dSpace控制系统实时仿真解决方案c 利用 MATLAB与 Dspace开发平台，控制系统仿真平台的开发测试流程步骤如下：被控对象的理论分析及数学描述这是离线仿真的第一步，用线性或非线性方程建立控制系统数学模型，该方程应能用 MATLAB的 m-file格式或 Simulink方框图方式表示，以便于用MATLAB/Simulink 进行动态分析。当部分被控对象难于用理论方法描述时，可以结合 MATLAB的系统辨识工具箱和Simulink参数估计模型库来辅助进行系统建模。控制系统建模当被控对象的模型搭建完毕之后，可以用MATLAB的控制系统工具箱等工具分析被控对象的响应特性，然后根据这些响应特性为其设计控制器。离线仿真与优化模型建立之后，可以通过离线仿真查看控制系统的时域频域性能指标，通过对离线仿真结果的分析来优化控制系统仿真平台的算法或被控对象的模型，使系统的输出特性尽可能的好。当这一步完成之后，就要将离线仿真过渡到实时仿真了。用真实的硬件接口关系代替Simulink中的逻辑联接关系由于实时仿真中需要与硬件通讯，所以需要在Simulink 方框图中，从 RTI 库用拖放指令指定实时测试所需的I/O(A/D 转换器，增量编码器接口等) ，并对 I/O 参数( 如 A/D 电压范围等 ) 进行设置。自动代码生成与下载这是从离线仿真到实时仿真的关键，当用户用传统的方法进行开发的时候，从控制算法到代码实现需要手工编程，这一步会耗去很长时间，但当用户采用MATLAB+dSPACE这一整体解决方案时，只需用鼠标选择RTW Build，就可以自动完成目标系统的实时C代码生成、编译、连接和下载。即使是复杂的大型控制系统该过程一般也只需几分钟左右。实验过程的全程自动化管理用 ControlDesk 试验工具软件包与实时仿真系统进行交互操作，如调整参数，显示系统的状态，跟踪过程响应曲线等。通过实时测试可以确定系统的一些重要特性。与 MATLAB结合进行参数优化如果需要，利用 MLIB/MTRACE从实时闭环系统获得数据，并将该数据回传给用于建模和设计的软件环境 ( 如：MATLAB)，由 MATLAB根据一定的算法计算下一步控制参数并通过 MLIB/MTRACE将参数送给实时系统，实现参数的自动寻优过程。循环返回第一步。只有通过实时测试，才能得到一些反馈信息如：对象模型是否需要改进、算法特性是否过严或过松、控制系统对不能建模的对象动特性( 如：考虑到实时性而将部分对象直接包含于闭环测试中) 、干扰及传感器噪音是否有足够的鲁棒性。 1. 控制系统离线仿真的过程及所用...
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