Simulink(S-function)在复杂控制系统仿真中的应用

S-function是system function的简称,其功能是通过Matlab或c语言程序,设计出可实现所需功能的功能模块,将其与Simulink有机地结合,可充分发挥Simulink的优势,扩充Simulink的仿真功能,不但仿真模型简单,而且大大降底了编程的难度,特别适合于复杂控制系统的仿真。文中通过对二自由度机器人的轨迹跟踪这个控制对象,编写了S-FUNCTION程序,来说明该程序的实际应用并证明此方案的实用性。

基于S-Function的PWM控制系统仿真

脉宽调制(PWM)控制方法用于过程控制领域时,由于通过三角波构造PWM控制器不够准确,且三角波参数设置较为复杂,因此提出了利用S函数描述PWM控制算法,通过M文件编写的S函数完全是算法的再现,且生成的S函数模块如Simulink标准模块。结合Matlab中的Simulink工具箱对PWM控制系统进行建模,并针对一个一阶系统进行仿真。通过比较说明,用S函数实现的PWM控制器有着准确性高、建模简单等优点。

基于S-Function Builder的光伏阵列仿真模型

基于MATLAB/Simulink中的S-Function Builder模块,所建立的光伏组件仿真模型利用C语言将简化的光伏组件数学模型编程,再与其他Simulink模块连接成电路以仿真电路性能。该仿真模型输出结果与户外实测光伏组件电流电压特性曲线比较结果显示出了良好的一致性,最大功率点处误差最大约为1.8%,可满足科研精度的要求。特别是该光伏组件仿真模型还可在Simulink中串联为光伏阵列,并对局部阴影下光伏阵列输出特性进行较好的仿真。

基于MATLAB/Simulink S-Function感应电机矢量控制仿真建模

在分析感应电机的动态数学模型及矢量控制基本思想基础上,采用基于MATLAB/Simulink S函数进行仿真建模的新方法.该方法仿真程序编写简单,修改方便,通用性强.感应电机模块基于坐标系构建,再配以矢量控制器模块、SPWM模块及变换模块等构成感应电机矢量控制系统.仿真结果显示了电机负载变化时转矩、转速、磁通的动态变化曲线,验证了该方法的有效性、实用性,为实际电机控制系统的实现与调试提供了新思路.

基于DSP和S-function的数字图象处理方法与实现

文章以高性能数字信号处理器DM642为核心搭建了数字图象处理系统硬件平台,采用Matlab中的M文件S-function开发了用户自定义算法模块并建立了复杂图象处理算法的Simulink模型,实现了数字图象的高速处理,并以Canny边缘检测算法为例进行了实验。实验结果表明,在DSP平台中实现数字图象处理大大地提高了处理速度,采用S-function自定义算法模块大大地提高了编程效率。

基于S-function的模糊逻辑系统控制器Simulink仿真

提出将模糊逻辑系统表达式与模糊控制规则表相结合,并用S-function将其形成模块,再用Simulink对所设计的模糊控制系统仿真,编程快捷、调试方便。

Efficient Modeling of Photovoltaic Systems Using CMEX S-Function under MATLAB-Simulink Environment

This paper discusses an implementation based on CMEX S-functions to model and to check implementation feasibility of two most commonly used Maximum Power Point Tracking （MPPT） algorithms, namely Hill Climbing/Perturb ＆ Observe （P＆O） and Incremental Conductance. This study can also be generalized to encompass the whole digital techniques family, including artificial intelligence like Neural Network and Fuzzy Logic Control.

用S-function实现T-S模糊模型的控制系统仿真

本文基于T-S模糊模型的参数辨识结果,用S-function实现了T-S模型,并在Simulink环境下对系统仿真,方法简捷并取得了较好的仿真效果。

利用Matlab的S-Function实现非线性PID控制

介绍了Matlab的S -Function的运行原理、功能及实现方法 ,并用它去实现非线性PID。实践表明利用S -Function可实现复杂的函数关系 。

基于Simulink/S-Function的惯性导航系统的仿真

利用Simulink和C语言编写的S-函数对惯性导航系统进行建模和仿真,并通过Matlab命令窗口进行了验证,仿真和试验结果一致度比较高,证明了该方法的正确性和可行性.

基于S-Function的非线性PID控制器参数设计和优化

介绍了Matlab的S-Function的运行原理、功能和实现方法;简要说明了基于S-Function的非线性PID控制器的方案,对于非线性PID控制器参数优化问题,提出了一种先进方法,即采用MATLAB优化工具箱来优化PID控制器参数;介绍了工具箱的主要特点,并给出了在约束条件下的优化算法。

基于MATLAB的无刷双馈电机建模与仿真

从无刷双馈电机(BDFM)的基本原理出发,利用电机的状态方程组,用MATLAB/SINULINK中的S-Function函数模块,构造了无刷双馈电机数学仿真模型.仿真的结果分析表明了无刷双馈电机原理分析和数学仿真模型的正确性.

MATLAB下模糊控制器的设计与应用

利用MATLAB中的模糊工具箱 (FuzzyLogicToolbox)和S function ,分别介绍了控制规则固定和控制规则可调整两种情况下模糊控制器的构造方法 ,并基于SIMULINK实现了模糊控制系统的构建和动态仿真。

电压波动和闪变实时检测的研究与实现

分析并选择了电压波动与闪变检测各环节中数字滤波器,在Simulink下建立了检测模型。通过软硬件相结合,借助于数据采集卡以及Simulink动态仿真工具,实时采集电网电压并检测。

基于差分进化人工蜂群算法的光伏最大功率跟踪策略研究

带有旁路二极管的光伏阵列在局部阴影时其P-U特性曲线会出现多个极值点,此时常规MPPT方法在多峰值寻优时可能会失效。对光伏阵列输出特性功率极值点的个数进行了研究,在此基础上将基于差分进化的人工蜂群算法应用于最大功率点跟踪。首先对蜜蜂的初始位置进行预定义初始化,避免遗漏极值点。将差分进化算法中的变异策略与人工蜂群算法相结合,实现时变条件下全局最大功率点跟踪控制。并且在上述算法中加入迭代终止策略,从而有效避免系统稳态时的功率振荡现象。在Matlab中搭建S-Function仿真模型,验证了该算法的有效性。

一种开路电压和短路电流相结合的MPPT算法研究

为了能够有效地提高光伏发电系统的最大输出功率,根据光伏电池的输出特性和数学模型,提出了一种新型MPPT算法,即开路电压和短路电流相结合的MPPT算法。利用开路电压、短路电流和S-function函数快速解得最大功率点。针对不断变化的外界环境会给引入该算法的光伏系统带来频繁扰动,以及该算法在理论推导过程中采用了大量的估算算法,因此在该算法中引入阈值电流?I和微变步长扰动法。阈值电流?I降低了系统的扰动,减少能量的损失,微变步长扰动法进一步的修正了系统的最大功率点,解决了因理论估算而带来的误差问题。实验证明,引入了阈值电流和微变步长扰动法的开路电压和短路电流相结合的MPPT算法能快速、准确的跟踪最大功率点,提高转换效率。

混合磁悬浮球系统变参数PID控制仿真

根据奇异摄动法,建立了混合磁悬浮系统非线性动态数学模型,并根据控制器参数的整定原则,提出了混合磁悬浮球的一种变参数PID控制方案．在MATLAB的Simulink环境下用S- Function编写参数变化规则模块,所进行的动态仿真结果表明,变参数PID控制器无论在上升时间、超调量,还是调节时间上都明显优于传统的PID控制器．

模型参考自适应PID控制在磁轴承中的应用

针对单自由度主动磁悬浮轴承系统的非线性、开环不稳定性特点,将模型参考自适应PID控制算法应用到主动磁悬浮轴承系统的控制器中,通过MATLAB软件的S-Function功能块进行仿真,结果表明:系统的响应速度、动态性能、稳态性能均较好,转子能够实现稳定悬浮,在有扰动情况下有较强的抗干扰及恢复能力,鲁棒性强。

异步电动机直接转矩控制系统的MATLAB仿真

介绍了一种基于MATLAB的异步电动机直接转矩控制系统的仿真方法 .在分析了直接转矩控制系统的结构和工作特点之后 ,结合MATLAB提供的仿真环境和各种工具箱设计了一个能分析整个系统性能的仿真系统 .包括利用功率系统工具箱实现功率部分的仿真 ;通过编写自定义的S FUNCTION实现各种复杂的控制算法 ;以及在SIMULINK环境下结合已有的各种工具箱实现系统的建模 .最后给出了一个利用MATLAB对异步电动机直接转矩控制系统进行仿真的实例 。

基于Matlab/Simulink机器人力控制系统仿真研究

介绍一种在M atlab/S imu link环境下末端与环境接触的机器人力控制仿真方法。将基于S-Function功能实现的系统模型嵌入到S imu link仿真环境中,可简化仿真模型、降低编程难度,这种方法可以推广到其他复杂控制系统的建模。通过对二自由度机器人力控制仿真编写S-Function模块,验证了此方案的实用性。