Simulink S

2023-10-13 11:37| 来源: 网络整理| 查看: 265

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你觉得S-Function很难学，但是一旦学会，你发现Simulink更加好用了！！

如果有以下需求可以用S-Fuction （1）被模块化的Simulink搞得晕头转向，想要通过一个函数写出复杂的被控系统（2）想要保存在时域的变量（3）控制系统输出较为复杂，难以用function m-function描述（4）控制系统具有复杂的时变特性

S-Function界面介绍在这里插入图片描述

S-function name:自己定义的名字，一般和.m文件名相同； S-function parameters：参数，不填 S-function modules ：模块，不填 **点击“Edit”，即可进入代码编辑界面**

S-Function 函数结构

[sys,x0,str,ts] = functionName(t,x,u,flag) %主函数，接收信号后，首先进入这个函数。函数包含一个switch语句，依据case的不同，调用不同的函数。 [sys,x0,str,ts,simStateCompliance]=mdlInitializeSizes %初始化函数，对被控方程S-Function进行参数设置，类比构造类。 sys=mdlDerivatives(t,x,u) %仅在连续系统中调用，用于产生系统状态的导数 sys=mdlUpdate(t,x,u) %仅在离散系统中被调用，顾名思义，产生下一个状态 sys=mdlOutputs(t,x,u) %产生（传递）系统输出 sys=mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u) %获得下一次系统执行（next hit）的时间，该时间为绝对时间。请注意，仅当在采样时间数组中以mdlInitializeSizes指定变量离散时间采样时间[-2 0]时，才使用此函数。 sys=mdlTerminate(t,x,u) %相当于构析函数（~Class），结束该仿真模块时被调用

S-Function执行顺序

（1）在仿真开始时，执行mdlInitializeSizes；（2）若系统包含连续部分，则调用mdlDerivatives；若系统包含离散部分，则调用mdlUpdate （3）调用mdlOutputs，产生输出（4）若满足条件，则执行mdlGetTimeOfNextVarHit （5）循环执行1--3，直至仿真停止（6）执行mdlTerminate，仿真停止

S-Function输入输出参数的含义 1. 输入参数t,x,u,flag介绍

t: 系统时间 x:系统状态 u:系统输入，即为Simulink中输入给S-Function的数据 flag:系统状态，自动生成，返回的flag决定系统当前执行到哪个S-Function子函数

2. 输出参数sys,x0,str,ts,simStateCompliance介绍

sys ：系统本身，可以理解为下一时刻的系统；同时sys的前几个数值（sys[1]等)是系统的输出，即在simulink中S-function伸出线上的数据 x0 ：系统初始状态 str ：状态排序字符串，通常指定为[]。 ts ：可认为是采样时间 simStateCompliance: 指定在保存和恢复模型的完整模拟状态时如何处理此块。允许的值为：“DefaultSimState”、“HasNoSimState”或“DisallowSimState”。如果未指定该值，则模拟特征的块符合性设置为“UknownSimState”。

mdlInitializeSizes例程与介绍

sizes = simsizes; %调用构造函数，生成一个默认类 sizes.NumContStates = 0; %设置系统连续状态的数量 sizes.NumDiscStates = 0; % 设置系统离散状态的数量 sizes.NumOutputs = 0; % 设置系统输出的数量 sizes.NumInputs = 0; % 设置系统输入的数量 sizes.DirFeedthrough = 1; % 设置系统直接通过量的数量，一般为1 sizes.NumSampleTimes = 1; % 需要的样本时间，一般为1. % NumSampleTimes : 0 表示没有，即用户在编写 mdlOutputs 子函数时确保子函数的 sys 不出现输入变量u；1 表示有直接联系，即在输出的 sys 中与 u 有直接的联系。 sys = simsizes(sizes); % 创建类对象sys x0 = []; % 系统初始状态 str = []; % 保留变量，保持为空 ts = [0 0]; % 采样时间 simStateCompliance = 'UnknownSimState';

给个小例子，让你更清楚

该例子是用S-Function构建PID控制器Gc和被控对象Gg. 采用初始化、微分函数和输出函数，即mdlInitializeSizes函数、mdlDerivatives函数、mdlOutputs函数。 ========================================================================== 在初始化中采用sizes的结构，选择2个输出，3个输入，3个输入实现了P、I、D三项的输入。其中初始条件x(0)=0,dx(0)=0 Kp,Ki,Kd = 60,1,3; 另一个S-Function用于生成一个状态空间，转成传递函数和Simulink中133/(s^2+25s)等价，这里不过是状态空间的写法 dx = Ax + Bu y = Cx + Du ==> A = [0 1; 0 -25]; B = [0; 133]; C = [1 0]; D = 0;

在这里插入图片描述

%%chap3s.m % u系统输入，即为Simulink中输入给S-Function的数据,这里指控制器提供给函数的三个信号，所以很明显，sizes.NumInputs = 3 function [sys, x0, str, ts] = s_function(t, x, u, flag) switch flag case 0 [sys, x0, str, ts] = mdlInitializeSizes; case 3 sys = mdlOutputs(t,x,u); case {2, 4, 9} sys = []; % Unexpected flags otherwise error(['UNhandled flag = ', num2str(flag)]); end % 这里说明，因为在前面已经给定控制器的模型，该S-Function的作用只是将Kp，Ki，Kd的值给系统加上 function [sys, x0, str, ts] = mdlInitializeSizes sizes = simsizes; sizes.NumContStates = 0; % 设置连续信号个数 sizes.NumDiscStates = 0; % 设置离散信号个数 sizes.NumOutputs = 1; % 输出信号个数，这里指正弦跟踪误差信号 sizes.NumInputs = 3; % 输入信号个数，这里指PID三个环节的输入 sizes.DirFeedthrough = 1; % 设置系统直接通过量的数量，一般为1 sizes.NumSampleTimes = 0; % 需要的样本时间，一般为1. sys = simsizes(sizes); x0 = []; str = []; ts = []; % 产生输出 function sys = mdlOutputs(t,x,u) error = u(1); derror = u(2); errori = u(3); kp = 60; ki = 1; kd = 3; ut = kp*error + kd*derror + ki*errori; sys(1) = ut; % 同时sys的前几个数值（sys[1]等)是系统的输出，即在simulink中S-function伸出线上的数据 %%chap1_3plant.m % S-Function for continuous state equation function [sys, x0, str, ts] = s_function(t, x, u, flag) switch flag %Initialization case 0 [sys, x0, str, ts] = mdlInitializeSizes; % 初始化构造函数 case 1 sys = mdlDerivatives(t,x,u); %Outputs case 3 sys = mdlOutputs(t, x, u); %Unhandled flags case {2, 4, 9} sys =[]; %Unexpected flags otherwise error(['UNhandled flag = ', num2str(flag)]); end function [sys, x0, str, ts] = mdlInitializeSizes sizes = simsizes; sizes.NumContStates = 2; % 连续状态的个数为两个，分别为dx(t)、y(t) sizes.NumDiscStates = 0; sizes.NumOutputs = 1; % 输出为一个 sizes.NumInputs = 1; % 输入为一个，即经过控制器校正的信号 sizes.DirFeedthrough = 0; % 无关系则为0 sizes.NumSampleTimes = 0; sys = simsizes(sizes); x0 = [0, 0]; str = []; ts = []; function sys = mdlDerivatives(t,x,u) sys(1) = x(2); % sys(2) = -(25+10*rands(1))*x(2)+(133+30*rands(1))*u; sys(2) = -(25+10*sin(t))*x(2)+(133+30*sin(t))*u; function sys = mdlOutputs(t,x,u) sys(1) = x(1);

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