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Simulink 实时模块集 7.1:支持以简便方式实时运行 Simulink 模型 - MATLAB开发

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简介:
Simulink 实时模块集 7.1 提供了将 Simulink 模型转换为可实时执行代码的工具,简化复杂系统仿真和硬件在环测试流程。 新的Simulink模块支持实时执行Simulink模型的功能。该块集仅包含一个使用C++语言编写的S-Function实现的单一模块。这一集合基于这样一个理念:为了使Simulink能够进行实时操作,其循环时间(即计算仿真步骤所需的时间)必须低于模拟所需的步长时序要求。若此条件不成立,则无论采用何种调度策略都无法达成实时仿真的目标。然而,这个结论在某些情况下并不完全准确;例如,在使用一个可以全面控制任务调度的实时操作系统中进行操作的情况下就有可能实现这一目标。 不过需要注意的是,Windows操作系统并非如此设计,因为它是一个具有部分可调性多任务处理环境。尽管它允许为正在运行的任务分配更高的优先级作为其唯一可控特性来优化性能和响应时间。在这个模块集中,用户可以指定Simulink执行时所需的优先级设置以确保模型的实时操作效果最佳。

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  • Simulink 7.1便 Simulink - MATLAB
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    Simulink 实时模块集 7.1 提供了将 Simulink 模型转换为可实时执行代码的工具,简化复杂系统仿真和硬件在环测试流程。 新的Simulink模块支持实时执行Simulink模型的功能。该块集仅包含一个使用C++语言编写的S-Function实现的单一模块。这一集合基于这样一个理念:为了使Simulink能够进行实时操作,其循环时间(即计算仿真步骤所需的时间)必须低于模拟所需的步长时序要求。若此条件不成立,则无论采用何种调度策略都无法达成实时仿真的目标。然而,这个结论在某些情况下并不完全准确;例如,在使用一个可以全面控制任务调度的实时操作系统中进行操作的情况下就有可能实现这一目标。 不过需要注意的是,Windows操作系统并非如此设计,因为它是一个具有部分可调性多任务处理环境。尽管它允许为正在运行的任务分配更高的优先级作为其唯一可控特性来优化性能和响应时间。在这个模块集中,用户可以指定Simulink执行时所需的优先级设置以确保模型的实时操作效果最佳。
  • Simulink的Arduino硬件包:用于Arduino板的-MATLAB
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    本项目提供Simulink至Arduino的硬件支持,使用户能便捷地在Arduino板上直接运行Simulink模型,适用于MATLAB开发环境。 用于Arduino的Simulink支持包允许您在Arduino板上创建并运行Simulink模型。该支持包包括以下内容: - Simulink模块库:配置和访问Arduino传感器、执行器及通信接口。 - 正常模式仿真期间,已连接的I/O与硬件上的IO外设进行通信。 - Monitor and Tune操作模式:让您能够交互式地监视并优化在Arduino上运行时Simulink中开发算法的表现。 该支持包还提供以下功能: - 使用传感器模块捕获数据(如BNO055,MPU6050/9250,LSM9DS1,超声波和转速表)。 - 配置PWM信号的频率。 - 通过输入捕捉模块测量外部输入信号的频率及占空比。 - 外部中断块可触发下游功能调用子系统。 - 将Simulink模型中的信号记录到MAT文件中,或从安装在Arduino硬件上的SD卡上读取文本数据。 - 支持行业标准通信协议(如TCP)。
  • LQR的Simulink:LQR的Simulink-MATLAB
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    本资源提供了一个用于MATLAB Simulink环境中的线性二次调节器(LQR)控制算法的自定义模块。通过该模块,用户可以方便地在Simulink模型中集成并应用LQR控制器,实现对线性和非线性系统的最优状态反馈控制设计。 **LQR控制器简介** 线性二次调节器(Linear Quadratic Regulator, LQR)是一种用于控制线性系统的经典方法,在控制理论中占有重要地位。其设计目标是找到一个最优控制器,使得系统在一定性能指标下运行,并通常以最小化一个二次型性能指标为目标。该性能指标包括了系统的状态和输入的加权平方和。 **Simulink中的LQR Block** Matlab的Simulink环境中提供了一个LQR Block,用于实现LQR控制器。这个Block允许用户在Simulink模型中直接集成LQR控制器,从而对线性系统进行实时控制。通过配置该Block的参数,用户可以调整控制器的行为以满足特定的系统需求。 **在线优化Q和R矩阵** LQR控制器的性能主要由两组权重矩阵Q和R决定。其中,Q矩阵反映了系统状态的重要性,并通常用于惩罚偏离预期的状态;而R矩阵则体现了输入(控制信号)的影响程度,限制了控制努力的成本。在Simulink中通过调整这两个矩阵的值可以在线优化它们,以调节系统性能与控制成本之间的平衡。 **定义Block参数** 要设置LQR Block的参数,请按照以下步骤操作: 1. **打开LQR Block**: 在Simulink模型中选择LQR Block。 2. **设定Q和R矩阵**: 在Block属性对话框中输入Q和R矩阵的元素。这些矩阵应为对称正定矩阵,以确保性能指标是凸形且具有唯一最优解。 3. **定义状态与输入向量**: 定义系统的状态变量及控制输入的数量,这会影响Q和R矩阵的大小。 4. **配置其他参数**: 如有必要,则可以设定系统矩阵A和B(描述线性方程动态特性的),以及初始条件和时间步长等。 **使用帮助文件** 在Matlab中,每个Block都有相应的帮助文档。对于LQR Block而言,用户可以通过查看相关帮助文档来获取更详细的信息,包括Block的工作原理、参数解释、示例应用及如何与其他Simulink组件结合使用等内容。 **LQR Block的应用** LQR Block广泛应用于航空航天、机械工程和电力系统等众多领域中用于设计最优控制器。通过在Simulink环境中利用此Block,工程师能够快速构建并测试控制系统,并直观地观察到系统的动态变化,同时实时调整参数以优化性能表现。 Matlab的Simulink LQR Block提供了一个强大的工具,使非专业人员也能方便地设计和实施LQR控制器。通过对Q和R矩阵进行在线优化,用户可以灵活调节系统性能满足不同应用场景的需求。
  • Simulink矩阵库:3x3和4x4矩阵操作的-MATLAB
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    本项目提供了一套用于Simulink环境下的3x3和4x4矩阵运算模块集合,涵盖加减乘除、求逆及特征值计算等核心功能,助力工程与科研中的复杂矩阵处理。 版本 1.2 (JASP) 发布于 2009 年 7 月 19 日,包含一组用于操作 3x3 和 4x4 矩阵的块。在 R12 版本之前的 Simulink 中,矩阵以行优先形式处理,因此需要特殊的块来处理矩阵。尽管目前版本的 Simulink 可以将数组作为信号进行处理,但一些用户可能仍会发现使用行优先的方法很有用。提供了两个 MATLAB 函数用于帮助处理任何使用矩阵库的 Simulink 模型的输入和输出:rm2mat 和 mat2rm,它们分别用于二维矩阵数组转换为行主要形式以及将行主要形式的二维矩阵数组进行相应操作。
  • MATLAB SIMULINK
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    MATLAB SIMULINK是一款图形化编程环境,用于动态系统、嵌入式系统的建模与仿真。通过拖拽模块和连接线构建模型,支持多域物理系统设计及代码生成。 MATLAB SIMULINK模块介绍:内存管理的深入讲解,非常适合初学者学习。
  • Simulink:定器-计数器:使用Simulink单计器/计数器-MATLAB
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    本项目利用MATLAB中的Simulink工具箱构建了一个简单的定时器和计数器模型,适用于初学者学习如何在Simulink环境中设计基本的数字系统。 使用 MATLAB 2013b 和 2006b 实现的 Simulink 模型用于简单的计时器和计数器功能。
  • 用于Android设备的Simulink包:在Android上执-MATLAB
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    这段简介可以描述为:“用于Android设备的Simulink支持包”是MATLAB工具箱之一,它允许用户将Simulink模型下载并直接运行在Android设备上,极大地方便了移动环境下的仿真与测试工作。 适用于Android设备的Simulink支持包使您可以在受支持的Android设备上创建和运行Simulink模型。该支持包括以下模块库: - 传感器 - 音频捕获与播放 - 摄像头输入及视频显示 - 用户界面小部件 - 网络接口 此支持包适用于R2014a及其以后版本的软件。
  • Python与Simulink DLL:让您的Simulink通过PythonDLL形
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    本教程介绍如何将Simulink模型编译为动态链接库(DLL),并通过Python调用该库实现仿真和分析,使用户能够灵活地结合Python的强大功能进行建模仿真。 在Python中运行Simulink模型和库可以提高效率。使用Simulink进行循环测试会耗费大量时间,并且Matlab与Simulink的组合增加了额外开销。尽管有许多方法可以减少这种开销,例如利用模型参考等技术,但没有一种方式比预编译的共享库更快捷有效。 Python具备成熟的工具和软件包来实现自动化测试功能。因此,我们可以将这些测试分配给不具备Matlab或Simulink许可证的计算机上执行。这样不仅可以节省资源,还能提高工作效率。 具体应用案例包括:使用Python及其生态系统的强大能力运行复杂的Simulink模型;利用Python与pytest对Simulink子系统进行在环(MIL)测试;以及将Simulink算法提供给未持有Matlab/Simulink许可证的开发人员。这些方法有助于推动公司内部编程语言的应用和发展。 本存储库旨在为创建用于复杂Simulink模型的Pythonic包装器提供指导和示例,而非直接提供的解决方案工具包。
  • 利用 Simulink 现两信号的分复用:基于 Simulink 的 TDM 信号-MATLAB
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    本项目通过Simulink实现两路信号的时分复用(TDM),构建了一个TDM信号传输模型,适用于MATLAB环境下的通信系统仿真与研究。 时分复用器的功能是将多个独立的信号流在时间上进行分割,并按照预定的时间顺序在一个共享信道上传输这些信号。每个信号只占用总传输时间内的一小部分,通过这种方式可以实现多路通信而不会相互干扰。这种技术广泛应用于电话网络和数据通信系统中,提高了信道利用率并支持更多的用户同时使用同一资源。
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    本项目利用MATLAB与Simulink进行Fluid Pipeline系统的建模与仿真,旨在通过模拟流体管道系统的行为,优化其设计与性能。 在MATLAB环境中开发流体管道Simulink模型是一项涉及多学科知识的任务。它结合了流体力学、控制理论和Simulink仿真技术,尤其适用于工程、科学和数学领域。该项目关注如何利用Simulink构建一个能模拟管道中压力和流量瞬变的模型。 我们需要理解流体管道的基本原理:系统通常由泵、阀门、管道、储罐等元件组成,这些元件通过流体流动相互连接。在这些元件中,压力和流量的变化受制于流体物理特性(如密度、粘度)、管道几何形状以及元件操作状态的影响。在Simulink中,可以通过不同的模块来表示这些因素。 “pipelines.mdl”文件可能包含一个由多个Simulink库中的块构建的模型。这些块包括源块(如恒定压力或流量源)、管道模型块(考虑管道长度、直径和摩擦系数)、阀门模型块(根据阀门开度影响流量)、泵模型块(考虑泵效率和扬程)以及传感器和控制器模块,用于监测和控制系统的性能。 通过连接这些模块,可以形成一个完整的管道系统模型,能够仿真压力和流量随时间的变化。数据库访问是另一个关键方面,在处理大量数据时尤为重要。“pipelines.mdl”中可能包含将输出数据存储在数据库中的功能,便于后续的数据挖掘和分析。这可以通过MATLAB的Database Toolbox来连接到各种数据库系统实现,并使用统计与机器学习工具进行数据分析。 “license.txt”文件通常规定了Simulink模型使用的法律条款,包括软件许可协议。遵守这些条款对于合法使用和分享模型至关重要。MATLAB开发流体管道Simulink模型是一项结合流体力学、控制系统理论及软件工程的综合任务,通过此技术可以构建实时仿真的压力流量瞬态变化模型,并利用数据库工具进行数据管理和分析,为工程设计提供有力支持。