17、Simulink建模与仿真全解析

Simulink建模与仿真全解析

1. Simulink模型构建与保存

在Simulink中构建新模型时,将所需模块复制到新模型并正确连接。反馈块的连接较为复杂,不过有简便方法。可以将光标移至两个模块间的连线上,按住Ctrl键,拖动鼠标至目标模块的第二个输入端口后释放,即可建立反馈路径连接。之后将模块拖动到连接线上释放,模块会自动嵌入合适位置并自动翻转。

构建好系统模型后,可通过选择“File → Save”菜单将模型保存为文件,文件可保存为“c4mmod1.slx”(旧版本后缀为“.mdl”)。

2. 模型资源管理器的使用

当需要修改模型参数时,若模块众多,逐个双击模块修改参数会很繁琐。此时可使用模型资源管理器,通过模型窗口中的“View → Model Explorer”菜单或点击工具栏按钮来启动。

模型资源管理器窗口分为三部分:
- 左侧显示模型在Simulink环境中的层级。
- 中间按字母顺序列出下层模块。
- 右侧显示所选模块的参数编辑框,其格式与双击模块弹出的对话框相同。

例如,对于模型“c4mmod1”,在模型资源管理器中可方便地修改各模块参数,修改后系统的框图会最终确定,且能轻松发现建模中的错误。

3. Simulink的在线帮助系统

Simulink和MATLAB一样,提供了自己的在线帮助系统。可通过选择“Help → Help on the selected block”菜单,或右键点击鼠标选择快捷菜单中的“Help”菜单项,也可直接按F1键来显示在线帮助窗口。

4. Simulink模型的输出与打印
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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