开箱报告，Simulink Toolbox库模块使用指南（四）—

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了开箱报告，Simulink Toolbox库模块使用指南（四）——S-Fuction模块。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

文章目录

前言

S-Fuction模块

电路方程模型

编写S函数

仿真验证

Tips

分析和应用

总结

前言

见《开箱报告，Simulink Toolbox库模块使用指南（一）——powergui模块》

见《开箱报告，Simulink Toolbox库模块使用指南（二）——MATLAB Fuction模块》

见《开箱报告，Simulink Toolbox库模块使用指南（三）——Simscape 电路仿真模块》

S-Fuction模块

S-Fuction模块是用户使用MATLAB、C、C++语言等编写的Simulink模块，是扩展Simulink模块库的一种机制。S-Fuction使用一种特殊的语法，使用户能够与Simulink引擎进行交互，非常接近自带库摸块与Simulink引擎之间发生的交互。

用户使用S-Fuction开发的Simulink模块可以是一种控制算法，也可以是一种状态模型，可以容纳连续系统、离散系统或者混合系统。如果要将S-Fuction用于代码生成，用户还可以通过编写目标语言编译器（TLC）文件来自定义为S-Fuction生成的代码。其在Simulink Toolbox库中的位置如下图所示。

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Mathworks官方Help对该模块的说明如下所示。

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本文以电路建模仿真为例，介绍如何利用S-Fuction搭建电路模型。

电路方程模型

这里沿用前一篇文章中的12V蓄电池给两个负载供电的电路，见《开箱报告，Simulink Toolbox库模块使用指南（三）——Simscape 电路仿真模块》

根据欧姆定律，写出该电路系统的状态方程如下：

状态方程(1)：

t = 0

12V = I*(2Ω+1Ω*5Ω/(1Ω+5Ω))

U = I*1Ω*5Ω/(1Ω+5Ω)

求解得：

I(A) = 72/17 = 4.235

U(A) = 60/17 = 3.529

状态方程(2)：

t = pi/2

12V = I*(2Ω+1Ω*6Ω/(1Ω+6Ω))

U = I*1Ω*6Ω/(1Ω+6Ω)

求解得：

I(A) = 21/5 = 4.2

U(A) = 18/5 = 3.6

动态方程：

根据前面两个稳态方程的解，可以列出如下动态方程：

t(S) = (0 : 1000)*0.001

I(A) = 72/17 + |4.235-4.2|*sin(2pi * 50t + pi)

U(A) = 60/17 + |3.529-3.6|*sin(2pi * 50t)

在Matlab的命令窗口中运行该动态方程，得到的电流和电压曲线，与前一篇文章一致，如下所示：

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至此，可以证明该电路系统的方程模型是正确的。

编写S函数

根据官方的S-Fuction模板，写出的S函数完整代码如下：

function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = CircuitPlant(t,x,u,flag)
 
switch flag,
  case 0,
    [sys,x0,str,ts,simStateCompliance]=mdlInitializeSizes;
  case 1,
    sys=mdlDerivatives(t,x,u);
  case 2,
    sys=mdlUpdate(t,x,u);
  case 3,
    sys=mdlOutputs(t,x,u);
  case 4,
    sys=mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u);
  case 9,
    sys=mdlTerminate(t,x,u);
  otherwise
    DAStudio.error('Simulink:blocks:unhandledFlag', num2str(flag));
end
 
%
%=============================================================================
% mdlInitializeSizes
% Return the sizes, initial conditions, and sample times for the S-function.
%=============================================================================
%
function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance]=mdlInitializeSizes
 
sizes = simsizes;
sizes.NumContStates  = 0;
sizes.NumDiscStates  = 3;	%Number of discrete states.
sizes.NumOutputs     = 3;		%Number of outputs.
sizes.NumInputs      = 0;		%Number of inputs.
sizes.DirFeedthrough = 0;
sizes.NumSampleTimes = 1;   % at least one sample time is needed
sys = simsizes(sizes);
 
x0  = [0;72/17;60/17];	&Initial state conditions
str = [];
ts  = [0.001 0];	%Discrete sample time where, [PERIOD OFFSET],PERIOD > 0 & OFFSET < PERIOD.
simStateCompliance = 'UnknownSimState';
 
 
function sys=mdlDerivatives(t,x,u)
 
sys = [];
 
 
%
%=============================================================================
% mdlUpdate
% Handle discrete state updates, sample time hits, and major time step
% requirements.
%=============================================================================
%
function sys=mdlUpdate(t,x,u)
 
I = 72/17 + abs(4.235-4.2)*sin(2*pi * 50*t + pi);
U = 60/17 + abs(3.529-3.6)*sin(2*pi * 50*t);
sys = [t,I,U];
 
 
%
%=============================================================================
% mdlOutputs
% Return the block outputs.
%=============================================================================
%
function sys=mdlOutputs(t,x,u)
 
% sys = [x(1);x(2);x(2)];
sys = x;
 
function sys=mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u)
 
sampleTime = 1;    
sys = t + sampleTime;
 
 
function sys=mdlTerminate(t,x,u)
 
sys = [];

仿真验证

将上述编写好的S-Fuction模块，放入Simulink模型中进行验证，如下所示：

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运行上述模型，得到的电流和电压曲线，也与前一篇文章一致，如下所示：

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至此，可以证明该S-Fuction模块可以较好地模拟，前一篇文章中使用物理模块搭建的电路模型。

Tips

S-Fuction模块的完整运行机制如下图所示。本文所举的例子是用的离散模型，所以只涉及其中的主仿真步。这里需要注意的是，模型初始化函数只在模型仿真开始时执行一次，后面的计算输出和更新离散状态是每个仿真步都要执行一次的，比如本文是0.001s执行一次。每次执行的顺序是，先执行计算输出函数，后执行离散状态更新函数，所以当看到输出结果比输入信号延迟一个周期，就是这个机制的原因。

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分析和应用

S-Fuction模块在Simulink模型仿真和自动生成代码方面的应用功能非常强大，主要得益于MATLAB为开发人员留出了一个扩展Simulink模块库的机制，开发人员能基于该模块开发自己的模块库。项目中使用S-Fuction模块后，将会给开发人员更大的发挥空间，去开发特殊的模块库，能够真正与自己的需求高度匹配。一方面弥补特定需求模块的空白，另一方面也能对一些模块进行充分地裁剪。另外S-Fuction模块还能将一些已开发的功能固化下来，便于后期的移植复用，这样能使很多项目开发的代码量大大减少，同时也意味着软件开发全流程的人力和时间投入大幅缩减。主要适用于有架构支撑、模块化开发的大型软件项目，可以合理协调团队成员的分工合作，提高代码可控性，增加代码的复用率，减少代码移植障碍。