Simscape的案例
重型并串式液壓機械臂建模與simscape仿真 ￥60
二、simscape仿真
仿真視頻如下：
液壓控制機械臂simscape仿真
MATLAB-Simulink&Simscape電動汽車建模仿真
在車身子系統中包含了來自 Simscape 庫的輪胎、差速器、變速箱和車身模塊。 我們可以根據我們的要求更改塊參數。 將輪胎、差速器、變速箱和車身塊相互連接起來，制成第一個子系統。
電機電路和控制器子系統
電機將從電池中獲取受控電源并將電能轉換為機械能。 產生的機械能供應給齒輪箱和機械旋轉框架。為了制作子系統，添加了 Simscape 庫中的電機電路和控制器模塊。 使用了一個簡單的直流DC電機，為了控制直流電機，使用了一個 H 橋控制器。在H橋控制器的幫助下，可以應用加速、減速和制動。 為了控制 PMW 波，添加了一個受控的 PWM 電壓塊。我們可以根據我們的要求更改塊參數。下圖將顯示每個模塊之間的連接，以構成一個子系統。
驅動輸入子系統
動力總成模塊庫中的縱向驅動模塊根據參考速度和反饋速度生成標準化的加速和制動命令。 參考速度將由內置驅動循環給出，或者我們可以使用信號構建器塊生成我們自己的信號。 反饋速度將取自實際車速。 基于參考信號和實際速度之間的差異將產生誤差。 產生的誤差會導致加速或減速，從而使車輛的實際速度嘗試與參考速度相匹配。使用 Longitudinal 模塊和 Signal Builder 模塊來創建驅動器輸入子系統。下圖顯示了塊之間的連接。
電池組子系統
電池組將為電機供電。 充電狀態 (SOC) 的計算將為我們提供有關充電前可以行駛多少以及可以使用現有電池的時間的信息。用鋰離子電池直接檢查SOC百分比。 電池的充放電我們可以借助SOC進行檢查。下圖將顯示每個模塊之間的連接，以構成一個子系統。
整體模型
將 powergui 塊添加到 Simulation。 添加范圍和顯示模塊以檢查電動汽車模型的輸出和行為。 在信號生成器模塊的幫助下，創建了一個參考信號。
展開 Simscape建模_PMSM_Motor_Back_EFM_Voltage
Simscape建模_PMSM_Motor_Back_EFM_Voltage
Simulink中4種電機建模方式
Simscape建模：不需要了解太多建模對象特性，可以獲取所有內部狀態信號，僅根據物理連接關系即可完成建模，對于非主要研究領域的建模建議采用此方法；需要一個一個元件組裝，建模過程比較繁瑣。
以上，在Simulink用微分方程、傳遞函數、狀態方程、Simscape等4種不同的方式搭建電機模型，并對其進行了初步的驗證和總結。
SimScape建模實例_IGBT原理仿真
SimScape建模實例_IGBT原理仿真
SimScape_無刷電機控制_(1)-BLDC Motor_Back EMF Voltage
SimScape_無刷電機控制_(1)-BLDC Motor_Back EMF Voltage
無人潛水艇的設計與仿真
然后通過 MATLAB 提供的針對特定 CAD 軟件的插件 Simscape Multibody Link
（https://www.mathworks.com/help/physmod/smlink/ug/installing-and-linking-simmechanics-link-software.html
），用戶可以從 CAD 軟件中把完整的模型，包括所有物理參數自動導入到 Simulink 中。
具體的轉換過程可以參考以下視頻：
在 CAD 轉換完成并生成相應的 .xml文件后，可以使用 smimport() 函數自動創建 Simscape Multibody 模型，這樣船體的力學模型就搭建完成了。
有了這個力學模型，用戶可以做好些仿真測試。譬如，
1）用戶讓某些部件動起來，比如螺旋槳，同時觀察在螺旋槳旋轉時產生的慣性對無人艇穩定性的影響。
2）用戶也可以連接一個控制算法模塊，來仿真無人艇的操作靈巧性，比如最小轉彎半徑。
3）用戶還可以連接一個外力模塊，來仿真無人艇在海浪里保持穩定所必需的動力要求。
圖中演示了在 Simulink 里把控制器模塊，無人機力學模型模塊和外力模塊連到一起，實現無人艇的動態仿真。
接下來我們具體看看怎么讓潛水艇在螺旋槳的推動下動起來。
用戶可以使用 simscape 里的 Joint 模塊來定義螺旋槳的動力軸。Joint 模塊連接兩個剛體并施加主要的運動學約束，以確定這些物體如何相對彼此移動。
該模塊是根據提供的自由度來參數化的，所有關節都提供了執行（力或力矩或運動軌跡）和感知相應自由度的方法。用在螺旋槳上時，用戶可以定義旋轉方向，旋轉速度或者功率。
展開 Matlab在半導體行業應用計算特點與計算設備硬件配置推薦
MATLAB在半導體方面可以通過Simulink、Simscape Electronics、RF Toolbox、Semiconductor Devices和Optimization Toolbox等工具箱進行半導體器件設計、電路分析、參數優化和性能評估等任務。大部分任務可以基于CPU進行計算，一些復雜任務可以利用多核并行計算提高計算效率，而GPU加速需要通過編寫GPU代碼實現
推薦
1.1 MatLAB高頻科學計算工作站硬件配置推薦
上述配置方案，是目前主流應用推薦配置，代表最新硬件架構，我們可以根據你的具體要求給出更精準的配置方案。歡迎交流，探討。
欲咨詢機器處理速度如何、技術咨詢、索取詳細技術方案，提供遠程測試，請聯系
UltraLAB圖形工作站供貨商：
西安坤隆計算機科技有限公司
國內知名高端定制圖形工作站廠家
業務電話：400-705-6800，18601230361
咨詢微信號：wolf_chen1989
展開 基于行業應用MatLAB工具箱計算特點
電氣
S
Simscape
S
優化工具箱
M
統計和機器學習工具箱
M
G
C
MATLAB Coder
S
G
嵌入式編碼器
M
4
能源交易和風險管理 (ETRM)
同3
5
能源管理系統 (EMS)
Simscape電氣
S
MATLAB編碼器
S
G
嵌入式編碼器
M
優化工具箱
M
Simulink Coder
S
控制系統工具箱
M
基于模型的系統工程（MBSE）在水下航行器設計及陸地試驗過程中的典型應用
以均衡系統為例，本項目采用SimScape進行建模。SimScape產品提供了一個自然、高效方法來構造物理系統的數學模型。
MatLAB及工具箱算法計算特點匯總
S
Simscape傳動系統
S
Simscape電氣
S
Simscape流體
S
Simscape多體
M
4
實時仿真和測試
Simulink實時
M
C
Simulink桌面實時
M
5
代碼生成
Simulink編碼器
S
嵌入式編碼器
S
AUTOSAR塊集
S
定點設計器
S
Simulink PLC編碼器
S
Simulink代碼檢查器
S
Simulink建模方法
Simscape是Simulink的一個補充，它允許用戶用物理量建立模型，比如電阻，電感器等。用Simscape允許用物仿真一個物理系統，完全不用數學方程。
來源：MATLAB建模
讀者投稿｜純電動汽車動力電池管理系統五部曲之二：單體電池建模研究
參數的確定方法：通常采用Simulink庫里的 Simscape 中對應的實際物理元件模塊，搭建真實硬件系統的仿真系統，類似與HIL（Hardware in loop），輸入信息為動力電池試驗電流，試驗電壓，SOC數據，同時每組輸入10℃、25℃、40℃三種不同溫度下的實驗數據，利用實驗電流控制電流源對電池模型進行充放電激勵，利用電壓傳感器采集電池模型的端電壓與電池實驗進行對比。
圖3 通用電池參數確定方法
通用電池參數的優化改進
如圖4是單個HPPC脈沖響應曲線。
圖4 電池HPPC脈沖響應圖
根據電池模型的響應曲線我們可以知道，電池模型在大電流下、在充放電末期容易產生較大誤差，對在相同 SOC 時刻，同樣RC參數的值很難同時滿足不同倍率充放電曲線擬合，且電池內阻在充放電時也會有差異，因此建議在調整SOC索引查找時，0%-10%區間SOC間隔 0.01，10%-20%、90%-100%區間SOC間隔 0.05，其他區間SOC間隔 0.1。
HPPC試驗過程時間大概83000s，每1s都會記錄電壓變化。HPPC中每5% SOC變化，需要靜置1小時，可以考慮刪除1小時的數據，以此提高數據準確性。
總結：建立單體電芯模型時，需要選擇準確的參數評估模型，我們通過對比不同辨識數據對電池模型辨識精度的影響，在考慮精度與復雜度的情況下，分析二階RC模型的外特性曲線，可以為后續的工程技術人員提出兩點優化建議：
① 合理設置SOC的間隔，尤其在SOC較低和較高的區間內。
② 分析實驗數據時，簡化數據量提高準確率。
展開 自主水下航行器 (AUV) | 近實時仿真與控制助力實現水下機動航行
在 Simscape? 中則對這些子系統的質點和作動器進行了建模，以便于輕松地將各種組件組合到更大的被控對象模型框架中（圖2）。
圖 2. 仿真框架，包括Simulink 被控對象模型中組件和作動器的子模型。
控制器的建模與仿真
一旦有了準確反映 AUV 的動態特性和行為的被控對象模型，就可以開始在 Simulink 中使用 Control System Toolbox? 進行控制器建模和仿真。
早期的控制系統包含一組比例積分微分(PID) 控制器。通過從加速度計、羅盤、深度計和其他體載傳感器獲取輸入，每個控制器都與單個自由度相關聯。最近，該團隊已經開始評估模型預測控制(MPC) 方法，包括線性、線性時變和非線性 MPC 方法，以及線性二次調節器(LQR) 設計。
通過將控制器模型與被控對象模型連接起來，針對特定的水下機動航行運行了閉環仿真。這些航行活動的復雜程度各異，簡單到保持特定位置，復雜到沿水平面和垂直面執行緊湊的循環操縱（圖3）。控制器使用了各種方法，從簡單的腳本化序列到基于優化的方法，如 LQR 和 MPC。
圖 3. 在仿真中執行的緊湊循環操縱。
仿真一直是開發和實現有效控制策略的利器。例如，在一種情況下，該團隊希望 AUV 執行倒立擺操縱，其中涉及到航行器向后俯沖，保持垂直方向，然后向上移動，直到其前端露出水面。如果僅限于使用 AUV 本身進行試驗，則為這種操縱找到一種有效的控制策略將極其困難。所幸的是，通過仿真，能夠快速嘗試各種 MPC 設計和 PID 控制器組合，并在 MATLAB 中生成詳細的仿真結果圖（圖4），以了解哪種方法最為有效。
展開 關于中國工業軟件技術創新與應用發展的思考
國際多領域物理統一建模語言Modelica規范及技術發展重要事件
時間
事件
備注
1997年9月
Modelica規范發布
MA
2006年9月
法國達索系統公司收購瑞典Dymola軟件，采用Modelica作為CATIA V6核心
法國工業軟件
2008年2月
美國MathWorks公司在Matlab中仿Modelica推出SimScape模塊，支持多領域統一建模
世界三大數學軟件之一
2008年12月
加拿大MapleSoft公司發布基于Modelica的工程仿真軟件MapleSim
世界三大數學軟件之一
2008年12月
中國蘇州同元軟控發布MWorks 1.6 版本，全面支持Modelica2.2
中國工業軟件
2009年9月
美國Altair公司收購Scilab/Scicos軟件，初步支持Modelica
美國工業軟件
2011年3月
美國Wolfram Research公司收購瑞典MathModelica軟件，其后發布SystemModeler
世界三大數學軟件之一
2012年11月
展開 