，它可以模拟人的思维方式，通过模糊化的输入和输出变量进行推理和决策。
第二步：在Simulink中设计模糊PID控制模型在Simulink中设计模糊PID控制模型是实现模糊PID控制器代码转换的前提。
我们可以使用Fuzzy Logic Toolbox提供的工具来创建和调整模糊逻辑系统。
首先，我们需要创建输入和输出变量。
输入变量通常是系统的误差（Current Error）和误差的变化率（Error Rate），输出变量一般为控制量（Control Signal）。
然后，我们可以根据实际情况定义模糊集合和模糊规则，以及选择适当的模糊控制器类型（如模糊反向推理控制器或模糊自适应控制器）。
完成模糊PID控制模型设计后，我们可以在Simulink中进行仿真和调试，确保模型能够正确地实现期望的控制效果。
第三步：使用MATLAB Coder将Simulink模型转换为C语言代码实现模糊PID控制模型的C语言代码转换，我们可以使用MATLAB Coder。
simulink转换c语言step函数空的
simulink转换c语言step函数空的Simulink是MATLAB环境下的一个重要工具，用于建模、仿真和分析动态系统。
它提供了图形化界面，使用户能够以块图的形式表示系统模型，并通过连接这些块来建立模型的输入和输出关系。
在进行实际的嵌入式系统开发时，通常需要将Simulink模型转换为C语言代码，以便在嵌入式设备上运行。
Simulink提供了一个内置的代码生成器，可以自动将Simulink模型转换为可执行的C代码。
转换的过程可以分为两个步骤：模型编译和模型部署。
在模型编译阶段，Simulink会解析模型，生成代码并进行编译。
这个过程负责将模型中的各个组件转换为C语言函数，并生成与模型结构相对应的C函数调用关系。
模型部署阶段则负责将编译后的代码部署到目标嵌入式设备上，并进行测试和验证。
这个过程通常需要借助第三方工具链，比如GNU工具链。
在进行Simulink模型转换为C语言代码的过程中，一些细节需要注意：1. 模型配置：在进行代码生成之前，需要对Simulink模型进行适当的设置和配置。
比如指定目标硬件平台、选择合适的代码生成工具、配置模型参数等。
2. 代码优化：生成的C代码可能存在一些不必要的冗余部分，需要进行优化。
这包括减小代码体积、提高执行效率等。
Simulink提供了一些优化选项，比如函数嵌套、临时变量优化、循环展开等。
3. 数据类型：Simulink支持多种数据类型，如定点数、浮点数等。
在转换为C代码时，需要选择合适的数据类型，并根据实际需求进行转换和处理。
4.实时性能：对于需要实时运行的系统，需要确保生成的C代码能够满足实时性能要求。
这包括对代码执行时间的约束、使用合适的算法和数据结构，以及进行实时调度和优先级管理等。
总之，Simulink转换为C语言代码的过程需要仔细处理各个环节，确保生成的代码能够正确、高效地运行在目标嵌入式设备上。
这需要有一定的软件开发经验和深入理解Simulink和C语言的知识。
simulink转c语言代码 -回复
simulink转c语言代码-回复Simulink转C语言代码是一种将Simulink模型中的设计转化为C语言代码的方法。
Simulink是一种在MATLAB环境中使用的图形化编程工具，它可以用于设计、建模和仿真各种动态系统。
C语言是一种经典的编程语言，广泛应用于嵌入式系统开发和高性能计算等领域。
Simulink模型转换为C语言代码的过程可以分为以下几个步骤：1. 创建Simulink模型：首先，我们需要创建一个Simulink模型，并在模型中定义系统的输入、输出、状态和运算等。
在Simulink中，这可以通过在图形界面中拖拽和连接不同的模块来实现。
2. 选择代码生成选项：在Simulink中，有许多代码生成选项可以选择。
我们可以在"模型配置参数"对话框中设置代码生成选项，例如选择C 语言代码生成器、选择目标硬件平台等。
根据目标环境的不同，我们还可以选择生成可独立执行的代码、生成代码库等。
3. 生成代码：一旦我们完成了模型的设置和配置，就可以开始生成C 语言代码了。
在生成代码之前，Simulink会对模型进行验证和优化，以确保生成的代码的正确性和效率。
生成的代码可以在指定的文件夹中找到，并且代码的文件名和文件结构可以根据我们的需求进行自定义。
4. 优化代码：生成的C语言代码可能需要进一步进行优化，以提高代码的性能和可读性。
这可以通过手动修改生成的代码或使用一些优化工具来实现。
例如，我们可以使用代码压缩工具来减小代码的体积，或者使用代码优化工具来提高代码的执行效率。
5. 编译和运行代码：一旦我们完成了代码的优化，就可以将C语言代码编译为可执行文件，并在目标硬件平台上进行测试和调试。
在编译期间，我们可能需要提供一些额外的编译选项和库文件，以确保代码能够正确地运行。
总结来说，Simulink转C语言代码是一个相对简单但关键的过程，可以帮助我们将Simulink模型转化为真实的嵌入式系统。
simulink中数据类型转换
Simulink中数据类型转换1. 简介在Simulink中，数据类型转换是指将信号的数据类型从一种形式转换为另一种形式的过程。
Simulink提供了多种数据类型转换的方式，可以满足不同应用场景的需求。
本文将介绍Simulink中常用的数据类型转换方法，并提供实例演示。
2. 数据类型在Simulink中，信号可以有多种不同的数据类型，包括整型、浮点型、布尔型等。
每种数据类型都有其特定的取值范围和精度要求。
常见的数据类型包括：•int8：8位有符号整数•uint8：8位无符号整数•int16：16位有符号整数•uint16：16位无符号整数•int32：32位有符号整数•uint32：32位无符号整数•single：单精度浮点数•double：双精度浮点数•boolean：布尔型（true/false）3. 数据类型转换方法3.1 使用Data Type Conversion BlockData Type Conversion Block是Simulink中最简单直观的数据类型转换方法之一。
该块可以将输入信号的数据类型转换为指定的输出数据类型。
使用Data Type Conversion Block进行数据类型转换的步骤如下：1.打开Simulink模型，并将Data Type Conversion Block拖入模型中。
2.连接输入信号和输出信号到Data Type Conversion Block。
3.在Data Type Conversion Block的参数设置中，选择要转换的输入数据类型和输出数据类型。
4.保存并运行模型，观察输出信号的数据类型是否符合预期。
3.2 使用数据类型转换函数除了使用Data Type Conversion Block，还可以使用Simulink提供的数据类型转换函数进行数据类型转换。
常用的函数包括：•int8()：将输入信号转换为8位有符号整数。
•uint8()：将输入信号转换为8位无符号整数。
matlab simulink 转换为c代码
matlab simulink 转换为c代码
MATLAB Simulink是一种广泛使用的图形化建模和仿真工具，可用于设计、模拟和验证动态系统。
当使用Simulink建立模型并完成仿真后，我们可以将Simulink模型转换为C代码，以便在其他平台上进行部署和实际应用。
将Simulink模型转换为C代码，可以通过以下步骤实现：
1. 打开Simulink模型，确保模型已经建立并且可以成功运行。
2. 在Simulink模型中的顶部菜单栏中，选择“Simulation”选项。
3. 从下拉菜单中选择“Configuration Parameters”。
4. 在弹出的对话框中，选择“Code Generation”选项。
5. 在右侧窗格中，可以设置生成C代码的相关选项，如选择生成代码类型、选择生成代码目标等。
6. 调整所需的选项后，点击“OK”以保存设置并关闭对话框。
7. 回到Simulink模型中，点击顶部菜单栏中的“Code”选项。
8. 在下拉菜单中，选择“C/C++ Code”选项。
9. 在弹出的对话框中，选择代码生成的路径和文件名，并点击“Save”以保存设置。
10. 在生成过程完成后，会在指定路径下生成对应的C代码文件和相应的头文件。
这样，我们就成功将Simulink模型转换为C代码。
生成的C代码可以在其他平台上进行编译和部署，用于实际应用中。
注：本文仅讨论了将Simulink模型转换为C代码的简要步骤，实际操作中可能涉及更多细节和特定设置，具体操作可参考Simulink 的文档和教程。
simulink转化为model reference -回复
simulink转化为model reference -回复如何将Simulink模型转化为Model Reference一、引言Simulink是MATLAB的一个重要工具箱，用于进行系统建模、仿真和模型基于代码的开发。
在构建复杂系统模型时，将模型拆分为多个模块并分别开发可以提高模型的可读性和可维护性。
而Model Reference是Simulink的一个功能，可以帮助用户将模型分解为可重用的组件，从而简化系统的设计和开发过程。
本文将详细介绍如何将Simulink模型转化为Model Reference，并给出具体的步骤和示例。
二、了解Model Reference在进行Simulink模型转化为Model Reference之前，首先需要了解Model Reference的基本概念和特性。
Model Reference是一种将大型模型分解为可重用的组件的方法，每个组件对应一个独立的Simulink模型。
这些组件可以将模型分离为更小的部分，便于集中精力进行开发和测试。
Model Reference具有以下特性：1. 可重用性：Model Reference可以作为模板，用于构建多个相似的模型。
2. 分层设计：通过将模型分解为多个模块，可以减少系统复杂性，提高可维护性。
3. 代码生成：Model Reference可以方便地生成可独立运行的代码，用于实际的部署和测试。
4. 仿真效率：Model Reference允许并行仿真，从而提高仿真效率。
三、将Simulink模型转化为Model Reference的步骤接下来，将介绍如何将Simulink模型转化为Model Reference的具体步骤。
步骤一：准备工作在将Simulink模型转化为Model Reference之前，需要完成一些准备工作：1. 组织好模型结构：确保模型的层次结构清晰，并且各个模块之间有良好的接口定义。
2. 确保模型可以正常运行：在进行模型转化之前，必须确保模型可以顺利运行，并且输出结果正确。
simulink中convert的用法(一)
simulink中convert的用法(一)Simulink中Convert的用法Simulink是一个功能强大的模拟和建模环境，通过它可以进行系统级设计、仿真和构建嵌入式系统。
Convert是Simulink中一个常用的功能，用于将信号从一种数据类型转换为另一种数据类型。
本文将介绍Simulink中Convert的用法，包括以下几个方面：1. Convert的含义Convert用于对信号的数据类型进行转换，例如将模拟信号转换为数字信号、将浮点数转换为整数等。
这对于系统级仿真和控制算法开发非常重要，因为不同的组件和算法可能需要特定的数据类型输入。
2. Convert的函数及参数在Simulink中，Convert可以通过使用相关的函数进行操作。
以下是一些常用的Convert函数及其参数的介绍：•Data type conversion：将信号从一种数据类型转换为另一种数据类型。
参数包括输入信号、目标数据类型等。
•Lookup table：通过查找表将离散输入值转换为对应的输出值。
参数包括输入信号、查找表数据等。
•Data type propagation：自动根据上游信号类型选择输出数据类型。
参数包括输入信号等。
3. Convert的应用场景Convert可以在多个应用场景中使用，下面列举一些常见的应用场景：数据类型转换Convert可以将信号从一种数据类型转换为另一种数据类型，常见的转换包括模拟信号到数字信号的转换、浮点数到整数的转换等。
这在系统级仿真和算法开发中非常常见。
查找表Convert中的查找表功能可以通过提供一张查找表将输入值转换为对应的输出值。
这在控制算法中经常用于实现非线性映射或者将具体数值映射为离散状态。
数据类型传播Convert还可以根据上游信号的数据类型自动选择输出信号的数据类型，这对于设计复杂系统时非常有用。
通过将数据类型传播到整个模型，可以减少手动指定数据类型的工作量。
simulink转化为model reference
simulink转化为model reference Simulink转化为Model Reference：降低复杂性，提高模型可重用性的最佳实践1. 引言（150-200字）在系统建模和仿真领域，Simulink是一款强大的工具，能够帮助工程师们更好地设计和验证复杂系统。
Simulink的一个重要特性是可以将模型分解为多个子系统，这在大型项目和多人合作中非常有用。
在这篇文章中，我们将重点关注如何使用Simulink的Model Reference功能，进一步提高模型的可重用性和降低复杂性。
2. 理解Model Reference（200-300字）Model Reference是Simulink中的一种模块化设计方法，允许用户将模型分解为多个可重用的子模型。
这些子模型被称为模型引用，每一个模型引用都是一个相对独立的实体，可以通过指定输入、输出和参数来定义其功能。
模型引用可以代表物理组件、算法或任何需要重复使用的模块。
3. Model Reference优势（300-400字）使用Model Reference具有以下优势：- 模块化设计：通过将系统拆分为多个模型引用，可以将关注点放在每个子系统上，使得设计更加集中而易于管理。
- 可重用性：模型引用可以在不同的项目中重复使用，从而节省了开发时间和资源。
- 分级仿真：每个模型引用可独立进行仿真测试，然后将其集成到更大的系统中。
- 高效的软件开发：不同的开发人员可以并行地开发和测试各个模型引用，减少了协作过程的复杂性。
- 高度自定义：模型引用可以具有多个变体，以满足不同项目或系统规格要求。
4. Simulink中创建Model Reference（400-600字）创建Model Reference的关键步骤如下：- 步骤一：创建模型引用库。
在Simulink中选择"Model Reference"，然后选择"Model Reference Library"。
simulink及模型转换解析
输入源模块source功能：
模块名 Constant Signal Generator Step Ramp 功能简介 常数 信号发生器 阶跃信号 线性增加或减少的信号
Sine Wave
Repeating Sequence
Simulink库浏览器
模型窗口
Simulink最让人振奋的一点就是支持图形用户界面。
SIMULINK的基本操作
1、SIMULINK窗口：库浏览器、 SIMULINK模型窗口 2、 SIMULINK模块操作： 模块是建立SIMULINK模型的基本单元，用适当的方式把各种 模块连接在一起就能够建立任何动态系统模型。
x' = Ax+Bu y = Cx+Du State-Space
Continuous-Time Delays
To
Ti
Transfer Fcn
Zero-Pole Memory Transport Delay
传递函数
零－极点模型
Transport Delay
Variable Variable Time DelayTransport Delay
通常用颜色来区分程序内容的类别： 绿色：注释部分程序不执行 黑色：程序主题部分 红色：属性值的设定 蓝色：控制流程，比for,if…then等语句
t=0:0.1:7; x=sin(t); plot(t,x,'k'); title('正弦曲线'); xlabel('x轴'); ylabel('y轴');
Manual Switch
Mutiport Switch Coulumb & Viscous Friction
Simulink模型转代码及集成方式(Auto.mdl)
Simulink模型转代码及集成方式一、必要文档的介绍：1、存在Auto_Var_Read.xlsx表格、initfilemaker.m文件、testinit.m文件。
Auto_Var_Read.xlsx表格：用于存放模型中需要用到的数据的初始化大小、格式以及所代表的内容。
initfilemaker.m文件：读取表格中的数据，并生成“testinit.m文件”，并运行“testinit.m 文件”。
testinit.m文件：保存模型中使用到的数据（涉及数据的大小及类型等）。
2、Auto_Var_Read.xlsx表格：“Calibratiables表”的内容是一次性给入的，代码集成之后该数据内容不可更改。
“Run_timeV表”的数据只是初始化给入的，代码集成之后该数据是可以更改的。
“Constants表”的内容代表在模型中是常量，也是集成后数据大小不可改。
二、具体的一些操作介绍：（一）、变量的读入及生成方式：1、双击打开Matalab，打开到目标文件所在位置，如图1所示两处都可以实现。
图12、双击打开“initfilemaker.m”,并运行该文件。
当Command Window出现“ans=1”时，代表初始化完成。
参考图2、3、4、5所示。
（注：若表格的名字变为“Auto_Var_Read1.3.xlsx”，则相应的修改“initfilemaker.m”中代码：Auto_Var_Read.xlsx换成Auto_Var_Read1.3.xlsx。
）图2图3图4图5（二）、Simulink中现有模型一般介绍：1、选择当前关心的模型“Auto.mdl”，并双击打开，如图6所示。
图62、如图7所示，该模型含有12个子模块。
图73、如图8所示，拿子模块Blower_out为例，图中Blower_Normal_Flag是全局变量，而FDEF_MODE是标定量。
不同之处在于框图的样式。
图84、具体的数据类型可以查看testinit.m，也可以在Command Window下，输入变量名回车。
simulink 函数调模型
simulink 函数调模型（原创版）目录1.Simulink 简介2.Simulink 函数3.Simulink 模型调用4.Simulink 模型实例正文一、Simulink 简介Simulink 是 MathWorks 公司开发的一款与 MATLAB 协同工作的仿真环境，主要用于动态系统建模、仿真和分析。
用户可以利用 Simulink 提供的丰富函数库和组件，搭建并模拟各种复杂的系统，例如控制系统、信号处理系统、通信系统等。
二、Simulink 函数Simulink 中包含许多内置函数，这些函数可以方便地实现各种数学运算、逻辑运算以及系统建模等。
以下是一些常用的 Simulink 函数：1.线性时不变系统函数：如 tf() 函数用于创建线性时不变系统对象。
2.线性时变系统函数：如 tf2() 函数用于创建线性时变系统对象。
3.离散系统函数：如 discrete() 函数用于创建离散系统对象。
4.信号生成函数：如 sin() 函数用于生成正弦信号，square() 函数用于生成方波信号等。
5.信号处理函数：如 filter() 函数用于实现滤波器设计，乃虑 () 函数用于实现信号的幅度调制等。
6.控制函数：如 PID() 函数用于实现 PID 控制器设计，fuzzy() 函数用于实现模糊控制器设计等。
三、Simulink 模型调用在 Simulink 中，我们可以通过调用已有的模型或自定义的模型来构建复杂的系统。
以下是模型调用的一般步骤：1.打开 Simulink 软件，新建一个模型编辑器窗口。
2.从 Simulink 库中选择需要的模型组件，将其拖拽到编辑器窗口中。
3.连接模型组件，构建系统模型。
4.编写 MATLAB 代码，实现模型的参数设置和仿真运行。
5.运行仿真，观察仿真结果。
四、Simulink 模型实例以一个简单的控制系统为例，我们可以通过 Simulink 实现如下功能的模型：1.创建一个连续系统模型，包括输入信号、控制器、被控对象和输出信号。
simulink模糊pid控制模型转c语言代码 -回复
simulink模糊pid控制模型转c语言代码-回复如何将Simulink模糊PID控制模型转换为C语言代码在控制系统领域，模糊PID控制器是一种基于模糊逻辑和PID控制器的混合控制器。
它能够根据系统的特性自适应地调整PID控制器的参数，以提高系统的稳定性和性能。
Simulink是一款强大的数学建模和仿真工具，可以用于设计和验证各种控制系统。
但是，对于一些嵌入式系统来说，直接在硬件上运行Simulink 模型可能并不实际或经济。
因此，将Simulink模糊PID控制模型转换为C语言代码是一种常见的做法。
下面是一步一步的方法来完成这个过程。
步骤1：设计模糊PID控制模型首先，在Simulink中设计和调整模糊PID控制模型，确保其在仿真中能够达到预期的性能指标。
步骤2：将模型转换为C语言嵌入式代码Simulink提供了Embedded Coder工具，可以将Simulink模型转换为C语言嵌入式代码。
通过选择适当的目标硬件平台和编译器选项，生成相应的C代码文件。
步骤3：导出C源代码在Embedded Coder工具中，选择“Code Generation > Generate Code”选项，将Simulink模型导出为C源代码。
将生成的C源代码保存到本地目录中。
步骤4：分析和修改C源代码打开生成的C源代码文件，阅读和分析其结构和功能。
根据实际需求，可能需要对代码进行一些修改和优化，以适应目标硬件平台的特性和限制。
步骤5：编译和部署代码使用适当的C编译器和嵌入式开发环境，将修改后的C代码编译成可执行文件。
然后，将可执行文件上传到目标硬件平台，并进行测试和调试。
步骤6：验证和优化控制性能在目标硬件平台上，使用实际的输入和输出信号对C代码进行验证和性能优化。
根据结果调整控制器的参数和代码，以达到最佳的控制性能。
总结：将Simulink模糊PID控制模型转换为C语言代码需要一些复杂的过程，包括设计模型、代码转换、代码分析和修改、编译和部署以及性能验证等。
Simulink模型到Modelica模型转换技术
Simulink模型到Modelica模型转换技术董政;丁建完【摘要】针对Simulink模型重用到更高阶的Modelica平台上的需求,分析Simulink模型的数学本质和代码表达,以及Modelica对外部函数和外部类的支持,重用Simulink模型转换生成的S-function目标C代码,实现Simulink模型到Modelica模型转换.【期刊名称】《计算机辅助工程》【年(卷),期】2016(025)005【总页数】5页(P71-75)【关键词】Simulink;S-function;Modelica;模型转换【作者】董政;丁建完【作者单位】华中科技大学国家CAD支撑软件工程技术研究中心,武汉430074;华中科技大学国家CAD支撑软件工程技术研究中心,武汉430074【正文语种】中文【中图分类】TP391.9随着数字化功能样机技术和仿真技术的发展，近几十年来涌现出许多成熟的建模仿真分析工具，并广泛应用于机械、电子、控制等领域中，使得对集机械、电子、液压、控制等多个学科领域子系统于一体的复杂产品的整体系统进行分析成为可能.多年以来，Simulink以其基本模块的易用性和通用性，被广泛应用于控制系统的建模.同时，为满足物理系统建模，MATLAB官方和第三方均提供多种扩展工具模块，但是实际使用时，扩展工具模块往往难以满足使用需求.越来越多的使用者发现针对复杂物理系统，Simulink存在着建模难度大并且耗费时间多的问题.欧洲学者针对复杂物理系统统一建模，提出多领域统一建模语言——Modelica语言，实现对复杂产品整体统一建模分析，并使之成为复杂系统建模领域的标准.目前，Modelica语言已有较大的发展，针对其开发的标准模型库更是迅猛增长，已覆盖机械、液压、气压、电控、热力和电磁等多个领域，并在欧美汽车、能源、动力、机电、航空和航天等各行业获得成功应用.[1]虽然Modelica的应用已推进复杂物理系统的建模和仿真发展，但是控制系统工程师依然习惯利用Simulink进行控制系统的建模和仿真，而其他设计工程师使用Modelica建立物理系统模型.长期以来，大量的知识已经以Simulink模型的方式累积下来，如果把这些模型用Modelica重写，十分耗费时间和精力.基于Modelica语言在多领域建模和仿真中的广泛应用以及未来发展趋势，可以考虑将控制系统Simulink模型转换成Modelica模型，使系统模型在统一的Modelica平台下进行仿真.有学者提出一种“模块映射”方案，通过在Modelica平台中建立与Simulink基本模块对应的模型库元件，并按照Simulink模型模块和连接关系，用Modelica元件代替Simulink模块并复现连接关系，实现模型转换.[2-3]这种方案依赖于专门定制的Modelica模型库元件.然而，部分Simulink基本模块，如积分模块等，有多种变形模式，要设计一种Modelica元件与其对应的难度很大.对此，本文提出一种基于Simulink模型代码生成和Modelica外部类和函数接口实现Simulink模型到Modelica模型转换的新方案.1.1 Simulink模型描述Simulink模型中包含时间t，输入向量u，状态向量x和输出向量y.状态向量可能包含连续状态xc，离散状态xd或者两者的混合状态.由于Simulink为因果关系建模，变量之间关系以显式的赋值语句表示，其数学关系为Simulink通常用模块和连接关系表达模型.通过MATLAB提供的代码生成工具RTW(Real-Time Workshop)把模型转换成S-Function目标C代码后，Simulink 模型中的数学描述就变成代码描述.Simulink模型转换成C代码后，Simulink模型原有的所有变量信息都保存在SimStruct实例中，SimStruct是S-Function目标C代码中定义的类，代码中还定义用于对SimStruct操作的接口函数. Simulink求解器通过对接口函数的调用，对用C代码描述的Simulink模型进行仿真，仿真流程见图1，仿真主要包含初始化和循环求解2个阶段.初始化阶段由mdlInitializeSizes，mdlStart和mdlInitializeSampleTimes函数实现采样时间、状态向量、输入向量的初始化.在循环求解阶段中，modelOutputs函数用C代码的方式描述关系式y:=fo(t,xc,xd,u)并负责计算输出向量；mdlUpdate函数描述关系式xd:=fu(t,xc,xd,u)，负责更新离散状态向量；modelDerivatives函数描述关系式，负责计算连续状态向量导数；求解器推进仿真时间并循环调用接口函数，直至仿真结束由mdlTerminate函数终结仿真过程.1.2 Modelica模型描述与Simulink不同，Modelica为非因果关系建模[4]，但Modelica模型中也包含Simulink模型中的所有变量，只是变量之间的关系由方程表示，其数学关系可用式(2)描述(变量名用大写为以示区分).式(1)实际上是式(2)的特殊形式，赋值语句可以很简单地转换成方程，只需用Modelica语言按照式(3)的形式描述模型，在数学描述上就能将Simulink模型转换成Modelica模型.为能用Modelica语言描述式(3)，需调用定义在S-Function目标C代码中的fo，fd和fu接口函数，并使用访问函数(定义对象SimStruct* S，见表1)，以获取和xd变量值.Modelica语言对外部函数和外部类的支持使这一设想成为可能.1.3 Modelica外部函数函数用以实现特定的计算任务，是Modelica实现过程式建模的重要工具.Modelica标准库中已定义大量的内置函数，比如abs(x)即是对x求绝对值的函数.内置函数可以无须定义直接调用.除使用内置函数外，Modelica语言支持自定义函数.自定义函数是以“function”关键字定义的受限类，遵循Modelica类定义的语法形式.函数的输入和输出形参以变量声明的形式定义，并有“input”或“output”前缀，算法区域(algorithm)描述输入输出的关系.定义输入为x，输出y为x+1的函数my_add1为function my_add1input Real x;output Real y;algorithmy := x+1;end my_add1;除调用Modelica语言编写的函数外，Modelica还支持调用其他语言(例如C语言)编写的函数，称为外部函数.外部函数没有算法区域，取而代之的是外部函数接口声明语句“external”，用以表示调用的是外部函数，见图2.图2中新定义的my_add1函数调用定义在外部C代码中的add1函数，同样可实现my_add1函数功能.1.4 Modelica外部类类是Modelica语言的基本结构元素，是构成Modelica模型的基本单元，类可以包含3种类型：变量、方程和成员类.变量表示类的属性，通常代表某个物理量；方程指定类的行为，表达变量之间的数值约束关系.[1]通常，类定义在Modelica 内部，类的变量、方程和成员类均以Modelica语言描述，对内是可见的. Modelica同时支持外部类.外部类一般由C语言定义，对于Modelica相当于一个“黑箱”，只暴露其操作的接口，内部结构完全封闭.外部函数协作完成某一任务时，这些外部函数之间需要传递一些信息的内部存储，外部类的实例就可以表示这种内部存储.在Modelica语言中，外部类同样以class作为关键字，但加上extends ExternalObject关键字修饰，表明从ExternalObject派生，并且仅有3个函数constructor和destructor，分别用于构造和销毁外部实例.外部类实例通常为一个指向某类实例的指针，见图3.定义SimStructPrt外部类并且定义类构造函数.构造函数由外部函数实现，SimStructPrt实例即为指向SimStruct实例的指针.对外部函数和外部类的调用，使得以往用C语言描述的类和算法可以在Modelica 中继续使用，可极大地拓展Modelica的使用范围，并为Simulink模型到Modelica模型提供理论支持.2.1 实现过程Simulink模型通过RTW转换为S-Function目标C代码，代码中定义SimStruct 类和对类实例进行操作的函数.这些类和函数将作为外部类和外部函数在Modelica 中调用.实现过程见图4.参照Simulink对S-Function目标C代码的调用仿真全过程，在Modelica平台下，改由调用外部类和外部函数实现整个过程.初始化阶段，定义指向SimStruct实例地址的外部类对象S，设置输入变量in[]，输出变量out[]，连续状态变量xc[]和离散状态变量xd[].循环求解过程时，这些变量通过调用外部函数并访问外部类数据获得对应的变量数值.由于脱离Simulink求解器，仿真时间改由Modelica内部时间time推进，状态变量的求解也由Modelica完成，可选用欧拉法或者其他数值算法，“新的”状态变量更新到外部类实例中，进入下一循环求解流程.2.2 实例验证以摩擦离合器模型为例，建立Simulink模型，见图5.该模型以发动机转矩Engine Torque和离合器踏板受力Clutch Pedal为输入，以主动轴转速ωe和从动轴转速ωv为输出，模拟离合器离合过程.仿真结果见图6a.进入模型仿真参数(Configuration Parametsers)选项，点击Real-Time Workshop，选择系统目标语言编译器文件为rtwsfcn.tlc，RTW会在rtwsfcn.tlc的控制下生成S-Function目标C代码.Modelica平台选用MWorks，将生成的C代码复制到MWorks工作目录下，新建Modelica模型并定义变量，见表2.按照实现流程，编写Modelica文件对外部类及外部对象进行调用.使用MWorks对模型进行仿真，结果见图6b.仿真结果与Simulink仿真结果高度吻合，表明离合器Simulink模型以S-Function目标C代码为桥梁，成功转换为Modelica平台可用的模型.通过对S-function目标C代码分析和对Modelica外部类及外部函数的研究，实现Simulink模型到Modelica模型的转换，使得Simulink模型可以在Modelica 平台下进行仿真.模型转换重用Simulink模型，可以将多年来累积在Simulink模型中的知识重用到更高阶的Modelica平台上，提高工作效率.由于无须依赖定制的模型库，实施起来方便高效，并且由Simulink自带的代码生成工具生成C代码，代码稳定可靠，鲁棒性高.【相关文献】[1] 赵建军, 丁建完, 周凡利, 等. Modelica语言及其多领域统一建模与仿真机理[J]. 系统仿真学报, 2006, 18(S2): 570-573. DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2006.z2.162.ZHAO J J, DING J W, ZHOU F L, et al. Modelica and its mechanism of multi-domain unified modeling and simulation[J]. Journal of System Simulation, 2006, 18(S2): 570-573. DOI:10.3969/j.issn.1004-731X.2006.z2.162.[2] DEMPSEY M. Automatic translation of Simulink models into Modelica using Simelica and the AdvancedBlocks library[C]//Proceedings of the 3rd International Modelica Conference. Linköping, 2003.[3] 王岳. 多领域建模仿真平台MWorks的外接工具集成研究[D]. 武汉：华中科技大学, 2009.[4] van SCHIJNDEL A W M. A review of the application of SimuLink S-functions to multi domain modelling and building simulation[J]. Journal of Building Performance Simulation, 2014, 7(3): 165-178. DOI: 10.1080/19401493.2013.804122.。
3simulink及模型转换
Discrete State-Space
Discrete Filter Discrete Transfer Fcn Discrete Zero-Pole First-Order Hold
离散状态方程
离散滤波器（IIR、FIR） 离散传递函数 离散零－极点模型 一阶保持器
离散（Discrete）模块组
连续系统模块Continuous功能：
模块名 Integrator Derivative State-Space 功能简介 积分环节 微分环节 状态方程
Continuous-Time Linear Systems
1 s Integrator du/dt Derivative 1 s+1 Transfer Fcn (s-1) s(s+1) Zero-Pole
输入源模块source功能：
模块名 Constant Signal Generator Step Ramp 功能简介 常数 信号发生器 阶跃信号 线性增加或减少的信号
Sine Wave
Repeating Sequence
正弦波
重复的线性信号，类似锯齿形
Discrete Pulse Generator 离散脉冲发生器，和采样时间有关 Pulse Generator Chirp Signal Clock 脉冲发生器，和采样时间无关 频率不断变化的正弦信号 输出当前的仿真时间
Weighted Moving Average
Sample & Hold Delays
Memory
First-Order Hold
Zero-Order Hold
非线性模块库
Rate Limiter
Saturation Quantizer Backlash Dead Zone
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x' = Ax+Bu y = Cx+Du State-Space
Continuous-Time Delays
To
Ti
Transfer Fcn
Zero-Pole Memory Transport Delay
传递函数
零－极点模型
Transport Delay
Variable Variable Time DelayTransport Delay
1 In1 Ground unti tl ed.mat From Fi l e si mi n From Workspace
Signal Generators
1 Constant Si gnal Generator Pul se Generator
Signal 1
Si gnal Bui l der
Ramp
Discrete State-Space
Discrete Filter Discrete Transfer Fcn Discrete Zero-Pole First-Order Hold
离散状态方程
离散滤波器（IIR、FIR） 离散传递函数 离散零－极点模型 一阶保持器
离散（Discrete）模块组
1 z+0.5 Discrete T ransfer Fcn z-1 z Difference 0.05z z-0.95 T ransfer Fcn First Order
1 1+0.5z-1 Discrete Filter
K (z-1) Ts z Discrete Derivative z-0.75 z-0.95 T ransfer Fcn Lead or Lag
Data Viewers
0 Scope Floating Scope XY Graph Display
Simulation Control
STOP Stop Simulation
• 用示波器模块来观察输出 – Sinks库 •Scope 示波器窗口 •X Y graph 绘制二维的图形 •Display 将数据以数字的形式显示出来 • 使用Workspace模块 – 将信号输入至Workspace模块，该模块 将数据输出到Matlab的命令窗口中，以 ‘simout’变量名保存下来，也可以改变变 量名用另外的名字保存 – 时间数据用sources中的clock模块 • 使用返回值将输出返回Matlab命令窗口中 – out1
Digital Clock From File Random Number
按指定速率输出当前仿真时间 从文件读数据 高斯分布的随机信号 平均分布的随机信号 带限白噪声
Uniform Random Number Band-Limited White Noise
输入源（Sources）模块组
Model & Subsystem Inputs
通常用颜色来区分程序内容的类别： 绿色：注释部分程序不执行 黑色：程序主题部分 红色：属性值的设定 蓝色：控制流程，比for,if…then等语句
t=0:0.1:7; x=sin(t); plot(t,x,'k'); title('正弦曲线'); xlabel('x轴'); ylabel('y轴');
To File
To Workspace Stop Simulation
保存到文件
输出到当前工作空间的变量 输入不为零时停止仿真
接收器（Sinks）模块组
Model & Subsystem Outputs
1 Out1 Terminator untitled.mat To File simout To Workspace
2. 运行模型 用户在选择适当的算法并且设置好仿真参数后，就可以运行 Simulink仿真模型了。有两种方法可以启动仿真：1）选择 Simulation→Start；2）点击图标‚ ‛。
注意：缺省时，示波器历史数据只保存最后的5000个。如果我们希 望显示完整的仿真曲线，就需要将‚Limit data to last 5000‛前面 复选框中的‚√‛去掉。
s=0; a=[12,13,14;15,16,17;18 ,19,20;21,22,23]; for k=a s=s+k; s end disp(s');%输出行向量
第六章Simulink在系统仿真中的应用
Simulink是一种用于在MATLAB下建立模块化的集成软件工具包。 前面涉及到的仿真都是较为简单的静态仿真，为了处理更复 杂的和时间有关的动态系统，就必须学习simulink的使用。 Simulink是matlab提供的实现系统建模和仿真的一个软件包。它 让用户把精力从编程转向模型的构造。
Si ne Wave
Step
Repeati ng Sequence
Chi rp Si gnal
Random Number
Uni form Random Band-Li mi ted Whi te Noi se Number lim
Repeati ng Sequence Stai r
Repeati ng Sequence Interpol ated
Simulink库浏览器
模型窗口
Simulink最让人振奋的一点就是支持图形用户界面。
SIMULINK的基本操作
1、SIMULINK窗口：库浏览器、 SIMULINK模型窗口 2、 SIMULINK模块操作： 模块是建立SIMULINK模型的基本单元，用适当的方式把各种 模块连接在一起就能够建立任何动态系统模型。
输入源模块source功能：
模块名 Constant Signal Generator Step Ramp 功能简介 常数 信号发生器 阶跃信号 线性增加或减少的信号
Sine Wave
Repeating Sequence
正弦波
重复的线性信号，类似锯齿形
Discrete Pulse Generator 离散脉冲发生器，和采样时间有关 Pulse Generator Chirp Signal Clock 脉冲发生器，和采样时间无关 频率不断变化的正弦信号 输出当前的仿真时间
Discrete-Time Linear Systems
1 z Unit Delay -4 Z Integer Delay 4 Delays T apped Delay K Ts z-1 Discrete-T ime Integrator (z-1) z(z-0.5) Discrete Zero-Pole y(n)=Cx(n)+Du(n) x(n+1)=Ax(n)+Bu(n) Discrete State-Space z-0.75 z T ransfer Fcn Real Zero
Dead Zone Dynamic
Rate Limiter Dynamic
Backlash
Crossing
Coulomb & Viscous Friction
Wrap To Zero
接收模块sink功能：
模块名 Scope XY Graph Display 功能简介 示波器 两个信号的关系图，用MATLAB图形显示 实时数值显示
选取模块、放大或缩小模块、改变模块名字
双击某一模块或在模块上单击鼠标右键，选择Block Parameters可以对参数进行设置，选择Block Properties可以设 置和查看模块的特性。 模块的连线：移动鼠标到某一模块的输出端，鼠标的箭头会变成 十字形光标，按住鼠标左键移动鼠标到另一模块的输入端，当十 字光标出现重影时，释放左键即可。P115
连续系统模块Continuous功能：
模块名 Integrator Derivative State-Space 功能简介 积分环节 微分环节 状态方程
Continuous-Time Linear Systems
1 s Integrator du/dt Derivative 1 s+1 Transfer Fcn (s-1) s(s+1) Zero-Pole
把前一步的输入作为输出 把输入信号按给定的时间做延迟
Variable Transport Delay 按第二个输入指定的时间把第一
个输入做延迟
离散系统模块Discrete功能：
模块名 Zero-Order Hold Unite Delay 功能简介 零阶保持器 采样保持，延迟一个周期
Discrete-Time Integrator 离散时间积分
让输出超过某一值时能够饱和 把输入转化成阶梯状的量化输出 由deadband设定， 输出依据输入的改变而改变 死区特性
Relay
Switch
限制输出值在某一范围内变化
根据临界值自动判断选择所接受的输入端
Manual Switch
Mutiport Switch Coulumb & Viscous Friction
2 SIMULINK的基本模块
在SIMULINK中包含： 连续系统模块库（Continuous）、 离散系统模块库（Discrete）、 数学运算模块库（Math）、 非线性模块库（Nonlinear）、 信号与系统模块库（Signal&System）、
接收（输出）模块库（Sinks）、
输入源模块库（Sources）等。 每一个模块又包含很多子模块。
4、仿真参数的设置： 主菜单Simulation选项下的Parameters选项用于设置仿真参数，主 要包括： (1) 仿真算法，分别为： Euler 欧拉法 Runge-Kutta3 三阶龙格库塔法 Runge-Kutta5 五阶龙格库塔法（缺省） Adams Adams算法 Gear 基耶算法 Adams/Gear A/G混合算法 Linsim 线性系统仿真算法 (2) 仿真时间与仿真步长的设置 start time 开始时间 stop time 结束时间 Relative Tolerance 相对精度 Absolute Tolerance 绝对精度 Max(min) step size最大(最小)允许的步长