Matlab RTW&Engine 建模仿真实验报告

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基于MATLAB RTW/Engine

的建模仿真实验

实验报告

院（系）名称 专学学任

自动化 导航、制导与控制

苏泽亚 SY1103508

李妮

业生

名姓

称 名 号

课老师

2011年 12 月 17日

北京航空航天大学研究生实验报告

1 实验目的

MATLAB集成了各类应用领域的专用库函数和模块，用于数值计算、系统建模、控制和信号处理的软件包。Simulink工具可以对分系统或单个仿真模型进行设计。

RTW（Real-Time Workshop）是MATLAB提供的自动化代码生成工具，将Simulink模型框图转化为标准的C代码；Engine是MATLAB提供的C语言调用接口，可以通过API函数调用像Simulink模型等MATLAB资源。 学会利用MATLAB/Simulink创建仿真模型，利用MATLAB RTW和Engine工具，通过两种不同的方式在Visual C++环境中对Simulink模型进行集成和调用，从而辅助在科研及工程实践中准确、通用快速的建立分布交互仿真体系结构下的复杂系统仿真模型。

2 实验内容

（1）基于MATLAB RTW的建模与仿真 理解MATLAB RTW工作原理，在MATLAB中搭建Simulink仿真模型，对仿真模型参数及RTW参数进行配置，自动生成C代码，理解生成的C代码的功能，分析各个文件内容，并在Visual C++环境中集成生成代码，构建仿真模型，运行得到仿真结果，并与Simulink仿真模型的运行结果进行比较。

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（2）基于MATLAB Engine的建模与仿真

理解MATLAB Engine调用机制以及帧周期的概念，熟悉Engine的常用接口函数，在MATLAB中搭建Simulink仿真模型，对仿真模型参数及Engine参数进行配置，对模型进行仿真得到仿真结果，编写VC应用程序，通过Engine引擎调用Simulink仿真模型，将运行的结果与使用Simulink仿真得到的结果进行比较。

3实验步骤及过程

（1） 基于MATLAB RTW的建模与仿真

第一步：搭建Simulink模型，如图1：

图 1

图1所示模型为六自由度飞行模拟器Stewart平台的洗出算法模型，模型有六个输入In_fAAx、In_fAAy、In_fAAz、In_Omega、In_Cita、In_Fi分别为要模拟的飞行器在纵向、横向、垂向的比力和俯仰、横摇、侧滚的角速度，模型有六个输出Out_L1、Out_L2、Out_L3、Out_L4、Out_L5、Out_L6分别为飞行模拟器六个作动器的伸长量。

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仿真时间为0到30秒，类型选择为定步长，ode4（Runge-Kutta）数值分析方法，设置固定步长大小为0.01秒；

第二步：配置RTW参数，在Real-Time Workshop属性页中将系统目标文件选择为grt.tlc，

选择只生成代码，其余设置均采用默认设置，最后点击“Generate code”按钮，生成代码； 第三步：分析代码，在Visual C++中建立Windows窗体应用程序，设计窗体应用程序的前面板，包括参数设置区和图像绘制区。在解决方案属性页中添加MATLAB头文件、库文件目录，将生成的C代码加入到工程中，根据模型执行过程编写模型的模块，编译调试通过；

第四步：执行C++程序，绘制仿真波形，与Simulink模型得到的结果进行比较。 （2） 基于MATLAB Engine的建模与仿真

第一步：搭建Simulink仿真模型，如图1：

图 2

图2中模型与图1中相同为Stewart平台的洗出算法模型，在用Matlab仿真时仿真时间为0到30秒，类型选择为定步长，ode4（Runge-Kutta）数值分析方法，步长大小为0.1秒，模型中的simout中的数据保存格式选择为Array，并运行模型得到仿真结果；

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第二步：配置Workspace I/O属性页，初始状态设为xInitial，用于工作控件中加载变量， Final state选为xFinal，用于存储每个时间段运行结束时的终端状态，并且选择数据类型为Array；

第三步：在Visual C++中建立Windows窗体应用程序，设计窗体应用程序的前面板，包括参数设置区和指令显示区，在解决方案属性页中添加MATLAB头文件、库文件目录，编先仿真模块，编译调试通过；

第四步：将运行结果与在Simulink下的输出波形进行比较。

4 实验软件设计与实现

编程环境为Visual Studio 2008，MATLAB版本为R2011b。

4.1软件流程

建立Windows窗体应用程序，设计软件主窗体如图3，包括两个选项卡，RTW选项卡和ENGINE选项卡。打开软件时默认显示RTW选项卡，RTW选项卡包括两个区域，输入参数设置区和仿真结果绘制区，仿真结果绘制区含两个绘图区，上面的绘图区用于绘制Out_L1、Out_L2、Out_L3的仿真结果，下面的绘图区用于绘制Out_L4、Out_L5、Out_L6的仿真结果。

图 3

ENGINE选项卡如图4，可选择模型路径，设置模型名称、仿真步长和仿真时间，指令显示区用来显示配置完成后要发送到ENGINE的指令。

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图 4

整个软件的操作流程如图5所示：

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选择选项卡RTWENGINE设置模型输入参数设置模型路径、模型名称点击仿真按钮设置仿真步长、仿真时间查看仿真结果确认要发送到ENGINE的指令点击开启ENGINE按钮点击执行按钮查看仿真结果 图 5

（1）基于MATLAB RTW的建模与仿真

基于RTW的仿真的流程主要包括设置仿真模型输入参数、模型的初始化、模型的执行与终止几个部分，要在主函数中声明需要用到的外部函数，软件流程为：

a) 设置仿真模型输入参数； b) 模型注册；

c) 初始化大小和采样时间，启动模型，为输入变量赋值；

d) 计算机输出数据，更新离散状态变量，计算连续模行导数，根据输出数据实时绘制图形，更新进度条，此过程执行3000次； e) 终止模型。

（2）基于MATLAB Engine的建模与仿真

基于ENGINE的仿真流程包括设置仿真参数、Matlab引擎的开启、Simulink模型的调用与关闭引擎的操作几个部分，软件流程为：

a) 设置仿真模型路径、模型名称、仿真步长、仿真时间； b) 开启引擎；

c) 进入模型所在目录；

d) 模型初始化，设置仿真开始时刻，根据输出数据的维数、仿真步长和仿真时间的大小定义一个数组用于存放输出结果；

e) 调用本地模型，根据设置的仿真步长进行逻辑时间推进，记录模型输出，时间推进

之后将前一状态的输出作为下一个状态的输入，继续执行，根据仿真步长和仿真时

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间确定循环次数； f)

画出仿真结果。

4.2程序结构及主要功能模块

（1）基于MATLAB RTW的建模与仿真

基于RTW的仿真主要过程由“Simulate”按钮的响应函数System::Void button1_Click_1(System::Object^ sender, System::EventArgs^ e)实现，其中调用的RTW功能函数及绘图函数主要有：

函数 cw(); MdlInitializeSizes(); MdlInitializeSampleTimes(); MdlStart(); MdlOutputs(); MdlUpdate(); cw_derivatives(); MdlTerminate(); DrawLine() progressBar1->PerformStep()

（2）基于MATLAB Engine的建模与仿真

基于RTW的仿真主要过程由“执行”按钮的响应函数System::Void button2_Click(System::Object^ sender, System::EventArgs^ e)，其中调用的Engine引擎的函数主要有：

函数 engOpen() engEvalString() engClose()

功能 开启引擎 执行MATLAB命令 关闭引擎 功能 模型注册 初始化大小 初始化采样时间 启动模型 计算机系统输出 更新离散状态向量 计算连续模型导数 模型终止 绘制图形 更新进度条 5.实验结果分析

（1）基于MATLAB RTW的建模与仿真

仿真时模型的输入参数In_fAAx、In_fAAy、In_fAAz、In_Omega、In_Cita、In_Fi分别设置为6.37、0、-9.8、0、0.6981、0，仿真步长0.01s，仿真时间30s。

MATLAB仿真结果如图6、图7所示，图6显示Out_L1、Out_L2、Out_L3的仿真结果，图7显示Out_L4、Out_L5、Out_L6的仿真结果:

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图 6

图 7

VC程序仿真结果如图8所示:

图 8

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结果分析：通过VC程序得到仿真数据并绘制图形，得到仿真结果，与Simulink仿真模型得到的结果进行比较发现，输出波形是相同，说明可以通过VC对Simulink模型进行仿真，快速准确的得到仿真结果，且仿真时可以配置输入参数，但不可配置仿真步长仿真速度较快。

（2）基于MATLAB Engine的建模与仿真 仿真时模型的输入参数In_fAAx、In_fAAy、In_fAAz、In_Omega、In_Cita、In_Fi分别设置为6.37、0、-9.8、0、0.6981、0，仿真步长0.1s，仿真时间30s。

MATLAB仿真结果如图9、图10所示，图9显示Out_L1、Out_L2、Out_L3的仿真结果，图10显示Out_L4、Out_L5、Out_L6的仿真结果：

图 9

图 10

VC程序调用Engine的仿真结果如图11、图12所示:

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图 11

图 12

结果分析：VC程序和Simulink得到的仿真波形一致，说明通过VC程序可以操纵MATLAB Engine引擎得到准确的仿真结果。仿真时可配置仿真步长和仿真时间，不过仿真速度较慢。

6 实验总结

实验过程中，不但对MATLAB RTW和MATLAB Engine的调用方法有了深入的学习，同时，对MATLAB中的一些操作和执行语句有了一定的了解，更是锻炼了自己的编程能力。 在解决问题的过程中对基于vc++ .net的编程进行了学习，为今后的工作打下了基础。通过MATLAB RTW及Engine工具以两种不同的方式在Visual C++环境中对Simulink模型进行集成和调用，准确、通用、快速地建立复杂系统仿真模型，这在以后的科研及工程实践中会有很大的帮助。

7附：程序主要代码

（1） 基于MATLAB RTW的建模与仿真

“Simulate”按钮的响应函数：

System::Void button1_Click_1(System::Object^ sender, System::EventArgs^ e) {

int i; double t=0; cw();//模型注册 MdlInitializeSizes(); MdlInitializeSampleTimes(); MdlStart();//启动模型 //获得输入参数

cw_U.In_fAAx=System::Decimal::ToDouble(numericUpDown1->Value); cw_U.In_fAAy=System::Decimal::ToDouble(numericUpDown2->Value); cw_U.In_fAAz=System::Decimal::ToDouble(numericUpDown3->Value); cw_U.In_Omega=System::Decimal::ToDouble(numericUpDown4->Value); cw_U.In_Cita=System::Decimal::ToDouble(numericUpDown5->Value); cw_U.In_Fi=System::Decimal::ToDouble(numericUpDown6->Value); progressBar1->Value=0; PointF tempPt1=Point(23,90);

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PointF tempPt2=Point(23,90); PointF tempPt3=Point(23,90); PointF tempPt4=Point(23,280); PointF tempPt5=Point(23,280);

PointF tempPt6=Point(23,280); //设置画笔 Pen^ myPen1=gcnew Pen(Color::Blue,1.0f); Pen^ myPen2=gcnew Pen(Color::Red,1.0f); Pen^ myPen3=gcnew Pen(Color::LightGreen,1.0f); Graphics^ gs=this->pictureBox1->CreateGraphics(); pictureBox1->Refresh(); for (i = 0; i < 3000; i++) { MdlOutputs(0);//产生输出 MdlUpdate(0);//更新状态

cw_derivatives();//连续模型导数 t = t + 0.01;//时间推进

progressBar1->PerformStep();//更新进度条

PointF endPt1=Point(t*10+23,90-(cw_Y.Out_L1*210)); PointF endPt2=Point(t*10+23,90-(cw_Y.Out_L2*210)); PointF endPt3=Point(t*10+23,90-(cw_Y.Out_L3*210)); PointF endPt4=Point(t*10+23,280-(cw_Y.Out_L4*210)); PointF endPt5=Point(t*10+23,280-(cw_Y.Out_L5*210));

PointF endPt6=Point(t*10+23,280-(cw_Y.Out_L6*210)); //绘制图形

gs->DrawLine(myPen1,tempPt1,endPt1); gs->DrawLine(myPen2,tempPt2,endPt2); gs->DrawLine(myPen3,tempPt3,endPt3); gs->DrawLine(myPen1,tempPt4,endPt4); gs->DrawLine(myPen2,tempPt5,endPt5); gs->DrawLine(myPen3,tempPt6,endPt6); tempPt1=endPt1; tempPt2=endPt2; tempPt3=endPt3; tempPt4=endPt4; tempPt5=endPt5; tempPt6=endPt6;

}

MdlTerminate();//模型终止 }

（2） 基于MATLAB Engine的建模与仿真

“执行”按钮的响应函数：

System::Void button2_Click(System::Object^ sender, System::EventArgs^ e) {

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int i;

String^ module_path; String^ module_name; String^ temp; Decimal step,time;

module_path=textBox1->Text;//模型路径 module_name=textBox2->Text;//模型名称 step=numericUpDown7->Value;//仿真步长 time=numericUpDown8->Value;//仿真时间 temp=\+textBox1->Text+\;

engEvalString(ep,(char*)(void*)Marshal::StringToHGlobalAnsi(temp));//进入模型所在目录 engEvalString(ep,\);//对模型运行所需变量初始化

temp=\+int(numericUpDown8->Value/numericUpDown7->Value+1)+\;

engEvalString(ep,(char*)(void*)Marshal::StringToHGlobalAnsi(temp));//生成一个矩阵用于存

储模型的输出结果

engEvalString(ep,\);//设置仿真的开始时刻 engEvalString(ep,\);

engEvalString(ep,\);//载入模型参数 progressBar2->Value=0;

progressBar2->Maximum=int(numericUpDown8->Value/numericUpDown7->Value); for(i=0;iValue/numericUpDown7->Value+1);i++) {

temp=\+textBox2->Text+\+step.ToString()+\+step.ToString()+\;

engEvalString(ep,(char*)(void*)Marshal::StringToHGlobalAnsi(temp));//调用本地节点

的SIMULINK，将模型运行的逻辑时间推进.1s }

}

/////////画出模型输出///////////

temp=\+Decimal(numericUpDown7->Value)+\+int(numericUpDown8->Value)+\; engEvalString(ep,(char*)(void*)Marshal::StringToHGlobalAnsi(temp)); engEvalString(ep,\); engEvalString(ep,\); engEvalString(ep,\);

engEvalString(ep,\); engEvalString(ep,\); engEvalString(ep,\); engEvalString(ep,\);

engEvalString(ep,\);

engEvalString(ep,\);//记录模型输出 engEvalString(ep,\);

engEvalString(ep,\);//状态变量迭代，将本次时间步结束时系统 //的中断状态记录下来，作为下一个时间步运行的初始状态 progressBar2->PerformStep();//更新进度条

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本文来源：https://www.bwwdw.com/article/3t2g.html