Matlab模型开发之——创建数据字典

本文介绍如何利用Simulink的数据字典.sldd来高效管理模型中的数据对象,包括信号、参数、枚举量等。通过创建、导入数据字典文件并与模型关联,实现数据的集中管理和版本控制。

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前言        

1 创建/导入数据字典文件

2 在数据字典中定义枚举量

3 关联数据字典与模型


前言        

        简单来说,数据字典的作用就是把一个模型用到的所有数据对象都统一放到一个地方管理起来。Simulink中,数据对象包括信号对象、参数对象、枚举量、常量等。也就是说,数据字典是很多个数据对象的集合。       

        传统的开发中,一般使用mat文件进行数据管理,每次模型运行前都需加载mat文件,且数据变更时,需再跳出到MATLAB主界面保存覆盖原mat文件。

        而MATLAB自带的数据字典sldd文件,支持与模型绑定,无需手动加载,且在工作空间直接进行变更保存,每次改动的数据在保存之前会标示提醒,可以方便的筛选或搜索数据。当一个模型对于不同仿真环境设置不同的数据时,数据字典会很方便切换使用。且sldd文件可以导出为mat文件或m文件,且导出m文件时会自动生成时间戳。

        通过建立一个Simulink自带的数据字典文件.sldd,并将其和Simulink模型关联,就可以实现数据对象的管理。

  • MATLAB 基础工作区。当您使用临时模型进行实验时,可使用基础工作区存储变量。
  • 模型工作区。使用模型工作区永久存储模型的本地数据。
  • 数据字典。使用数据字典永久存储全局数据、在模型之间共享数据,并跟踪对数据所做的更改。

1 创建/导入数据字典文件

1、创建数据字典文件 --> 命名--> 选择存储位置(建议与模型放在同一路径下)

2、手动添加不同的变量

3、除了手动添加的方式外,还可以从以下途径加载已有数据字典 

1)从workspace导入

2)从其它mat文件导入

 4、也可以merge其它的sldd文件 

通过方法 3和4,就能把其它的数据字典合并起来,便于集成软件

 

若此处勾选,则会把工作空间的量也加载进来

如果有名字相同的信号或参数,则会自动识别并skip

2 在数据字典中定义枚举量

 

3 关联数据字典与模型

1. 打开Simulink模型–>Model Properties–>Link to Data Dictionary

2. 在弹出的窗口中选中Data Dictionary–>点击Browse…–>在弹出的路径中选中刚刚建立的.sldd

3. 点击Apply,出现一个询问窗口,问要不要同时关联Matlab工作空间的数据对象。如果勾上了,就不会同时关联工作空间的数据对象,取消勾选则会同时关联。

4. 在模型的路径下能看到数据字典

5、sldd数据字典要在Matlab地路径列表中,或者在当前路径下。所以最好把sldd数据字典命名为和模型相同,并和模型放在同一路径下。模型拷贝和传输地时候也带上sldd文件。

### MATLAB 数据字典的功能与使用方法 #### 功能介绍 MATLAB 数据字典是一种用于集中管理和存储变量及其属性的数据结构工具。它不仅能够存储 Simulink 模型数据,还提供了超越基础工作区或模型工作区的强大数据管理能力[^1]。通过数据字典,用户可以在多个项目之间共享数据,并实现更高效的协作开发。 以下是数据字典的主要功能特点: - **集中化管理**:支持在一个位置统一定义和维护所有变量。 - **增强控制力**:允许设置访问权限以及版本控制机制。 - **跨平台兼容性**:能够在不同仿真环境间无缝传递参数配置信息。 - **扩展性强**:相比传统的工作空间形式,具备更高的灵活性和可定制选项。 #### 使用方法概述 为了以编程方式创建并操作数据字典对象,在 MATLAB 中通常遵循如下流程: 1. 创建一个新的数据字典实例或者加载现有的文件作为当前会话内的活动资源; 2. 添加新条目至该容器内并通过键名索引来检索对应值项; 3. 更新已有记录的内容或将整个集合导出保存成独立磁盘上的二进制格式(.slmdlc) 文件; 下面给出一段简单的示例代码来展示基本的操作步骤: ```matlab % 初始化一个新的空白字典命名为 'myDictionary' dd =Simulink.data.dictionary.create('myDictionary'); % 获取默认节(section),即根节点下的子目录列表之一 rootSection = dd.getSection('/'); % 定义一些测试用的数值向量准备存入其中 testVector =[7;8;9]; anotherScalarValue=42; % 将上述两个变量分别录入指定路径下成为正式成员 entryForTestVec=rootSection.addEntry('MyFirstKey', testVector); scalarEntry=rootSection.addEntry('AnswerToEverything', anotherScalarValue); disp(['Successfully added entries:', char(10), ... '- Key ''MyFirstKey'' holds value ', mat2str(testVector), char(10),... '- Key ''AnswerToEverything'' represents number ', num2str(anotherScalarValue)]); % 验证读取逻辑是否正常运作 retrievedValFromDict=evalin('base', entryForTestVec.Name); % 注意这里实际调用了 eval() 函数族完成动态解析过程 assert(isequal(retrievedValFromDict,testVector),'Read-back verification failed!'); ``` 以上脚本片段展示了如何利用 API 构建自定义映射关系表单的过程。值得注意的是,尽管某些语法可能看起来类似于常规赋值语句的形式,但实际上背后涉及到了更为复杂的内部处理链条。 另外需要注意一点就是关于命名约定方面的问题——虽然理论上任何合法字符串都可以充当 key 的角色参与构建关联数组式的布局设计模式,但从长远考虑还是建议尽可能采用清晰易懂且具有描述性的标签名称以便于后期维护人员快速理解意图所在[^2]。
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