怎么实现matlab自定义函数（而不是在m文件中）中调用simulink？
好的，咱们今天就来聊聊如何在 MATLAB 自定义函数（而不是直接写在 m 文件里）里面，把 Simulink 模型跑起来。
你有没有遇到过这样的场景：你写了一个 MATLAB 函数，里面有很多参数需要调整，你想用 Simulink 来模拟这个系统的不同工况，然后把 Simulink 的输出结果通过 MATLAB 函数进行处理、分析，甚至作为下一次仿真的输入？直接在 m 文件里调用 `sim` 命令当然是最直接的方式，但有时候，我们希望把 Simulink 的调用逻辑封装得更“函数式”一些，比如作为另一个更复杂 MATLAB 函数的一部分，或者需要更灵活地控制仿真过程。
下面，咱们就一步步拆解，看看怎么实现这个目标。
核心思路：MATLAB 函数作为“控制器”
想象一下，你的 MATLAB 自定义函数就像一个“指挥官”，它负责：
1. 准备参数： 根据你的需求，生成 Simulink 模型需要的输入信号、模型参数等等。
2. 设置仿真： 告诉 Simulink 模型要以什么方式运行（仿真时间、步长、是否使用外部模式等）。
3. 执行仿真： 启动 Simulink 仿真。
4. 获取结果： 从仿真后的 Simulink 模型中提取你关心的输出数据。
5. 后续处理： 用 MATLAB 函数对这些数据进行进一步的计算、绘图、或者反馈给下一次迭代。
步骤详解
假设我们有一个简单的 Simulink 模型，名为 `my_simple_model.slx`，它有一个输入端口 `In1` 和一个输出端口 `Out1`。我们想在 MATLAB 自定义函数中控制它的仿真，并读取输出。
第一步：准备你的 Simulink 模型
首先，确保你的 Simulink 模型已经搭建好，并且具有明确的输入和输出接口。
输入： 通常是 Signal Builder、Inport 模块，或者可以通过 `set_param` 直接设置的数据。
输出： 通常是 Outport 模块，仿真结束后可以通过 `simOut` 变量访问。
第二步：MATLAB 自定义函数的编写
咱们来写一个 MATLAB 函数，比如 `runSimAndAnalyze(param1, param2)`。这个函数会接收一些参数，然后调用 Simulink，最后返回一个分析结果。
```matlab
function analysisResult = runSimAndAnalyze(param1, param2, varargin)
% runSimAndAnalyze: 这是一个示例 MATLAB 函数，用于调用 Simulink 模型并进行分析。
%
% Inputs:
% param1: Simulink 模型中的一个参数，例如增益。
% param2: Simulink 模型中的另一个参数，例如一个初始状态。
% varargin: 可选参数，例如仿真时间、模型名称等。
%
% Output:
% analysisResult: 对 Simulink 仿真结果进行分析后得到的值。
% 1. 解析可选参数 (例如：仿真时间，模型路径)
defaultModelName = 'my_simple_model'; % 假设模型文件名为 my_simple_model.slx
defaultStopTime = 10; % 默认仿真时间
defaultInputSignal = []; % 默认输入信号
p = inputParser;
addParameter(p, 'ModelName', defaultModelName, @ischar);
addParameter(p, 'StopTime', defaultStopTime, @isnumeric);
addParameter(p, 'InputSignal', defaultInputSignal, @(x) iscell(x) || isempty(x)); % InputSignal 可以是 cell 数组
parse(p, varargin{:});
modelName = p.Results.ModelName;
stopTime = p.Results.StopTime;
inputSignal = p.Results.InputSignal;
% 2. 设置 Simulink 模型的参数
% 在调用 sim 之前，我们可以使用 set_param 来动态修改模型参数
% 或者，如果模型有 Simscape Electrical (Simscape Power Systems) 的 Electrical
% Reference 等模块，可以通过其参数来影响仿真。
% 这里我们演示如何修改一个名为 'GainValue' 的 Gain 模块的值，
% 以及一个名为 'InitialState' 的 StateSpace 模块的初始状态。
% 注意：你需要根据你的具体模型来修改模块名和参数名。
% 找到模型中的 'Gain' 模块，并设置其 'Gain' 属性
% 假设模型中有个 Gain 模块，名字叫 'MyGainBlock'
try
% set_param([modelName, '/MyGainBlock'], 'Gain', num2str(param1));
% 如果你的模型是直接使用 Model Workspace 或 Workspace 变量，
% 可以在 MATLAB workspace 中设置这些变量，然后 Simulink 模型引用它们。
% 这种方式更推荐，因为它分离了模型结构和运行数据。
% 假设我们直接在 MATLAB Workspace 中定义了需要传递给 Simulink 的变量
sim_gain = param1;
sim_initial_state = param2;
% 如果模型使用了 Global Parameters，也可以在这里修改
% set_param(modelName, 'Solver', 'ode45'); % 设置求解器
% set_param(modelName, 'FixedStep', '0.01'); % 设置固定步长
catch ME
warning('Failed to set Simulink model parameters: %s', ME.message);
% 可以选择抛出错误或者继续执行
% rethrow(ME);
end
% 3. 准备输入信号
% 如果你的模型有输入端口，你需要提供输入信号。
% Simulink 的 sim 函数可以接受一个 `timeseries` 对象或一个 `struct` 数组作为输入。
% 这里我们演示如何创建一个简单的输入信号。
% `inputSignal` 可以是一个 cell 数组，每个 cell 包含一个输入端口的信号。
% 每个信号是一个 struct，包含 'Time' 和 'Data' 字段。
if ~isempty(inputSignal)
% 假设只有一个输入端口
signalTimes = inputSignal{1}.Time;
signalData = inputSignal{1}.Data;
inputTimeseries = timeseries(signalData, signalTimes);
else
% 如果没有提供输入信号，或者模型没有输入端口，则留空
inputTimeseries = [];
end
% 4. 设置仿真参数
% Simulink 的 sim 函数有丰富的参数可以控制仿真。
% 例如：'SimulationMode', 'SaveOutput', 'SaveFormat', 'ReturnWorkspaceOutputs' 等。
% 最常用的是 'ReturnWorkspaceOutputs', 配合 'SaveOutput', 'SaveFormat'
% 来获取仿真输出。
simOptions = simset('SrcWorkspace', 'current'); % 使用当前 MATLAB workspace
% simOptions = simset('SrcWorkspace', 'caller'); % 使用调用函数的 workspace
% 5. 执行 Simulink 仿真
% sim(modelName, stopTime, simOptions, inputs...)
% inputs 部分可以是一个 Cell Array，每个元素对应一个输入端口的信号。
% 如果模型有多个输入端口，inputs 需要是 {signal_port1, signal_port2, ...}
disp(['Starting Simulink simulation for model: ', modelName]);
disp(['Simulation StopTime: ', num2str(stopTime)]);
try
% 传入模型参数（如果之前设置了 Workspace 变量）
% 也可以直接通过 sim 函数的参数传递，但方式比较复杂，通常不推荐。
% 如果模型有输入端口，并且我们准备了 inputTimeseries
if ~isempty(inputTimeseries)
% 假设模型只有一个输入端口 'In1'
% 这里的 'In1' 是 Simulink 模型中 Inport 模块的名称
% 实际上，sim 函数更倾向于通过结构体来传递输入信号，
% 结构体的字段名对应模型中全局变量或 Signal Builder 的变量名。
% 更直接的方式是使用 timeseries 对象直接传入，sim 函数会解析。
%
% 另一种常见且推荐的方式是，在 MATLAB workspace 中定义一个
% 结构体变量，例如 `sim_inputs`，然后 `sim` 函数会查找。
%
% 示例：
% if ~isempty(inputSignal)
% sim_inputs.Time = inputSignal{1}.Time;
% sim_inputs.Data = inputSignal{1}.Data;
% % 如果有多个输入，可以这样组织：
% % sim_inputs.Time1 = ...; sim_inputs.Data1 = ...;
% % sim_inputs.Time2 = ...; sim_inputs.Data2 = ...;
% % 或者使用 timeseries 结构体数组
% sim_inputs = {timeseries(inputSignal{1}.Data, inputSignal{1}.Time)};
% else
% sim_inputs = {};
% end
% 假设我们直接将 timeseries 对象作为输入参数传递
% 注意：sim 函数的输入参数顺序非常重要，与模型的输入端口顺序一致。
% 如果模型有 N 个输入端口，则需要 N 个输入参数。
% sim(modelName, stopTime, simOptions, Input1, Input2, ...)
% 假设模型只有一个输入端口，我们将其命名为 'InputSignalData'
% 并且在 MATLAB workspace 中定义了 sim_input_data
% sim_input_data = timeseries(inputSignal{1}.Data, inputSignal{1}.Time);
% 另一种更灵活的方式是：
% sim(modelName, stopTime, 'ReturnWorkspaceOutputs', 'on', ...
% 'Solver', 'ode45', ...
% 'SimInput', {timeseries(inputSignal{1}.Data, inputSignal{1}.Time)});
% 最终，最通用的方式是直接通过 sim 函数的最后一个参数（一个cell数组）
% 来传递输入信号。cell 数组中的每个元素都是一个输入信号，
% 顺序与模型中 Inport 模块的顺序相对应。
%
% 让我们简化一点：如果我们希望传递一个名为 `sim_input_data` 的 timeseries
% 变量给模型，我们可以这样做：
sim_input_data_ts = timeseries(inputSignal{1}.Data, inputSignal{1}.Time);
% 并且在 MATLAB workspace 中定义 sim_input_data_ts
% 或者直接在 sim 函数中传递：
simOut = sim(modelName, stopTime, simOptions, {sim_input_data_ts});
else
% 如果模型没有输入端口，或者不提供输入信号
% simOut = sim(modelName, stopTime, simOptions);
% 假设模型内部有 Signal Generator，或者我们不需要外部输入
% 并且我们希望将模型中的变量（如 sim_gain, sim_initial_state）
% 传递给模型，可以通过设置 'SrcWorkspace' 为 'caller'
% simOptions = simset('SrcWorkspace', 'caller');
% simOut = sim(modelName, stopTime, simOptions);
% 最标准的方式是：
simOut = sim(modelName, stopTime, 'ReturnWorkspaceOutputs', 'on', 'Solver', 'ode45');
end
% 6. 获取仿真结果
% simOut 是一个 Simulink.SimulationOutput 对象。
% 要获取信号数据，需要访问它的 .get() 方法。
% 你需要知道 Simulink 模型中 Outport 模块的名称。
% 假设模型有一个名为 'Out1' 的 Outport 模块。
% 检查 simOut 是否成功获取
if isempty(simOut)
error('Simulink simulation did not return any output.');
end
% 假设你的模型只有一个 Outport 模块，命名为 'Out1'
% simOut.get('Out1') 会返回一个 timeseries 对象
outputSignal = simOut.get('Out1');
% 如果模型输出多个信号，你需要知道它们的名称
% 例如：
% outputSignal1 = simOut.get('Out1');
% outputSignal2 = simOut.get('Out2');
% 提取 timeseries 中的数据
outputTime = outputSignal.Time;
outputData = outputSignal.Data;
disp('Simulink simulation finished successfully.');
% 7. 对仿真结果进行分析
% 这里可以进行任何你需要的 MATLAB 操作，
% 例如计算平均值、最大值、绘制曲线等。
averageOutput = mean(outputData);
maxOutput = max(outputData);
analysisResult = struct('average', averageOutput, 'maximum', maxOutput, ...
'time', outputTime, 'data', outputData);
% 也可以选择在函数内绘图
figure;
plot(outputTime, outputData);
title(['Simulink Output for param1 = ', num2str(param1)]);
xlabel('Time');
ylabel('Output');
grid on;
catch ME
disp('Error during Simulink simulation or result processing:');
disp(ME.message);
analysisResult = []; % 返回空或者错误指示
rethrow(ME); % 抛出错误，让调用者知道出了问题
end
end
```
第三步：如何在 MATLAB 函数中调用它
现在，我们有了 `runSimAndAnalyze` 这个自定义函数。你可以这样在 MATLAB 命令窗口或另一个 m 文件中调用它：
```matlab
% 示例 1：基本调用
gainValue = 5;
initialState = 0.1;
result1 = runSimAndAnalyze(gainValue, initialState, 'ModelName', 'my_simple_model', 'StopTime', 15);
if ~isempty(result1)
disp('Analysis Result 1:');
disp(result1);
end
% 示例 2：提供输入信号
% 创建一个正弦波输入信号
t_input = 0:0.1:10;
u_input = sin(t_input);
input_signal_cell = {struct('Time', t_input, 'Data', u_input)};
result2 = runSimAndAnalyze(2, 0.5, 'ModelName', 'my_simple_model', ...
'StopTime', 10, 'InputSignal', input_signal_cell);
if ~isempty(result2)
disp('Analysis Result 2:');
disp(result2);
end
% 示例 3：只修改参数，使用模型默认的输入或无输入
result3 = runSimAndAnalyze(10, 0.2, 'ModelName', 'my_simple_model');
if ~isempty(result3)
disp('Analysis Result 3:');
disp(result3);
end
```
关键点总结与注意事项
1. `sim` 函数是核心： `sim(modelName, stopTime, options, inputs...)` 是在 MATLAB 中运行 Simulink 的主要命令。
`modelName`: Simulink 模型的 `.slx` 文件名（不带扩展名，如果文件在当前路径或 MATLAB 路径下）。
`stopTime`: 仿真的终止时间。
`options`: 一个 `simset` 对象，用于设置仿真选项。
`inputs...`: 这是一个 可选 的参数。如果你需要向模型输入数据，它是一个 Cell 数组，其中每个元素代表一个输入端口的信号。信号通常是 `timeseries` 对象，或者一个包含 `'Time'` 和 `'Data'` 字段的结构体。信号的顺序必须与模型中 Inport 模块的顺序一致。
2. `simset` 的用法：
`simset('SrcWorkspace', 'current')`：让 Simulink 仿真在 MATLAB 当前工作区（`ans` 所在的那个 workspace）查找变量。
`simset('SrcWorkspace', 'caller')`：让 Simulink 仿真在调用 `sim` 函数的那个 MATLAB 函数的工作区查找变量。这对于我们自定义函数内的调用非常有用，可以让我们直接在函数内部定义变量，然后传递给 Simulink。
`simset('ReturnWorkspaceOutputs', 'on')`：告诉 `sim` 函数将仿真输出（如信号数据）作为 `Simulink.SimulationOutput` 对象返回。这是获取结果的关键。
`'SaveOutput', 'on', 'SaveFormat', 'StructureWithTime'`：也是一种获取输出的方式，会将数据保存到结构体中，并且 `simOut` 对象也是结构体。`ReturnWorkspaceOutputs` 通常更方便。
3. 修改模型参数：
推荐方式：Workspace 变量。 在 MATLAB workspace 中定义与模型中参数名同名的变量（例如 `sim_gain = param1;`），然后在 `simset` 中设置 `'SrcWorkspace', 'caller'` 或 `'current'`。Simulink 模型在仿真时会自动查找并使用这些变量。这种方式最灵活，也最容易管理。
直接修改模块参数（`set_param`）： `set_param([modelName, '/BlockPath'], 'ParameterName', value)`。这种方式可以动态修改模型中的任何参数，但需要你知道准确的模块路径和参数名，并且每次仿真前都需要设置，可能不如 Workspace 变量管理方便。
Model Workspace： 在 Simulink 模型内部，你可以通过“Model Explorer”配置 Model Workspace，然后将变量定义在那里。当你在 MATLAB 函数中调用 `sim` 时，可以通过 `simset('SrcWorkspace', 'model')` 来指向模型的工作区，或者直接在 MATLAB workspace 中定义同名变量，让它覆盖模型工作区中的变量（优先级取决于 Simulink 的变量查找机制）。
4. 获取仿真输出： `sim` 函数在设置为 `ReturnWorkspaceOutputs` 时，会返回一个 `Simulink.SimulationOutput` 对象。
`simOut.get('OutputPortName')`：这是获取特定输出信号（来自 Outport 模块）的标准方法。`OutputPortName` 是你在 Simulink 模型中 Outport 模块的 `Port name` 属性。
它返回一个 `timeseries` 对象，你可以从中提取 `Time` 和 `Data`。
5. 错误处理： 使用 `trycatch` 块来捕获 `sim` 函数执行过程中可能出现的错误，例如模型不存在、参数错误、仿真崩溃等，并给出友好的提示。
6. 函数封装： 将 `sim` 函数的调用和结果处理逻辑封装在你的自定义 MATLAB 函数中，使得主程序更加清晰，易于重用和调试。
这个过程就像是在用 MATLAB 脚本“编程”来控制 Simulink 仿真，你可以根据需要构建复杂的仿真流程，比如：
参数扫描： 在一个循环里调用你的自定义函数，每次传入不同的参数组合。
优化： 将你的自定义函数作为目标函数，配合 MATLAB 的优化工具箱（如 `fmincon`, `patternsearch`）来寻找最优的模型参数。
集成： 将 Simulink 仿真结果与其他 MATLAB 工具（如信号处理工具箱、控制系统工具箱）结合使用。
希望这个详细的解释能帮到你！动手实践一下，你会发现这种方式的强大和灵活。
你有没有遇到过这样的场景：你写了一个 MATLAB 函数，里面有很多参数需要调整，你想用 Simulink 来模拟这个系统的不同工况，然后把 Simulink 的输出结果通过 MATLAB 函数进行处理、分析，甚至作为下一次仿真的输入？直接在 m 文件里调用 `sim` 命令当然是最直接的方式，但有时候，我们希望把 Simulink 的调用逻辑封装得更“函数式”一些，比如作为另一个更复杂 MATLAB 函数的一部分，或者需要更灵活地控制仿真过程。
下面，咱们就一步步拆解，看看怎么实现这个目标。
核心思路：MATLAB 函数作为“控制器”
想象一下，你的 MATLAB 自定义函数就像一个“指挥官”，它负责：
1. 准备参数： 根据你的需求，生成 Simulink 模型需要的输入信号、模型参数等等。
2. 设置仿真： 告诉 Simulink 模型要以什么方式运行（仿真时间、步长、是否使用外部模式等）。
3. 执行仿真： 启动 Simulink 仿真。
4. 获取结果： 从仿真后的 Simulink 模型中提取你关心的输出数据。
5. 后续处理： 用 MATLAB 函数对这些数据进行进一步的计算、绘图、或者反馈给下一次迭代。
步骤详解
假设我们有一个简单的 Simulink 模型，名为 `my_simple_model.slx`，它有一个输入端口 `In1` 和一个输出端口 `Out1`。我们想在 MATLAB 自定义函数中控制它的仿真，并读取输出。
第一步：准备你的 Simulink 模型
首先，确保你的 Simulink 模型已经搭建好，并且具有明确的输入和输出接口。
输入： 通常是 Signal Builder、Inport 模块，或者可以通过 `set_param` 直接设置的数据。
输出： 通常是 Outport 模块，仿真结束后可以通过 `simOut` 变量访问。
第二步：MATLAB 自定义函数的编写
咱们来写一个 MATLAB 函数，比如 `runSimAndAnalyze(param1, param2)`。这个函数会接收一些参数，然后调用 Simulink，最后返回一个分析结果。
```matlab
function analysisResult = runSimAndAnalyze(param1, param2, varargin)
% runSimAndAnalyze: 这是一个示例 MATLAB 函数，用于调用 Simulink 模型并进行分析。
%
% Inputs:
% param1: Simulink 模型中的一个参数，例如增益。
% param2: Simulink 模型中的另一个参数，例如一个初始状态。
% varargin: 可选参数，例如仿真时间、模型名称等。
%
% Output:
% analysisResult: 对 Simulink 仿真结果进行分析后得到的值。
% 1. 解析可选参数 (例如：仿真时间，模型路径)
defaultModelName = 'my_simple_model'; % 假设模型文件名为 my_simple_model.slx
defaultStopTime = 10; % 默认仿真时间
defaultInputSignal = []; % 默认输入信号
p = inputParser;
addParameter(p, 'ModelName', defaultModelName, @ischar);
addParameter(p, 'StopTime', defaultStopTime, @isnumeric);
addParameter(p, 'InputSignal', defaultInputSignal, @(x) iscell(x) || isempty(x)); % InputSignal 可以是 cell 数组
parse(p, varargin{:});
modelName = p.Results.ModelName;
stopTime = p.Results.StopTime;
inputSignal = p.Results.InputSignal;
% 2. 设置 Simulink 模型的参数
% 在调用 sim 之前，我们可以使用 set_param 来动态修改模型参数
% 或者，如果模型有 Simscape Electrical (Simscape Power Systems) 的 Electrical
% Reference 等模块，可以通过其参数来影响仿真。
% 这里我们演示如何修改一个名为 'GainValue' 的 Gain 模块的值，
% 以及一个名为 'InitialState' 的 StateSpace 模块的初始状态。
% 注意：你需要根据你的具体模型来修改模块名和参数名。
% 找到模型中的 'Gain' 模块，并设置其 'Gain' 属性
% 假设模型中有个 Gain 模块，名字叫 'MyGainBlock'
try
% set_param([modelName, '/MyGainBlock'], 'Gain', num2str(param1));
% 如果你的模型是直接使用 Model Workspace 或 Workspace 变量，
% 可以在 MATLAB workspace 中设置这些变量，然后 Simulink 模型引用它们。
% 这种方式更推荐，因为它分离了模型结构和运行数据。
% 假设我们直接在 MATLAB Workspace 中定义了需要传递给 Simulink 的变量
sim_gain = param1;
sim_initial_state = param2;
% 如果模型使用了 Global Parameters，也可以在这里修改
% set_param(modelName, 'Solver', 'ode45'); % 设置求解器
% set_param(modelName, 'FixedStep', '0.01'); % 设置固定步长
catch ME
warning('Failed to set Simulink model parameters: %s', ME.message);
% 可以选择抛出错误或者继续执行
% rethrow(ME);
end
% 3. 准备输入信号
% 如果你的模型有输入端口，你需要提供输入信号。
% Simulink 的 sim 函数可以接受一个 `timeseries` 对象或一个 `struct` 数组作为输入。
% 这里我们演示如何创建一个简单的输入信号。
% `inputSignal` 可以是一个 cell 数组，每个 cell 包含一个输入端口的信号。
% 每个信号是一个 struct，包含 'Time' 和 'Data' 字段。
if ~isempty(inputSignal)
% 假设只有一个输入端口
signalTimes = inputSignal{1}.Time;
signalData = inputSignal{1}.Data;
inputTimeseries = timeseries(signalData, signalTimes);
else
% 如果没有提供输入信号，或者模型没有输入端口，则留空
inputTimeseries = [];
end
% 4. 设置仿真参数
% Simulink 的 sim 函数有丰富的参数可以控制仿真。
% 例如：'SimulationMode', 'SaveOutput', 'SaveFormat', 'ReturnWorkspaceOutputs' 等。
% 最常用的是 'ReturnWorkspaceOutputs', 配合 'SaveOutput', 'SaveFormat'
% 来获取仿真输出。
simOptions = simset('SrcWorkspace', 'current'); % 使用当前 MATLAB workspace
% simOptions = simset('SrcWorkspace', 'caller'); % 使用调用函数的 workspace
% 5. 执行 Simulink 仿真
% sim(modelName, stopTime, simOptions, inputs...)
% inputs 部分可以是一个 Cell Array，每个元素对应一个输入端口的信号。
% 如果模型有多个输入端口，inputs 需要是 {signal_port1, signal_port2, ...}
disp(['Starting Simulink simulation for model: ', modelName]);
disp(['Simulation StopTime: ', num2str(stopTime)]);
try
% 传入模型参数（如果之前设置了 Workspace 变量）
% 也可以直接通过 sim 函数的参数传递，但方式比较复杂，通常不推荐。
% 如果模型有输入端口，并且我们准备了 inputTimeseries
if ~isempty(inputTimeseries)
% 假设模型只有一个输入端口 'In1'
% 这里的 'In1' 是 Simulink 模型中 Inport 模块的名称
% 实际上，sim 函数更倾向于通过结构体来传递输入信号，
% 结构体的字段名对应模型中全局变量或 Signal Builder 的变量名。
% 更直接的方式是使用 timeseries 对象直接传入，sim 函数会解析。
%
% 另一种常见且推荐的方式是，在 MATLAB workspace 中定义一个
% 结构体变量，例如 `sim_inputs`，然后 `sim` 函数会查找。
%
% 示例：
% if ~isempty(inputSignal)
% sim_inputs.Time = inputSignal{1}.Time;
% sim_inputs.Data = inputSignal{1}.Data;
% % 如果有多个输入，可以这样组织：
% % sim_inputs.Time1 = ...; sim_inputs.Data1 = ...;
% % sim_inputs.Time2 = ...; sim_inputs.Data2 = ...;
% % 或者使用 timeseries 结构体数组
% sim_inputs = {timeseries(inputSignal{1}.Data, inputSignal{1}.Time)};
% else
% sim_inputs = {};
% end
% 假设我们直接将 timeseries 对象作为输入参数传递
% 注意：sim 函数的输入参数顺序非常重要，与模型的输入端口顺序一致。
% 如果模型有 N 个输入端口，则需要 N 个输入参数。
% sim(modelName, stopTime, simOptions, Input1, Input2, ...)
% 假设模型只有一个输入端口，我们将其命名为 'InputSignalData'
% 并且在 MATLAB workspace 中定义了 sim_input_data
% sim_input_data = timeseries(inputSignal{1}.Data, inputSignal{1}.Time);
% 另一种更灵活的方式是：
% sim(modelName, stopTime, 'ReturnWorkspaceOutputs', 'on', ...
% 'Solver', 'ode45', ...
% 'SimInput', {timeseries(inputSignal{1}.Data, inputSignal{1}.Time)});
% 最终，最通用的方式是直接通过 sim 函数的最后一个参数（一个cell数组）
% 来传递输入信号。cell 数组中的每个元素都是一个输入信号，
% 顺序与模型中 Inport 模块的顺序相对应。
%
% 让我们简化一点：如果我们希望传递一个名为 `sim_input_data` 的 timeseries
% 变量给模型，我们可以这样做：
sim_input_data_ts = timeseries(inputSignal{1}.Data, inputSignal{1}.Time);
% 并且在 MATLAB workspace 中定义 sim_input_data_ts
% 或者直接在 sim 函数中传递：
simOut = sim(modelName, stopTime, simOptions, {sim_input_data_ts});
else
% 如果模型没有输入端口，或者不提供输入信号
% simOut = sim(modelName, stopTime, simOptions);
% 假设模型内部有 Signal Generator，或者我们不需要外部输入
% 并且我们希望将模型中的变量（如 sim_gain, sim_initial_state）
% 传递给模型，可以通过设置 'SrcWorkspace' 为 'caller'
% simOptions = simset('SrcWorkspace', 'caller');
% simOut = sim(modelName, stopTime, simOptions);
% 最标准的方式是：
simOut = sim(modelName, stopTime, 'ReturnWorkspaceOutputs', 'on', 'Solver', 'ode45');
end
% 6. 获取仿真结果
% simOut 是一个 Simulink.SimulationOutput 对象。
% 要获取信号数据，需要访问它的 .get() 方法。
% 你需要知道 Simulink 模型中 Outport 模块的名称。
% 假设模型有一个名为 'Out1' 的 Outport 模块。
% 检查 simOut 是否成功获取
if isempty(simOut)
error('Simulink simulation did not return any output.');
end
% 假设你的模型只有一个 Outport 模块，命名为 'Out1'
% simOut.get('Out1') 会返回一个 timeseries 对象
outputSignal = simOut.get('Out1');
% 如果模型输出多个信号，你需要知道它们的名称
% 例如：
% outputSignal1 = simOut.get('Out1');
% outputSignal2 = simOut.get('Out2');
% 提取 timeseries 中的数据
outputTime = outputSignal.Time;
outputData = outputSignal.Data;
disp('Simulink simulation finished successfully.');
% 7. 对仿真结果进行分析
% 这里可以进行任何你需要的 MATLAB 操作，
% 例如计算平均值、最大值、绘制曲线等。
averageOutput = mean(outputData);
maxOutput = max(outputData);
analysisResult = struct('average', averageOutput, 'maximum', maxOutput, ...
'time', outputTime, 'data', outputData);
% 也可以选择在函数内绘图
figure;
plot(outputTime, outputData);
title(['Simulink Output for param1 = ', num2str(param1)]);
xlabel('Time');
ylabel('Output');
grid on;
catch ME
disp('Error during Simulink simulation or result processing:');
disp(ME.message);
analysisResult = []; % 返回空或者错误指示
rethrow(ME); % 抛出错误，让调用者知道出了问题
end
end
```
第三步：如何在 MATLAB 函数中调用它
现在，我们有了 `runSimAndAnalyze` 这个自定义函数。你可以这样在 MATLAB 命令窗口或另一个 m 文件中调用它：
```matlab
% 示例 1：基本调用
gainValue = 5;
initialState = 0.1;
result1 = runSimAndAnalyze(gainValue, initialState, 'ModelName', 'my_simple_model', 'StopTime', 15);
if ~isempty(result1)
disp('Analysis Result 1:');
disp(result1);
end
% 示例 2：提供输入信号
% 创建一个正弦波输入信号
t_input = 0:0.1:10;
u_input = sin(t_input);
input_signal_cell = {struct('Time', t_input, 'Data', u_input)};
result2 = runSimAndAnalyze(2, 0.5, 'ModelName', 'my_simple_model', ...
'StopTime', 10, 'InputSignal', input_signal_cell);
if ~isempty(result2)
disp('Analysis Result 2:');
disp(result2);
end
% 示例 3：只修改参数，使用模型默认的输入或无输入
result3 = runSimAndAnalyze(10, 0.2, 'ModelName', 'my_simple_model');
if ~isempty(result3)
disp('Analysis Result 3:');
disp(result3);
end
```
关键点总结与注意事项
1. `sim` 函数是核心： `sim(modelName, stopTime, options, inputs...)` 是在 MATLAB 中运行 Simulink 的主要命令。
`modelName`: Simulink 模型的 `.slx` 文件名（不带扩展名，如果文件在当前路径或 MATLAB 路径下）。
`stopTime`: 仿真的终止时间。
`options`: 一个 `simset` 对象，用于设置仿真选项。
`inputs...`: 这是一个 可选 的参数。如果你需要向模型输入数据，它是一个 Cell 数组，其中每个元素代表一个输入端口的信号。信号通常是 `timeseries` 对象，或者一个包含 `'Time'` 和 `'Data'` 字段的结构体。信号的顺序必须与模型中 Inport 模块的顺序一致。
2. `simset` 的用法：
`simset('SrcWorkspace', 'current')`：让 Simulink 仿真在 MATLAB 当前工作区（`ans` 所在的那个 workspace）查找变量。
`simset('SrcWorkspace', 'caller')`：让 Simulink 仿真在调用 `sim` 函数的那个 MATLAB 函数的工作区查找变量。这对于我们自定义函数内的调用非常有用，可以让我们直接在函数内部定义变量，然后传递给 Simulink。
`simset('ReturnWorkspaceOutputs', 'on')`：告诉 `sim` 函数将仿真输出（如信号数据）作为 `Simulink.SimulationOutput` 对象返回。这是获取结果的关键。
`'SaveOutput', 'on', 'SaveFormat', 'StructureWithTime'`：也是一种获取输出的方式，会将数据保存到结构体中，并且 `simOut` 对象也是结构体。`ReturnWorkspaceOutputs` 通常更方便。
3. 修改模型参数：
推荐方式：Workspace 变量。 在 MATLAB workspace 中定义与模型中参数名同名的变量（例如 `sim_gain = param1;`），然后在 `simset` 中设置 `'SrcWorkspace', 'caller'` 或 `'current'`。Simulink 模型在仿真时会自动查找并使用这些变量。这种方式最灵活，也最容易管理。
直接修改模块参数（`set_param`）： `set_param([modelName, '/BlockPath'], 'ParameterName', value)`。这种方式可以动态修改模型中的任何参数，但需要你知道准确的模块路径和参数名，并且每次仿真前都需要设置，可能不如 Workspace 变量管理方便。
Model Workspace： 在 Simulink 模型内部，你可以通过“Model Explorer”配置 Model Workspace，然后将变量定义在那里。当你在 MATLAB 函数中调用 `sim` 时，可以通过 `simset('SrcWorkspace', 'model')` 来指向模型的工作区，或者直接在 MATLAB workspace 中定义同名变量，让它覆盖模型工作区中的变量（优先级取决于 Simulink 的变量查找机制）。
4. 获取仿真输出： `sim` 函数在设置为 `ReturnWorkspaceOutputs` 时，会返回一个 `Simulink.SimulationOutput` 对象。
`simOut.get('OutputPortName')`：这是获取特定输出信号（来自 Outport 模块）的标准方法。`OutputPortName` 是你在 Simulink 模型中 Outport 模块的 `Port name` 属性。
它返回一个 `timeseries` 对象，你可以从中提取 `Time` 和 `Data`。
5. 错误处理： 使用 `trycatch` 块来捕获 `sim` 函数执行过程中可能出现的错误，例如模型不存在、参数错误、仿真崩溃等，并给出友好的提示。
6. 函数封装： 将 `sim` 函数的调用和结果处理逻辑封装在你的自定义 MATLAB 函数中，使得主程序更加清晰，易于重用和调试。
这个过程就像是在用 MATLAB 脚本“编程”来控制 Simulink 仿真，你可以根据需要构建复杂的仿真流程，比如：
参数扫描： 在一个循环里调用你的自定义函数，每次传入不同的参数组合。
优化： 将你的自定义函数作为目标函数，配合 MATLAB 的优化工具箱（如 `fmincon`, `patternsearch`）来寻找最优的模型参数。
集成： 将 Simulink 仿真结果与其他 MATLAB 工具（如信号处理工具箱、控制系统工具箱）结合使用。
希望这个详细的解释能帮到你！动手实践一下，你会发现这种方式的强大和灵活。
网友意见
首先，sim是可以用local workspace的，比如
function the_best_function() ... options = simset('SrcWorkspace', 'current'); sim(modelname, [], options) ... end 更新一点的版本里可以直接用
sim(modelname, ‘SrcWorkspace’, ‘current’)
但是注意这个方法不能和PCT(并行计算工具箱)一起用。
然后，如果要用PCT的话，可以这样搞
hw = get_param(modelname, ‘modelworkspace’)
hw.assignin(variablename, value)
也就是把变量assign到模型的model workspace里面。不过这种方法会把模型变dirty，所以如果函数的开头用
open_system(modelname)
或者
load_system(modelname)
那么结尾最好用
close_system(modelname, 0)
避免保存修改的模型
以上这些基本技巧应该够用了
最后，重要的事情说三遍：不要用全局变量，不要用全局变量，任何情况下都不要用全局变量。
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