MATLAB在控制系统开发过程中的应用

MATLAB具有高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来；具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握；功能丰富的应用工具箱(如控制系统工具箱、自动驾驶工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。matlab控制系统工具箱以控制系统的建立、调试和求解进行了很好的封装，是进行各种控制任务仿真的最优秀最高效的开发工具。MATLAB和simulink在实际控制系统开发过程中的应用主要包括前期的建模分析、控制系统设计、模型在环/软件在环/硬件在环仿真、自动代码生成等，可以贯穿控制系统开发的整个V流程中。

1.系统辨识

一个好的模型对系统的分析与设计至关重要。对有些对象如化学反应过程等，由于其复杂性，很难用理论分析的方法推导出其数学模型，有时只能知道数学模型的一般形式及部分参数，有时甚至连数学模型的一般形式都不知道。因此，怎样确定系统的数学模型及参数，这就是系统辨识问题。

考虑到系统的参数是不确定的，或基本过程可能根本不知道。在这种情况下，必须依靠实验测量和统计技术来建立系统模型，这一过程称为系统辨识。系统辨识是根据系统的试验数据来确定系统的数学模型，所以，必须通过实验测得实际系统的输入输出数据。simulink提供了丰富的系统辨识工具，可以帮助用户非常方便的实现系统参数辨识。

2.控制器设计

现代控制理论主要包括两个方面的内容：其一是控制对象的研究即系统理论，包括系统建模、系统辨识以及系统的可控性、可观性和稳定性分析等；其二是系统规律的研究，即状态估计与控制系统设计等。MATLAB的控制系统工具箱可以提高控制系统设计与分析的效率。

3.ECU开发

自动代码生成技术可以把系统工程师从繁重的代码任务中解放出来，上层软件设计者不需要对底层硬件和驱动程序有较多的研究，只需要通过模型开发专注自己的功能设计。自2010年起，车企中重复性的C代码编写工作迅速被自动代码技术所替代。自动代码生成技术基于MATLAB/Simulink工具，利用 RTW（Real-Time Workshop）工具对开发的模型进行代码编译，然后通过调用目标应用程序将代码下载到目标控制器中，这种方式不仅减少了开发人员的数量而且大大地加速了开发进程。

Simulink工具在模型搭建完成后允许用户选择模型运行方式和代码生成选项，通过配置求解器步长和目标硬件选项可自动生成不同的目标代码。simulink的自动代码生成和硬件支持包可以有效帮助开发者快速部署所开发的控制策略，快速实现产品迭代。