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相比于其他的編程工具（如Java、C++等），Simulink可通過繪制方框圖代替編寫程序，因此降低了開發難度；同時軟件會自動調整最大步長，以保證仿真精度，有利于提升仿真系統的響應速度[8]。基于Simulink工具箱的系統模型構建方式如下。首先選擇用于構建數學模型的傳遞函數。

圖4 TAITherm溫度場結果 由結果可看出，PID控制的試驗件溫度迅速達到了穩定，通過虛擬熱試驗對PID控制進行調參優化結果合理，可以避免因為過調節對加熱體以及受測部件產生破壞，與此同時黑箱內的溫度變化也可以指導試驗方案布局優化。

對于公式類參數，只需根據實測響應按照相關公式進行驗算即可，應用廠家預設值即可得到與實測特性一致的仿真效果；而PID參數，涉及內部定標的處理及轉換，又或是廠商出于技術保密不予提供，此時一般需要通過參數辨識的方法對控制環節參數進行仿真確定。

Xu，陳巖僅通過PID控制調節循環水泵的冷卻液流量實現對溫度的控制。本文以某公司一款車用燃料電池系統為模型，綜合AMESim和Simulink控制的優勢，在聯合仿真環境下完成PEMFC冷卻系統的建模仿真和控制的研究。

同時由于這種辦法是原系統數學模型的逆運算，因此我們可以知道系統某些參數在運行后的變化，利用“大數據”更有針對性，比較容易進行辨識（圖1-71），這就是“灰箱”辨識的處理辦法，簡化了液壓系統與元件解決故障診斷的難度。圖1-71 智能參數法故障診斷目前已經發展到“人工智能2.0”，人工智能也發展到大數據、跨媒體、群體智能與人機系統。

線控制動系統制動力分配策略研究 本文提出了基于各車輪垂直載荷的線控制動系統制動力分配策略。為了驗證該分配策略的有效性，通過聯合MATLAB／Simulink與車輛動力學軟件Carsim。分別在直道與彎道制動的情況下對線控制動車輛與液壓制動車輛進行了對比仿真。