Simulink与VC++6.0接口

Simulink与VC++6.0接口

Simulink与VC应用程序接口一个显著的特点就是Simulink仿真必须依赖于MATLAB系统，目前为止，MATLAB提供引擎方式将Simulink同VC应用程序的编程结合起来。要通过引擎方式将Simulink与VC结合起来首先要掌握VC与MATLAB通过引擎方式混合编程以及Simulink命令行仿真两方面的内容。

MATLAB引擎方式函数库
MATLAB引擎函数库是MATLAB提供引擎方式接口的一系列程序的集合，它允许用户用自己的C/C++语言或FORTRAN语言应用程序中对MATLAB进行调用，将MATLAB作为一个计算引擎使用，让其在后台运行，完成复杂的矩阵计算，简化前台用户程序设计的任务。
在用户启动MATLAB引擎时，相当了启动了另外一个MATLAB进程并在后台运行。应用程序通过MATLAB引擎函数库中提供的函数完成与MATLAB引擎之间进行数据交换和命令传送的任务。MATLAB引擎函数库总共提供了13个C语言的引擎函数，它们均在头文件engine．h中予以说明，所以在使用它们时，必须对该头文件进行包含。下面简要介绍引擎库中的六个基本库函数：
(1) engOpen 
功能：启动MATLAB引擎。   
语法：Engine* engOpen(const char* startcmd)；   
其中，startcmd为一字符串，用于启动MATLAB进程。在Windows中，startcmd必须为NULL。   
(2) engClose   
功能：退出MATLAB引擎。   
语法：int engClose(Engine* ep)；   
其中，ep是Engine类型的指针。EngClose发出退出MATLAB命令，成功时返回0，否则返回l。   
(3) engEvalString   
功能：执行一个用字符串表示的MATLAB表达式。   
语法：int  engEvalString(Engine* ep, const char* string)；
其中，string是命令字符串，该字符串必须是一个合法的MATLAB表达式。凡可在MATLAB命令窗口中执行的命令均可以字符串形式执行。
(4) engGetArray 
功能：从MATLAB的工作空间中拷贝一个变量。   
语法：mxArray* engGetArray(Engine* ep, const char* name)； 
其中，name是从engine中得到的mxArray名。engGetArray从ep所指向的engine中读取使用参数name指定的mxArray结构体的内容，正确返回时其返回值为一指向新分配的mxArray结构体对象的指针，否则为NULL。    (5) engPutArray
功能：将mxArray结构体类型变量放入MATLAB的工作空间中。  
语法：int  engPutArray(engine* ep, const mxArray* mp)；
其中，mp为mxArray结构体对象的指针。engPutArray将一个mxArray结构体类型的变量写入引擎ep。如果当前程序的工作空间中不存在指定的mxArray结构体，则函数会自动创建。若有同名的mxArray结构体存在，它将被这一新的mxArray结构体取代。  
(6)  engOutPutBuffer   
功能：确定存放MATLAB输出结果的缓冲区域。   
语法：int engOutputBuffer(Engine* eP，char* p，int n)；   
使用engOutputBuffer，用户可以为引擎指针ep所指向的引擎设置一个输出缓冲区，将MATLAB输出到屏幕上的内容保存在其中，其长度由参数n确定，位置由字符指针p来确定。
VC++6．0集成环境中建立MATLAB引擎程序的方法   
第一步，建立项目工程。启动VC++6.0集成环境，选择File下拉式菜单中的New选项，可有三种类型的应用程序创建工程选择．分别为MFC AppWizard(exe)、Win32Application和Win32conso1e Application。选择其中一种，在Project name编辑框中输入项目名，按照项目向导完成项目工程创建。
第二步，设置编译环境。选择下拉式菜单Tools中的菜单项Options，选择其中的Directories属性页，在其中的Show directories下拉式选项框中分别选择Include Files和Library Files，在下部的编辑框中通过浏览分别添加如下路径：Include Fiels：MATLAB根目录/extern/include
MATLAB根目录/extern/include/cpp
Library Fiels：MATLAB根目录/extern/lib   
MATLAB根目录/extern/include   
第三步，设置项目连接选项。选择菜单Project中的子菜单Settings，选择其中的属性页Link，在其中的Catogery下拉式选项框中选择Input．在下部的Object Library modules编辑框中填写：libeng.lib、libmx.1ib和libmat.1ib。（具体用到什么库由你的应用决定）
第四步，加入引擎头文件。在准备使用MATLAB引擎的类的cpp文件中，加入“#include “engine．h””语句，并且在以后建立的要使用MATLAB引擎的类中也注意加入上述语句。   
当完成以上述四步工作后，用户就可以在VC++中对MATLAB引擎程序进行编译和调试了。
 Simulink的命令行仿真方式
一般情况下，Simulink是类似框图图形化的仿真方法；而在通过引擎方式将Simulink同VC相结合时，仿真的每个操作是通过调用engEvalString执行一个用字符串表示的MATLAB表达式(Simulink仿真命令)来实现的。因此，要掌握Simulink&VC混合编程，首先需要掌握Simulink的命令行仿真方式：
[t,x,y]=sim('modelname')
利用对话框参数进行仿真，返回输出矩阵；
[t,x,y]=sim('modelname', timespan, options, ut)
利用输入参数进行仿真，返回输出矩阵；
[t,x,y1,y2,...yn]=sim('modelname', timespan, options, ut)
利用输入参数进行仿真，返回逐个输出；
参数说明：
'modelname' 运行的模型名（不包含扩展名），必须在MATLAB的搜索路径上。
timespan 指定仿真的时间区间，可以采取以下几种格式：
（1）[] 空，利用模型对话框设置时间；
（2）T_final 标量，制定终止仿真时间；
（3）[T_start T_final] 二元向量，指定仿真时间区间；
（4）outputTimes 任何指定输出时间记录点的向量。
options MATLAB特定的一种数据结构，具有最高优先权，可以覆盖模型参数对话框中的设置。
ut 赋给仿真对象数入口模块的量，具有最高优先设置，它是形为[t,u1,u2...]的数值矩阵，每个为时间序列或输入序列。
Simulink与VC++6.0接口中的几点问题
根据自己在将Simulink与VC++6.0相结合过程中的经验，在实际运作过程中，需要注意以下几点问题：
Solver的选择
仿真要涉及常微分方程组的数值积分，为适应计算的多样性，Simulink提供了多种求解器。因此在解决具体的问题时，应当选择合适的求解器，并且设定合适的参数，以得到精确且迅速的仿真结果。比如：
ode45 即Nonstiff微分方程式，应用Runge-Kutta解法的中阶解法；应用最广的ode23 即Nonstiff微分方程式，应用Runge-Kutta解法之较低阶的求解方式，误差会比ode45多一点，但执行的效率快 ；ode113 即Nonstiff微分方程式，应用Adams-Bashforth-Moulton解法； ode15s 即stiff微分方程式之变阶数求解方式，是一种数值差分法；ode23s 即stiff微分方程式之低阶数求解方式，应用修正的Rosenbrock二阶解法；ode23t 即stiff微分方程式与dae三角形法整合求解方式 ode23tb 即stiff微分方程式之低阶数求解方式。
对于ode45，通常适用于连续状态模型，而对于刚性（stiff）系统，则需要采用如ode23s的刚性求解器。对于我们的可控整流电路故障模型，由于采用短路器模拟开路现象，系统为刚性系统，所以在solver选择时需要选择刚性求解算法。
通过VC++编写的应用程序采用引擎方式通过命令行仿真设置Solver只是改变了当前仿真的Solver，默认设定为Simulink中的仿真参数设定。比如对于可控整流电路故障诊断系统这一刚性系统，即便程序中选用了ode15s而默认为ode45，则本次仿真确实使用ode15s求解，但仍然会报警说应该用刚性解法。不过对于刚性系统，ode45可不好用，因此从仿真效果（如耗时）上可以认定程序中设定的刚性解法奏效了。
VC数据类型与MATLAB数据类型之间的转换
使用VC++6.0与MATLAB通过引擎方式混合编程，不可避免地要在VC数据类型与MATLAB数据类型之间进行转换。一般来说，可以使用memcpy进行转换。即通过mxGetPr（）获取MATLAB数据类型的指针，再调用memcpy，比如在命令行方式下设置仿真时间时可以如下处理：
//设定仿真时间VC数据类型àMATLAB数据类型
double timespan[2];
timespan[0] = (double) m_fStartTime;
timespan[1] = (double) m_fStopTime;
T = mxCreateDoubleMatrix(1, 2, mxREAL);
memcpy((char *) mxGetPr(T), (char *) timespan, 2*sizeof(double));
engPutVariable(ep, "T", T);
// MATLAB数据类型àVC数据类型
double test[2];
memcpy((char*)test, (char*)mxGetPr(T), 2*sizeof(double));