Files
RBF_NeuralNetwork/Book4131_Plant.m
T
2021-01-04 10:31:19 +08:00

49 lines
1.5 KiB
Matlab

function [sys,x0,str,ts] = Book4131_Plant(t,x,u,flag)
switch flag
case 0 %初始化
[sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes;
case 1 %连续状态计算
sys=mdlDerivatives(t,x,u);
case {2,4,9} %离散状态计算,下一步仿真时刻,终止仿真设定
sys=[];
case 3 %输出信号计算
sys=mdlOutputs(t,x,u);
otherwise
DAStudio.error('Simulink:blocks:unhandledFlag', num2str(flag));
end
function [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes %系统的初始化
sizes = simsizes;
sizes.NumContStates = 2; %设置系统连续状态的变量
sizes.NumDiscStates = 0; %设置系统离散状态的变量
sizes.NumOutputs = 2; %设置系统输出的变量
sizes.NumInputs = 1; %设置系统输入的变量
sizes.DirFeedthrough = 0; %如果在输出方程中显含输入变量u,则应该将本参数设置为1
sizes.NumSampleTimes = 0; % 模块采样周期的个数
% 需要的样本时间,一般为1.
% 猜测为如果为n,则下一时刻的状态需要知道前n个状态的系统状态
sys = simsizes(sizes);
x0 = [pi/60 0]; % 系统初始状态变量
str = []; % 保留变量,保持为空
ts = []; % 采样时间[t1 t2] t1为采样周期,如果取t1=-1则将继承输入信号的采样周期;参数t2为偏移量,一般取为0
function sys=mdlDerivatives(t,x,u) %该函数仅在连续系统中被调用,用于产生控制系统状态的导数
ut = u(1);
th = x(1);
dth = x(2);
some = -25 * dth + 133 * ut;
sys(1) = x(2);
sys(2) = some;
function sys=mdlOutputs(t,x,u) %产生(传递)系统输出
sys(1) = x(1); %x1
sys(2) = x(2); %x2