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BSM1建模的指导以及Simulink程序的开发。

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简介:
本分享提供的文件涵盖了Benchmarking Simulation Model No.1的详细建模指南,并附带了其配套的Matlab/Simulink程序。对于刚开始学习污水处理建模的学员,若您对此资源感兴趣,建议进行进一步的查阅和研究。

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  • BSM1型构Simulink
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    本指南详细介绍了如何使用BSM1模型进行交通场景仿真,并提供了基于MATLAB Simulink的编程指导和实例分析。适合初学者快速掌握相关技能。 本次分享的文件包括《Benchmarking Simulation Model No.1》建模手册以及对应的Matlab/Simulink程序。对于有兴趣初步学习污水处理建模的同学来说,这将是一个很好的参考资料。
  • Java环境搭简易编写
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    本教程详细介绍了如何在计算机上搭建Java开发环境,并通过实例讲解了编写简单Java程序的方法。适合初学者入门学习。 实验目的:1. 熟悉Java开发环境JDK 1.6以及Eclipse的安装与配置;2. 学会利用JDK 1.6及Eclipse分别开发简单的Application和Applet程序;3. 掌握各种基本数据类型的使用方法;4. 掌握Java中的控制语句。
  • Simulink-USV型:基于MATLABUSV 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。
  • 手把手配置EclipseSAP ABAP环境.docx
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    本文档详尽介绍了如何在Eclipse集成开发环境中搭建和配置开发SAP ABAP应用程序所需的全部步骤与工具,旨在为开发者提供便捷高效的编程体验。通过遵循此手册中的指南,开发者将能够快速启动SAP ABAP项目的编码工作,并掌握必要的环境设置技巧,从而提高工作效率并减少调试错误的时间成本。 从零开始教授如何配置Eclipse开发SAP ABAP程序环境的教程(2020年最新版本操作笔记)。对于初学者非常友好。ABAP Development Tool的Java端实现是Eclipse的一个扩展,使用JCO(Java Connector)连接到ABAP后台的adt服务,从而实现在Java环境中对ABAP程序的操作。
  • Simulink南:利用C S-Function创自定义Simulink简易教 - 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。
  • MATLAB 7.0与Simulink 6.0仿真高级工应用
    优质
    本书深入浅出地介绍了MATLAB 7.0和Simulink 6.0的基本功能、编程方法以及在复杂系统仿真中的高级应用,适合科研人员和工程师学习参考。 MATLAB 7.0 和 Simulink 6.0 的建模仿真开发与高级工程应用
  • 关于SAP例行说明
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    本指南旨在为开发者提供有关使用SAP平台创建和维护例行程序的技术支持与最佳实践建议,帮助提升工作效率及系统性能。 参考了一些前辈的文档并亲自实践后,我觉得有必要记录下来以帮助后来者。
  • LQRSimulink块:LQRSimulink块-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。
  • 汽车控制系统Simulink与MBD软件
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    本课程深入讲解了利用Simulink进行汽车控制系统模型化、仿真及代码生成的全过程,并介绍了基于模型设计(MBD)方法在软件开发中的应用,适合于希望掌握先进嵌入式系统开发技术的专业人士。 在现代汽车控制系统软件开发领域,基于模型的设计(MBD)正逐渐成为主流方法。这种方法通过图形化的数学模型来表达复杂的算法和系统行为,而非传统的文本描述或手工编码。Simulink是MATLAB环境下的一个强大工具,专门用于支持MBD流程,提供丰富的库函数和支持用户创建、仿真及优化动态系统的功能。 高安全完整性系统是指那些必须确保具有高度可靠性的软件系统,在设计与维护过程中需要特别关注以保证其完成预定功能的概率极高。这类系统广泛应用于民用航空、汽车行业、轨道交通以及电子电气等领域。例如,汽车的电池管理系统(BMS)就属于此类,因为它直接影响车辆的安全运行和性能表现。 在开发这些高安全完整性系统的软件时,遵循特定行业标准至关重要,如ISO 26262(汽车行业)、DO-178(民用航空业)、EN 50128(轨道交通)以及IEC 61508(电子电气系统)。它们定义了不同级别的安全要求,旨在确保系统的可靠性。开发工具的资质认证也非常重要,以保证生成代码的质量和正确性。 MBD的优势在于允许开发者从需求分析阶段开始使用模型,并通过逐步细化进行同步验证,这种方式相较于传统的文档规范、物理样机原型以及手工编码更为高效。它能够显著减少错误发现的时间及修复成本,并提高沟通效率与模型维护的便捷性。此外,代码自动生成功能可以提升开发速度并确保代码质量;同时自动化生成文档也有助于团队协作和信息传递。 例如,在LG化学为沃尔沃XC90插电式混合动力车开发电池管理系统时采用MBD方法结合MATLAB及Simulink工具成功实现了AUTOSAR应用层软件组件的设计、仿真验证以及生产代码的自动生成。此案例中,他们重用了现有核心组件减少了超过50%的软件问题,并顺利获得了ISO 26262 ASIL C认证。 综上所述,MBD和Simulink结合使用为高安全完整性系统的开发提供了强有力的支持。它通过提供可视化的建模环境、早期验证机制及自动化代码生成文档工具极大地提升了软件开发效率与质量水平。随着行业标准的不断完善以及MBD技术的发展进步,预计汽车控制系统软件将进入一个更加高效且安全的新时代。
  • 基于Simulink
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    本项目聚焦于基于模型的设计方法在Simulink环境中的应用,旨在通过建立精确的系统模型来优化软件和硬件的开发流程,提高工程项目的效率与质量。 Simulink仿真及代码自动生成的相关书籍推荐北京航空航天大学出版的一本完整版高清教材。