Exponenta Banner

cgsl_0201: Избыточная Единичная задержка и Блоки памяти

ID: Заголовокcgsl_0201: Избыточная Единичная задержка и Блоки памяти
ОписаниеПри подготовке модели к генерации кода,
AУдалите избыточную Единичную задержку и Блоки памяти.
ОбъяснениеAИзбыточная Единичная задержка и Блоки памяти используют дополнительную глобальную память. Удаление сокращения от модели уменьшает использование памяти, не влияя на поведение модели.
В последний раз измененныйR2013a
Пример

Рекомендуемый: объединенные единичные задержки

void Reduced(void)
{
  ConsolidatedState_2 = Matrix_UD_Test - (Cal_1 * DWork.UD_3_DSTATE + Cal_2 *
    DWork.UD_3_DSTATE);
  DWork.UD_3_DSTATE = ConsolidatedState_2;
}

 

Не рекомендуемый: избыточные единичные задержки

void Redundant(void)
{
  RedundantState = (Matrix_UD_Test - Cal_2 * DWork.UD_1B_DSTATE) - Cal_1 *
    DWork.UD_1A_DSTATE;
  DWork.UD_1B_DSTATE = RedundantState;
  DWork.UD_1A_DSTATE = RedundantState;
}

 

Единичная задержка и Блоки памяти показывают коммутативные и дистрибутивные алгебраические свойства. Когда блоки являются частью уравнения с одним ведущим сигналом, можно переместить Единичную задержку и Блоки памяти к новой позиции в уравнении, не изменяя результат.

Для главного пути в предыдущем примере уравнения для блоков:

  1. Out_1(t) = UD_1(t)

  2. UD_1(t) = In_1(t-1) * Cal_1

Для нижнего пути уравнения:

  1. Out_2(t) = UD_2(t) * Cal_1

  2. UD_2(t) = In_2(t-1)

Напротив, если вы добавляете вторичный сигнал к уравнениям, местоположение блока Unit Delay влияет на результат. Когда следующий пример показывает, местоположение блока Unit Delay влияет на результаты из-за скоса выборки времени между верхними и нижними путями.

В случаях с единственным источником и несколькими местами назначения, сравнение является более комплексным. Например, в следующей модели, можно осуществить рефакторинг два блока Единичной задержки в задержку единого блока.

С точки зрения черного квадрата эти две модели эквивалентны. Однако из памяти и перспективы вычисления, различия существуют между этими двумя моделями.

{
  real_T rtb_Gain4;
  rtb_Gain4 = Cal_1 * Redundant;
  Y.Redundant_Gain = Cal_2 * rtb_Gain4;
  Y.Redundant_Int = DWork.Int_A;
  Y.Redundant_Int_UD = DWork.UD_A;
  Y.Redundant_Gain_UD = DWork.UD_B;
  DWork.Int_A = 0.01 * rtb_Gain4 + DWork.Int_A;
  DWork.UD_A = Y.Redundant_Int;
  DWork.UD_B = Y.Redundant_Gain;
}
{
  real_T rtb_Gain1;
  real_T rtb_UD_C;
  rtb_Gain1 = Cal_1 * Reduced;
  rtb_UD_C = DWork.UD_C;
  Y.Reduced_Gain_UD = Cal_2 * DWork.UD_C;
  Y.Reduced_Gain = Cal_2 * rtb_Gain1;
  Y.Reduced_Int = DWork.Int_B;
  Y.Reduced_Int_UD = DWork.Int_C;
  DWork.UD_C = rtb_Gain1;
  DWork.Int_B = 0.01 * rtb_Gain1 + DWork.Int_B;
  DWork.Int_C = 0.01 * rtb_UD_C + DWork.Int_C;
}

В этом случае исходная модель более эффективна. В первом примере кода существует три глобальные переменные, два от блоков Единичной задержки (DWork. UD_A и DWork. UD_B) и один от интегратора дискретного времени (DWork. Int_A). Второй пример кода показывает сокращение одной глобальной переменной, сгенерированной единичными задержками (Dwork. UD_C), но существует две глобальные переменные из-за избыточных блоков Интегратора Дискретного времени (DWork. Int_B и DWork. Int_C). Путь к блоку Discrete Time Integrator представляет дополнительную локальную переменную (rtb_UD_C) и два дополнительных вычисления.

В отличие от этого, пересмотренная модель (вторая) ниже, более эффективна.

{
  real_T rtb_Gain4_f:
  real_T rtb_Int_D;
  rtb_Gain4_f = Cal_1 * U.Input;
  rtb_Int_D = DWork.Int_D;
  Y.R_Int_Out = DWork.UD_D;
  Y.R_Gain_Out = DWork.UD_E;
  DWork.Int_D = 0.01 * rtb_Gain4_f + DWork.Int_D;
  DWork.UD_D = rtb_Int_D;
  DWork.UD_E = Cal_2 * rtb_Gain4_f;
}
{
  real_T rtb_UD_F;
  rtb_UD_F = DWork.UD_F;
  Y.Gain_Out = Cal_2 * DWork.UD_F;
  Y.Int_Out = DWork.Int_E;
  DWork.UD_F = Cal_1 * U.Input;
  DWork.Int_E = 0.01 * rtb_UD_F + DWork.Int_E;
}

Код для пересмотренной модели более эффективен, потому что ответвления от корневого сигнала не имеют избыточной единичной задержки.

Была ли эта тема полезной?
Документация Simulink
Поддержка