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Simulink 对齐工具:利用有向图算法排列 Simulink 模型模块 - MATLAB 开发

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简介:
这段MATLAB开发内容介绍了一种Simulink对齐工具,采用先进的有向图算法优化Simulink模型中模块的位置布局,有效提升模型的可读性和管理效率。 使用有向图算法对齐Simulink模型模块的方法如下: 语法: >> autoBlockAlignment(modelLayer,alignDepth,approach); 或者 >> autoBlockAlignment(modelLayer,alignDepth,approach,annotationMoveLocation,annotationAlignDirection); 参数解释: - modelLayer:要进行对齐的Simulink模型或子系统的名称。 - alignDepth: 要对齐的Simulink模型层的深度,可以选择current(仅对当前层中的模块进行对齐)或者all(对给定系统下方的所有层级进行对齐)。 方法: 选择有向图算法来执行模块间的排列。三种方法均表现良好,但graphviz和mwdot相较于diagraph更优,因为它们还能考虑端口的对齐问题。 - graphviz:使用Graphviz工具实现模块的自动布局与调整。

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  • Simulink Simulink - MATLAB
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    这段MATLAB开发内容介绍了一种Simulink对齐工具,采用先进的有向图算法优化Simulink模型中模块的位置布局,有效提升模型的可读性和管理效率。 使用有向图算法对齐Simulink模型模块的方法如下: 语法: >> autoBlockAlignment(modelLayer,alignDepth,approach); 或者 >> autoBlockAlignment(modelLayer,alignDepth,approach,annotationMoveLocation,annotationAlignDirection); 参数解释: - modelLayer:要进行对齐的Simulink模型或子系统的名称。 - alignDepth: 要对齐的Simulink模型层的深度,可以选择current(仅对当前层中的模块进行对齐)或者all(对给定系统下方的所有层级进行对齐)。 方法: 选择有向图算法来执行模块间的排列。三种方法均表现良好,但graphviz和mwdot相较于diagraph更优,因为它们还能考虑端口的对齐问题。 - graphviz:使用Graphviz工具实现模块的自动布局与调整。
  • Simulink :助力 Simulink - MATLAB
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    本项目提供了一种Simulink模块自动对齐工具,帮助用户在Simulink环境中快速、高效地排列模型中的各个模块,提高建模效率和可读性。适合所有使用MATLAB进行系统仿真与设计的工程师和技术人员。 这是一款用于对齐 Simulink 模块的 GUI 工具。
  • 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。
  • MATLAB-Fuild Pipeline Simulink
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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。
  • Simulink-USV:基于MATLAB的USV Simulink
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    本项目利用MATLAB平台,专注于无人水面艇(USV)的Simulink模型开发。通过构建详细的系统仿真环境,优化USV的设计与性能评估。 该存储库包含USV的MATLAB/Simulink模型,如MathWorks Racing Lounge文章“在Simulink中建模机器人船”所述。
  • Simulink指南:C S-Function创建自定义Simulink的简易教程 - MATLAB...
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    本教程为初学者提供了一套详细的指导,教授如何使用C语言S-Function在MATLAB Simulink中创建自定义模块。通过简单易懂的步骤和示例,帮助用户掌握Simulink模块开发的关键技术。适合希望深入学习Simulink定制化应用的技术人员阅读。 在某些情况下,用户可能希望创建具有自定义功能的 Simulink 模块。本段落档简要介绍了如何创建 Simulink 模块,并提供了一个示例过程以及C S函数源代码。通过这种方法,可以构建更复杂的模块以满足用户的特定需求。
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    本研究介绍了一种基于MATLAB Simulink平台构建的热电发生器(TEG)模块仿真模型,详细探讨了其工作原理及性能评估方法。 在MATLAB Simulink环境中构建热电发电机(TEG)模块是电力系统及热力学领域中的常见任务,尤其在可再生能源研究方面非常重要。热电发电机通过直接转换热能与电能来工作,通常涉及塞贝克效应——即不同温度下材料会产生电压的现象。 本段落将深入探讨如何使用MATLAB Simulink进行TEG模型的开发: 1. **创建基本框架**: 在Simulink中建立一个新模型窗口。从库浏览器拖动必要的基础模块(如信号源、转换器和控制器)到工作区,为TEG设计选择合适的组件。对于TEG来说,可能需要温度源、塞贝克效应模型、负载电阻以及能量转换效率模块。 2. **塞贝克效应模块**: TEG的核心在于其能够将热能转化为电能的特性,这在Simulink中可以通过自定义子系统或使用数学函数(如`sin`, `exp`等)来实现。塞贝克系数通常会随着温度的变化而变化,需要根据具体材料属性进行设定。 3. **热力学接口**: 为了模拟TEG的热端和冷端,我们需要定义两个温度输入源——这可以是外部提供的热量或环境条件。这些温度值可以通过温度传感器模块获取,或者通过固定信号源设置来确定。 4. **能量转换效率**: TEG的能量转换效率是一个关键参数,它取决于多个因素,如热源的温度、冷端的温度、塞贝克系数以及内部电阻等。在Simulink中可以创建一个计算效率的子系统,输入为上述提到的因素,输出则为实际产生的电力。 5. **负载电阻**: 通常TEG会连接到一个负载以消耗其产生的电能。添加代表这一负荷的电阻模块,并将其与TEG输出相接,从而形成完整的电路模型。 6. **仿真设置**: 定义仿真的时间范围和步长以便观察在不同时间段内系统的运行情况。设定适当的初始条件如温度和电压等。 7. **结果分析**: 通过Simulink的内置仪表盘及图表工具来解析仿真的输出,包括电流、电压、功率输出以及热端与冷端的温度变化。 8. **模型优化**: 根据仿真得到的结果调整模型参数以提升TEG性能。例如改变塞贝克单元的数量或改进其散热策略等,并根据负载匹配进行相应调整。 9. **文档和报告编写**: 为了记录并分享研究成果,保存模型、仿真实验数据及结果图像,并撰写详细的技术报告来解释设计假设、开发过程以及主要发现等内容。 通过上述步骤,在MATLAB Simulink环境中可以成功构建出一个热电发电机的模拟模型。此模型不仅可以作为进一步研究的基础,还可以用于评估不同材料在TEG中的性能表现。同时需要注意保持该模型具有灵活性以便将来进行修改和扩展。
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