9、Polyspace分析在Simulink中的应用指南

Polyspace分析在Simulink中的应用指南

一、Polyspace分析中信号约束问题

在进行Polyspace分析时,仅在Saturation块的主选项卡中指定上下限是不足以约束信号的。该分析使用的是信号属性选项卡中指定的设计范围。若要确保分析准确,需重新运行分析,此时新结果集中的溢出检查可能会变为绿色。

二、模型中多次调用C/C++函数的分析示例

2.1 打开模型

要对所有自定义代码进行分析,需打开 multiCCallerBlocks 模型。可以使用以下命令:

openExample('polyspace_bf/OpenModelForAnalyzingAllCustomCodeExample');
open_system('multiCCallerBlocks');

2.2 检查模型

模型包含两个C Caller块,它们都调用了同一个函数 times_n 。其中一个C Caller块的输入来自两个无界输入的Inport块;另一个C Caller块的输入来自一个Constant块和一个由Saturation块限制输入的Inport块。

若要查看有界输入的C Caller块的设计范围,可按以下步骤操作:
1. 双击Constant块或Saturation块。
2. 在信号属性选项卡中,记录设计范围。例如,虽然Constant块的常数值设置为3,但验证的设计范围是2.5到3.5,Saturation块的

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理与实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码与理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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