有幾種原因可能導致仿真運行速度很慢：

1. 模型中有一個 MATLAB 函數塊 ：當存在 MATLAB Fcn 模塊時，在每個采樣時間都會調用 MATLAB 解釋器。這會大大降低仿真速度。所以，應盡可能使用內置Simulink模塊。

2. MATLAB S函數（S-Function）：在每個時間步長都會計算 S-Function。把MATLAB代碼轉為MEX文件，這樣性能可以得到顯著提高。此外，如果可能，應盡量使用內置模塊建模。

3. 較小的步長或采樣時間（或者彼此間不是倍數關系的采樣時間）：為了在仿真期間捕獲重要事件，有時必須設置最夠小的步長；反過來，步長太小會導致產生不必要的輸出點，從而減慢仿真速度。

4. 最大步長太小：如果您更改了最大步長，請嘗試用默認值（設置為自動）來運行仿真。

5. 您要求的精度可能過高：默認相對容差（0.1% 精度）通常就足夠了。對于狀態趨于零的模型，如果絕對容差參數太小，則仿真可能在近零狀態值附近采用過多步長。有關容錯度的詳細信息，請參閱《使用 Simulink 手冊》第 5-13 頁。請記住，所有要輸入的容差值都是絕對值。所以，默認相對容差值設置為 1e-3 時，意味著相對容差是 0.001，或者 0.1%（采用百分比形式）。

6. 時間尺度可能太長：減少時間間隔。

7. 您的模型中包含一個 Memory 模塊：使用 Memory 模塊會導致在每個步長上變階求解器（ode15s 和 ode113）被重置回階數 1。

8. Extras 庫中有包含以上三項之一（即Graph Scope、Autoscaling Scopes、Spectrum analyzer等）的Mask模塊：Unmask模塊來看看它們是否調用 S-Function。

9. 使用了Scope模塊：盡管它們的影響很可能不明顯。

10. 代數環：為了解代數環，會在每個步長上都執行迭代計算。因此，它大大降低了速度。有關代數環的詳細信息，請參閱《使用 Simulink 手冊》第 3-18 頁。

11. 不要在積分函數中引入白噪聲模塊：對于連續系統，使用 Extras/Sources 庫中的帶限白噪聲模塊。

12. 這可能是個剛性（stiff）問題，而您使用的是非剛性（non-stiff）求解器：嘗試使用 ode15s。

13. 您可能碰到了連續過零，導致仿真逐漸“停滯”，時間很長（并且可能是無限長時間）：要解決此問題，可以禁用過零檢測。這可以通過在“Simulation 參數”(Simulation Parameters) 對話框的“高級”(Advanced) 窗格中選擇“禁用過零檢測”(Disable zero crossing detection) 選項來實現。在 R11 中，可通過轉到模型的“仿真”(Simulation) ->“參數”(Parameters) ->“診斷”(Diagnostics) 部分來實現此目的。

有關過零檢測的詳細信息，請參閱《使用 Simulink 手冊》第 5-44 頁。

14. 您也可能想要嘗試設置“模型參數配置”(Model Parameter Configuration) 對話框以便您的 Simulink 模型使用“內聯參數”(Inline Parameters) 選項：選擇此選項可使 Simulink 能夠將指定參數視為常量，從而加快仿真速度。請參閱《使用 Simulink 手冊》第 5-30 頁了解更多信息。

15. Simulink Accelerator 仿真模式可以加快仿真時間。Profiler可以分析模型性能瓶頸來提高仿真速度。

16. 如果模型非常復雜（涉及大量模型引用和子系統）且包含大量數據記錄，仿真速度也會受到影響：禁用數據記錄功能也能提高仿真速度。

除此之外，仿真速度受系統（即處理器、RAM、正在發生的交換量等）的制約。

關于仿真速度有還有幾點需要考慮：

- 圖形引擎速度

- CPU 速度

- 內存量

為此，下面是幾點提示：

- 如果在仿真過程中有打開的scope或其他可視化輸出設備，這些都會降低性能

- 性能與 CPU 速度成正比

- 如果在仿真過程中存儲的變量大于系統上的 RAM 量，則性能會很差。解決辦法是運行較小的仿真或增加內存

總結

以上是生活随笔為你收集整理的如何加快Simulink模型的仿真速度的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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