以上控制如何应用simulink仿真

将MATLAB代码转换为Simulink模型需要一些额外的步骤。以下是一个简单的RBF神经网络控制的Simulink模型示例，您可以根据您的具体应用进行修改和调整：

1. 创建一个新的Simulink模型
2. 添加一个“From Workspace”模块，用于输入仿真参数和参考输入
3. 添加一个“MATLAB Function”模块，用于实现RBF神经网络控制代码
4. 添加一个“To Workspace”模块，用于输出仿真结果
5. 连接这些模块并设置相应的参数
6. 运行模型并查看仿真结果

以下是一个简单的Simulink模型示例的步骤：

1. 在Simulink中创建一个新的模型
2. 添加“From Workspace”模块（Library Browser -> Sources -> From Workspace），设置变量名称为“u”和“r”，并勾选“Interpolate Data”选项
3. 添加“MATLAB Function”模块（Library Browser -> User-Defined Functions -> MATLAB Function），将RBF神经网络控制代码复制到该模块中，并设置输入和输出参数
4. 添加“To Workspace”模块（Library Browser -> Sinks -> To Workspace），设置变量名称为“y”，并勾选“Save data as single”选项
5. 连接这些模块，从“From Workspace”模块连接到“MATLAB Function”模块，从“MATLAB Function”模块连接到“To Workspace”模块
6. 在“MATLAB Function”模块的“Parameters”中设置RBF神经网络参数和仿真参数
7. 在Simulink中运行模型，并在仿真结束后查看输出结果

请注意，在将MATLAB代码转换为Simulink模型时，您需要将代码适当地修改为Simulink支持的形式，并设置相应的参数和数据类型。有关如何将MATLAB代码转换为Simulink模型的更多信息，请参阅Simulink文档。