提高simulink仿真速度（转）

Matlab simulink 给数学建模和解非线性方程提供了莫大的便利，但是对于大型仿真程序，smulink仿真速度使人叫苦不迭。总体来说，影响simulink仿真速度有以下几个因素，同时将解决方法奉上：

（1）参数设置问题，变步长还是定步长，定步长的大小，求解方法

（a）变步长可以大大加快仿真速度，但同时也可能带来结果不准确的问题。

（b）定步长的不长越大仿真时间与少，仿真时间的长短大致与仿真步长成比例。可以试试重新使用缺省值(auto)运行仿真。

（c）求解器不同仿真速度不同，在误差允许的情况下，采用误差大，时间少的求解器，比如将od45换成od23

（d）有时候初始参数的设置可能使系统花费大量时间才收敛

（e）加速器打开，在菜单-仿真选项中，将默认的normal改为accelerator

（f）精度要求太高了。相对容差的缺省值（0.1%的精度）通常是足够了。对于有些模型，它们的一些状态变量的取值是可以到0.如果绝对容差太小了的话，仿真就会在零状态附近取太多的时步。

（2）代数环问题

模型包含有代数循环。在每一时间步都会反复计算代数循环，因此这会大大地降低仿真的速度。因此需要减少代数环，在无法减少的情况下就要拆环，拆环的方法有状态端口法，代数约束模块法，积分模块等等

（3）输出

少开示波器窗口，实时绘图模块，减少向workspace空间存储数据。

（4）自定义函数

（a）模型中包含有MATLAB的function模块．当模型包含有MATLAB的function模块时，在仿真的每一时间步都会调用MATLAB的解释器，这将大大地减慢仿真的速度．因此应尽可能地使用内建的Fcn模块或者elementary Math模块．

（b）模型中包含有M文件形式的S函数．M文件形式的S函数也将导致在每一时间步调用MATLAB的解释器．可以考虑将s函数转换为子系统或者c-MEx文件形式的s函数。

（c）自定义函数中使用向量化编程方法，有些代码可以加速10倍。减少循环（for,switch,while），实在不行就先生成代码。

（5）系统的本身是离散的还是连续的

（a）离散系统的运行速度要快于连续系统。对系统离散化，方法为在你的gui模块里选择discretize electric model，采样时间越大仿真越快，当然采样时间的设定要与你对系统精确性相配合，因为采样时间是与准确性成反比的。

(6)其它

（a）模型使用的采样时间相互之间不成倍数关系。相互之间不成倍数的混合采样时间会导致求解器采用足够小的步长，以保证采样时间符合所有的采样时间要。因此统一采样时间。

（b）使用profile查看哪些模块占用了时间。Sldiagnostics函数获取模型的数目和编译情况。

（c）compile成code运算，会快很多

（d）使用并行计算工具箱，在多核心台式计算机或计算机集群上加快仿真速度

最后

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