simulink demux保存

如果您想在Simulink模型中使用Demux块将一个信号拆分成多个信号，可以使用“To Workspace”块来将拆分的信号保存到工作区中。

以下是一些步骤：

1. 在模型中添加Demux块，并将其连接到要拆分的信号。

2. 在模型中添加To Workspace块，并将其连接到Demux块的输出端口。

3. 双击To Workspace块并打开其参数对话框。选择要保存的变量名称，例如“demux_output”。

4. 运行模型并查看工作区变量“demux_output”。您应该看到Demux块拆分的所有信号。

相关问题

simulink仿真怎么做

Simulink 是 MATLAB 中的一个图形化仿真工具，用于动态系统的建模、仿真和分析。根据你提供的实验内容，以下是搭建 Simulink 仿真的步骤：

### 实验内容概述
1. **求系统的状态空间方程**：从给定的传递函数 \( G(s) \) 转换得到状态空间方程。
2. **分析系统的能控性和能观性**：使用 MATLAB 工具进行分析。
3. **通过状态反馈矩阵将系统的极点配置到指定位置**：设计状态反馈矩阵，并绘制系统初始状态响应曲线。
4. **搭建 Simulink 仿真模型**：实现上述步骤的仿真。
5. **绘制 Simulink 模型中的系统初始状态响应曲线**：使用 `plot` 函数。
6. **设计状态观测器**：当系统状态无法直接测量时，设计状态观测器。
7. **绘制系统状态和观测器状态的误差响应曲线**：使用 MATLAB 和 Simulink 绘制误差响应曲线。

### 搭建 Simulink 仿真模型的步骤

#### 1. 创建新的 Simulink 模型
- 打开 MATLAB 并启动 Simulink。
- 在 Simulink 启动页面选择“空白模型”或点击菜单栏上的“新建”按钮创建一个新的模型文件。

#### 2. 添加必要的模块
- **输入信号模块**：例如 `Step` 或 `Constant` 模块，用于提供系统的输入信号。
- **状态空间模块**：从 Simulink 库浏览器中找到 `Continuous` 类别下的 `State-Space` 模块，拖放到模型中。
- **输出信号模块**：例如 `Scope` 模块，用于观察系统输出。
- **To Workspace** 模块：用于将仿真结果保存到 MATLAB 工作区。
- **Mux** 模块（如果需要）：用于组合多个信号。
- **Demux** 模块（如果需要）：用于分离多个信号。

#### 3. 配置状态空间模块
- 双击 `State-Space` 模块，在弹出的对话框中输入状态空间方程的参数 \( A \), \( B \), \( C \), \( D \)。
- 例如，假设状态空间方程为：
\[
\dot{x} = Ax + Bu \\
y = Cx + Du
\]
其中 \( A \), \( B \), \( C \), \( D \) 是你在 MATLAB 中计算得到的矩阵。

#### 4. 连接模块
- 将输入信号模块连接到 `State-Space` 模块的输入端。
- 将 `State-Space` 模块的输出端连接到输出信号模块（如 `Scope`）。
- 如果需要绘制多个信号，可以使用 `Mux` 和 `Demux` 模块进行组合和分离。

#### 5. 设置仿真参数
- 在 Simulink 菜单栏中选择 `Simulation` -> `Model Configuration Parameters`。
- 设置仿真时间、解算器类型等参数。

#### 6. 运行仿真
- 点击工具栏上的运行按钮（绿色三角形），开始仿真。
- 使用 `Scope` 模块观察仿真结果，或者使用 `To Workspace` 模块将结果保存到 MATLAB 工作区，然后用 `plot` 函数绘制曲线。

#### 7. 分析结果
- 根据仿真结果，分析系统的性能，验证设计是否满足要求。

### 示例代码
以下是一个简单的示例代码，展示了如何在 MATLAB 中生成状态空间方程并将其导入 Simulink 模型：

% 定义状态空间方程的参数
A = [0 1 0; 0 0 1; -2 -5 -4];
B = [0; 0; 1];
C = [1 0 0];
D = 0;

% 保存状态空间方程参数到工作区
save('state_space_params.mat', 'A', 'B', 'C', 'D');

% 打开 Simulink 模型
open_system('your_model.slx');

% 加载状态空间方程参数
load('state_space_params.mat');
set_param('your_model/State-Space', 'A', mat2str(A));
set_param('your_model/State-Space', 'B', mat2str(B));
set_param('your_model/State-Space', 'C', mat2str(C));
set_param('your_model/State-Space', 'D', mat2str(D));

% 运行仿真
sim('your_model');

% 获取仿真结果
t = simout.time;
y = simout.signals.values;

% 绘制结果
figure;
plot(t, y);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Output');
title('System Response');
grid on;

希望这些步骤对你有所帮助！如果有任何具体问题，请随时提问。

simulink嵌入模糊逻辑控制器

### 如何在Simulink中嵌入和设置模糊逻辑控制器

#### 创建并编辑FIS文件
为了在Simulink环境中使用自定义的模糊逻辑控制器，首先需要创建一个`.fis`文件。这可以通过启动MATLAB自带的模糊逻辑设计器来完成，在命令窗口输入`fuzzy`后回车进入该工具界面[^3]。

在此界面上可以详细设定模糊系统的各项属性，比如输入输出量及其范围、隶属度函数的形式以及具体的推理规则等。当所有的参数都按照需求配置完毕以后，应该将此模糊推理系统导出至磁盘，默认路径下会生成相应的`.fis`文件作为外部表示形式。

#### 将FIS文件引入Simulink模型
一旦拥有了准备好的`.fis`文件，下一步就是在Simulink里加载它。打开Simulink库浏览器找到"Fuzzy Logic Controller with Ruleviewer"模块，并将其拖放到正在构建的工作区当中。

对于已经存在于本地硬盘上的特定`.fis`文档，则需指定其确切位置以便于链接；通常情况下保持默认存储地点不变最为简便有效。确保所选路径指向之前保存的那个代表个人定制化模糊控制策略的数据包。

#### 配置PID参数调整机制
考虑到某些应用场景可能涉及对经典比例积分微分(PID)调节器性能优化的需求，此时可借助上述方法搭建起来的模糊控制器来进行动态校正操作。具体而言就是把模糊单元的最终决策结果分解为三个独立信号流——即KP、KI、KD增益系数的变化指令，经由Demux组件分离后再各自连接到目标PID环节的相关接口上实施在线调控过程[^2]。

% MATLAB Code Example for loading FIS file into Simulink model
add_block('fuzzy/Fuzzy Logic Controller',...
    'myModel/fuzzyController'); % Add fuzzy logic controller block to your simulink model
set_param('myModel/fuzzyController','FileName', ...
    'C:\Program Files\MATLAB\R2016a\bin\xx.fis') % Set the path of .fis file