S函数学习笔记

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 flag

case 0

[sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes;

case 1

sys = mdlDerivatives(t,x,u);

case 2

sys = mdlUpdates(t,x,u);

case 3

sys = mdlOutputs(t,x,u);

case 4

sys = mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u);

case 9

sys=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

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 1

sys = mdlDerivatives(t,x,u);

case 4

sys = mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u);

case 9

sys=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

< /p>

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：

tStates =

□

设置不使用离散状态变量：

cStates = 0

设置输出变量的个数：

puts =

□

设置输入变量的个数：

uts =

□

设置输出变量与输入变量是否相关：

dthrough = 1

或

0

设置采样时间的个数：

pleTimes =

□

用系统变量

sys

记录并返回上述设置：

sys=simsize(si zes)

设置状态变量的初始值：

x0 = [

□

□

□

...]

设置保留变量

为空：

str = []

设置采样时间类型：

ts = [

□

□

...]

示例：

/************ ***************************************/

function [sys,x0,str,ts] = mdlInitializeSizes

sizes = simsizes;

tStates = 2;

cStates = 0;

puts = 2;

uts = 2;

dthrough = 1;

pleTimes = 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

导数的表达式：

f1(t,x,u)

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)