S函数学习笔记.doc

S函数用于自定义实现特定的算法，然后嵌入到simulink模块“S-Function”中用于仿真。一、主函数1、函数头：function sys,x0,str,ts=functionname(t,x,u,flag,p1,p2,p3.)1 sys,x0,str,ts为系统默认输出变量；2 t,x,u,flag为系统默认输入参数；3 p1,p2,p3.为用户可选输入变量；（如果定义函数时列表中有可选输入参数，在S-Function模块中要设置参数的值）4 s函数文件名要与函数名一致。2、 函数体switch flagcase 0sys,x0,str,ts=mdlInitializeSizes;case 1sys = mdlDerivatives(t,x,u);case 2sys = mdlUpdates(t,x,u);case 3sys = mdlOutputs(t,x,u);case 4sys = mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u);case 9sys=mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u);3、 说明对于特定的算法可能只用到某些flag状态的操作，对于不需要操作的flag状态，有两种处理方式，一种是在主函数中处理，另一种是在定义子函数时处理。以不需要进行flag为1、4和9状态时的操作为例分别进行说明。1 在主函数中处理在主函数中编写为：case 1,2,9 sys = ; 这样处理就不需要再编写对应状态的子函数。2 在子函数中处理在主函数中编写为：case 1sys = mdlDerivatives(t,x,u);case 4sys = mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u);case 9sys=mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u);在子函数中编写为：function sys = mdlUpdates(t,x,u)sys = ;function sys = mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u)sys = ;function sys=mdlTerminate(t,x,u) sys = ;二、子函数算法的设计可能会用到状态变量x，那么根据x的性质可以将算法分为三大类：基于连续状态变量的算法、基于离散状态变量的算法和不基于状态变量的算法。接下来分别介绍这三种类型的算法设计。1、 基于连续状态变量的算法算法的整体设计思想是：=f1(t,x,u) y=f2(t,x,u)1 初始化(flag=0)设置使用的连续状态变量的个数：size.NumContStates = 设置不使用离散状态变量：size.NumDiscStates = 0设置输出变量的个数：size.NumOutputs = 设置输入变量的个数：size.NumInputs = 设置输出变量与输入变量是否相关：size.DirFeedthrough = 1或0设置采样时间的个数：size.NumSampleTimes = 用系统变量sys记录并返回上述设置：sys=simsize(sizes)设置状态变量的初始值：x0 = .设置保留变量str为空：str = 设置采样时间类型：ts = .示例：/*/function sys,x0,str,ts = mdlInitializeSizessizes = simsizes;sizes.NumContStates = 2;sizes.NumDiscStates = 0;sizes.NumOutputs = 2;sizes.NumInputs = 2;sizes.DirFeedthrough = 1; sizes.NumSampleTimes = 1;sys = simsizes(sizes);x0 = zeros(2,1);str = ;ts = 0 0;/*/2 状态变量求导(flag=1)子函数mdlDerivatives实现连续状态变量x导数的表达式：f1(t,x,u)，用系统变量sys记录并传递给。在函数体中也可以编写其它操作，但是sys只返回给。示例：/*/function sys = mdlDerivatives(t,x,u,A,B,C,D)sys = A*x + B*u;/*/3 状态变量更新(flag=2)子函数mdlUpdates实现离散状态变量x的更新，因此在基于连续状态变量的算法中不需要这一步运算。4 输出变量计算(flag=3)子函数mdlOutputs实现输出变量y的表达式：f2(t,x,u)，用系统变量sys记录并传递给y。在函数体中也可以编写其它操作，但是sys只返回给y。示例：/*/function sys = mdlOutputs( t，x，u，A，B，C，D )sys = A*x + B*u；/*/5 采样时刻计算(flag=4)子函数mdlGetTimeOfNextVarHit计算下一次采样时刻，只在离散采样系统中有用（即mdlInitializeSizes中的ts设置ts(1)不为0）。示例：/*/function sys = mdlGetTimeOfNextVarHit( t，x，u )sys = t + u(2)；/*/6 Simulink仿真结束时的操作(flag=9)编写simulink仿真结束时刻进行的操作，用sys记录返回值，但是返回值传递给哪个变量不详，一般置sys=。示例：/*/function sys=mdlTerminate(t,x,u) sys = ;/*/2、 基于离散状态变量的算法算法的整体设计思想是：x(n+1)=f1(t,x,u) y(n)=f2(t,x,u)1 初始化(flag=0)设置不使用连续状态变量：size.NumContStates = 0设置使用的离散状态变量的个数：size.NumDiscStates = 设置输出变量的个数：size.NumOutputs = 设置输入变量的个数：size.NumInputs = 设置输出变量与输入变量是否相关：size.DirFeedthrough = 1或0设置采样时间的个数：size.NumSampleTimes = 用系统变量sys记录并返回上述设置：sys=simsize(sizes)设置状态变量的初始值：x0 = .设置保留变量str为空：str = 设置采样时间类型：ts = .示例：/*/function sys,x0,str,ts = mdlInitializeSizessizes = simsizes;sizes.NumContStates = 0;sizes.NumDiscStates = 2;sizes.NumOutputs = 2;sizes.NumInputs = 2;sizes.DirFeedthrough = 1; sizes.NumSampleTimes = 1;sys = simsizes(sizes);x0 = zeros(2,1);str = ;ts = 0 0;/*/2 状态变量求导(flag=1)子函数mdlDerivatives实现连续状态变量x的更新，计算f1(t,x,u)，用系统变量sys记录并传递给。因此在基于离散状态变量的算法中不需要这一步运算。3 状态变量更新(flag=2)子函数mdlUpdates实现离散状态变量x导数的表达式：f1(t,x,u)，用系统变量sys记录并传递给x(n+1)。在函数体中也可以编写其它操作，但是sys只返回给x(n+1)。示例：/*/function sys = mdlUpdates(t,x,u,A,B,C,D)sys = A*x + B*u;/*/4 输出变量计算(flag=3)子函数mdlOutputs实现输出变量y的表达式：f2(t,x,u)，用系统变量sys记录并传递给y。在函数体中也可以编写其它操作，但是sys只返回给y。示例：/*/function sys = mdlUpdates( t，x，u，A，B，C，D )sys = A*x + B*u；/*/5 采样时刻计算(flag=4)子函数mdlGetTimeOfNextVarHit计算下一次采样时刻，只在离散采样系统中有用（即mdlInitializeSizes中的ts设置ts(1)不为0）。示例：/*/function sys = mdlGetTimeOfNextVarHit( t，x，u )sy