S-函數(shù)使Simulink的功能大大擴充，除Mmatlab外，用戶還可以用其他語言（C/C++/FORTRAN/Ada）編寫實現(xiàn)算法，很強大的同時也對使用者提出了較高的要求。下面是編寫S-函數(shù)的整個流程：

0 基礎知識

（1）Simulink仿真過程

Simulnk仿真分為兩步：初始化、仿真循環(huán)。仿真是由求解器控制的，求解器主要作用是：計算模塊輸出、更新模塊離散狀態(tài)、計算連續(xù)狀態(tài)。求解器傳遞給系統(tǒng)的信息包括：時間、輸入和當前狀態(tài)。系統(tǒng)的作用：計算模塊的輸出、更新狀態(tài)、計算狀態(tài)導數(shù)，然后將這些信息傳遞給求解器。求解器和系統(tǒng)之間的信息傳遞是通過不同標志來控制的。

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（2）S-函數(shù)控制流

（3）S-函數(shù)的幾個概念

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1）? 直接饋通

在編寫S-函數(shù)時，初始化函數(shù)中需要對sizes.DirFeedthrough 進行設置，如果輸出函數(shù)mdlOutputs或者對于變采樣時間的mdlGetTimeOfNextVarHit是輸入u的函數(shù)，則模塊具有直接饋通的特性sizes.DirFeedthrough=1;否則為0。

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2）? 采樣時間

仿真步長就是整個模型的基礎采樣時間，各個子系統(tǒng)或模塊的采樣時間，必須以這個步長為整數(shù)倍。

連續(xù)信號和離散信號對計算機而言其實都是采樣而來的，只是采樣時間不同，連續(xù)信號采樣時間可認為趨于0且基于微分方程，離散信號采樣時間比較長基于差分方程。離散信號當前狀態(tài)由前一個時刻的狀態(tài)決定，連續(xù)信號可以通過微分方程計算得到。如果要將連續(xù)信號離散化還要考慮下信號能否恢復的問題，即香農(nóng)定理。

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采樣時間點的確定：下一個采樣時間=（n*采樣間隔）+ 偏移量，n表示當前的仿真步，從0開始。

對于連續(xù)采樣時間，ts可以設置為[0 0]，其中偏移量為0；

對于離散采樣時間，ts假設為[0.25 0.1]，表示在S-函數(shù)仿真開始后0.1s開始每隔0.25s運行一次，當然每個采樣時刻都會調用mdlOutPuts和mdlUpdate函數(shù)；

對于變采樣時間，即離散采樣時間的兩次采樣時間間隔是可變的，每次仿真步開始時都需要用mdlGetTimeNextVarHit計算下一個采樣時間的時刻值。ts可以設置為[-2 0]。

對于多個任務，每個任務都可以以不同的采樣速率執(zhí)行S-函數(shù)，假設任務A在仿真開始每隔0.25s執(zhí)行一次，任務B在仿真后0.1s每隔1s執(zhí)行一次，那么ts設置為[0.25 0.1;1.0 0.1]，具體到S-函數(shù)的執(zhí)行時間為[0 0.1 0.25 0.5 0.75 1.0 1.1…]。

如果用戶想繼承被連接模塊的采樣時間，ts只要設置為[-1 0]。

1 S-函數(shù)的編寫

1.1 S函數(shù)的輸入輸出參數(shù)含義

首先打開M-文件的模版函數(shù)：function[sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = sfuntmpl(t,x,u,flag)

這個是無參的，如果有參數(shù)格式為：function[sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = sfuntmpl(t,x,u,flag,p1,p2,...)

1.2 子函數(shù)的作用

（1）

function[sys,x0,str,ts,simStateCompliance]=mdlInitializeSizes sizes = simsizes; sizes.NumContStates = 0; %連續(xù)狀態(tài)個數(shù) sizes.NumDiscStates = 0; %離散狀態(tài)個數(shù) sizes.NumOutputs = 0; %輸出個數(shù) sizes.NumInputs = 0; %輸入個數(shù) sizes.DirFeedthrough = 1; %是否直接饋通 sizes.NumSampleTimes = 1; %采樣時間個數(shù)，至少一個 sys = simsizes(sizes); %將size結構傳到sys中 x0 = []; %初始狀態(tài)向量，由傳入的參數(shù)決定，沒有為空 str = []; ts = [0 0]; %設置采樣時間，這里是連續(xù)采樣，偏移量為0 % Specify the blocksimStateCompliance. The allowed values are: % 'UnknownSimState', < The defaultsetting; warn and assume DefaultSimState % 'DefaultSimState', < Same sim state as abuilt-in block % 'HasNoSimState', < No sim state % 'DisallowSimState' < Error out whensaving or restoring the model sim state simStateCompliance = 'UnknownSimState';

（2）

functionsys=mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u) sampleTime = 1; % Example, set the next hit to be one secondlater. sys = t + sampleTime;

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（3）

functionsys=mdlOutputs(t,x,u) sys = [];

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（4）

function sys=mdlUpdate(t,x,u) sys = [];

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（5）

functionsys=mdlDerivatives(t,x,u) sys = [];

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（6）

functionsys=mdlTerminate(t,x,u) sys = [];

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2 實例解析

在編寫S-函數(shù)之前要確定系統(tǒng)是否有狀態(tài)變量、是連續(xù)還是離散狀態(tài)以及輸入輸出個數(shù)、是否傳入?yún)?shù)、采樣時間等因素，針對不同的系統(tǒng)進行初始化、編寫不同的子函數(shù)。

以matlab自帶的限制積分函數(shù)程序limintm為例，講解S-函數(shù)的編寫。

Simulink系統(tǒng)：

S-函數(shù)設置：其中傳入的參數(shù)2,3,2.5分別表示為積分上限、積分下限和初始積分條件。

輸出圖形：

S-函數(shù)分析：

function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance]=limintm(t,x,u,flag,lb,ub,xi) %傳入的三個參數(shù)放在后面lb,ub,xi的位置 %LIMINTM Limited integrator implementation. % Example MATLAB file S-function implementing a continuous limited integrator % where the output is bounded by lower bound (LB) and upper bound (UB) % with initial conditions (XI). % % See sfuntmpl.m for a general S-function template. % % See also SFUNTMPL.% Copyright 1990-2009 The MathWorks, Inc. % $Revision: 1.1.6.2 $switch flag%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Initialization %%%%%%%%%%%%%%%%%%%case 0 [sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = mdlInitializeSizes(lb,ub,xi);%%%%%%%%%%%%%%%% Derivatives %%%%%%%%%%%%%%%%case 1sys = mdlDerivatives(t,x,u,lb,ub);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Update and Terminate %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%case {2,9}sys = []; % do nothing%%%%%%%%%%% Output %%%%%%%%%%%case 3sys = mdlOutputs(t,x,u); otherwiseDAStudio.error('Simulink:blocks:unhandledFlag', num2str(flag)); end% end limintm% %============================================================================= % mdlInitializeSizes % Return the sizes, initial conditions, and sample times for the S-function. %============================================================================= % function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = mdlInitializeSizes(lb,ub,xi)sizes = simsizes; sizes.NumContStates = 1;%1個連續(xù)狀態(tài)，即積分狀態(tài) sizes.NumDiscStates = 0; sizes.NumOutputs = 1; sizes.NumInputs = 1; sizes.DirFeedthrough = 0; sizes.NumSampleTimes = 1;sys = simsizes(sizes); str = []; x0 = xi; %積分狀態(tài)初始條件‘ ts = [0 0]; % sample time: [period, offset]% speicfy that the simState for this s-function is same as the default simStateCompliance = 'DefaultSimState';% end mdlInitializeSizes% %============================================================================= % mdlDerivatives % Compute derivatives for continuous states. %============================================================================= % function sys = mdlDerivatives(t,x,u,lb,ub)if (x <= lb & u < 0) | (x>= ub & u>0 )sys = 0; elsesys = u; end% end mdlDerivatives% %============================================================================= % mdlOutputs % Return the output vector for the S-function %============================================================================= % function sys = mdlOutputs(t,x,u)sys = x;% end mdlOutputs

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參考：

《基于MATLAB/Simulink系統(tǒng)仿真權威指南》

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Matlab中S-函数的编写的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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