MATLAB与机器人动力学simulink仿真编程
matlab simulink案例
matlab simulink案例1. 电机传动系统模拟在这个案例中，我们将使用Simulink来模拟一个简单的电机传动系统。
我们将建立一个由电机、负载和控制器组成的系统，并使用Simulink来模拟系统的动态行为。
通过调整输入信号和控制器参数，我们可以观察系统的响应，并优化控制器的性能。
2. PID控制器设计在这个案例中，我们将使用Simulink来设计一个PID控制器，并将其应用于一个简单的控制系统。
我们将建立一个由传感器、控制器和执行器组成的系统，并使用Simulink来模拟系统的动态行为。
通过调整PID控制器的参数，我们可以观察系统的响应，并优化控制器的性能。
3. 机器人路径规划在这个案例中，我们将使用Simulink来进行机器人的路径规划。
我们将建立一个由传感器、路径规划器和执行器组成的系统，并使用Simulink来模拟机器人在不同环境中的路径规划行为。
通过调整路径规划器的算法和参数，我们可以优化机器人的路径规划性能。
4. 电力系统稳定性分析在这个案例中，我们将使用Simulink来进行电力系统的稳定性分析。
我们将建立一个由发电机、负载和传输线路组成的电力系统，并使用Simulink来模拟系统的动态行为。
通过调整系统的参数和控制策略，我们可以评估系统的稳定性，并优化系统的运行性能。
5. 汽车动力学模拟在这个案例中，我们将使用Simulink来进行汽车的动力学模拟。
我们将建立一个由车辆、发动机和传动系统组成的模型，并使用Simulink来模拟车辆在不同驾驶条件下的动力学行为。
通过调整车辆参数和控制策略，我们可以评估车辆的性能，并优化驾驶体验。
6. 无人机飞行控制在这个案例中，我们将使用Simulink来进行无人机的飞行控制。
我们将建立一个由无人机、传感器和控制器组成的系统，并使用Simulink来模拟无人机在不同飞行任务下的控制行为。
通过调整控制器的参数和飞行任务的要求，我们可以优化无人机的飞行性能。
MATLABSimulink模型建立与仿真指南
MATLABSimulink模型建立与仿真指南第一章：MATLAB与Simulink简介MATLAB是一种高级的数值计算和科学分析的编程语言，由MathWorks开发。
它提供了强大的数学函数库和绘图工具，使得用户可以进行复杂的数值计算和数据可视化。
Simulink是MATLAB的扩展，是一种用于建立和仿真动态系统的图形化环境。
在MATLAB中，用户可以通过命令行或脚本文件进行计算。
而在Simulink中，用户可以利用图形化界面来搭建系统模型，并进行仿真。
Simulink提供了丰富的预置模块库，用户只需将这些模块连接起来，即可构建复杂的系统模型。
第二章：Simulink模型的基本组成Simulink模型由多个部分组成，包括输入信号、输出信号和系统组件。
输入信号可以是手动输入的常数，也可以是来自其他模型的信号。
输出信号是用户对系统模型感兴趣的结果。
系统组件即模型中的各个模块，这些模块可以完成各种功能，如乘法、滤波、逻辑运算等。
第三章：模型建立与仿真流程1. 确定系统模型的目标和需求：在建立模型之前，需要明确系统模型的目标和需求。
这些可能包括系统的输入输出关系、稳定性要求、性能要求等。
2. 模型建立：根据系统的目标和需求，选择合适的系统组件，并将其连接起来，构建系统模型。
可根据需要进行参数设置，以适应不同的场景。
3. 仿真设置：在进行仿真之前，需要设置仿真参数。
这些包括仿真时间、仿真步长等。
仿真时间指定了仿真的时间范围，仿真步长指定了仿真的时间间隔。
4. 仿真运行：设置好仿真参数后，可以运行仿真。
Simulink将逐步模拟系统的行为，并输出仿真结果。
第四章：Simulink模型调试与优化在进行仿真时，可能会发现模型存在问题，如输出不符合预期、系统不稳定等。
这时需要对模型进行调试和优化。
1. 系统调试：可以通过数据观察、信号域分析等方法，定位系统问题。
更换输入信号、输出信号，或调整模型参数，可以帮助发现问题。
在MATLAB中进行机器人编程和仿真
在MATLAB中进行机器人编程和仿真机器人编程和仿真在现代科技领域扮演着至关重要的角色。
随着科技的不断发展，人们对机器人的需求也越来越高。
而MATLAB作为一种强大的编程和仿真工具，为机器人领域提供了许多便捷和高效的解决方案。
在本文中，我们将探讨如何在MATLAB中进行机器人编程和仿真，并介绍一些相关应用和实例。
第一部分：MATLAB中的机器人编程基础机器人编程是指为机器人设定行为和任务，使其能够执行特定的工作。
MATLAB为机器人编程提供了丰富的函数库和工具箱，使得编程过程更加简便和高效。
1. MATLAB中的机器人模型首先，在进行机器人编程和仿真之前，我们需要定义一个机器人模型。
MATLAB中的机器人模型包括机器人的几何结构、运动学特性和动力学参数等信息。
通过使用MATLAB中的Robotic System Toolbox，我们可以方便地创建机器人模型，并对其进行各种操作和分析。
2. 机器人运动学分析机器人的运动学分析是机器人编程的重要一环。
在MATLAB中，我们可以使用Robotic System Toolbox提供的函数和工具进行机器人的运动学分析。
例如，可以使用forwardKinematics函数计算机器人末端执行器的位置和姿态，或者使用inverseKinematics函数计算关节的角度和位置。
3. 机器人路径规划路径规划是机器人编程中的核心问题之一。
在MATLAB中，我们可以利用Path Planning Toolbox提供的算法和函数，实现机器人在给定环境中的路径规划。
通过设置起始点和目标点，以及环境的障碍物信息，可以使用MATLAB中的路径规划算法自动生成机器人的轨迹，使其能够高效地避开障碍物并到达目标位置。
第二部分：机器人编程和仿真的应用案例机器人编程和仿真在许多领域都有广泛的应用。
下面将介绍两个典型的应用案例，以展示MATLAB在机器人领域的强大功能。
1. 机器人控制系统设计机器人控制系统是机器人编程中的关键环节。
学习使用MATLABSimulink进行系统仿真
学习使用MATLABSimulink进行系统仿真【第一章：引言】在如今数字化时代，仿真已成为系统设计与优化的重要工具。
系统仿真能够帮助工程师在产品开发的早期阶段快速验证设计，预测产品性能，并提供有关系统行为的深入洞察。
由于其易用性和广泛应用领域，MATLABSimulink成为了工程界最受欢迎的仿真工具之一。
本文将介绍如何学习使用MATLABSimulink进行系统仿真，并强调其专业性。
【第二章：MATLABSimulink概览】MATLABSimulink是一个具有图形化界面的仿真环境，可用于建模、仿真和分析各种复杂动态系统。
它使用块状图形表示系统的组成部分，并通过连接输入和输出端口模拟系统的行为。
用户可以通过简单拖拽和连接块状元件来构建仿真模型，并通过调整参数和设置仿真参数来进行模拟分析。
【第三章：基本建模技巧】在使用MATLABSimulink进行系统仿真之前，掌握基本的建模技巧至关重要。
首先，需要熟悉各种块状元件的功能和用途，例如传感器、执行器、逻辑运算器等。
其次，理解信号流和数据流的概念，以及如何在模型中正确地引导信号传递和数据流动。
最后，学习使用条件语句、循环语句等控制结构来实现特定的仿真逻辑。
【第四章：系统模型的构建】在使用MATLABSimulink进行系统仿真时，首先需要根据实际系统的需求和特点进行系统模型的构建。
这包括确定系统的输入和输出，以及分析系统的功能和性能要求。
然后，使用块状元件将系统的各个组成部分建模，并建立各个组件之间的联系和依赖关系。
在构建模型的过程中，要注意选择恰当的块状元件和参数设置，以确保模型的合理性和可靠性。
【第五章：仿真参数设置与分析】为了获得准确且可靠的仿真结果，需要合理设置仿真参数。
常见的仿真参数包括仿真时间、步长和求解器类型等。
仿真时间应根据系统的实际运行时间确定，步长要足够小以保证仿真的精度，而求解器类型则根据系统的特点选择。
完成仿真后，还需要对仿真结果进行分析，以评估系统的性能和进行优化调整。
MATLAB中的动力学建模和仿真
MATLAB中的动力学建模和仿真动力学是研究物体运动原因和规律的一门学科。
当我们需要研究物体受力、速度和加速度等变化情况时，动力学便发挥了重要作用。
而在工程领域，动力学建模和仿真更是常用的工具。
本文将探讨在MATLAB中进行动力学建模和仿真的方法和技巧，旨在帮助读者更好地理解和应用这一领域的知识。
一、MATLAB中的动力学建模动力学建模是指将物体的受力、速度和加速度等因素转化为数学模型，以便用计算机进行仿真和分析。
MATLAB作为一种强大的计算软件，提供了丰富的工具和函数，使得动力学建模变得更加简便和高效。
1.1 数学模型的建立在进行动力学建模之前，首先需要确定物体的运动方程和力学模型。
以一维运动为例，物体的运动方程可以用牛顿第二定律来表示：力等于质量乘以加速度。
根据这个基本原理，我们可以通过编写MATLAB代码来建立数学模型。
首先，需要定义物体的质量、初始位置和速度等参数。
然后，根据牛顿第二定律，可以写出物体的运动方程。
最后，使用MATLAB的符号计算工具箱，将这个方程转化为MATLAB可解的形式。
通过这种方式，我们就建立了一个简单的动力学模型。
1.2 力的建模在动力学建模中，力的建模是至关重要的一步。
力的大小和方向决定了物体的运动状态。
在MATLAB中，我们可以使用向量来表示力，其中向量的大小表示力的大小，方向表示力的方向。
通过输入向量的数值和方向，我们可以模拟物体所受到的各种力，并计算出物体的加速度和速度。
在模型中，可以考虑各种类型的力，如重力、弹性力和摩擦力等。
通过将这些力组合起来，并运用牛顿第二定律，我们可以计算出物体的运动状态，并进行仿真和分析。
二、MATLAB中的动力学仿真动力学仿真是指使用计算机模拟物体的实际运动过程，以便更好地理解和分析物体的动力学特性。
在MATLAB中，我们可以利用Simulink软件来进行动力学仿真。
2.1 Simulink概述Simulink是MATLAB的一个重要的工具包，用于进行动力学仿真和系统建模。
如何使用MATLABSimulink进行动态系统建模与仿真
如何使用MATLABSimulink进行动态系统建模与仿真如何使用MATLAB Simulink进行动态系统建模与仿真一、引言MATLAB Simulink是一款强大的动态系统建模和仿真工具，广泛应用于各个领域的工程设计和研究中。
本文将介绍如何使用MATLAB Simulink进行动态系统建模与仿真的方法和步骤。
二、系统建模1. 模型构建在MATLAB Simulink中，可以通过拖拽模块的方式来构建系统模型。
首先，将系统的元件和子系统模块从库中拖拽到模型窗口中，然后连接这些模块，形成一个完整的系统模型。
2. 参数设置对于系统模型的各个组件，可以设置对应的参数和初始条件。
通过双击模块可以打开参数设置对话框，可以设置参数的数值、初始条件以及其他相关属性。
3. 信号连接在模型中，各个模块之间可以通过信号连接来传递信息。
在拖拽模块连接的同时，可以进行信号的名称设置，以便于后续仿真结果的分析和显示。
三、系统仿真1. 仿真参数设置在进行系统仿真之前，需要设置仿真的起止时间、步长等参数。
通过点击仿真器界面上的参数设置按钮，可以进行相关参数的设置。
2. 仿真运行在设置好仿真参数后，可以点击仿真器界面上的运行按钮来开始仿真过程。
仿真器将根据设置的参数对系统模型进行仿真计算，并输出仿真结果。
3. 仿真结果分析仿真结束后，可以通过查看仿真器界面上的仿真结果来分析系统的动态特性。
Simulink提供了丰富的结果显示和分析工具，可以对仿真结果进行绘图、数据处理等操作，以便于对系统模型的性能进行评估。
四、参数优化与系统设计1. 参数优化方法MATLAB Simulink还提供了多种参数优化算法，可以通过这些算法对系统模型进行优化。
可以通过设置优化目标和参数范围，以及定义参数约束条件等，来进行参数优化计算。
2. 系统设计方法Simulink还支持用于控制系统、信号处理系统和通信系统等领域的特定设计工具。
通过这些工具，可以对系统模型进行控制器设计、滤波器设计等操作，以满足系统性能要求。
matlab与simulink设计与建模
matlab与simulink设计与建模Matlab与Simulink：设计与建模Matlab是一种高级技术计算语言，广泛用于科学与工程领域。
而Simulink 是Matlab的一个应用程序，主要用于动态系统建模和仿真。
在本文中，我们将一步一步解答有关Matlab与Simulink的设计与建模的问题。
第一步：了解Matlab和Simulink的基本概念Matlab是一种用于处理矩阵和向量运算的数学软件，它具有强大的计算和数据分析能力。
Simulink是在Matlab平台上构建的一个图形化仿真环境，它通过模块和线连接来描述系统的行为。
第二步：准备工作在开始设计和建模之前，您需要安装Matlab和Simulink。
您可以从MathWorks官方网站获取免费试用版本或购买完整版本。
第三步：了解Simulink库Simulink库是Simulink软件中可用的预定义函数和模块的集合。
这些函数和模块可以用来构建系统模型。
通过浏览库，您可以找到所需的函数和模块，然后将其拖放到模型中进行使用。
第四步：创建新模型在Simulink中，您需要创建一个新模型来开始您的设计和建模工作。
在Simulink工具栏上，选择“新建模型”，然后给模型命名。
现在您可以开始在模型中添加各种组件来构建系统。
第五步：添加组件模型中的组件可以是各种类型的模块，包括数学运算器、信号生成器、传感器、控制器等。
您可以从Simulink库中选择相应的模块，并将其拖放到模型中。
第六步：连接组件在Simulink中，您可以使用线来连接模型中的各个组件。
线可以传递信号和数据，以模拟系统中不同组件之间的交互和通信。
第七步：设置模型参数每个组件都有一些参数需要设置，以便它能够正确地运行。
您可以通过右键单击组件并选择“属性”来访问组件的参数设置。
第八步：模型仿真在完成组件和参数设置后，您可以进行模型的仿真。
Simulink提供了多种仿真选项，您可以选择所需的仿真方法和参数，并开始运行仿真。
基于MATLAB_Simulink的机器人运动学仿真
基于MAT LAB ΠSimulink 的机器人运动学仿真张晓超 董玉红(哈尔滨理工大学,哈尔滨150080)摘要 利用M AT LAB ΠS imulink 仿真软件对机器人的运动学仿真进行研究,提出基于机构仿真工具S imMechanics 的运动学仿真和基于M AT LAB 函数的运动学仿真,并以平面两关节机器人为例比较了各自的特点。
这两种仿真方法对于复杂多关节机器人也同样适用。
关键词:MAT LAB ΠSimulink SimMech anics 运动学 仿真中图分类号:TP 39119 文献标识码:A 文章编号:1671—3133(2005)增—0061—02K inematics simulation of robots based on MAT LAB ΠSimulinkZhang Xiaochao ,Dong Yuhong(College of Mechanical and Pow er E ngineering ,H aerbin U niversity ofScience and T echnology ,H aerbin 150080,CHN )Abstract K inematics simulations of robots were studied by M AT LAB ΠS imulink simulation s oftware.K inematics simulations based on mechanism simulation tool S imMechanics and on M AT LAB function were put forward ,and their features compared for tw o joints robot as an example.The tw o methods can als o be used in application to multiple joints robots.K ey w ords :MAT LAB ΠSimulink SimMech anics K inem atics Simulation 本文利用M AT LAB ΠSimulink 仿真软件对机器人的运动学仿真进行研究,提出基于机构仿真工具Sim Me 2chanics 的运动学仿真和基于M A T LAB 的函数的运动学仿真,并以平面两关节机器人为例比较了各自的特点。
matlab simulink 动力学问题
matlab simulink 动力学问题动力学问题是指研究物体运动、运动规律和动力学关系等方面的问题。
在工程领域中，动力学问题广泛运用于机械设计、控制系统设计、车辆动力学、机器人运动控制等方面。
Matlab Simulink是一款基于图形模型的设计与仿真环境，可以用于解决动力学问题。
Simulink提供了一种直观的、图形化的方式，允许用户将复杂的系统划分为多个模块，并通过信号连接这些模块，从而构建整个系统的模型。
用户可以在模型中定义系统的数学公式、边界条件、初始条件等，并基于这些模型进行仿真、分析和优化。
在动力学问题中，常常用到的公式包括牛顿第二定律、动量定理、角动量定理、能量守恒定律等。
以机械系统为例，当我们考虑一个物体受到外力作用时的运动情况时，可以利用牛顿第二定律来描述物体的运动规律。
根据牛顿第二定律，物体受力的大小与所受的加速度成正比，反方向与加速度相同。
因此，在Matlab Simulink中，我们可以通过建立物体的模型，在模型中加入受力的作用，并通过求解运动方程来得到物体的运动状态。
例如，考虑一个简单的弹簧振子系统，该系统由一个质量为m的物体和一个弹簧组成。
弹簧的劲度系数为k，物体受到地球引力的作用。
我们可以建立如下的模型来描述该系统的动力学问题：-建立物体的动力学方程：F = m*a，其中a表示物体的加速度，F表示作用在物体上的合力。
合力包括地球引力和弹簧的作用力，分别由mg和-kx表示，其中g表示地球的重力加速度，x表示弹簧的位移量。
-通过求解动力学方程，可以得到物体的加速度，进而得到物体的速度和位移。
在Simulink中，我们可以通过建立一个模块化的系统模型，将这些步骤一一对应地实现。
具体步骤如下：1.在Simulink中创建一个新模型。
2.在模型中添加一个纵向布局的框架，用于容纳其他模块。
3.添加一个输入信号，用于控制模型的运行时间。
4.添加一个数学运算模块，用于计算物体受力大小。
matlab的simulink仿真建模举例
matlab的simulink仿真建模举例Matlab的Simulink仿真建模举例Simulink是Matlab的一个工具包，用于建模、仿真和分析动态系统。
它提供了一个可视化的环境，允许用户通过拖放模块来构建系统模型，并通过连接和配置这些模块来定义模型的行为。
Simulink是一种功能强大的仿真平台，可以用于解决各种不同类型的问题，从控制系统设计到数字信号处理，甚至是嵌入式系统开发。
在本文中，我们将通过一个简单的例子来介绍Simulink的基本概念和工作流程。
我们将使用Simulink来建立一个简单的电机速度控制系统，并进行仿真和分析。
第一步：打开Simulink首先，我们需要打开Matlab并进入Simulink工作环境。
在Matlab命令窗口中输入"simulink"，将会打开Simulink的拓扑编辑器界面。
第二步：创建模型在拓扑编辑器界面的左侧，你可以看到各种不同类型的模块。
我们将使用这些模块来构建我们的电机速度控制系统。
首先，我们添加一个连续模块，代表电机本身。
在模块库中选择Continuous中的Transfer Fcn，拖动到编辑器界面中。
接下来，我们添加一个用于控制电机速度的控制器模块。
在模块库中选择Discrete中的Transfer Fcn，拖动到编辑器界面中。
然后，我们需要添加一个用于输入参考速度的信号源模块。
在模块库中选择Sources中的Step，拖动到编辑器界面中。
最后，我们添加一个用于显示模拟结果的作用模块。
在模块库中选择Sinks 中的To Workspace，拖动到编辑器界面中。
第三步：连接模块现在，我们需要将这些模块连接起来以定义模型的行为。
首先，将Step模块的输出端口与Transfer Fcn模块的输入端口相连。
然后，将Transfer Fcn模块的输出端口与Transfer Fcn模块的输入端口相连。
接下来，将Transfer Fcn模块的输出端口与To Workspace模块的输入端口相连。
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• str = []; %保留参数, 置[]就可以了, 没什么用
• ts = [0 0]; %采样周期设为0表示是连续系统, 如果是离散系统在下面的 mdlGetTimeOfNextVarHit函数中具体介绍
• case 1, • sys=mdlDerivatives(t,x,u); • // • flag=1表示此时要计算连续状态的微分, 即上面提到的dx/dt=fc(t,x,u)中的dx/dt, 找到193行的
函数mdlDerivatives, 如果设置连续状态变量个数为0, 此处只需sys=[]就可以了, 按我们上述 讨论的那个模型, 此处改成 sys=fc(t,x(1),u)或sys=A*x(1)+B*u, 我们这儿x(1)是连续状态变量, 而x(2)是离散的, 这儿只用到连续的, 此时的输出sys就是微分
• sizes.NumContStates=1;sizes.NumDiscStates=1;sizes.NumOutputs=1;sizes.NumInputs=1;
• 其他的可以不变, 继续在mdlInitializeSizes函数中往下看：
• x0 = []; %状态变量设置为空，表示没有状态变量，以我们上面的假设，可改为x0=[0,0](离散 和连续的状态变量我们都设它初值为0)
sys是一个结构体，它用来设置模块的一些参数，各个参数详细说明如下 • size = simsizes;%用于设置模块参数的结构体用simsizes来生成 • sizes.NumContStates = 0; %模块连续状态变量的个数 • sizes.NumDiscStates = 0; %模块离散状态变量的个数 • sizes.NumOutputs = 0; %模块输出变量的个数 • sizes.NumInputs = 0; %模块输入变量的个数 • sizes.DirFeedthrough = 1; %模块是否存在直接贯通 • sizes.NumSampleTimes = 1; %模块的采样时间个数, 至少是一个 • sys = simsizes(sizes); %设置完后赋给sys输出
S函数的通用模块 function [sys,x0,str,ts]=s_function(t,x,u,flag) switch flag, case 0,
[sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes;%初始化 case 1,
sys=mdlDerivatives(t,x,u);%微分，系统方程 case 3,
•
• 在matlab的workspace里输入edit sfuntmpl(这是matlab自己提供的s函数模板)，我们看它来 具体分析s函数的结构.
• 1. 函数的函数头
• 函数的第一行：function [sys,x0,str,ts]=sfuntmpl(t,x,u,flag) , 先讲输入与输出变量的含义：
mdlInitializeSizes中提到的ts设置ts(1)不为0), 连续系统中只需在mdlGetTimeOfNextVarHit函 数中写上sys=[]. 这个函数主要用于变步长的设置, 具体实现大家可以用edit vsfunc看 vsfunc.m这个例子
• case 9, • sy时系统要结束，一般来说写上在mdlTerminate函数中写上sys=[]就可, 如果你
function sys=mdlOutputs(t,x,u) sys(1)=x(1); sys(2)=x(2); sys(3)=x(3); sys(4)=x(4);
• 先介绍一下simulink的仿真过程（以便理解s函数），simulink的仿真有两个阶段： 一个为初 始化，这个阶段主要是设置一些参数，像系统的输入输出个数、状态初值、 采样时间等； 第二个阶段就是运行阶段，这个阶段里要进行计算输出、更新离散状态、 计算连续状态等 等，这个阶段需要反复运行，直至结束.
• 2. 函数分析 • 下面结合sfuntmpl.m中的代码来讲具体的结构： • switch flag, %判断flag，看当前处于哪个状态 • case 0, • [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes; • // 解释说明 • flag=0表示当前处于初始化状态，此时调用函数mdlInitializeSizes进行初始化， 其中的参数
sys=mdlOutputs(t,x,u);%输出方程 case {2, 4, 9 }
sys = []; otherwise
error(['Unhandled flag = ',num2str(flag)]); end
function [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes sizes = simsizes; sizes.NumContStates = 4; sizes.NumDiscStates = 0; sizes.NumOutputs = 4; sizes.NumInputs = 2; sizes.DirFeedthrough = 0; sizes.NumSampleTimes = 0; sys=simsizes(sizes); x0=[0.10,0,0.10,0]; str=[]; ts=[]; function sys=mdlDerivatives(t,x,u)
• 举个例子，考虑如下模型:
• dx/dt=fc(t,x,u) 也可以用连续状态方程描述：dx/dt=A*x+B*u
• x(k+1)=fd(t,x,u) 也可以用离散状态方程描述：x(k+1)=H*x(k)+G*u(k)
• y=fo(t,x,u) 也可以用输出状态方程描述：y=C*x+D*u
• 设上述模型连续状态变量、离散状态变量、输入变量、输出变量均为1个，我们就只需改上 面那一段代码为(一般连续状态与离散状态不会一块用, 我这儿是为了方便说明):
• t是采样时间, x是状态变量, u是输入(是做成simulink模块的输入), flag是仿真过程中的状态标 志(以它来判断当前是初始化还是运行等)
• sys输出根据flag的不同而不同(下面将结合flag来讲sys的含义), x0是状态变量的初始值, str是 保留参数(mathworks公司还没想好该怎么用它, 一般在初始化中将它置空就可以了, str=[]), ts是一个1×2的向量, ts(1)是采样周期, ts(2)是偏移量
• case 3, • sys=mdlOutputs(t,x,u); • //flag=3表示此时要计算输出, 即y=fo(t,x,u), 找到218行的mdlOutputs函数. 如果sys=[]表示没
有输出, 我们改成sys=fo(t,x,u)或sys=C*x+D*u %sys此时为输出y
• case 4, • sys=mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u); • // • flag=4表示此时要计算下一次采样的时间, 只在离散采样系统中有用(即上文的
• case 2, • sys=mdlUpdate(t,x,u); • // • flag=2表示此时要计算下一个离散状态, 即上面提到的x(k+1)=fd(t,x,u), 找到mdlUpdate函数,
它这儿sys=[]表示没有离散状态, 我们这儿可以改成sys=fd(t,x(2),u)或sys=H*x(2)+G*u;%sys即 为x(k+1)
Simulink模块化编程
• 界面介绍 • 新建 • New Simulink model • Simulink library 按钮
*.mdl
常见的库sinks, source, continuous, math Operations
1个简单simulink模型
1、新建模型 File->new->Simulink model 2、从库中选择所要用的模型 拖出 3、连线 4、运行仿真程序 5、看结果
S函数
如果是库里面没有的模型就要自己建立S函数或M函数模型。
S函数
如果是库里面没有的模型就要自己建立S函数或M函数模型。
• 从library中的 • Use-defined • Function • 里面找到 • S-function • 拖到文件中 • 并编写对应 • .m 文件并改名
S函数