s-function中的状态变量是一个元胞数组时, 在调用mdlInitializeSizes以及mdlDerivatives时该如何操作,举一个例子
时间: 2024-05-16 12:14:51 浏览: 9
如果在s-function中的状态变量是一个元胞数组,那么在调用mdlInitializeSizes时,需要指定状态变量的尺寸。例如,如果状态变量是一个大小为2x2的元胞数组,可以这样指定:
```
ssSetNumContStates(S, 4);
ssSetNumDiscStates(S, 0);
ssSetNumNonsampledZCs(S, 0);
```
在调用mdlDerivatives时,需要先将状态变量从元胞数组中取出,然后进行计算。例如,假设状态变量是一个大小为2x2的元胞数组,存储了4个实数,可以这样取出并计算:
```
real_T *x1 = mxGetPr(ssGetContStates(S));
double a = x1[0];
double b = x1[1];
double c = x1[2];
double d = x1[3];
// 计算状态变量的导数
dx[0] = 2*a - b - c;
dx[1] = 3*b + 2*c - d;
dx[2] = -a + b + 2*c;
dx[3] = -2*b + c + d;
```
需要注意的是,在取出状态变量时需要使用mxGetPr函数,将元胞数组转换为实数数组。在计算状态变量的导数时,可以根据实际情况进行计算。
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s-function中怎么把状态以及输出都定义成元组,举一个例子
在 MATLAB 的 s-function 中,可以通过 `ssSetStatesPortDimensions` 和 `ssSetOutputPortDimensions` 函数来定义状态和输出的维度信息,然后使用 `ssSetDataTypeSize` 函数来设置数据类型占用的字节数。同时,可以在 `mdlInitializeSizes` 函数中使用 `ssSetInputPortDataType` 函数来设置输入端口的数据类型,以便在 `mdlOutputs` 函数中处理输入数据。
以下是一个将状态和输出都定义为元组的 s-function 的示例代码:
```matlab
function [sys,x0,str,ts] = my_sfun(t,x,u,flag)
switch flag
case 0 % initialization
sizes = simsizes;
sizes.NumContStates = 2; % two continuous states
sizes.NumDiscStates = 0; % no discrete states
sizes.NumOutputs = 1; % one output
sizes.NumInputs = 2; % two inputs
sizes.DirFeedthrough = 0; % no direct feedthrough
sizes.NumSampleTimes = 1; % one sample time
sys = simsizes(sizes);
x0 = [0;0]; % initial states
str = []; % no special requirements
ts = [0 0]; % continuous sample time
% define state and output port dimensions
ssSetStatesPortDimensions(sizes, 1, 2);
ssSetOutputPortDimensions(sizes, 1, 2);
% set data type size
ssSetDataTypeSize(sizes, 1, 2*8); % 2 doubles
ssSetDataTypeSize(sizes, 2, 2*8);
% set input data type
ssSetInputPortDataType(sizes, 1, 'double');
ssSetInputPortDataType(sizes, 2, 'double');
case 2 % update states
sys = [u(1), u(2)]; % set states
case 3 % calculate outputs
sys = [x(1)+x(2), x(1)-x(2)]; % calculate outputs
case {1 4 9} % not used
sys = [];
otherwise
error(['Unhandled flag = ',num2str(flag)]);
end
```
在上面的代码中,我们将状态和输出都定义为长度为 2 的元组,即 `[x1,x2]` 和 `[y1,y2]`。在 `case 0` 中,我们使用 `ssSetStatesPortDimensions` 和 `ssSetOutputPortDimensions` 函数来设置状态和输出的维度信息为 `[1,2]`,即一个元组。然后,在 `case 2` 中,我们将输入端口的数据 `[u1,u2]` 赋值给状态 `[x1,x2]`。最后,在 `case 3` 中,我们根据状态 `[x1,x2]` 计算输出 `[y1,y2]`,并将其赋值给 `sys`。注意,在 `mdlOutputs` 函数中,`sys` 的大小应该与在 `case 0` 中设置的输出端口维度相同。
使用stimulink搭建系统框架图时,若系统的输入是饱和输入,那么在s-function中,输入信号为什么,举一个代码的例子
在使用Simulink搭建系统框架图时,如果系统的输入为饱和输入,那么在S-Function中,我们可以通过使用Saturation Block来实现。Saturation Block可以限制输入信号的范围,从而模拟饱和输入信号的效果。
下面是一个简单的S-Function代码示例,其中使用了Saturation Block来实现饱和输入信号的模拟:
```matlab
#define S_FUNCTION_NAME saturation_example
#define S_FUNCTION_LEVEL 2
#include "simstruc.h"
static void mdlInitializeSizes(SimStruct *S)
{
ssSetNumInputPorts(S, 1);
ssSetInputPortWidth(S, 0, 1);
ssSetInputPortDirectFeedThrough(S, 0, 1);
ssSetNumOutputPorts(S, 1);
ssSetOutputPortWidth(S, 0, 1);
ssSetNumContStates(S, 0);
ssSetNumDiscStates(S, 0);
ssSetNumSampleTimes(S, 1);
ssSetOptions(S, 0);
}
static void mdlInitializeSampleTimes(SimStruct *S)
{
ssSetSampleTime(S, 0, 0.1);
ssSetOffsetTime(S, 0, 0.0);
}
static void mdlOutputs(SimStruct *S, int_T tid)
{
real_T *y = ssGetOutputPortRealSignal(S, 0);
real_T *u = ssGetInputPortRealSignal(S, 0);
*y = *u;
if (*y > 10.0) {
*y = 10.0;
} else if (*y < -10.0) {
*y = -10.0;
}
}
static void mdlTerminate(SimStruct *S)
{
}
#ifdef MATLAB_MEX_FILE
#include "simulink.c"
#else
#include "cg_sfun.h"
#endif
```
在上面的代码中,我们使用了Saturation Block的功能来限制输入信号的范围在-10到10之间。当输入信号超出这个范围时,输出信号会被限制在-10到10之间。该示例仅供参考,具体实现方式还需要根据具体情况进行调整。