matlab simulink电感,一文教你快速学会在matlab的simulink中调用C语言进行仿真

本文介绍如何在matlab的simulink中嵌入C语言进行多输入多输出的仿真；matlab版本位2015b；

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1 s-function

S-function模块，位于Simulink/User-Defined Functions模块库中，它可以很方便的调用matlab脚本，即.m为后缀的文件，也可以调用c文件，但是这里是LEVEL-1的s-function，也就是只能进行单输入和单输出，对于LEVEL-1的单输入单输出参考《matlab 调用C程序进行simulink仿真》这篇文章，具体不再赘述，相关信息如下所示；

但是有的时候需要进行多输入多输出，即MIMO的系统，那么就需要LEVEL-2的s-function，因此这里需要使用S-Function Builder来自定义需要输入的参数和输出的参数；

2 具体设置

首先拖拽S-Function Builder到仿真文件中，并双击打开，可以看到具体的属性如下图所示；

一般初级的使用，这里有四个地方需要注意，已经在上图中标注出来；

S-Function文件名，最终构建成功会生成相应名称的C文件；

输入输出的设置，根据需求设置S-Function的入口参数，和返回参数，后面会详细解释；

完成设置之后需要进行构建，生成C文件；

对相应文件进行修改，最终进行编译；

如果编译成功的话，C程序就已经成功嵌入了，下面可以进行simulink仿真了；

后面将结合一个例子进行分析；

2.1 输入输出

首先设置文件名，本文设置为sfun_myc；

然后在输入和输出选项下有相关端口的属性选项，具体如下；

Port name：端口名称，用户自己填写；

Dimensions：数据的维度，这里有两种选项，分别是1-D和2-D；如果是1-D则表示输入向量，2-D则表示输入为矩阵；

Rows：输入数据的行数；

Columns：输入数据的列数；

Complexity：输入的数据是实数还是复数，这里有real和complex这两个选项；

2.1.1 添加相应的输入信号

如下图所示；点击图标①，在Input ports的选项下，添加了u0，u1，u2和t，这四个输入信号的添加；

2.1.2 添加相应的输出信号

输出具体如下图所示；

2.2 构建 S-Function

设置成功之后，具体信息如下图所示；

模块图标如下图所示；

从上面两图可以看出，已经设置完成，点击Build生成S-Function对应的C程序，包括；

sfun_myc.c；在这文件中也可以进行对输出的修改；

sfun_myc_wrapper.c；主要修改这个文件，下面具体再分析；

文件列表如下图所示；

3 源码分析

3.1 sfun_myc.c

sfun_myc.c是软件自动生成的文件，源码相对较长，占较大篇幅，暂时不贴，主要分析其中几个主要的函数；

在mdlOutputs函数会每过一个采样点(sample time)就被调用一次，在这里以及传入了我们之前定义好的四个参数，以及需要输出的三个参数；

并且最终调用sfun_myc_Outputs_wrapper函数来处理输入和输出，具体如下所示；

static void mdlOutputs(SimStruct *S, int_T tid)

{

const real_T *u0 = (const real_T*) ssGetInputPortSignal(S,0);

const real_T *u1 = (const real_T*) ssGetInputPortSignal(S,1);

const real_T *u2 = (const real_T*) ssGetInputPortSignal(S,2);

const real_T *t = (const real_T*) ssGetInputPortSignal(S,3);

real_T *y0 = (real_T *)ssGetOutputPortRealSignal(S,0);

real_T *y1 = (real_T *)ssGetOutputPortRealSignal(S,1);

real_T *y2 = (real_T *)ssGetOutputPortRealSignal(S,2);

sfun_myc_Outputs_wrapper(u0, u1, u2, t, y0, y1, y2);

}

3.2 sfun_myc_wrapper.c

主要的逻辑是在这个函数中进行编写；源码太长，占较大篇幅，暂时不贴，主要分析其中几个主要的函数；

/* This sample sets the output equal to the input

y0[0] = u0[0];

For complex signals use: y0[0].re = u0[0].re;

y0[0].im = u0[0].im;

y1[0].re = u1[0].re;

y1[0].im = u1[0].im;

*/

上面的代码可以看到，u0为输入，y0和y1位输出；

在sfun_myc_Outputs_wrapper函数中进行修改，就可以得到：

y = f ( x ) y=f(x)y=f(x)

这里用梯形速度曲线进行测试，具体如下；

/*

* Output functions

*

*/

void sfun_myc_Outputs_wrapper(const real_T *u0,

const real_T *u1,

const real_T *u2,

const real_T *t,

real_T *y0,

real_T *y1,

real_T *y2)

{

/* %%%-SFUNWIZ_wrapper_Outputs_Changes_BEGIN --- EDIT HERE TO _END */

/* This sample sets the output equal to the input

y0[0] = u0[0];

For complex signals use: y0[0].re = u0[0].re;

y0[0].im = u0[0].im;

y1[0].re = u1[0].re;

y1[0].im = u1[0].im;

*/

/* %%%-SFUNWIZ_wrapper_Outputs_Changes_END --- EDIT HERE TO _BEGIN */

int Am = u0[0];

int Vm = u1[0];

int Pf = u2[0];

int T = t[0];

int Ta = Vm/Am;

int Tm = (Pf - Am*Ta*Ta)/Vm;

int Tf = 2*Ta+Tm;

printf("%drn",Tf);

//梯形

if(Tm>0){

if(T <= Ta){

y0[0] = 0.5*Am*T*T;

y1[0] = Am*T;

y2[0] = Am;

}else if(T<=(Ta+Tm)){

y0[0] = 0.5*Am*Ta*Ta + Vm*(T-Ta);

y1[0] = Vm;

y2[0] = 0;

}else if(T<=(Ta+Tm+Ta)){

y0[0] = 0.5*Am*Ta*Ta + Vm*Tm + 0.5*Am*(T-Ta-Tm)*(T-Ta-Tm);

y1[0] = Vm-Am*(T-Ta-Tm);

y2[0] = -Am;

}

}else{

//三角形

Ta = sqrt(Pf/Am);

if(T

y0[0] = 0.5*Am*T*T;

y1[0] = Am*T;

y2[0] = Am;

}else{

y0[0] = 0.5*Am*Ta*Ta + 0.5*Am*(T-Ta)*(T-Ta);

y1[0] = Am*Ta - Am*(T-Ta);

y2[0] = -Am;

}

}

}

3.2 编译程序

编辑好相应的函数就可以开始编译程序；

在matlab终端输入以下指令；

mex sfun_myc.c sfun_myc_wrapper.c

0 warning 0 errors

如果出现以下提示：

=错误使用 mex

未找到支持的编译器或 SDK。您可以安装免费提供的 MinGW-w64 C/C++ 编译器；请参阅安装 MinGW-w64 编译器。如需更多选项，请参阅http://www.mathworks.com/support/compilers/R2015b/win64.html。=

则需要先根据提示安装相应的编译器。

4 相关测试

仿真的框图如下所示；

写的是一个梯形曲线规划，????????????，结果符合预期，开心。

5 总结

本文总结了在matlab的simulink中调用C语言进行仿真，但是还有很多请问没有考虑在内，需要读者进行举一反三，如果有别的问题也可以进行在文章下方进行评论，或者私信我。

笔者能力和水平有限，文中难免有错误和纰漏之处，请大佬们不吝赐教；

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