第一篇：Simulink一些知识总结
一、set_param 函数的应用
（一）函数调用格式：
set_param(object,param,value)，其中object为模块句柄，param 为参数，value 为参数值。
（二）举例（1）启动模型仿真
set_param(gcs,'SimulationCommand','start')（2）精确控制模型仿真步长
set_param(gcs, 'SimulationCommand', 'step')，step 为仿真步长数。（3）设置模块在模型中的位置
set_param('mymodel/Gain','Position',[50 250 125 275])（4）设置模块的回调函数
set_param('mymodel/Gain','OpenFcn','my_open_cb')(5)设置模块的朝向
set_param('mymodel/Gain','Orientation','left')
二、实时改变模块的参数
单步仿真一次，改变一次参数的值，代码如下：
set_param(gcs,'SimulationCommand','start')while 1 set_param(gcs,'SimulationCommand','pause')set_param(你的模块名，'Resistance', 你想改变的值);%这一句你替换一下参数即可
set_param(gcs,'SimulationCommand','step')end
三、上次末状态作为本次初始状态进行仿真
问：已经建立好一个数据仿真模型 现在想单独改变一个参数去观察参数扰动对结果的影响，例如参数变化范围是1000 到1500，每7s 的时间让参数变化100，用什么方法可以实现 ？
答：分次仿真，每次仿真保存末状态，下一次仿真前更改参数，再倒入上次仿真的末状态作为初始状态,设置如下图:
四、模型加上标题
问：怎么给模型加上标题？
答：双击模型空白位置，即可输入text 文本，并可以设置字体大小颜色等。
五、模型仿真时间与实际运行时间
Simulink 在Normal 模式下的仿真时间是非实时的，如果希望得知自己的模型转换为实际产品时的运行时间，需要将模型生成C 代码，下载到硬件目标中去运行并使用Profiler Timer 进行时间的记录。如处理器在环仿真Processor in the Loop 可以测出模型实际的运行时间。
六、关于模块参数和模型解算配置的问题
（一）模块参数的配置：根据用户算法要求来配置，具体参数意义与使用方法可以双击模块打开对话框后在help 按钮获取详细帮助。
（二）模型结算方法配置：运行仿真的算法一般由解算器提供，分为变步长解算器和固定步长解算器。默认模型选择变步长解算器的ode45 算法，能够适应大多数模型应用场景。如果用户求解刚性模型，需要使用ode23s 之类算法。如果用户是使用simulink 进行控制算法建模，那么用户一般使用固定步长解算器以模拟与硬件芯片相同的时钟频率。
七、激活stateflow 状态图方法
（一）方法一：通过模型的调度时间周期性激活；
（二）方法二：通过trigger 信号去激活。
八、simulink 中过零问题讨论
问：simulink 中有哪些过零检测方法？是否有专门的过零检测模块？ 答：只有自适应与非自适应两种选择，没有专门模块，但是很多模块里有是否使用过零检测的checkbox，如Relational Operator，switch 模块等。
九、模块采样时间与系统solver 最大步长关系
当模块的Sample time 设置为-1 时表示继承父层的采样时间，如果模块在子系统里就继承子系统的采样时间，如果模块在最上层模型，就继承系统solver 的步长作为采样时间间隔了。另外，如果模块的采样时间设置为-1 以外的值，如0 表示连续采样，这种时刻需要solver 解算器类型支持连续状态解算；当模块采样时间为0.5 这样的数字表示离散采样时间，每隔0.5 计算一次，这时要求模块的采样时间必须是solver 计算步长的整数倍。
十、solver 步长间隔对仿真的影响
在变步长解算器中，采样时间间隔(即步长)会根据前后两次计算值的误差动态改变。如果设置了最大步长，那么每次的步长就不会超出设置的这个上限。
十一、关于arduino 连接测温模块驱动的问题
问：在arduino 上连接一个测温模块（如DS18B20），查看DS18B20 的技术手册，说是利用单总线通讯协议就可以读取温度，我想问问在有相关的库函数及读取温度C 程序的情况下，怎么用simulink去驱动测温模块工作，并通过串口将温度传回PC？
答：有相关的库函数和C 例程的前提下，就把DS18B20 初始化的API 在model_initialize()中调用，在model_step()中使用读取温度的API、当然，在Model.c 文件中包含DS18B20 库函数所需要的头文件。
十二、使用S-Function 创建自定义模块如何避免重复初始化
问：使用S-Function 创建了一个自定义模块，编写了有关的模块TLC 文件，并成功添加入Simulink 函数库中，但是在使用时发现若同一模型文件中包含两个以上该模块，代码生成时会重复进行初始化，即TLC 文件中%functionStart(block, system)Output 中的内容，如何解决？ 答：1.将这部分初始化放到BLockType 的tlc 函数中；
2.使用全局变量对Start 中的TLC 语句进行判断，仅第一次调用时生成，第二次以上屏蔽。
问：必须要在Start 中进行，全局变量怎么定义？在模块TLC 中进行定义吗？ 答：是的，当这个变量为TLC_TRUE 时则不再执行Start 函数，直接跳出。否则执行。以保证此函数在整个编译过程中只执行一次。
十三、关于代码空间的讨论 问：在生成代码后，如何查看代码大概会占用多少RAM ROM，还有需要多少堆栈空间？
答：C 代码看不出来的，在编译完之后生成了map文件，就可以看到了。
十四、Embedded Coder、Simulink Coder 的关系 问：Embedded Coder 和Simulink Coder 有什么关系？
答：如果你想将Simulink 模型生成C 代码，那么你需要使用Simulink Coder，而Simulink Coder的运行需要依赖MATLAB Coder，所以，完整的讲，如果你需要将Simulink 模型生成C 代码，需要MATLAB Coder Simulink Coder；如果你想将Simulink 模型生成为嵌入式C 代码，那么，除了上述两个Coder 之外，你还需要Embedded Coder。
十五、关于测量算法在处理器上执行时间问题
问：最近在看论文，看到利用示波器探针测量电机MTPA 算法在DSP 上在线计算时间。我现在做了一个标幺化定点后的电流指令表，怎么用示波器测量算法在处理器上执行时间？
答：算法在目标处理器上的执行时间是一个非常重要的数据，我们更多时候关心这个数据的最大值，示波器测量的方式，我觉得不一定能采集到最长时间的情形。在使用MBD 开发软件的时候，建议使用PIL 获取这个时间值，可以通过大量的测试用例，获得这个最大时间值。
答：是的，matlab 的help 关于PIL 的用处也讲到其中之一就是测量 execution time，把所需要的测量模块封装起来，给定一个输入向量，下载到目标板上，最后在matlab 窗口上输入命令，能够以图像形式给出关于在此输入向量下 average time maximum time。
十六、关于Simulink 模型的比较
问：在MBD 项目的工程管理中，模型的比较和差分是一个常见的问题。国外一些公司设计了专门用来对Simulink 模型进行比较和充分的工具，比如德国的medini unite。我想请教一下，各位在进行MBD 设计时，模型比较和差分的问题怎样解决，都有哪些好用的工具，是否有开放代码的工具。
答： MATLAB 产品提供了Simulink Report Generator，这个工具具有模型比较功能，也能实现一些模型合并。
十七、S-function builder 参数传递问题
问：怎么把s-function builder 中定义的参数传递到所集成的C 语言源文件中？ 答:在Data Properties 的页面中定义参数的变量名何参数，如pvar。然后在Outputs, Discrete Update 等子页面中都可以使用变量名和下标访问参数值，如pvar[0]。使用这个变量名编写C代码，完成所有配置之后点击build，就可以将你写的C 代码打包集成到生成的C 文件中去了。
十八、快速原型和硬件在环的区别 问：快速原型和硬件在环的区别？
答：快速原型，也就是控制器快速原型的简称，顾名思义，就是对Simulink 算法进行控制器功能的快速实现。一般来讲，你可以通过工控机，快速实现控制算法，而不必对控制算法进行代码生成相关的配置和设置。然后，你可以用这个工控机实现的控制器和被控对象相连，形成闭环，实现在真实被控对象上对控制算法的验证或者参数调节。硬件在环，是对控制器进行测试的一个环节，在实现了控制器软件和硬件的集成之后，这时候我们并不能确保控制器一定是正确的，如果这个时候直接把控制器和一些被控对象连接，可能造成财产或者人身伤害，在这种情况下，我们一般会通过工控机去模拟一个被控对象，然后把控制器和这个工控机相连，进行控制器相关测试。
十九、tlc 文件该怎么编写 问：tlc 文件该怎么编写？
答：在Simulink Browser 中搜索S-Function,从example 模块中找到带有tlc 的例子，参考编写即可。另外可以阅读Embedded Coder 的User Guide 里面详细介绍了tlc 的编写方式。
二十、C MEX S-Function 延时功能
问：现在需要做一个PWM 波形输出的S 函数，想利用延时功能进行高低位的切换，但是不知道C-MEX 的S 函数怎么写延时。
答：
1、利用状态变量记录输入，在下几个采样时间后再输出；
2、直接输出，使用unit delay 实现延时。
二十一、S-Function 生成代码如何添加自定义的头文件
问：我用S 函数做了一个简单的s12xdp512 的Digital Output 的驱动模块，生成代码时一直报错Error Test.c: 28 undeclared identifier PORTA' Error Test.c: 41 undeclared identifier `DDRA'。显示的“PORTA”和“DDRA”都是在单片机的头文件“mc9s12xdp512.h”中完成定义的，如何在tlc 文件中定义该头文件，以便生成代码时不会报错，代码生成后不用手动添加？
答：PORTA”和“DDRA”都是在单片机的头文件“mc9s12xdp512.h”中完成定义的,你的Test.c 中有必要使用它们吗？当生成代码时S 函数主要完成将GUI 用户设定参数通过一系列中介文件传递到tlc 文件中去，最后生成的C 文件跟已有头文件Merge 之后再使用IDE 编译生成目标文件下载到硬件中去。二
十二、PIL 测试时主机和DSP 的连接问题
问：PIL 测试时，主机和DSP 的连接，到底是用串口，USB 口，还是下载程序的JTAG 口？
答：串口和USB 口都是可以用的，串口的话需要
提供DSP 的串口驱动代码，USB 的话，PC 端和DSP端的都需要编写，JTAG 就不确定了。
二十三、simulink 封装的模块Initialization有什么作用 问：simulink 封装模块Initialization 有什么作用，如何写这个Initialization？
答：模块的 Initialization Commands 执行的时刻包括以下几个情况：
1、在 Icon draw Commands 或 Initialization Commands 里更改封装的参数时；
2、当 Icon draw Commands 有内容时，翻转或旋转模块；
3、双击打开模块的参数对话框或点击参数对话框上的 Apply/OK/Cancel 关闭对话框时。
二十四、simulink 生成C 代码的问题
问：如果在simulink 中通过将模型生成C 代码，但又想通过其他软件如LabVIEW 调用此C 代码，那么在simulink 中生成的C 代码需要进行一些手动修改，还是说自动生成的C 代码就可以进行使用？
答：在选择系统TLC 文件时要根据你的需要进行选择。如果是为了生成嵌入式C，则选择ert.tlc文件； 如果是为了VC 环境使用，则选择grt.tlc(for VC )，Labview 里面你要调用此代码，是指调用其中某个函数吧，如model_step()，将生成的代码放到可搜索路径下直接调用应该就可以了。二
十五、simulink 生成C 代码再转化为DLL 文件的问题
问：通过simulink 中编写仿真模型，再将模型生成为C 代码，在VC 中生成DLL 文件，最后通过LabVIEW 调用DLL 文件，以实现混合编程的目的，应该怎样实现？ 答：系统目标选择ert_shrlib.tlc，可以在生成代码的同时生成dll 文件。二
十五、Simulink 多个模块生成代码顺序问题
问：在自动代码生成的时候，把一个模块的代码放到最前面，想知道模块生成代码的放置顺序是通过什么来配置的？
答：如果有信号线连接的话，执行顺序按照信号流向（前提是DirectFeedThrough 设置正确）。没有信号连接的模块，邮件属性可以设置Priority。数字大表示优先级低。
二十六、如何封装手写底层代码
问：有没有一种方法能够将手写的底层c 代码封装在matlab 的库中，以后可以与simulink 自动生成的代码做接口的？
答：TSP 开发比较花费时间。Legacy Code Tool对既有驱动代码的耦合性有要求，太过复杂的结构无法直接应用LCT。但是可以手动开发。一般包括几个步骤： 1.模块和参数对话框制作 2.模块S 函数开发 3.模块TLC 文件开发
除了驱动模块之外，还有系统目标文件和一系列回调函数的开发。共同构成支持某一个目标芯片的驱动库。二
十七、生成代码该注意什么问题 问：生成代码该注意什么问题
答：要生成代码必须使用支持生成代码的模块，连续模块一般不支持代码生成，示波器等显示模块也不行。要生成代码，需要确定生成代码的类型，是嵌入式代码还是一般Windows 应用程序代码或其他类型代码，可以选择对应的System Target File，嵌入式通用代码选择ert.tlc, 快速原型代码使用grt.tlc.如果是为了使用各个芯片厂商提供的芯片，最好还要安装它们提供的TSP 工具箱和工具链，那里面会有配套的tlc 文件。二
十八、编写S 函数时，采样时间的设计
问：在编写S 函数时，初始化模块有关采样时间ts=[x1 x2]，连续系统时设置为ts=[0 0];如果是离散系统，采样时间为h，那么可以写为ts=[h 0]吗？例如20us 采样一次，该怎么设计呢？
答：系统solver 设置为固定步长，设置为20us，然后在S 函数里设置采样ts = [-1, 0]来继承系统采样时间。二
十九、连续状态是否支持自动代码生成 问：连续状态是否支持自动代码生成？ 答1：含有连续状态的模块不支持代码生成。因为要生成代码解算器必须是固定步长的，但是此种解算器不支持连续状态解算。答2：定步长连续1 阶积分好像可以生成代码，刚开始用dSPACE 的时候全选的是这个，后来才开始用离散。
答3：是的，ode3 等定步长算法也支持代码生成。看来连续模块不能生成代码的原因还需要讨论。
三
十、sine wave 模块中Sample based 和 Time based 的区别 问：sine wave 模块中Sample based Time based的区别在哪里？
答：Sample based 基于采样，Time based 基于时间，两种计算正弦的数学公式，根据你使用情况需要选择，如果你只有输入时间t 采用基于时间。如果是离散系统，一般使用采样点的序号来计算正弦。三
十一、simulink 中如何输入带参数的传递函数
问：如何输入分子为s a，分母为s^2 2bs b^2的传递函数？a,b 其实不是变量，只是由其他模块计算而来的。
答：transfer fcn 模块支持输入变量，变量只要定义在Workspace 里即可。三
十二、rtw 文件与tlc 文件的生成顺序 问：rtw 文件与tlc 文件的生成顺序是怎样的？
答：先写C 文件，编译成mex 之后才可以被模型调用，S 函数模块里的参数配置要正确，之后build 才能生产rtw。tlc 再从rtw 里面获取信息,进行代码生成。三
十三、M 语言编写的S 函数是否支持代码生成 问：M 语言编写的S 函数是否支持代码生成？
答：M 语言编写的S 函数也是有两种的，Level 1和Level2，Level1 仅支持仿真，不支持代码生成。Level2 支持代码生成。三
十四、如何在模型里面嵌入C 代码
问：某部分内容是c 代码封装的，如何在代码生成时把该部分代码直接连接添加？
答：可以使用custom code 模块，直接添加C 代码到模型中并生成到指定的位置，不进行仿真也不确保代码正确性。三
十五、Stateflow 如何代码生成共用体
问1：stateflow 的RTW 自动代码生成，怎么设置才能生成c 语言的共用体？ 答1：楼主可以在Custom code 里面定义共同体，将此文件作为头文件包含，然后在Stateflow 模型里使用此共同体变量或其成员，生成代码时会自动Merge 在一起。
问2：Stateflow 使用的时候，signal 的属性怎么弄？比如：data type。答2：Stateflow 的运行都是要先生成C 代码，再编译成动态链接库文件（mex），然后才能运行的。所以，在custom code 设置通过C 代码或者C 文件定义出来的函数或者变量，只要符合C 语言语法规则，就可以被用到Stateflow 模型的各种action 里。
三
十六、如何将simulink 自动生成的代码中如何使用外部RAM 问：因为程序太大，想在SIMULINK 自动生成代码时直接将PAGE1 定位到外部RAM，请问如何设置？
答：通过数据对象的方式定义各类数据，使其定义到期望的RAM 区域。在手工编码的时候，遇到你说的这种情况，我们一般会通过在link 文件中定义RAM 段，然后在C 文件中定义变量的时候，通过pragma 关键字，把这些变量定义到预先设定的地址段里。所以，你做自动代码生成的时候，也需要生成出来通过pragma 定义的变量，这需要你通过数据对象的方式实现，并且，这种情况下，需要自定义Package，以及package 里的类，在类的属性storage class 里设置pragma。然后生成的代码里，就可以有类似于以下的代码： #pragma section_A begin int8_T var1;int16_T var2;............#pragma section_A end 这样var1、var2 等就被定义到section_A 存储区域了。
三
十七、如何拆分生成的代码中model_data.c里面定义的parameter 结构体？ 问：在使用simulink embedded coder 生成的代码中，会将模型中的lookup table、constant 常数等统一放在了一个叫parameter 的结构体内(也就是在model_data.c 里面定义的数据)。由于整个模型中的lookup table 很多，导致这个结构体及其庞大，初步估计有7K byte 大小。请问有没有办法拆分这个结构体的体积？
答：使用数据对象定义这些参数，就可以不用放到model_data.c 文件了。三
十八、目标文件ert.tlc 与grt.tlc 的区别 问：grt 与ert 的区别在哪里？各自作用如何？
答：grt 中的g 表示general，ert 中的e 表示embedded，两个文件都是系统目标文件，使用grt.tlc 作为系统目标文件，生成的代码可以用作快速原型，而ert.tlc 生成的代码可以用于嵌入式系统。ert.tlc 生成的是更高效的代码。三
十九、关于触发子系统的总结 当系统内部不存在积分环节时：
1.触发子系统内外不能使用goto 和from 模块传递信号，这是由atomic 子系统属性决定的
2.触发子系统内的模块采样时间只能是inf 或者-1，即继承采样时间；当子系统内部有信号源时需注意该点
3.触发子系统的工作特性是在触发的一瞬间输出系统内该时刻的值，然后保持；触发子系统只可选择held 信号，而不能reset 信号。
4.触发子系统有信号源与外界接入信号源效果是一致的，但是内部信号源要修改采样时间为-1 5.子系统内的信号显示很有意思，是第一次触发开始的值到最后一次触发结束的值；中间数值都是保持状态。当系统内部存在积分环节时：触发子系统内部有积分环节并且需要改变积分初值，这个问题没有解决例如testforsubsystems中triggered subsystem。四
十、关于使能子系统的总结
1.当系统内部不存在积分环节时：使能触发子系统相当于一个触发子系统，使能环节的作用应包含在了触发子系统之内。
2.当系统内部存在积分环节时：使能触发子系统解决了触发子系统的有积分环节时不能解决的问题。四
十一、switch 的使用说明
该模块共有三个输入，其中第二个（即u2）为控制信号的输入，将其与阀值或者0 进行判断，判断类型有：大于等于阀值、大于阀值、不等于0 三种类型，默认判断为真时输出第一个信号，否则输出第三个信号。
第二篇：SIMULINK加热炉非线性控制
基于Simulink的加热炉温度非线性控制系统设计
摘要
当前工业用加热炉的控制系统多采用PID控制，但是这种基础的控制算法并不能够适应现场的非线性的控制任务，因此对于非线性的控制，本文提出利用双曲余弦函数对传统的PI控制算法进行改进，让其能够对非线性控制系统进行更合理高效的控制，提高控制系统的各项指标。本文首先对加热炉测温适用的传感器进行了介绍，之后进行了控制器的设计，参数优化以及仿真实验。关键词：非线性控制系统 双曲余弦 加热炉 控制系统仿真
Abstract Current industrial heating furnace control system with PID control, but the foundation of the control algorithm can not adapt to the field of non-linear control tasks, so for nonlinear control is proposed in this paper by using hyperbolic cosine function of the traditional PI control algorithm was improved, allowing it to the nonlinear control system for a more rational and efficient control, improve the control system of indicators.This paper firstly introduces the application of furnace temperature sensor, then the controller design, parameter optimization and simulation experience.Key Words:Simulation of control system of hyperbolic cosine heating furnace for nonlinear control system
第一章 温度传感器测量原理
1.1温度传感器介绍 1.1.1温度传感器
温度传感器是通过检测外界温度来转化成温度数值的仪器，在温度测量中，温度传感器是最重要的器件，一般的温度传感器是通过将温度的高低转化为电阻大小或热电势大小，进而转化为温度信号，通过AD转换得到温度数值。以上两种原理分别称为热电阻温度器和热电偶温度器。同时，温度测量器还按照测量方式分为接触式和非接触式两种。1.1.2温度传感器分类 1）接触式温度传感器
接触式温度传感器多数通过温度的传导，让测量温度和温度传感器的温 度一样，从而获得温度的数值。接触式温度计明显具有测量精度高的优点。
图1-1 接触式温度传感器
温度传感器主要分为双金属温度计，压力温度计，热敏电阻式温度计，玻璃液体温度计等。不同的形式用于不同的温度场合，比如农业，工业，商业等部门，具体行业包括国防，冶金，石油化工，电子，医药，食品等。这说明温度传感器的应用范围广，不仅测量物体内部的温度分布，甚至低温环境下也出现了温度传感器的应用。低温气体温度计，蒸气压温度计，量子温度计，低温热电阻温度计等，这些温度计的要求更高，具体表现在准确性高，器件体积小等。当然，在部分使用条件下测量误差较大，比如较小的，运动的测量目标。
2）非接触式温度传感器
非接触式的仪表，顾名思义，是测量元件与被测的目标不接触，它的应用主要集中在运动的物体，测量目标小，温度变化快，热容量小的情形。比如辐射测温仪表，利用的测量原理是利用黑体的辐射定律进行温度的测量。
非接触式测温仪表的优点主要是耐温范围大，可在高温环境下测量，同时当前温度仪表出现基于红外技术测温原理的仪表，提高分辨率，提高使用范围，测量精度也得到改善。
图1-2 非接触式温度传感器
辐射测温法可以测量光度温度，辐射温度和闭塞温度，而其中想要测量真实温度就需要获得黑体温度，也就是吸收全部辐射而不反光的物体所测得温度。但是，这种测量方法精度不高。由于受到表面状态的影响，材料表面发射率的修正难以准确获得。辐射测温法是工业生产中常用的温度测量方法，应用于各种工业场合，比如用于金属加工，冶炼时的温度测量。其中，测量物体的表面发射率是该测量过程中的主要待解决问题。常见的方法是利用光的反射进行有效辐射的提高，比如增加反射镜，让被测的表面形成一种空腔的结构，辐射次数的增加，能够提高有效的发射系数，这样利用该系数修正测得的温度，对获得温度进行修正，提高获得温度的精度。目前最常见的附加反射镜是半球式。通过半球表面的漫反射又重新通过镜反射到半球镜表面，经过多次辐射，获得有效发射系数高的反射结果。
对于测量气体和液体，我们可以加入一些介质来改变有效发射系数，比如一些管状的耐高温材料，形成空腔结构。该空腔的温度值对空腔底部介质的温度进行修正即得到真实的温度。
1.2温度传感器热电阻的应用原理
热电阻温度传感器是测量精度较高，测量范围较广的一种测温手段，广泛制成标准仪表用于校对测温仪表，并大量应用于工业现场。其中铂元素制成的热电阻综合性能最好。
1.2.1温度传感器热电阻测温原理及材料
温度传感器热电阻测温是基于金属导体的电阻值随温度的增加而增加这一特性来进行温度测量的。温度传感器热电阻大都由纯金属材料制成，目前应用最多的是铂和铜，此外，现在已开始采用甸、镍、锰和铑等材料制造温 度传感器热电阻。
1.2.2温度传感器热电阻的分类
1）精通型温度传感器热电阻
这种温度传感器热电阻的适用范围最广，通过热电阻的阻值变化来得到温度变化，这是一种简单实用的直接测量方法，由于没有较多的中间转换，因此精确度也较高。
这种热电阻可能会由于导线上电阻的变化而出现测量误差，因此测量的时候多考虑补偿导线的方式减小误差，同时采用三线制进行传感器和变送器的连接。
2）铠装温度传感器热电阻
铠型热电阻温度传感器是对热电阻部分增加了保护措施，具体表现为在热电阻外围包裹上一层不锈钢套管材料，大约直径在2-8毫米，这种结构的好处是减小热惯性引发的测量误差，同时可以抗氧化，抗外部力的破坏，抗震，耐冲击。此外安装方便和寿命长也是这种器件的优势。3）端面温度传感器热电阻
端面温度传感器热电阻感温元件由特殊处理的电阻丝材绕制，紧贴在温 度计端面，其结构如图2-1-8所示。它与一般轴向温度传感器热电阻相比，能更正确和快速地反映被测端面的实际温度，适用于测量轴瓦和其他机件的端面温度。
端面型温度传感器热电阻主要测量端面的温度，外部结构是通过电阻丝缠绕成感温元件，贴在测量元件的端面 4）隔爆型温度传感器热电阻
温度传感器为适应不同使用场景，会对原有装置进行改造，比如隔爆型热电阻是用来防止爆炸性混合气体在传感器变送端因为电子器件产生电弧而引起爆炸。它的原理是将热电阻的接线部分隔离，放在接线盒内，防止出现爆炸时引发工业现场的爆炸。隔爆型热电阻可以在B1a~B3a级区的工业生产场所使用。
1.2.3温度传感器热电阻测温系统的组成整套测温装置由感温元件，变送器，导线，显示装置组成，连接时采用三线制或四线制居多，通过变送器将检测到的温度信号转化成4-20mA电流信号。
1.3温度传感器测量原理分类 1）双金属片式传感器
金属材料的传感器的原理是金属在温度变化时，其结构会发生一个伸展的变化，通过检测这一变化换算成电流信号。
双金属片传感器是通过金属片在温度变化下弯曲而进行温度检测的，它的原理类似于应变片的压力传感器，由两片金属片片合在一起，但两种金属的材料不同，受热膨胀的程度也不同。温度变化时金属片的两部分膨胀有差别，导致金属片发生弯曲，将弯曲程度转化为输出的电信号。2）双金属杆和金属管传感器
这种传感器的原理与金属片类似，温度变化时金属杆（管）的膨胀系数不同，因此长度增加的程度不同，将长度的增加转化成电信号即可进行温度的测量。
3）液体和气体的变形曲线设计的传感器
液体和气体随着温度的变化，许多指数如气体膨胀，液体的流动性，感应偏差，挡流板等，也会随之变化，其中主要是体积变化。例如气体随着温度升高而膨胀，发生位移变化，将这一变化转化成温度指示。从原理上我们可以推测这些传感器在温度变化不大的时候测量精度并不够高。4）热电阻传感器
金属随着温度变化，其电阻值也发生变化。对于不同金属来说，温度每 变化一度，电阻值变化是不同的，而电阻值又可以直接作为输出信号。电阻共有两种变化类型：
正温度系数：温度升高 = 阻值增加 温度降低 = 阻值减少 负温度系数：温度升高 = 阻值减少 温度降低 = 阻值增加 5）热电偶传感器
热电偶温度传感器由不同的金属导体线组成，由于不同材料的传热系数不同，金属加热导体后在两个不同的导体上产生热电势，一端焊接在一起放入测量的温度环境中，另一端放在常温环境中，通过检测热电势的不同，根据热电偶分度表来获得对应的温度。
热电偶的优势在于测量较为精准，因为温度变化与热电势的变化对应，灵敏度高。此外因为这种传感器的材质问题，可以有较好的延伸，因此在温度变化过快的环境中也能测量到对应的温度。
一般热电偶的电势值在0-20mV左右变化，在温度变化1℃的时候大概能够变化20uV左右。第二章 K型热电偶特性测试 2.1 K型热电偶简介
金属热电偶传感器根据材质不同可分为S,T,K,N等十余种型号，其中K型热电偶是比较主流的一种，他的元素组成是镍铬正极-镍硅负极。当然目前国内还出现了镍-镍硅组成的新型热电偶。而国外多数是镍-镍铝型的热电偶。但是这些材质都属于K型热电偶，测量时都可以使用这种型号热电偶的分度表。使用时，K型热电偶两导体接触的一段放入被测量的温度环境下，另一端则放置于常温环境下，由于温度不同，导体间产生热电势差，因此通过电位计测量电压值，再对照分度表就可以得到当前测量的温度。2.2 K型热电偶特点和适用范围
K型热电偶的特点如下：
1)适用温度范围广，一般能耐1000-1200度的高温。
2)抗氧化性强，多数在工业现场中氧化性强的场合中使用，有时还在电极上附着Mg元素的抗氧化添加剂，提高抗氧化能力。
3)抗还原性差，在有还原性的环境下只能测量几百度的介质，否则会出现腐蚀现象。如果在这种环境下使用需增加保护装置改装成铠型传感器。4)价格较低，性价比高。为了提高精度甚至可以考虑多组热电偶同时使用，得到数据进行处理在获得温度值，更加精准。5)测量时具有良好的线性特性。
6)当温度变化时，同一温度先后两次测量的值不同，这说明在温度变化过程中虽然灵敏度高，但是稳定性较差。
2.3 K型热电偶在阶跃温度变化条件下的时间响应特性
K型热电偶具有许多特性，比如具有良好的线性特性，对K型热电偶有许多实验进行了特性的研究，如阶跃温度下热电偶的时间特性。投入法是温度传感器实验的常见手法，其方法是将温度传感器快速放入一个介质中，相当于给温度传感器一个阶跃的温度信号变化，通过观察传感器的输出值，来获得整个过程的变化曲线，称之为动态特性。
该实验依据二阶闭环控制系统的阶跃特性数学模型，设计了变量来进行对比研究，如是否增加电极表面的抗氧化性，是否进行等阶跃变化，是否增加外部的套管等。在不同的方式下获得了较好的实验结果，记录了不同条件下响应特性的变化。
3.铂热电阻特性测试
热电阻的原理：铂丝电阻值会随着温度的变化而展现不同的阻值。如果按照0摄氏度时阻值的大小可以有多种型号，Pt100阻值100欧，Pt10阻值10欧等，Pt100测量范围比较大，一般在-200~850摄氏度。而Pt10热电阻的感温元件是采用比较粗的铂丝电阻经过绕制而制作成的，所以他的耐温性能明显比PT100好得多，主要适用于在650度的环境下使用，同样的PT100能够在这样的环境下使用，但是不能够产生A级错误。
纵观热电阻的原理以及使用途径，热电阻就是把实际环境的温度转化成一种数字型号可以用来监控或者测量某种物体的温度的原件，一般工业过程中就需要把热电阻与计算机控制系统通过引线连接起来，或者也可以连接在一般的仪表之上，那么在实际工业现场，热电阻就必须能够实施的传输现场的温度，就是安装在现场或是在高温度锅炉中也或是在液体中，一般都会与计算机或者控制室有一定的距离，这也成为影响热电阻测量精度的主要因素之一。
热电阻的引线模式有三种：
1）二线制：在热电阻的两端各自连接一根导线用来引出信号。这虽然这种方法很是简单，但有一个问题，这么长的导线必然会有引线电阻R，那么导线电阻R就和长度以及材料有关，所以此种方法只能是用于测量精度要求精度较低的场合。
2）三线制：除了像上文那样两节连根导线以外，还要在热电阻的底部连接一根引线，它的作用就是这样的模式一旦与电桥巧妙的结合，就能达到较好的引线电阻影响，这也是工业现场大多数应用这种线制的原因。3）四线制：就是在三限制的基础上，又在底部加装一根引线，在低端的两边，这样构成的四线制，一种有两根是为热电阻提供电流，完成R到电压的转换，另外的两根导线就可以吧U引出来引导上级仪表，由此可以看到，不断的增加引线就是为了消除热电阻传输过程中带来的误差影响，这种四线制热电阻主要适用于更高精度的测量。本次设计中，我们采用了三线制，原因就是为了消除而限制过程中引导线过长而引起的电阻方面的误差。那么就要结合电桥电路来消除三线制方面带来的误差了，我们把三线制热电阻作为了电桥的一个桥臂，成为桥臂电阻的一部分，导线部分会随着外界不断不变化的温度，造成测量误差。采用三线制以后，其中一根导线与电桥的电源连接，其余的两根与电桥的桥臂连接，这样就是为了消除到现代的误差。从电路的原理上来看，两边的电桥桥臂是对称的，所以他们在电路上的特性就是相反的，运用这个原理就可以在很大程度上消除误差。
热电阻分类以及特点：
（1）热电阻的测温系统一那么就是有热电阻，导线还有对应的显示仪表组成。同时应该值得注意的是：
1.热电阻与仪表必须保持一致的分度号； 2.为了消除连接导线的误差，即导线随温度电阻变化，必须采用三线制测温。
（2）铠装热电阻：它是由感温元件，导线，绝缘材料以及不锈钢的套管组合成的坚固的实体，一般尺寸为外径1~8mm，最小的有1mm，相对于普通的热电阻，他有很多优点，比如说：
1.体积较小，所以内部构造没有空气的影响，而且测量反应速度快没有滞后； 2.机械性能好。兼顾能够抵御足够的冲击力； 3.灵活性高，可以弯曲适合不同形状的现场； 4.寿命长，可以长期使用。
（3）端面热电阻。这个元件是由经过特殊处理的电阻丝绕制而成，他的电阻丝紧紧地贴在温度计的表面。星队以一般的轴向热电阻，它能够更加快速的反映当时的温度，这样的热电阻适用于测量轴瓦以及其他机件的端面温度，这样的环境要求较高。
（4）隔爆型热电阻。之所以叫做隔爆型，是因为有一个特殊结构的接线盒，它能够使内部与外部完全的隔绝。因为外界火花或者其他因素，所以电阻的断路修理一定会改变电阻的阻值使测量不够准确，因此应该更换新的电阻，如果硬是要修理的化就应该先检测合格之后再使用。
4.了解采用双曲余弦增益的非线性PI的理论和应用
PID 控制器由于结构简单、使用方便等特点在工业控制中得到广泛应用。然而，对具有显著的非线性、大惯性、大滞后等特点的蒸汽温度进行有效控制一直是国内外研究的一个难题。为解决传统PID 对控制性能方面被控量不能及时反映系统所承受的扰动、调节时间增大、速度趋缓的制约，多年来众多学者纷纷提出各种方法提高控制系统的性能。文献［1］提出了一种基于神经网络预测模型的模糊神经控制实现过热汽温的控制。文献［2］提出一种通过在线调解可调因子的PID 型自适应模糊控制。文献［3］根据被控对象模型的参数摄动范围及概率密度分布，结合遗传算法设计优化串级PID 控制器。文献［4］ 引入增益自适应Smith预估控制设计汽温控制器。文献［5］ 引入二次型性能指标，设计大滞后系统的基于改进灰色预测模型的自适应PID 控制。文献［6］将双曲余弦函数增益这一非线性函数引入PID 控制，通过系统偏差的大小对PI 参数进行调整，在无延迟的一阶、二阶对象的控制中取得了较好的效果。
本文基于一种双曲余弦增益的非线性PI 控制器，设计了结构简单易于实现的蒸汽温度的棒控制器。仿真结果表明引入双曲余弦增益的非线性PI 控制器对蒸汽温度控制系统的动态性能得到显著改善，具有良好的抵抗干扰能力和鲁棒性。
5.在MATLAB/SIMULINK下设计采用双曲余弦增益的非线性PI控制器；
当前工业对加热炉控制多数使用PI控制算法或者PID控制算法，但是基础的PI算法针对线性系统，而实际运用中多数要面临非线性系统，也就是在整个闭环传递函数中加入非线性的函数环节，达到对非线性系统的控制。这也是对传统的比例积分控制的一种改进，能够提高控制精度，获得更好的控制效果，如减少控制时间和超调量等。双曲余弦增益是一种适用于非线性PI控制的非线性函数，能够达到非线性控制。双曲余弦增益主要利用了误差e对系统的影响，具体表达式如下：
k(e1)= ch(k0 × e1)= exp(k0 × e1) exp(－ k0 × e1)/2 e1 = e(t)，| e(t)| ≤ emax emaxsgn(t)，| e(t)| ＞ emax(1)
u(t)= k(e1)［Kpe(t)dt Ki∫t0e(t)dt Kdde(t)dt］(2)在上述公式中：k0是非线性的增益参数，然后kp以及ki分别是比例积分的系数。我们根据这个控制方程在MATLAB的simulink上搭建如下图所示的控制器模型以便对模型进行进一步的模拟以及调整。
其中Kp和Ki是比例环节和积分环节的系数。基于此函数我们构建闭环系统非线性控制器，利用simulink进行搭建仿真控制模型，观测该控制器的实际效果，模型结构图如图5-1所示。
图5-1 仿真模型图
其中应该注意的一点是：非线性部分如果不对误差e加以控制，就可能会导致整个控制回路的不稳定性，如因为非线性增益补偿过大，导致线性部分变为不能控部分。因此通过限制k（e）的大小来避免这个问题。其中当k0=0.125的时候，emax=5时，k（e）会随着误差的变化而变化。如图5-2所示。
图5-2 函数曲线图
6.加热炉温度智能控制系统设计
6.1设计的目的及意义
加热炉被广泛应用于工业生产和科学研究中。由于这类对象使用方便，可以通过调节输出功率来控制温度，进而得到较好的控制性能，故在冶金、机械、化工等领域中得到了广泛的应用。
在一些工业过程控制中,工业加热炉是关键部件,炉温控制精度及其工作稳定性已成为产品质量的决定性因素。对于工业控制过程,PID 调节器具有原理简单、使用方便、稳定可靠、无静差等优点,因此在控制理论和技术飞跃发展的今天,它在工业控制领域仍具有强大的生命力。
在产品的工艺加工过程中，温度有时对产品质量的影响很大，温度检测和控制是十分重要的，这就需要对加热介质的温度进行连续的测量和控制。
在冶金工业中，加热炉内的温度控制直接关系到所冶炼金属的产品质量的好坏，温度控制不好，将给企业带来不可弥补的损失。为此，可靠的温度的监控在工业中是十分必要的。
6.2 控制系统工艺流程及控制要求 6.2.1
生产工艺介绍
加热炉是石油化工、发电等工业过程必不可少的重要动力设备，它所产生的高压蒸汽既可作为驱动透平的动力源，又可作为精馏、干燥、反应、加热等过程的热源。随着工业生产规模的不断扩大，作为动力和热源的过滤，也向着大容量、高参数、高效率的方向发展。
加热炉设备根据用途、燃料性质、压力高低等有多种类型和称呼，工艺流程多种多样，常用的加热炉设备的蒸汽发生系统是由给水泵、给水控制阀、省煤器、汽包及循环管等组成。
本加热炉环节中，燃料与空气按照一定比例送入加热炉燃烧室燃烧，生成的热量传递给物料。物料被加热后，温度达到生产要求后，进入下一个工艺环节。用泵将从初馏塔底得到的拔顶油送入加热炉中加热到360 ℃～370 ℃后，再送入常压分馏塔中。经分馏，在塔顶可得到低沸点汽油馏分，经冷凝和冷却到30 ℃～40 ℃时，一部分作为塔顶回流液，另一部分作为汽油产品。此外，还设有1～2个中段回流。在常压塔中一般有3～4个侧线，分别馏出煤油、轻柴油。
侧线产品是按人们的不同需要而取的不同沸点范围的产品，在不同的流程中并不相同。有的侧线产品仅为煤油和轻柴油，而重油为塔底产品；有的侧线为煤油、轻柴油和重柴油，而塔底产品为常压渣油。
初底油用泵加压后与高温位的中段回流、产品、减渣进行换热，一般换后温度能达到260°C以上，如果换热流程优化的好，换热温度可达到310°C左右。初底油在进入常压炉进一步加热至365°C（各装置设定的炉出口温度随所炼不同原油的组成性质而差异，一般都在360°C至370°C之间）。最后初底油进入常压塔进行分离。
加热炉设备主要工艺流程图如图2-1所示。
图2-1 加热炉设备主要工艺流程图
6.2.2控制要求
加热炉设备的控制任务是根据生产负荷的需要，供应热量，同时要使加热炉在安全、经济的条件下运行。按照这些控制要求，加热炉设备将有主要的控制要求：
加热炉燃烧系统的控制方案要满足燃烧所产生的热量，适应物料负荷的需要，保证燃烧的经济型和加热炉的安全运行，使物料温度与燃料流量相适应，保持物料出口温度在一定范围内。
6.3 总体设计方案 6.3.1系统控制方案
随着控制理论的发展，越来越多的智能控制技术，如自适应控制、模型预测控制、模糊控制、神经网络等，被引入到加热炉温度控制中，改善和提高控制系统的控制品质。
本加热炉温度控制系统较为简单，故采用数字PID算法作为系统的控制算法。采用PID调节器组成的PID自动控制系统调节炉温。PID调节器的比例调节, 可产生强大的稳定作用;积分调节可消除静差;微分调节可加速过滤过程, 克服因积分作用而引起的滞后。控制系统通过温度检测元件不断的读取物料出口温度，经过温度变送器转换后接入调节器，调节器将给定温度与测得的温度进行比较得出偏差值，然后经PID算法给出输出信号，执行器接收调节器发来的信号后，根据信号调节阀门开度，进而控制燃料流量，改变物料出口温度，实现对物料出口温度的控制。
本加热炉温度控制系统采用单回路控制方案，即可实现控制要求。在运行过程中，当物料出口温度受干扰影响改变时，温度检测元件测得的模拟信号也会发生对应的改变，该信号经过变送器转换后变成调节器可分析的数字信号，进入调节器，将变动后的信号再与给定相比较，得出对应偏差信号，经PID算法计算后输出，通过执行器调节燃料流量，不断重复以上过程，直至物料出口温度接近给定，处于允许范围内，且达到稳定。由此消除干扰的影响，实现温度的控制要求。
6.3.2 系统结构和控制流程图
根据控制要求和控制方案设计的加热炉温控制系统结构如图3-1所示, 该系统主要由调节对象(加热炉)、检测元件(测温仪表)、变送器、调节器和执行器等5个部分组成, 构成单回路负反馈温度系统。
其中显示器是可选接次要器件，故用虚线表示；θ为物料出口温度，Qg为燃料流量。箭头方向为信号流动方向，温度信号由检测元件进入控制系统，经过一系列器件和运算后，由执行器改变燃料流量，进而实现温度控制。
图3-1 加热炉温度控制系统结构图
图3-2 加热炉温度控制系统整体控制流程图
Qg为燃料流量，θ为物料出口温度，加热炉作为控制对象。
7.控制器参数优化
我们上述讲的非线性PI控制器还缺乏一个较好的参数整定方案。由于许多不确定因素还有一些外部扰动的影响。导致我们想要找到最合适的方法是比较困难的。所以我们准备利用Simulink 下的NCD 模块对我们所需要的参数进行优化和整定。我们具体准备实施的计划如下：第一步，我们准备先设计仿真过程所需要的框图。第二步，我们准备尝试整定出最优的控制器参数，而且还要对系统初始化。第三步，我们要在时域内，给定其系统性能参数，如，调节、上升时间，还有超调量一些要求。我们根据这些要求，将问题转变为优化方面的问题，从而进行参数的优化计算。第四步，我们就要设置好允许误差还有当我们超出约束时，要停止优化。第五步，我们要对程序进行优化，得到一些关于控制器的参数。第六步，我们要不断的缩小要求，重复之前的操作过程。第七步，反复进行改善，直到无法优化为止。
8.设计加热炉分数阶模型和整数阶模型非线性控制仿真试验；
我们将具有不确定性、强非线性而且还是纯滞后的蒸汽温度作为被控对象，我们如果使用常规的调节方法，它的效果一定不好，下面我们就分别用
对于不确定性、强非线性、纯滞后的蒸汽温度控制对象，采用常规方法进行调节，其效果很不理想。以下分别采用上单回路和串级系统中双曲余弦增益的非线性PI 控制器来分别进行控制，看是否能够到达我们所预期的效果。8.1 单回路控制系统仿真
TNN － 200 型直流锅炉的低温再热器在85%负荷下，烟气旁路挡板扰动时汽温传递函数［8］为:G(s)= 0． 51e－96s(37s 1)(270s 1)(3)我们以在状态是85%负荷的对象下，选取超调量σ 和调节时间ts作为系统动态性能指标，通过NCD 模块优化控制器参数，得到非线性PI 控制器优化后的参数为
kp = 1.0136，ki = 0.0035，k0 = 0.002;线性PI 控制器优化后的参数为 kp = 2.2514，ki =0.0072． 图4 和图5 分别给出了设定值单位阶跃扰动下的系统响应曲线和系统阶跃响应的控制作用曲线。
我们从图4就能看出来，双曲余弦增益的非线性PI的响应速度是有多快，而且它到达稳态的时候，花的时间也较短。波动过程也很短暂。我们从图5能够看出来，非线性的PI调节的效果就很好，并没有过调的现象。8.2 串级控制系统仿真
电厂锅炉要想安全的而且经济有效的运转，再热蒸汽是一个重要的参数，我们必须了解。对于某个工厂在18万比较平稳负荷下进行了20% 的喷水。
阶跃扰动实验［9］。1)喷水导前汽温对象: G(s)= 0． 28(60s 1)(4)2)惰性汽温对象
G(s)= 0． 10(120s 1)3(5)8.2.1 给定值阶跃下系统仿真
对串级系统进行参数优化，得到非线性PI 控制器的最优参数: k0 = 2.5050;kp = 3.6323;ki =0.0148;线性PI 控制器的最优参数为: kp =71.8091;ki = 0.2032．
内回路都为P 控制器，其参数为0.6424． 图6 给出了串级汽温控制系统设定值单位阶跃扰动下的响应曲线。
从这个图，我们能够明显看到所用的时间减短了，包括峰值时间和调节时间，它的超调量也较小，和单回路系统比起来，串级系统的非线性PI控制起来，效果更好。
8.2.2 扰动下系统的仿真
我们为了能够对在测量蒸汽温度时双曲余弦函数的增益构成的非线性PI控
制器的适应能力，我们特意在2500秒的时候，给一个阶跃信号，这个信号作为扰动信号。d1 = 0.8 mA，那么，它的响应曲线如图7。我们于实验中看出来，在我们给扰动信号是，最先有反应的是双曲余弦函数增益的非线性PI控制器。而且是十分稳定的调节到稳态。没有过多的振荡过程。但是线性的PI控制就不是这样了，它的调节时间长，振荡比较激烈。超调量也是十分大。
9.分析实验数据和图表，并得出结论。
我们对以下四个指标进行相互比较和分析：上升、峰值、调节时间和超调量。我们在表1中，就给出了在不同的控制作用下单回路系统的阶跃响应的一些指标；表2中，我们就给出了在不同的控制作用下，串级系统的阶跃响应一些指标。
我们从表1里的这些数据就能看出，在阶跃响应的时候，单回路系统的非线性PI的曲线上升时间明显比单回路系统的线性PI快了将近107秒，不仅如此，曲线到达峰值的时间也相应的比线性PI曲线到达峰值的时间少了将近187秒，对于超调量来说，显得更少，在线性的PI曲线中，超调量是1%。但是在非线性系统中的PI曲线救只有0.2%。我们可以纵观整个阶跃响应的过程，非线性的PI所需要的调节时间用不了线性PI曲线调节时间的一半。我们从表2中，就能看到在阶跃响应里，串级系统的非线性PI的上升时间要比线性PI的上升时间快上80秒左右，对于超调量来说，线性PI是1.5%，非线性PI是1%。对于调节时间来说，非线性的PI调节时间要比线性PI调节时间短1100秒。通过以上的数据比较，我们采用的双曲余弦函数增益一起构成了非线性PI控制器，在双曲余弦函数的增益作用之下，只有少量的衰减振荡显示出来，从而达到了快准稳的效果，这些效果都是要优于线性PI控制的。我们对于一些不确定性，能够快速的追踪响应。但是在再串级的控制系统中，作用于阶跃响应下，再加上有扰动的情况，双曲余弦函数增益所构成的非线性PI控制器的作用会明显的有着增强的效果，它的超调量还很小，响应的速度也很快。但是线性的PI作用时，就显得慢，而且有多次波动，不稳定。
10.总结
对于像蒸汽温度这种具有惯性大而且纯滞后的控制对象来说，我们在设计PI控制的时候就需要在传统方法的技术之上还要加上双曲余弦增益，这时就需要设
计双曲余弦增益的非线性PI控制器来对系统进行控制，我们在将传统的PI控制技术和双曲余弦增益相结合之后，我们需要调节的变量就是k0,使得整个系统能有一个比较良好的动态性能，我们在设计完之后，还进行了一些仿真，事实证明，我们所设计的双曲余弦增益的非线性PI比较适合具有严重滞后现象的对象，而且还具有较好的抗干扰的能力兼鲁棒性质。它的超调量也十分小，调节时间也明显缩短了，稳定性也有所增强，总的来说，控制效果要优于传统控制很多。
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［8］唐义军． 大型火电厂机组汽温控制系统研究与应用［D］． 南京:东南大学，2022．
［9］王清海，张寿明． 基于PID 的锅炉温度控制系统设计［J］． 云南大学学报，2022，31(S2): 140 － 142．
第三篇：Matlab与Simulink仿真学习心得
Matlab与Simulink仿真学习心得
班级：07610 学号：072022 姓名：吕天雄
一 Matlab学习心得体会与编程实践
<1>学习Matlab的心得体会
真正开始接触Matlab是大二上就开始了，到现在已经一年多了，在此之间，Matlab的确为我提供了很多便利。Matlab的确不愧成为是草稿纸上的语言。我们不必去为很简单的显示效果图形去找一些什么其他软件或者研究比较复杂的计算机图形学，一个plot或者别的函数往往就可以得到很满意的效果。
其实最初开始学习matlab的时候感觉这个东西和C没什么两样，但是后来具体到一些 东西，比如信号处理和数学建模上以后才感觉到使用matlab编写程序去验证结果比C要节 省很多时间，而且matlab写东西基本都是按照自己的思路平铺直叙很少去考虑什么函数的 嵌套调用或者指针等等很头疼的东西。
关于matlab的学习，我感觉其实百度和matlab自带的help基本能够解决绝大数问题，而且一些比较好的论坛比如.xiexiebang.com都会为你产生很大的帮助，关键是在于多动手实践，多思考。但是matlab毕竟只是一个工具，原理和一些基本的编程素质还是必须有的，否则matlab最多也只能是验证一些别人的东西而已，根本帮不上什么忙的。
<2>遇到的一些问题的思考方式与解决办法
最开始用matlab的时候是在大物实验，实验要求去根据测量得到的数据作出图。但是 手动用铅笔去画确实很麻烦，所以用matlab确实可以省去很大的麻烦。但是第一次遇到问 的时候是有关极化坐标下的曲线拟合。
首先是一个物理实验的问题；在做一个关于光的偏振的实验的时候，最后的结果要在一个极化坐标下显示出来；因为数据是离散的，所以显示出来的图像是一个折来折去的一个东东； 然后很自然的想法是对这个曲线进行插值处理。
但是极化坐标下MATLAB并未提供插值处理的函数，interp1这个函数只能在笛卡尔坐标系，也就是直角坐标系下使用。
然后就想到把极坐标的数据转换的直角坐标系下，pol2cart可以实现这个想法，但是随后而来，也就是最后导致整个问题失败的关键也在这里。
pol2cart以后产生的一串数据中出现了重复的数据，那么interp1这个东西也就无能为力了，因为interp1不能处理一串数据中有重复出现的情况。最后的处理办法是把这些数据c os，sin这些东西变换一下后，使其大致规则，然后再用polar画出极坐标下的图形。
接下来这个问题就有点超过我的范围了，可能会有点叙述不清楚。问题可以概要为：人脸网格插值。
这是一个用三角形网格表示的一个人脸模型。需要通过插值使其变得光滑，当然问题的复杂之处在于，插值会改变原本的网格结构。
对于这个问题许多人都给出了解决的办法，当然是一些关于人脸识别技术和运动图像处理的范畴之内的。
主要有两种，第一种是face—ls算法。这种算法是基于RBF（径向插值函数）和loop细分原则的一种算法，当然其精确程度比较差点。但是速度挺好。原理是：基于网格上的点，产生出顶点的迭代函数，从而产生出新的定点，进行细化。然后进行插值。也就是引进新的顶点。分为两个过程内部插值和边缘插值。具体可以去看兰州大学信息工程学院的学报。
第二种也就是基本的老办法RBF。首先解释一下什么叫做径向插值 径向基函数
主要是考虑多维空间的数据插值问题，径向基函数在三维图形的变形中常常被采用，用其来变分三维人脸的时候还应结合人脸的固有特征。确定该方法来实现三维人脸变形是可行的，但要构造好的基函数，以及解这些高维方程的解仍是难点。插值方法：
假设大多数人脸的形状都可以由一个拓扑原型变化得来，那么，通过调整一个一般模型的构造参数可以建立不同的面部模型。但是，这种参数模型仅仅局限于那些构造参数已知的情况，并且对特定人脸参数的调整非常困难。在离散数据的多变量插值问题方面，径向基函数（radial basis function，RBF）插值方法是一个行之有效的工具，所以也适用于类似人脸这样高维曲面的近似或平滑插值。现有的许多方法使用了基于RBF的插值技术，将一般人脸网格变化到特定人脸的形状。这种方法的优点在于：（1）通过插值可以得到丢失的数据点，所以源网格和目标网格不需要相同数目的结点；（2）如果选择了合适的匹配点，数学上可以保证能够将源网格变形到目标网格。
当然我也不是很懂，只是理解了部分。这种方法的关键是找到一个很好的核函数来计算出新的顶点。
最后问题解决的方式是查着了一些图书馆的学报。然后而且在网上找到了部分代码。然后做出来的。这是我校大四一个同学毕设中的一个东西。
其实这个事件最好的解决办法是在3D-MAX中，不过因为没能找到MATLAB与3D-MAX是怎么接口的，所以作罢了。
第三次遇到的问题是我在数学建模课上遇到的一个关于矩阵LU分解的问题：
Matlab作出的结果和手算的结果竟然不一样。
10111
U=1 一个矩阵 A= 经过三角分解为L=10111因为1/为一个极大数 则1—1/可以看成—1/；
设=0.***000000001的负24次方
从而L*U=则最后一位1没有了 变成了0
其中L=
U=Matlab 程序为
epusino=0.***000000001;U=[epusino 1;0-1/epusino];L=[1 0;1/epusino 1];L*U ans =
0.***
1.***
1.***
0 而直接用lu函数对矩阵A分解的结果为
A=[epusino 1;1 1] A =
0.0000
1.0000
1.0000
1.0000
>> [L,U]=lu(A)L =
0.0000
1.0000
1.0000
0
U =
0 我们老师当时的解释是这是由于我们所用matlab是破解版的缘故，破解版的计算精度 没正版的高所以导致运算结果的错误，后来我看了一些LU这个函数的help文档 psychologically lower triangular matrix"(i.e.a product of lower triangular and permutation matrices)in L。翻译过来是L是一个心理上的下三角矩阵，其实是下三角矩阵和置换矩阵也就是最后的结论。P*A = L*U.。由此可见这并不是什么精度的问题导致的结果只是LU分解的矩阵意义和书本上的不同而已。
以下是我自己写的一些程序的代码
1：网络随机拓扑图
目的是要生成一个度数随机、权值随机的拓扑图。首先的理解是利用邻接矩阵，先随机生成一个矩阵，该矩阵为一个对称矩阵。然后画出这个矩阵就行了。
随机拓扑图10026516398191 ***0430 ***065
%产生数组A用来存放表示两点之间权值的矩阵A，也就是临接矩阵，那么两点之间权值不为零元素的个数即为该点的度数
DEF=5;%设定一个东东 方便改变随机点的个数 A=rand(DEF,DEF);%产生DEF*DEF的随机矩阵 for i=1:DEF A(i,i)=0%将对角线上的数置为0 end A=10*A;A=floor(A);%向下去整 for i=1:DEF for j=1:i A(j,i)=A(i,j)%将A矩阵变为一个上三角或者下三角矩阵 end end x=100*rand(1,DEF);y=100*rand(1,DEF);%产生10个随机的点 plot(x,y,'r ');
for i=1:DEF a=find(A(i,:)>0)%将A矩阵每行大于0的数的在该行的地址找出来放在a中
for j=1:length(a)
c=num2str(A(i,j));%将A中的权值转化为字符型
if c~='0'%不显示为0的值 因为A矩阵为零代表两点不相连 text((x(i) x(j))/2,(y(i) y(j))/2,c,'Fontsize',18);%将权值显示在两点连线中间 end hold on;
line([x(i)x(a(j))],[y(i)y(a(j))]);%连线 end end
title('随机拓扑图');e=num2str(DEF);legend(e);%左上角显示节点的个数 for m=1:DEF A(m,m)=m;f=num2str(A(m,m));hold on;text((x(m) x(m))/2,(y(m) y(m))/2,f,'Fontsize',18);%将权值显示在两点连线中间 end 接下来是一个在信息安全课上写的一个关于256色图分层的程序，一副图像有m*n个像素然后每个像素是一个8bit的二进制数据换算为十进制是0-255之间。要做的就是把每bit的信息提取出来。
I=imread('bupt副本.bmp');%读入源图像
I=double(I);%将图像转换为double类型便于MATLAB中的计算 %确定图像的长宽 M=size(I,1);%长 N=size(I,2);%宽 l=M*N;%图像长宽之积 for n=1:8;%剔除每层 for i=1:M
for j=1:N
B=numdec2bin(I(i,j),8);%先将每个像素转换为8位2进制序列
B(n)=[];%删除相应位置的元素
y(i,j)=numbin2dec(B);%将剩下的7个元素转换为10进制数放入y矩阵中
end end
y=uint8(y);%将10进制的矩阵转换为无符号整形
subplot(4,2,9-n);%显示n个图像，每层是相应的剔除该层的结果
imshow(y);%显示这个图像
title(strcat('去除第',num2str(9-n),'层后的结果'));%显示标题 end
附带的两个函数：
function y=numdec2bin(x,n);%从函数将十进制数x转化为n位二进制 y=zeros(1,n);a=x;i=n;while a>0 y(i)=mod(a,2);a=floor(a/2);i=i-1;end function y=numbin2dec(x)%将二进制数转换为十进制数 a=0;lx=length(x);for i=1:lx a=a x(i)*2^(lx-i);end y=a;
去除第1层后的结果去除第2层后的结果去除第3层后的结果去除第4层后的结果去除第5层后的结果去除第6层后的结果去除第7层后的结果去除第8层后的结果
Matlab的RGB转换为YCbCr之后转换回来和原图不符
这个是做JPEG图像压缩的时候遇到的一个问题，当时的代码是用C写的但是结果不对，后来想到用matlab进行验证结果发现通过公式转换得到的图是错的。
原理：BMP图像压缩为JPEG的第一步是将RGB色彩空间通过这个公式映射到YCbCr空间上。
Y=0.299 R 0.587 G 0.114 B Cb =0.3313G 0.5 B 128 Cr = 0.5 R0.0813 B 128 然后再进行量化，DCT，编码等等步骤。JPEG解压时需要将YCbCr空间的图像又转化回来到RGB上。
R = Y 1.402(Cr0.34414(Cb-128)128)
B = Y 1.772(Cb-128)
但是通过书上给的公式和网上大部分公式却发现根本转化不会来。下面是写的程序代码以及测试得到的结果图像。
clc,clear;Source=imread('hl.jpg');%读入原始RGB图像
figure(1);subplot(1,2,1);imshow(Source):title('original image');%显示图像 [r c d]=size(Source);%计算图像大小 %------计算红色分量并显示分解图------% R(:,:,1)=Source(:,:,1);R(:,:,2)=zeros(r,c);R(:,:,3)=zeros(r,c);R=uint8(R);whos;figure(2);subplot(1,3,1);imshow(R)title('Red Component');%-------计算绿色分量并显示分解图-------% G(:,:,2)=Source(:,:,2);G(:,:,1)=zeros(r,c);G(:,:,3)=zeros(r,c);G=uint8(G);figure(2);subplot(1,3,2);imshow(G)title('Green Component');%--------计算蓝色分量并显示分解图-------% B(:,:,3)=Source(:,:,3);B(:,:,1)=zeros(r,c);B(:,:,2)=zeros(r,c);B=uint8(B);figure(2);subplot(1,3,3)imshow(B)title('Blue Component');%------------合成-------------% Comp(:,:,1)=R(:,:,1);Comp(:,:,2)=G(:,:,2);Comp(:,:,3)=B(:,:,3);figure(1);subplot(1,2,2);imshow(Comp):title('composition image');Y=0.229*R 0.587*G 0.114*B;Cb=0.5*B-0.1687*R-0.3313*G 128;Cr=0.5*R-0.4187*G-0.0813*B 128;red=Y 1.402*(Cr-128);green=Y-0.34414*(Cb-128)-0.71414*(Cr-128);blue=Y 1.772*(Cb-128);Comp2(:,:,1)=red(:,:,1);Comp2(:,:,2)=green(:,:,2);Comp2(:,:,3)=blue(:,:,3);figure(3);imshow(Comp2);title('RGB转换为YCrCb后又转换为RGB的图像');RD=R(:,:,1)-red(:,:,1);GD=G(:,:,2)-green(:,:,2);BD=B(:,:,3)-blue(:,:,3);figure(4);subplot(1,3,1);imshow(RD);title('红色分量差异');subplot(1,3,2);imshow(GD);title('绿色分量差异');subplot(1,3,3);imshow(BD);title('蓝色分量差异');
然而可以通过figure(4)的图像清楚看到R 和G分量转换后恢复 与以前的差别很大。而且看了一下matlab自带的rgb2ycbcr和ycbcr2rgb并且用了这两个函数测试后图像是一样的。很是不解
实验得到的图为: original imagecomposition image
将源图像分为RGB三个部分。
Red ComponentGreen ComponentBlue Component
将源图像的RGB分量转换到YCbCr上后又转化为RGB得到的三个分量差异的图。
红色分量差异绿色分量差异蓝色分量差异 公式转换的y分量公式转换的cb分量公式转换的Cr分量matlab函数转换的y分量matlab函数转换的Cb分量matlab函数转换的Cr分量
从最后的结果可以看出原图转换到YCbCr空间之后又转化回来得到的图像与原图不符….RGB转换为YCrCb后又转换为RGB的图像
以上只是我自己用Matlab做过的部分问题，还有一些比如场声源定位Music算法仿真，DES加密算法。神经网络滤波器等等，鉴于代码量太大，就不再敖述。二 Simulink学习心得与编程实践
SIMILINK模块库按功能进行分类，包括以下8类子库： Continuous（连续模块）Discrete（离散模块）
Function&Tables（函数和平台模块）Math（数学模块）
Nonlinear（非线性模块）
Signals&Systems（信号和系统模块）Sinks（接收器模块）Sources（输入源模块）
对于simulink来说其实没什么好说的，需要什么就把什么拖到Model里面，连线之后设定参数。不是很麻烦的。但是重要的是对于系统的设计与仿真思想才是最重要的。而且里面的S-Function也是比较好的一个设计，用S-Function可以自定义一些组件，使自己的仿真看上去更加清晰与精简。
Simulink的工作方式：
（1）模块内的参数值首先会送到Matlab中进行计算，得到的参数值会用来当做以后需要调用的参数。
（2）模型系统中的各个层级将被平展开来，每一个子系统将被相应的模块所代替。（3）模块按被处理的顺序排列，此时代数回路结构也被检查出来，此种排列产生一个列表，以确保具有代数回路的模块驱动输入的模块被更新后才更新。
（4）检查块之间的链接，是否每一个块的输出端口与它所连接的模块输入端口有相同的信号宽度。
现在可以准备执行仿真操作，仿真时使用数值迭代求的的结果，每种数值积分模型提供的连续状态的微分能力。
Simulink中的模型都是分级的，因此可以通过自上而下或者自下而上的方式建立模型。定义了一个模型以后，就可以通过Simulink的菜单或者在Matlab的Command中输入命令进行仿真。
关于学习的心得就写到这里了，接下来是一些自己做的仿真。
1：观察一个信号与积分之后的区别，目的是了解Scope的功能和用法。
仿真结果，左边为原始信号，右边为积分后的信号。
用XYGraph看到的对比
Rossler吸引子产生仿真：
Rossler 吸引子产生是服从下面这个方程的 1
212 331
仿真图 (xx)xxaxxbx(xc)xab0.2c5.7
仿真结果
LMS自适应滤波器： 仿真图：
遇到的问题
问题的解决办法：
将Spectrum Scope中的buffer input打勾就行了。
仿真结果图形：
1：Spectrum Scope的输出图形
2：Vector Scope的输出结果
3：Scope的输出结果图形
第四篇：通信原理课设文档simulink
《通信原理》课程设计
开机，启动Matlab，在工作窗口Simulink。
模块库——>各个模块 Simulink：基本模块库
Commuinications Blockset：通信模块库 Signal Processing Blockset：信号处理模块库
基本原理：
1． 信源
通信工具箱：Communications Blockset——Comm Sources/Rondom Data Sources 选择：Bernoulli Binary Generator二进制伯努利序列产生器
Random Integer Generator 随机整数产生器 Signal Processing Blockset——signal Processing Sources
Sine Wave正弦波 2． 噪声源
Communications Blockset——Comm Sources/Noise Generators 选择：Gaussian Noise Generator高斯白噪声产生器
Rayleigh Noise Generator瑞利噪声产生器
Uniform Noise Generator均匀噪声产生器 3． 示波器
Simulink——〉Sinks——〉Scope 4． 相加器、增益、相乘器 Simulink——〉Math Operations——〉Add、Gain、Produc 5． 信道
高斯白噪声加性信道
Communications Blockset—〉Comm Sources—〉Noise Generators—〉Gaussian Noise Generator 6． 滤波器
Signal Processing Blockset——〉Filtering——〉Filter Designs——〉Digital Filter Design 低通滤波器的带宽：基带信号的带宽
带通滤波器的带宽：载波频率±基带信号的带宽 7． Relay（抽样判决器）
Simulink——〉Discontinuities——〉Relay 这是一个滞环比较器，一般用来作为调节有波动的系统时的缓冲。
parameters里的设置为：switch on point-阈值上限，switch off point-阈值下限，output when on-阈值上限输出值，output when off-阈值下限输出值。
例如某个信号的阈值上限为1.5，下限为0.5，上限输出为1，下限输出为0.当该信号上升到大于1.5时，relay的输出为1。若信号下一个周期小于1.5，但仍大于0.5时，其输出仍保持为1。只有当信号下降到小于0.5时，才会输出0。
它的意义是使信号调节有一个足够的范围宽度，而不至于因为每个周期都进行调节。8． 眼图、星座图、误码率
Communications Blockset—〉Comm Sinks——〉Discrete-Time Eye Diagram Scope Samples per symbol：每个符号的采样点数，自己计算1个二进制码元在系统中有多少个采样点，也就是要保证眼图窗口的时间宽度为整数个码元宽度（最好1、2个）。 Offset：非负整数，小于Samples per symbol和Samples per trace的乘积，指定在画第一个点时省略的采样点数。可调。
Samples per trace：正数，指定每一条轨迹的符号数目。如2，显示两个符号周期。 Traces displayed：叠加的轨迹的数目。
New traces per display：正整数，小于Traces displayed，指定每一次显示时新轨迹的数目。
Rendering Properties：线型和颜色设计 Axes Properties：x、y轴范围设计
Figure Properties：眼图显示的数据类型设计
Communications Blockset—〉Comm Sinks——〉Discrete-Time Scatter Plot Scope Communications Blockset—〉Comm Sinks——〉Error Rate Calculation
第五篇：实验报告 5 Simulink仿真
实验五 Simulink仿真
（一）一、实验目的
1、熟悉Simulink仿真环境
2、了解Simulink基本操作
3、了解Simulink系统建模基本方法
3、熟悉Simulink仿真系统参数设置和子系统封装的基本方法
二、实验内容
1、在matlab命令窗口中输入simulink,观察其模块库的构成；
2、了解模块库中常用模块的使用方法；
3、已知单位负反馈系统的开环传递函数为
G100s2s(s1)(s20)
建立系统的模型，输入信号为单位阶跃信号，用示波器观察输出。
4、建立一个包含Gain、Transfer Fcn、Sum、Step、Sine Wave、Zero-Pole、Integrator、Derivative等模块构成的自定义模块库Library1；
5、建立如图7-12所示的双闭环调速系统的Simulink的动态结构图，再把电流负反馈内环封装为子系统，建立动态结构图。
三、实验结果及分析：
图5-1
图5-2
图5-3
图5-4双闭环调速系统的Simulink的动态结构图
图5-5把电流负反馈内环封装为子系统的动态结构图
双击Subsystem模块，编辑反馈电流环Subsystem子系统，如图5-6所示：
图5-6
分析：Simulink是Mathworks开发的MATLAB中的工具之一，主要功能是实现动态系统建模、仿真与分析。可以在实际系统制作出来之前，预先对系统进行仿真与分析，并可对系统做适当的适时修正或按照仿真的最佳效果来调试及整定控制系统的参数，达到提高系统性能。减少涉及系统过程中的反复修改的时间、实现高效率地开发系统的目标。Simulink提供了建模、分析和仿真各种动态系统的交互环境，包括连续系统、离散系统和混杂系统，还提供了采用鼠标拖放的方法建立系统框图模型的图形交互界面。
