外文翻译 ---- MATALAB 混合仿真平台控制算法的概述
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1、9 MATALAB 混合仿真平台控制算法的概述 MATALB 混合仿真平台,即为将硬件引入到仿真回路里的半实物仿真系统,可用于过程控制器的开发与测试。平台提供了三种控制器的嵌入方法,尤其能用 Matlab 语言编写,大大提高了平台的灵活性。为了建立过程控制混合仿真试验系统,必须解决 PC 机作为虚拟控制器设计环境的实现和在Windows 操作系统中实时控制的实现这两个问题。我们先详细阐述过程控制混合仿真试验系统的实现原理;最后介绍平台控制算法的嵌入方法,并通过实验仿真验证平台的有效性。 过程控制混合仿真平台实现原 理 : (1)数值计算, MATLAB 提供了大约 600 多个数学和工程上常用
2、的函数。这些函数的数值运算是针对矩阵操作优化过的,可以使用它来代替底层编程语言。在保持同样性能的情况下,编程工作量非常小,数值计算采用了 LAPACK, BLAS, FFTW 等优秀数学函数库,使得计算效率得到进一步的提升。 MATLAB 包含的主要数学函数有线性代数和矩阵运算、傅立叶变换和统计分析、微分方程求解、稀疏矩阵运算以及三角和其他初等数学运算等;除此之外,随着 Matlab 的应用领域不断的扩大,补充了用于许多特定领域的函数。 (2)算法 开发,强大的计算能力,方便易用的编程语言和丰富的数学函数使 MATLAB 最适于用于算法开发工作。典型的应用包括:数据分析,信号处理,图像处理,系
3、统建模和高级算法研究等。不管用户是使用已有的算法,还是自行开发, MATLAB 提供了一个通用的平台。使用MATLAB 进行算法开发就像平时书写数学表达式一样。将用户在 MATLAB 中开发的算法结合到外部运行的系统中。一旦用户的算法和仿真经过了编写和调试, MATLAB Compiler 和 C/C+ Math Library 会将 MATLAB 应用自动转换成可移植 C 和 C+代码的工具。对于信号处理,控制系统设计和其他一些应用, MATLAB 工具箱提供了一系列先进的技术。工具箱远远超出了提供一些基本算法的范畴:他们提供了一个学习,研究,创新前沿理论和技术的舞台。提供的算法工具箱有 N
4、eural Network Toolbox、 Optimization Toolbox、System Identification Toolbox、 Robust Control Toolbox、 Model Predictive Control Toolbox、 Control System Toolbox, Fuzzy logic Toolbox 等。 (3)数据分析与可视化,通过 MATLAB,用户可以分析所有类别的数据包括信号,图像,多项式,时间历程,多变量数据和线性系统等。从分析中总结出来的结10 果可以作为将来进一步的算法和模型开发的基础。此外,用户可以快速地将代码片段和知识转换成
5、可以重复使用的自动分析例程,不需要变量声明和维数定义,可很快编写出程序。 MATLAB 提供了方便的数据访问工具。例如, Data Acquisition Toolbox 允许用户将实时的测量数据直接传送到 MATLAB 进行分析 , Database Toolbox 允许用户访问符合 ODBC 和 JDBC 的数据库,而M 文件 , C 和 Fortran 程序中的处理文本和二进制文件的 I/O 函数,则允许用户处理任何格式的数据。 MATLAB 和相关的工具箱包含了科学计算中需要的专业图形功能。从 2-D 原始数据的曲线图到带标记的等值线图和交互式的 GUI,这些工具提供了模型可视化的能力
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