优化Simulink模型中的参数

Simulink Response Optimization

Simulink Response Optimization

——用于优化Simulink模型中的参数

Simulink Response Optimization是一个在Simulink模型中调节设计参数的工具，它与Simulink模型结合在一起，根据用户定义的时域内的性能指标约束，自动优化系统参数。利用该工具，可以对标量形式、矢量形式以及矩阵形式的变量进行优化，并可对任意层次的模型进行变量约束。Simulink Response Optimization支持连续、离散以及多速率的模型，并可以通过蒙特卡罗仿真处理模型中的某些不确定量。

通过Simulink Response Optimization可以处理一系列优化问题，比如调节多入多出系统参数，对非线性系统设计自适应控制器，优化模型中的物理参数以降低系统能耗、调节滤波器参数等等。Simulink Response Optimization还可以用于查表调节以及增益的调整等方面。

特点

为优化问题的建立和管理提供了图形用户界面

提供优化程序用于调节标量、矢量或矩阵参数

支持用户自定义的信号约束和期望输出用于指定系统的响应

支持蒙特卡罗仿真，对具有模型不确定性的问题提供了更强的鲁棒调节能力

强大功能

Simulink Response Optimization提供了一个图形用户界面用于在Simulink模型中调节参数。用户可以随时停止仿真以找回中间结果，调整优化问题，改善收敛性。可以利用图形用户界面调节所有的参数并可以在仿真中断处重新开始参数调节过程。利用GUI，可以实现：

选择模型中的信号

选择和调节参数

选择要调节的变量

确定模型的不确定量

设置仿真和优化选项

选择信号

可以在模型的任意信号处加入Signal Constraint模块进行信号的选择。Signal Constraint模块可以通过图形化约束的方式描述期望的系统响应或者也可以通过确定参考信号的输出来描述优化约束。

调节参数

Simulink Response Optimization通过使用大量的优化算法来调节参数，解决模型的不确定性问题。

选择参数

GUI可以自动显示所有可调节的参数。这些参数可以是标量、矢量、矩阵或MATLAB、模型工作空间中定义的结构变量。

确定模型的不确定量

当模型参数有变化时，Simulink Response Optimization可以测试设计的鲁棒性。用户可以通过蒙特卡罗仿真或fixed-grid仿真来提高包含不确定性参数的模型计算中的鲁棒性。Simulink Response Optimization还可以在模型中设置不确定性参数的标称值及变化范围。

优化参数

Simulink Response Optimization使用下述优化算法：

Gradient descent

Simplex search

Pattern search(需单独购买Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox)

Simulink Response Optimization允许使用定步长或变步长求解器以权衡优化计算中的速度和精度折衷的问题。

需要的产品

使用Simulink Response Optimization需要

MATLAB

Simulink

Optimization Toolbox

相关产品

Control System Toolbox

Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox

本文引用地址：https://www.sodocs.net/doc/3011417071.html,/home.php?mod=space&uid=107970&do=blog&id=220550

Simulink仿真参数设定

simulink中的solver各选项表示的意思ZZ 2007-05-11 21:12 | (分类:默认分类) 构建好一个系统的模型之后，接下来的事情就是运行模型，得出仿真结果。运行一个仿真的完整过程分成三个步骤：设置仿真参数，启动仿真和仿真结果分析。 一、设置仿真参数和选择解法器 设置仿真参数和选择解法器，选择Simulation菜单下的Parameters命令，就会弹出一个仿真参数对话框，它主要用三个页面来管理仿真的参数。 Solver页，它允许用户设置仿真的开始和结束时间，选择解法器，说明解法器参数及选择一些输出选项。 Workspace I/O页，作用是管理模型从MATLAB工作空间的输入和对它的输出。 Diagnostics页，允许用户选择Simulink在仿真中显示的警告信息的等级。 1、Solver页 此页可以进行的设置有：选择仿真开始和结束的时间；选择解法器，并设定它的参数；选择输出项。 仿真时间：注意这里的时间概念与真实的时间并不一样，只是计算机仿真中对时间的一种表示，比如10秒的仿真时间，如果采样步长定为0.1，则需要执行100步，若把步长减小，则采样点数增加，那么实际的执行时间就会增加。一般仿真开始时间设为0，而结束时间视不同的因素而选择。总的说来，执行一次仿真要耗费的时间依赖于很多因素，包括模型的复杂程度、解法器及其步长的选择、计算机时钟的速度等等。 仿真步长模式：用户在Type后面的第一个下拉选项框中指定仿真的步长选取方式，可供选择的有Variable-step（变步长）和Fixed-step（固定步长）方式。变步长模式可以在仿真的过程中改变步长，提供误差控制和过零检测。固定步长模式在仿真过程中提供固定的步长，不提供误差控制和过零检测。用户还可以在第二个下拉选项框中选择对应模式下仿真所采用的算法。 变步长模式解法器有：ode45，ode23，ode113，ode15s，ode23s，ode23t，ode23tb和discrete。ode45：缺省值，四/五阶龙格－库塔法，适用于大多数连续或离散系统，但不适用于刚性（stiff）系统。它是单步解法器，也就是，在计算y(tn)时，它仅需要最近处理时刻的结果y(tn-1)。一般来说，面对一个仿真问题最好是首先试试ode45。 ode23：二/三阶龙格－库塔法，它在误差限要求不高和求解的问题不太难的情况下，可能会比ode45更有效。也是一个单步解法器。 ode113：是一种阶数可变的解法器，它在误差容许要求严格的情况下通常比ode45有效。ode113是一种多步解法器，也就是在计算当前时刻输出时，它需要以前多个时刻的解。 ode15s：是一种基于数字微分公式的解法器（NDFs）。也是一种多步解法器。适用于刚性系统，当用户估计要解决的问题是比较困难的，或者不能使用ode45，或者即使使用效果也不好，就可以用ode15s。 ode23s：它是一种单步解法器，专门应用于刚性系统，在弱误差允许下的效果好于ode15s。它能解决某些ode15s所不能有效解决的stiff问题。 ode23t：是梯形规则的一种自由插值实现。这种解法器适用于求解适度stiff的问题而用户又需要一个无数字振荡的解法器的情况。 ode23tb：是TR-BDF2的一种实现， TR-BDF2 是具有两个阶段的隐式龙格－库塔公式。discrtet：当Simulink检查到模型没有连续状态时使用它。 固定步长模式解法器有：ode5，ode4，ode3，ode2，ode1和discrete。 ode5：缺省值，是ode45的固定步长版本，适用于大多数连续或离散系统，不适用于刚性系统。

模糊逻辑工具箱在Simulink中的使用

模糊逻辑工具箱在Simulink中的使用 最近在写小论文，用到了Matlab中的模糊逻辑工具箱和虚拟现实工具箱，发现网上的资料很少，特别是没有讲到在Simulink中怎么使用这两个工具箱，这里简单介绍一下怎样在simulink中加入模糊逻辑。 我用的Matlab 7.0。 模糊逻辑的理论知识就不介绍了，要想知道的话…去查书吧，多得很。 下面用一个简单的例子作介绍： （本例不是特别针对实现什么功能，只是为了介绍方便） 第一部分创建一个模糊逻辑（.fis文件） 第一步：打开模糊推理系统编辑器 步骤： 在Commond Window 键入fuzzy 回车 打开如下窗口，既模糊推理系统编辑器

第二步：使用模糊推理系统编辑器 本例用到两个输入，两个输出，但默认是一个输人，一个输出步骤： 1、添加一个输入 添加一个输出

得如下图 2、选择Input、output(选中为红框)，在Name框里修改各输入的名称并将And method 改为prod，将Or method 改为 probor

提示：在命名时’_’在显示时为下标，可从上图看出。 第三步：使用隶属函数编辑器 该编辑器提供一个友好的人机图形交互环境，用来设计和修改模糊推理系中各语言变量对应的隶属度函数的相关参数，如隶属度函数的形状、围、论域大小等，系统提供的隶属度函数有三角、梯形、高斯形、钟形等，也可用户自行定义。 步骤： 1、双击任何一个输入量（In_x、In_y）或输出量打开隶属度函数编辑器。

2、在左下处Range和Display Range处添加取值围，本例中In_x和In_y的取值围均为[0 10], Out_x和Out_y的取值围均为[0 1] 3、默认每个输入输出参数中都只有3个隶属度函数，本例中每个输入输出参数都需要用到五个，其余几个需要自己添加： 选中其中一个输入输出参数 点击Edit菜单，选Add MFS…打开下列对话框 将MF type设置为trimf(三角形隶属度函数曲线，当然你也需要选择其他类型) 将Number of MFs 设置为2 点击OK按钮 同样给其他三个加入隶属度函数

simulink模拟通信系统仿真及仿真流程

基于Simulink的通信系统建模与仿真 ——模拟通信系统姓名：XX 完成时间：XX年XX月XX日

一、实验原理（调制、解调的原理框图及说明） AM调制 AM调制是用调制信号去控制高频正弦载波的幅度，使其按调制信号的规律变化的过程。AM调制原理框图如下 AM信号的时域和频域的表达式分别为 式中，为外加的直流分量；可以是确知信号也可以是随机信号，但通常认为其平均值为0，即。 AM解调 AM信号的解调是把接收到的已调信号还原为调制信号。 AM信号的解调方法有两种：相干解调和包络检波解调。 AM相干解调原理框图如下。相干解调的关键在于必须产生一个与调制器同频同相位的载波。如果同频同相位的条件得不到满足，则会破坏原始信号的恢复。 AM包络检波解调原理框图如下。AM信号波形的包络与输入基带信号成正比，故可以用包络检波的方法恢复原始调制信号。包络检波器一般由半波或全波整流器和低通滤波器组成。 DSB调制 在幅度调制的一般模型中，若假设滤波器为全通网络（＝1），调制信号中无直流分量，则输出的已调信号就是无载波分量的双边带调制信号（DSB）。DSB调制原理框图如下 DSB信号实质上就是基带信号与载波直接相乘，其时域和频域表示式分别为DSB解调 DSB只能进行相干解调，其原理框图与AM信号相干解调时完全相同，如图SSB调制 SSB调制分为滤波法和相移法。 滤波法SSB调制原理框图如下所示。图中的为单边带滤波器。产生SSB信号最直观方法的是，将设计成具有理想高通特性或理想低通特性的单边带滤波器，从而只让所需的一个边带通过，而滤除另一个边带。产生上边带信号时即为，产生下边带信号时即为。

simulink仿真全参数设置

1.变步长(Variable—Step)求解器 可以选择的变步长求解器有：ode45，ode23，ode113，odel5s，ode23s和discret．缺省情况下，具有状态的系统用的是ode45；没有状态的系统用的是discrete． 1)ode45基于显式Runge—Kutta(4，5)公式，Dormand—Prince对．它是—个单步求解器(solver)。也就是说它在计算y(tn)时，仅仅利用前一步的计算结果y(tn-1)．对于大多数问题．在第一次仿真时、可用ode45试一下． 2)ode23是基于显式Runge—Kutta(2，3)．Bogackt和Shampine对．对于宽误差容限和存在轻微刚性的系统、它比ode45更有效一些．ode23也是单步求解器．3)odell3是变阶Adams-Bashforth—Moulton PECE求解器．在误差容限比较严时，它比ode45更有效．odell3是一个多步求解器，即为了计算当前的结果y(tn），不仅要知道前一步结果y(tn-1)，还要知道前几步的结果y(tn-2)，y(tn-3)，…； 4)odel5s是基于数值微分公式(NDFs)的变阶求解器．它与后向微分公式BDFs(也叫Gear方法)有联系．但比它更有效．ode15s是一个多步求解器，如果认为一个问题是刚性的，或者在用ode45s时仿真失败或不够有效时，可以试试odel5s。odel5s是基于一到五阶的NDF公式的求解器．尽管公式的阶数越高结果越精确，但稳定性会差一些．如果模型是刚性的，并且要求有比较好的稳定性，应将最大的阶数减小到2．选择odel5s求解器时，对话框中会显示这一参数．可以用ode23求解器代替。del5s，ode23是定步长、低阶求解器． 5)ode23s是基于一个2阶改进的Rosenbrock公式．因为它是一个单步求解器，所以对于宽误差容限，它比odel5s更有效．对于一些用odel5s不是很有效的刚性问题，可以用它解决． 6)ode23t是使用“自由”内插式梯形规则来实现的．如果问题是适度刚性，而且需要没有数字阻尼的结果，可采用该求解器． 7)ode23tb是使用TR—BDF2来实现的，即基于隐式Runge—Kutta公式，其第一级是梯形规则步长和第二级是二阶反向微分公式．两级计算使用相同的迭代矩阵．与ode23s相似，对于宽误差容限，它比odtl5s更有效． 8)discrete(变步长)是simulink在检测到模型中没有连续状态时所选择的一种求解器．

Matlab中的Simulink和SimMechanics做仿真

这里我们利用Matlab中的Simulink和SimMechanics做仿真，那么先来看看相关的资料。 SimMechanics ——机械系统建模和仿真 SimMechanics 扩展Simscape? 在三维机械系统建模的能力。用户可以不进行方程编程，而是借助该多刚体仿真工具搭建模型，这个模型可以由刚体、铰链、约束以及外力组成。自动化3-D动画生成工具可做到仿真的可视化。用户也可通过从CAD系统中直接导入模型的质量、惯量、约束以及三维几何结构。Real-Time Workshop可以对SimMchanics模型进行自动化C代码生成，并在硬件在回路仿真过程中可以使用生成的代码而不是硬件原型测试嵌入式控制器。 SimMechanics可以用于开发悬架、机器手臂、外科医疗设备、起落架和大量的其它机械系统。用户也可以在SimMechanics环境下集成其它的MathWorks物理建模工具，这样做可以实现更加复杂跨领域的物理建模。 特点： ?提供了三维刚体机械系统的建模环境 ?包含了一系列分析机械运动和设计机械元件尺寸的仿真技术 ?三维刚体可视化仿真 ?SimMechanics Link utility，提供Pro/ENGINEER 和SolidWorks CAD平台的接口并且也提供了API函数和其它CAD平台的接口

?能够把模型转化为C代码（使用Real-Time Workshop） ?由于集成在Simulink环境中，因此可以建立高精度、非线性的模型以支持控制系统的开发和测试。 强大功能： 搭建机械系统模型 使用SimMechanics用户仅需要收集物理系统信息即可建立三维机械系统模型。使用刚体、坐标系、铰链和作用力元素定义和其它Simulink模型直接相连的部分。这个过程可以重用Simulink模型以及扩展了SimMechanics工具的能力。用户还可把Simulink模型和SimMechnics模型集成为一个模块，并可封装成可在其它模型中复用的子系统。 机械系统建模仿真和分析 SimMechanics包含如下子系统： ?使用Simulink查表模块和SimMechanics传感器和作动器定义的非线性的弹性单元 ?用来定义航空器件压力分布的空气动力学拖曳模块，例如副翼和方向舵 ?车辆悬架系统，例如防侧翻机械装置和控制器 ?轮胎模型

Simulink系统仿真课程设计

《信息系统仿真课程设计》 课程设计报告 题目信息系统课程设计仿真 院（系）: 信息科学与技术工程学院 专业班级：通信工程1003 学生姓名： 学号: 指导教师：吴莉朱忠敏 2012年1 月14 日至2012年1 月25 日 华朴中科技大学武昌分校制 信息系统仿真课程设计任务书

20 年月日 目录 摘要 (5)

一、Simulink 仿真设计 (6) 1.1 低通抽样定理 (6) 1.2 抽样量化编码 (9) 二、MATLA仿真设计 (12) 2.1 、自编程序实现动态卷积 (12) 2.1.1 编程分析 (12) 2.1.2 自编matlab 程序： (13) 2.1.3 仿真图形 (13) 2.1.4 仿真结果分析 (15) 2.2 用双线性变换法设计IIR 数字滤波器 (15) 2.2.1 双线性变换法的基本知识 (15) 2.2.2 采用双线性变换法设计一个巴特沃斯数字低通滤波器 (16) 2.2.3 自编matlab 程序 (16) 2.2.4 仿真波形 (17) 2.2.5 仿真结果分析 (17) 三、总结 (19) 四、参考文献 (19) 五、课程设计成绩 (20) 摘要 Matlab 是一种广泛应用于工程设计及数值分析领域的高级仿真平台。它功能

强大、简单易学、编程效率高，目前已发展成为由MATLAB 语言、MATLAB 工作环境、MATLAB 图形处理系统、MATLAB 数学函数库和MATLAB 应用程序接口五大部分组成的集数值计算、图形处理、程序开发为一体的功能强大的系统。本次课程设计主要包括MATLAB 和SIMULINKL 两个部分。首先利用SIMULINKL 实现了连续信号的采样及重构，通过改变抽样频率来实现过采样、等采样、欠采样三种情况来验证低通抽样定理，绘出原始信号、采样信号、重构信号的时域波形图。然后利用SIMULINKL 实现抽样量化编码，首先用一连续信号通过一个抽样量化编码器按照A 律13折线进量化行，观察其产生的量化误差，其次利用折线近似的PCM 编码器对一连续信号进行编码。最后利用MATLAB 进行仿真设计，通过编程，在编程环境中对程序进行调试，实现动态卷积以及双线性变换法设计IIR 数字滤波器。 本次课程设计加深理解和巩固通信原理、数字信号处理课上所学的有关基本概念、基本理论和基本方法，并锻炼分析问题和解决问题的能力。

第12章--MATLAB-Simulink系统仿真-习题答案

, 第12章 MATLAB Simulink系统仿真 习题12 一、选择题 1．启动Simulink后，屏幕上出现的窗口是（）。A A．Simulink起始页 B．Simulink Library Browser窗口 C．Simulink Block Browser窗口 D．Simulink模型编辑窗口 2．模块的操作是在（）窗口中进行的。D A．Library Browser B．Model Browser ( C．Block Editer D．模型编辑 3．Integrator模块包含在（）模块库中。B A．Sources B．Continuous C．Sinks D．Math Operations 4．要在模型编辑窗口中复制模块，不正确的方法是（）。B A．单击要复制的模块，按住鼠标左键并同时按下Ctrl键，移动鼠标到适当位置放开鼠标 B．单击要复制的模块，按住鼠标左键并同时按下Shift键，移动鼠标到适当位置放开鼠标 C．在模型编辑窗口选择Edit→Copy命令和Edit→Paste命令 D．右键单击要复制的模块，从快捷菜单中选择Copy命令和Paste命令 | 5．已知仿真模型如图12-41（a）所示，示波器的输出结果如图12-41（b）所示。 （a）仿真模型

（b ）示波器输出结果 图12-41 习题仿真模型及仿真结果 则XY Graph 图形记录仪的输出结果是（ ）。C A ．正弦曲线 B ．余弦曲线 C ．单位圆 D ．椭圆 】 二、填空题 1．Simulink （能/不能）脱离MATLAB 环境运行。 2．建立Simulink 仿真模型是在 窗口进行的。模型编辑窗口 3．Simulink 仿真模型通常包括 、系统模块和 三种元素。 信号源（Source ），信宿（Sink ） 4．由控制信号控制执行的子系统称为 ，它分为 、 和 。 条件执行子系统，使能子系统，触发子系统，使能加触发子系统。 5．为子系统定制参数设置对话框和图标，使子系统本身有一个独立的操作界面，这种操作称为子系统的 。封装（Masking ） % 三、应用题 1．利用Simulink 仿真来实现摄氏温度到华氏温度的转换：9325f c T T = +。 2．利用Simulink 仿真)5cos 2513cos 91(cos 8)(2t ωt ωt ωπ A t x ++= ，取A=1，ω=2π。 3．设系统微分方程为 '(1)2y x y y =+??=? 试建立系统模型并仿真。 4．设计一个实现下面函数模块的子系统并对子系统进行封装。 Output = (Input1+ I nput2)×Input3-Input4

Simulink模型到Modelica模型转换技术

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/3011417071.html, Simulink模型到Modelica模型转换技术 作者：董政丁建完 来源：《计算机辅助工程》2016年第05期 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. 关键词： Simulink； S-function； Modelica；模型转换 中图分类号： TP391.9 文献标志码： B 0 引言 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 模型转换原理

Simulink系统仿真

班级：通信工程 姓名：曾浩 学号：201007302123 实验四 Simulink系统仿真 一、实验目的 1、熟悉SIMULINK工作环境及特点 2、掌握SIMULINK 的建模与仿真方法 4、掌握Simulink模型的建立及系统仿真方法。 二实验基本知识 1．了解SIMULINK模块库中各子模块基本功能

2. SIMULINK 的建模与仿真方法 （1）打开模块库，找出相应的模块。鼠标左键点击相应模块，拖拽到模型窗口中即可。 （2）创建子系统：当模型大而复杂时，可创建子系统。 （3）设置仿真控制参数。 三、实验内容 （1）系统的仿真与分析 1.创建一个正弦信号的仿真模型 在MATLAB 的命令窗口运行simulink 命令单击工具栏上的图标或选择菜 单“File”——“New”——“Model”，新建一个名为 “untitled”的空白模型窗口。 添加模块 仿真

2.建立二阶系统的仿真模型。 方法一： 输入信号源使用阶跃信号，系统使用开环传递函数s s 6.012 ，接受模块使用示波器来 构成模型。 (1) 在“Sources ”模块库选择“Step ”模块，在“Continuous ”模块库选择“Transfer Fcn ”模 块，在“Math Operations ”模块库选择“Sum ”模块，在“Sinks ”模块库选择“Scope ”。 (2) 连接各模块，从信号线引出分支点，构成闭环系统。 仿真并分析 单击工具栏的“Start simulation ”按钮，开始仿真，在示波器上就显示出阶跃响应。 在 Simulink 模型窗口，选择菜单“Simulation ”——“Simulation parameters …”命令，在 “Solver ”页将“Stop time ”设置为15，然后单击“Start simulation ”按钮，示波器显示的就到15 秒结束。

MATLAB第六章simulink仿真答案

实验四 SIMULINK 仿真实验 一、 实验目的 1. 学习SIMULINK 的实验环境使用。 2. 掌握SIMULINK 进行结构图仿真的方法。 二、 实验内容 1．控制系统结构图仿真 给定被控对象) 1(10 )(+= s s s G ,控制器111.0145.0)(++=s s s D ,按以下两种情 况设计SIMULINK 仿真结构图（给定信号是单位阶跃信号）。 （1） 无控制器时被控对象单位负反馈。 （2） 控制器与被控对象串连接成单位负反馈。 给定的仿真参数： （1） 信号源参数设置: 阶跃信号（Step ）的Step time 设为0秒。 （2）仿真参数设置: 仿真时间 0～10秒，求解器选定步长(Fixed-step)的ode5,仿真步长（Fixed step size ）设为0.02秒。 实验要求： (1) 在SIMULINK 中对设计的结构图进行仿真，观察输入信号，输出信号和控制信号。 (1) 记录保存两种情况下的响应波形（适当调整时间轴和纵轴坐标，使图形显示适中，同时在图中求出系统的超调和调节时间（按2％的误差带）。

123 45678910 00.20.40.60.8 1 1.2 1.4 时间 (seconds) d a t a 时序图: 0123 45678910 0.20.40.60.81 1.21.41.6 1.8时间 (seconds) d a t a 时序图:

2．动态系统微分方程仿真 在SIMULINK 中求解下列二阶微分方程代表的动态系统在阶跃信号作用下的状态响应。 给定的仿真参数： （1） 信号源参数设置：阶跃信号（Step ）的Step time 设为0秒。 （2） 仿真参数设置：仿真时间 0～8秒，求解器选变步长 (Variable-step)的ode45,最大仿真步长（Max step size ）设为0.01秒。 实验要求： （1） 据微分方程构造结构图。 （2） 结构图仿真。 a) 零状态仿真：x 1=0,x 2=0， b) 非零状态仿真：x 1=1，x 2=-1， c) 记录保存两种情况下的响应波形（适当调整时间轴和纵轴坐 标，使图形显示适中）。 1 22122110) (1,||210x y t u u x x x x x x ==++--==

锁相环Simulink仿真模型

锁相环学习总结 通过这段的学习，我对锁相环的一些基本概念、结构构成、工作原理、主要参数以及simulink 搭建仿真模型有了较清晰的把握与理解，同时，在仿真中也出现了一些实际问题，下面我将对这段学习中对锁相环的认识和理解、设计思路以及中间所遇到的问题作一下总结： 1. 概述 锁相环（PLL ）是实现两个信号相位同步的自动控制系统，组成锁相环的基本部件有检相器（PD ）、环路滤波器（LF ）、压控振荡器（VCO ），其结构图如下所示： 2. 锁相环的基本概念和重要参数指标 锁相是相位锁定的简称，表示两个信号之间相位同步。若两正弦信号如下所示： 相位同步是指两个信号频率相等，相差为一固定值。 ) (sin )sin()()(sin )sin()('t U t U t u t U t U t u o o o o o i i i i i θθωθθω=+==+=

当i ω=o ω，两个信号之间的相位差 为一固定值， 不 随时间变化而变化，称两信号相位同步。 当i ω≠o ω，两个信号的相位差 ，不论i θ 是否等于o θ，只要时间有变化，那么相位差就会随时间变化而 变化，称此时两信号不同步。若这两个信号分别为锁相环的输入和输出，则此时环路出于失锁状态。 当环路工作时，且输入与输出信号频差在捕获带范围之内，通过环路的反馈控制，输出信号的瞬时角频率)(t v ω便由o ω向i ω方向变化，总会有一个时刻使得i ω=o ω，相位差等于0或一个非常小的常数，那么此时称为相位锁定，环路处于锁定状态。若达到锁定状态后，输入信号频率变化，通过环路控制，输出信号也继续变化 并向输入信号频率靠近，相位差保持在一个固定的常数之内，则称环路此时为跟踪状态。锁定状态可以认为是静态的相位同步，而跟踪状态则为动态的相位同步。 环路从失锁进入到锁定状态称为捕获状态。 其他几个环路工作时的重要概念： 快捕带：能使环路快捕入锁的最大频差称为环路的快捕带，记为 L ω?，两倍的快捕带为快捕范围。 捕获带：能使环路进入锁定的最大固有频差，用P ω?表示，两倍的捕获带为捕获范围。 同步带：环路在所定条件下，可缓慢增加固有频差，直到环路失锁，把能够维持环路锁定的最大固有频差成为同步带，用H ω?， o i t t θθθθ-=-)()('o i o i t t t θθωωθθ-+-=-)()()('

MATLAB有三十多个工具箱大致可分为两类：功能型工具箱和领域型工具箱 (2)

MATLAB有三十多个工具箱大致可分为两类：功能型工具箱和领域型工具箱. 功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能用于多种学科。而领域型工具箱是专业性很强的。如控制系统工具箱(Control System Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)、财政金融工具箱(Financial Toolbox)等。 下面，将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍： 1)通讯工具箱(Communication Toolbox)。 令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析 ——信号编码 ——调制解调 ——滤波器和均衡器设计 ——通道模型 ——同步 可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。 2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。 鲁连续系统设计和离散系统设计 * 状态空间和传递函数 * 模型转换 * 频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图 * 时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等 * 根轨迹、极点配置、LQG 3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。 * 成本、利润分析，市场灵敏度分析 * 业务量分析及优化 * 偏差分析 * 资金流量估算 * 财务报表 4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox * 辨识具有未知延迟的连续和离散系统 * 计算幅值／相位、零点／极点的置信区间 * 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等 5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。 * 友好的交互设计界面 * 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理 * 支持SIMULINK动态仿真 * 可生成C语言源代码用于实时应用

MATLAB各类工具箱

序号工具箱备注 数学、统计与优化 1Symbolic Math Toolbox符号数学工具箱 2Partial Differential Euqation Toolbox偏微分方程工具箱 3Statistics Toolbox统计学工具箱 4Curve Fitting Toolbox曲线拟合工具箱 5Optimization Toolbox优化工具箱 6Global Optimization Toolbox全局优化工具箱 7Neural Network Toolbox神经网络工具箱 8Model-Based Calibration Toolbox基于模型矫正工具箱 信号处理与通信 9Signal Processing Toolbox信号处理工具箱 10DSP System Toolbox DSP[size=+0]系统工具箱11Communications System Toolbox通信系统工具箱 12Wavelet Toolbox小波工具箱 13Fixed-Point Toolbox定点运算工具箱 14RF Toolbox射频工具箱 15Phased Array System Toolbox相控阵系统工具箱 控制系统设计与分析 16Control system Toolbox控制系统工具箱 17System Indentification Toolbox系统辨识工具箱 18Fuzzy Logic Toolbox模糊逻辑工具箱 19Robust Control Toolbox鲁棒控制工具箱 20Model Predictive Control Toolbox模型预测控制工具箱21Aerospace Toolbox航空航天工具箱 图像处理与计算机视觉 22Image Processing Toolbox图像处理工具箱 23Computer Vision System Toolbox计算机视觉工具箱 24Image Acquisition Toolbox图像采集工具箱 25Mapping Toolbox地图工具箱 测试与测量

几个简单的simulink仿真模型

一频分复用和超外差接收机仿真 目的 1熟悉Simulink模型仿真设计方法 2掌握频分复用技术在实际通信系统中的应用 3理解超外差收音机的接收原理 内容 设计一个超外差收接收机系统，其中发送方的基带信号分别为1000Hz的正弦波和500Hz的方波，两路信号分别采用1000kHz和1200kHz的载波进行幅度调制，并在同一信道中进行传输。要求采用超外差方式对这两路信号进行接收，并能够通过调整接收方的本振频率对解调信号进行选择。 原理 超外差接收技术广泛用于无线通信系统中，基本的超外差收音机的原理框图如图所示： 图1-1超外差收音机基本原理框图 从图中可以看出，超外差接收机的工作过程一共分为混频、中频放大和解调三个步骤，现分别叙述如下： 混频：由天线接收到的射频信号直接送入混频器进行混频，混频所使用的本机振荡信号由压控振荡器产生，并可根据调整控制电压随时调整振荡频率，使得器振荡频率始终比接收信号频率高一个中频频率，这样，接受信号与本机振荡在混频器中进行相乘运算后，其差频信号的频率成分就是中频频率。其频谱搬移过程如下图所示：

图1-2 超外差接收机混频器输入输出频谱 中频放大：从混频模块输出的信号中包含了高频和中频两个频率成分，这样一来只要采用中频带通滤波器选出进行中频信号进行放大，得到中频放大信号。 解调：将中频放大后的信号送入包络检波器，进行包络检波，并解调出原始信号。 步骤 1、设计两个信号源模块，其模块图如下所示，两个信号源模块的载波分别为1000kHz，和1200kHz，被调基带信号分别为1000Hz的正弦波和500Hz的三角波，并将其封装成两个子系统，如下图所示： 图1-2 信源子系统模型图 2、为了模拟接收机距离两发射机距离不同引起的传输衰减，分别以Gain1和Gain2模块分别对传输信号进行衰减，衰减参数分别为0.1和0.2。最后在信道中加入均值为0，方差为0.01的随机白噪声，送入接收机。 3、接收机将收到的信号直接送入混频器进行混频，混频所使用的本机振荡信号由压控振荡器产生，其中压控振荡器由输入电压进行控制，设置Slider Gain模块，使输入参数在500至1605可调，从而实现本振的频率可控。压控振荡器的本振频率设为465kHz，灵敏度设为1000Hz/V。

基于Simulink进行系统仿真

实验四 基于Simulink 进行系统仿真(微分 方程、传递函数) 一.实验目的 1) 熟悉Simulink 的工作环境; 2) 掌握Simulink 数学工具箱的使用; 3) 掌握在Simulink 的工作环境中建立系统仿真模型。 二.实验内容 系统微分方程:)(10)(10)(10)(83322t u t y dt t dy dt t y d =++ 系统传递函数:8 328 101010)()()(++==s s s U s Y s G 1)(=t u ,)314sin()(t t u =,)90314sin()(o t t u += 模型 微分方程时的过程 Ut=1时

t u 时)(t 314 ) sin(

t t u+ =时 )(o ) sin( 90 314 传递函数时的过程

u时 t )(= 1 t u=时 )(t sin( 314 )

t t )(o =时 u+ ) sin( 90 314 结论及感想 从两种种不同方法的仿真结果,我们可以瞧出分别用微分方程与传递函数在Simulink中,仿真出来的结果没有很明显的区别,说明两种方法的精度都差不多。但就是,不同的电压源得出的仿真结果不一样,阶跃电源开始时震荡,后来幅度逐渐变小,趋近于1;正弦电源,初相不同时,初始时刻的结果也不相同,有初相时开始震荡会更剧烈,但最后都会变为稳态值,即为正弦值。通过本次实验,我认识到了建模与仿真的一般性方法,收获甚多,也更进一步了解了Matlab,Matlab不仅仅

在平时的编程方面功能强大,在仿真方面也熠熠生辉。

实验四-SIMULINK仿真模型的建立及仿真

实验四 SIMULINK仿真模型的建立及仿真（一） 一、实验目的： 1、熟悉SIMULINK模型文件的操作。 2、熟悉SIMULINK建模的有关库及示波器的使用。 3、熟悉Simulink仿真模型的建立。 4、掌握用不同的输入、不同的算法、不同的仿真时间的系统仿真。 二、实验内容： 1、设计SIMULINK仿真模型。 2、建立SIMULINK结构图仿真模型。 3、了解各模块参数的设定。 4、了解示波器的使用方法。 5、了解参数、算法、仿真时间的设定方法。 例7.1-1 已知质量m=1kg，阻尼b=2N.s/m。弹簧系数k=100N/m，且质量块的初始位移x(0)=0.05m，其初始速度x’(0)=0m/s，要求创建该系统的SIMULINK 模型，并进行仿真运行。 步骤： 1、打开SIMULINK模块库，在MATLAB工作界面的工具条单击SIMULINK图标，或在MATLAB指令窗口中运行simulink，就可引出如图一所示的SIMULINK模块浏览器。 图一：SIMULINK模块浏览器

2、新建模型窗，单击SIMULINK模块库浏览器工具条山的新建图标，引出如图二所示的空白模型窗。 图二：已经复制进库模块的新建模型窗 3、从模块库复制所需模块到新建模型窗，分别在模块子库中找到所需模块，然后拖进空白模型窗中，如图二。 4、新建模型窗中的模型再复制：按住Ctrl键，用鼠标“点亮并拖拉”积分模块到适当位置，便完成了积分模块的再复制。 5、模块间信号线的连接，使光标靠近模块输出口；待光标变为“单线十字叉”时，按下鼠标左键；移动十字叉，拖出一根“虚连线”；光标与另一个模块输入口靠近到一定程度，单十字变为双十字；放开鼠标左键，“虚连线”变变为带箭头的信号连线。如图三所示：

基于Simulink进行系统仿真(微分方程、传递函数)

实验四 基于Simulink 进行系统仿真（微 分方程、传递函数） 一．实验目的 1) 熟悉Simulink 的工作环境； 2) 掌握Simulink 数学工具箱的使用； 3) 掌握在Simulink 的工作环境中建立系统仿真模型。 二．实验内容 系统微分方程：)(10)(10)(10)(83322t u t y dt t dy dt t y d =++ 系统传递函数：8 328 101010)()()(++==s s s U s Y s G 1)(=t u ，)314sin()(t t u =，)90314sin()(o t t u += 模型 微分方程时的过程 Ut=1时

t u 时)(t 314 ) sin(

t t u+ =时 )(o ) sin( 90 314 传递函数时的过程

u时 t )(= 1 t u=时 )(t sin( 314 )

t t )(o =时 u+ ) sin( 90 314 结论及感想 从两种种不同方法的仿真结果，我们可以看出分别用微分方程和传递函数在Simulink中，仿真出来的结果没有很明显的区别，说明两种方法的精度都差不多。但是，不同的电压源得出的仿真结果不一样，阶跃电源开始时震荡，后来幅度逐渐变小，趋近于1；正弦电源，初相不同时，初始时刻的结果也不相同，有初相时开始震荡会更剧烈，但最后都会变为稳态值，即为正弦值。通过本次实验，我认识到了建模与仿真的一般性方法，收获甚多，也更进一步了解了

Matlab,Matlab不仅仅在平时的编程方面功能强大，在仿真方面也熠熠生辉。

基于Simulink的简单电力系统仿真

实验六 基于Simulink 的简单电力系统仿真 实验目的 1) 熟悉Simulink 的工作环境； 2) 掌握Simulink 电力系统工具箱的使用； 3） 掌握在Simulink 的工作环境中建立简单电力系统的仿真模型 实验内容 输电线路电路参数建模时采用电力系统分析中常用的π型等值电路，搭建如图１所示的一个简单交流单相电力系统，在仿真进行中，负载通过断路器切除并再次投入。π型等值电路具体元件参数如下：Ω=2.5R ，H L 138.0=，F C C μ967.021==。 图1 简单电力系统仿真示意图 1) 在Simulink 中建立简单交流单相电力系统模型，并进行仿真，观测负载电流和输电线路末端电压； 2) 结合理论知识分析上述观测信号变化的原因； 3) 比较不同功率因数，如cos φ=1、cos φ=(感性)、cos φ=(容性)负载条件下的仿真结果 实验原理与方法 1、系统的仿真电路图 实验步骤 根据所得建立模型，给定参数，得到仿真结果 cos φ=1 cos φ=(感性) cos φ=(容性) 实验结果与分析 cos φ=1 cos φ=(感性) cos φ=(容性) 仿真结果分析 （1）在纯阻性负载电路中，电压相位与电流相位相同；与感性负载相比，断路器重新闭合后电流没有额外的直流分量。 （2）在感性负载中，电压相位超前电流相位；断路器重新闭合时，交变的电流瞬间增加了一个直流分量，随后逐渐减小。 （3）在容性负载中，电压相位滞后于电流相位；断路器重新闭合时，电流瞬间突变至极大；与感性负载和纯阻性负载相比，断路器断开时的末端电压由于有电容放电作用，电压波形畸变很小。 （4）当断路器断开时，线路断路，电流突变为0，但电压行波仍在进行，因此在末端能够测量到连续的电压波形，但断路器断开对电压波形造成了影响，产生了畸变。这是由于能量是通过电磁场传递的，线路断开时电压继续向前传递。 总括：L 和C 对输出波形振荡的频率和幅度影响程度不同，当变化相同幅度时，电容对振荡频率和幅度的影响要比电感的大。 感想：Matlab 中Simulik 通过拖拉建模方式对电路进行仿真，具有快捷、

Simulink转C代码

Simulink转C代码 一、生成C代码。 1.首先建立模型。 2.为每根信号线取名字（与输入输出口的名字相同）。 3.为表格、常量等数据赋值（可通过变量）。检验模型是否能够运行，能够正常运行时转 代码的前提。 4.通过data object wizard的find，check all，mpt，package，create命令封装数据。 5.通过model explorer修改输入输出数据的类型（单片机中运行时，设定为(u)int8，(u)int16 类型，可以采用继承属性Inherit: auto。）。注意包含Base workspace和自己模型下面的数据都要设定类型。 6.第一次配置好configuration parameters后，不需要再次配置，至此即可generate code。 关于configuration parameters: Solver: Hardware Implementation: Code generation:

Report: Comments:

Templates: （图中的code templates是来自锡柴的，用simulink自带的templates也可以） 二、集成到目标代码里（针对codewarrior编译器）。 1.在sources文件下新建文件RTW，将生成的xxx_ert_rtw和slprj\ert\_sharedutils文件下的.c 和.h文件全部放进RTW中。 2.在codewarrior中添加RTW文件。 3.在初始化中定义输入输出数据并外部声明（BP_Var_Initial.h，BP_Var_Extern.h中）。 4.为实现标定功能，将标定数据（表格等）放在RAM和Flash中。 ●将生成的数据定义和声明屏蔽掉。 ●在Cal_Ram.h和Cal_Flash.h中分别定义变量，在Cal_Ram_Extern.h和Cal_Flash_Extern.h 中进行外部声明。放在Flash中的数据可为变量添加后缀_Flash。 ●在FlashReadToRam()函数中将Flash中的变量值读到对应的Ram变量中。 5.在正确的位置调用生成的.c文件下的函数。