第7讲 Simulink工具箱

Simulink应用领域
simulink在matlab家族中的位置
Stateflow
Blockset
coder
simulink LAB
compiler
Simulink的启动主要有以下两种方法：
– 在MATLAB的命令窗口中输入simulink,结果 是在桌面上出现一个Simulink Library Browser的窗口。 – 单击MATLAB主窗口的快捷按钮 ，打开 Simulink Library Browser窗口 。
二、仿真运行原理
Simulink仿真包括两个阶段；初始化阶段和模型执行阶段 (1) 模块初始化 在初始化阶段主要完成以下工作： ① 模型参数传给Matlab进行估值，得到的数值结果将作为模 型的实际参数； ② 展开模型的各个层次，每一个非条件执行的子系统被它所 包含的模块所代替；
第七章Simulink建模和仿真
计算机仿真技术
MATLAB/Simulink设计
湖南大学电气与信息工程学院
第7讲 MATLAB/Simulink设计
7.1 Simulink简介 7.2 模块库及简单建模 7.3 仿真运行及参数调整 7.4 子系统 7.5 S函数
1. Simulink简介
• Simulink 中的“Simu”一词表示可用于计算机仿真，而 “Link”一词表示它能进行系统连接，即把一系列模块连 接起来，构成复杂的系统模型。 • Simulink是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析 的软件包。它让用户把精力从编程转向模型的构造.使用 Simulink来建模、分析和仿真各种动态系统(包括连续系 统、离散系统和混合系统)，将是一件非常轻松的事情。 • 利用Simulink进行系统的建模仿真，其最大的优点是易学、 易用，并能依托MATLAB提供的丰富的仿真资源。
第七章Simulink建模和仿真
7.1 Simulink的概述和基本操作
• 注意：不要把模块保存到模块文件的次序与仿真过程模块被更新 的次序相混淆。Simulink在模块初始化时以将模块排好正确的次 序。 • 为了建立有效的更新次序，Simulink根据输入和输出的关系将模 块分类。其中，当前输出依赖于当前输入的模块称为直接馈入模 块，所有其他的模块都称为非虚拟模块。直接馈入模块的例子有 Gain、Product和Sum模块；非直接馈入模块的例子有Integrator 模块(它的输出只依赖于它的状态)，Constant模块(没有输入)和 Memory模块(它的输出只依赖于前一个模块的输入)。 • 基于上述分类，Simulink使用下面两个基本规则对模块进行排序 ： • ① 每个模块必须在它驱动的所有模块更新之前被更新。这条规 则确保了模块被更新时输入有效。 • ② 若非直接馈入模块在直接馈入模块之前更新，则它们的更新 次序可以是任意的。这条规则允许Simulink在排序过程中忽略非 虚拟模块。 • 另外一个约束模块更新次序的因素是用户给模块设定优先级， Simulink在低优先级模块之前更新高优先级模块。
• 近几年来，在学术界和工业领域，Simulink已经成为动态系 统建模和仿真领域中应用最为广泛的软件之一。Simulink可 以很方便地创建和维护一个完整地模块，评估不同地算法和 结构，并验证系统的性能。由于Simulink是采用模块组合方 式来建模，从而可以使得用户能够快速、准确地创建动态系 统的计算机仿真模型，特别是对复杂的不确定非线性系统， 更为方便。 • Simulink模型可以用来模拟线性和非线性、连续和离散或者 两者的混合系统，也就是说它可以用来模拟几乎所有可能遇 到动态系统。另外Simulink还提供一套图形动画的处理方法 ，使用户可以方便的观察到仿真的整个过程。 • Simulink没有单独的语言，但是它提供了S函数规则。所谓 的S函数可以是一个M函数文件、FORTRAN程序、C或C++语言 程序等,通过特殊的语法规则使之能够被Simulink模型或模 块调用。S函数使Simulink更加充实、完备，具有更强的处 理能力。
SIMULINK模型
• • • • 外表：直观的方框图 文件：MDL文件 数学：微分方程或差分方程 行为：模拟物理过程的动态性状
Simulink动态仿真
Simulink 基本操作 利用Simulink进行系统仿真的步骤是： ① 启动Simulink，打开Simulink模块库 ② 打开空白模型窗口； ③ 建立Simulink仿真模型； ④ 设置仿真参数，进行仿真； ⑤ 输出仿真结果。
7.1 Simulink的概述和基本操作
③ 模型中的模块按更新的次序进行排序。排序算法产生一个列表 以确保具有代数环的模块在产生它的驱动输入的模块被更新后才 更新。当然，这一步要先检测出模型中存在的代数环。 ④ 决定模型中有无显示设定的信号属性，例如名称、数据类型、 数值类型以及大小等，并且检查每个模块是否能够接受连接到它 输入端的信号。Simulink使用属性传递的过程来确定未被设定的 属性，这个过程将源信号的属性传递到它所驱动的模块的输入信 号； ⑤ 决定所有无显示设定采样时间的模块的采样时间； ⑥ 分配和初始化用于存储每个模块的状态和输入当前值的存储空 间。 完成这些工作后就可以进行仿真了。 2) 模型执行 一般模型是使用数值积分来进行仿真的。所运用的仿真解法器 （仿真算法）依赖于模型提供它的连续状态微分能力。计算微分 可以分两步进行：
第七章 Simulink建模和仿真
7.1 Simulink的概述和基本操作
7.1.2 基本操作 一、模型基本结构 一个典型的Simulink模型包括如下三种类型的元素： ① 信号源模块 ② 被模拟的系统模块 ③ 输出显示模块 如图7.1.1所示说明了这三种元素之间的典型关系。系统 模块作为中心模块是Simulink仿真建模所要解决的主要部分； 信号源为系统的输入，它包括常数信号源函数信号发生器 （如正弦和阶跃函数波等）和用户自己在Matlab中创建的自 定义信号或Matlab工作间中三种。输出模块主要在Sinks库 中。
Simulink的模块库
• Simulink的模块库能够对系统模块进行有效的管理与组织 可以直接将模块库中的模块拖动或者拷贝到用户的系统模 型中以构建动态系统模型。
模块搜索 模块描述
系统模块 系统模块库
Simulink公共模块库
Simulink中最为基础、最为通用的模块库，它可以被应用到不同的专业领域中。 Simulink模块库按功能分为以下16类子模块库： • （1）Commonly Used Blocks：仿真常用模块库 • （2）Continuous：连续系统模块库 • （3）Discontinuities：非线性系统模块库 • （4）Discrete：离散系统模块库 • （5）Logic and Bit Operations：逻辑运算和位运算模块库 • （6）Lookup Tables：查找表模块库 • （7）Math Operations：数学运算模块库 • （8）Model Verification：模型验证模块库 • （9）Model-Wide Utilities：进行模型扩充的实用模块库 • （10）Ports & Subsystems：端口和子系统模块库 • （11）Signals Attributes：信号属性模块库 • （12）Signals Routing：提供用于输入、输出和控制的相关信号及相关处理的模块库 • （13）Sinks：仿真接收模块库 • （14）Sources：仿真输入源模块库 • （15）User-defined Functions：用户自定义函数模块库 • （16）Additional Math &Discrete：附加的数学和离散模块库
Simulink仿真过程 1．初始化阶段 ① 对模型的参数进行估计，得到它们实际计算的值。 ② 展开模型的各个层次； ③ 按照更新的次序对模型进行排序； ④ 确定那些显式化的信号属性，并检查每个模块是否能够接受连接它们输入端的信号； ⑤ 确定所有非显式的信号采样时间模块的采样时间； ⑥ 分配和初始化存储空间，以便存储每个模块的状态和当前值的输出。 2．模型执行阶段 模型仿真是通过数值积分来进行完成的，计算数值积分可以采用以下两步来进行： ① 按照秩序计算每个模块的积分； ②根据当前输入和状态来决定状态的微分，得到微分矢量，然后把它返回给解法器， 以计算下一个采样点的状态矢量。在每一个时间步中，Simulink依次解决下列问题： · 按照秩序更新模块的输出； · 按照秩序更新模块的状态； · 检查模块连续状态的不连续点； · 计算下一个仿真时间步的时间。
源模块 系统模块 显示模块
图7.1.1 Simulink模型元素关联图
第七章Simulink建模和仿真
7.1 Simulink的概述和基本操作
• Simulink模型并不一定要包含全部的三种元素，在实际应用 中通常可以缺少其中的一个或两个。例如，若要模拟一个系 统偏离平衡位置后的恢复行为，就可以建立一个没有输入而 只有系统模块加一个显示模块的模型。在某种情况下，也可 以建立一个只有源模块和显示模块的系统。若需要一个由几 个函数复合的特殊信号，则可以使用源模块生成信号并将其 送入Matlab工作间或文件中。
matlab函数仿真与simulink仿真的区别 1、数据流仿真 按照数据流的顺序，依次执行，即处理的数据首先通过一 个运算阶后在激活下一个运算阶。
例如：m=16; n=15; k=11; fc=10000; fd=1000; fs=100000; msg=randint(k*100,1); code=encode(msg,n,k,'bch'); modu=dmod(code,fc,fd,fs,'qask',m); modu_noise=modu+randn(length(modu),1); demo=ddemod(modu_noise,fc,fd,fs,'qask',m); msg_r=decode(demo,n,k,'bch'); rate=biterr(msg,msg_r);