Этот пример показывает, как совершенствовать типы данных модели с помощью командной строки.
Откройте модель fxpdemo_feedback.
model = 'fxpdemo_feedback';
open_system(model);

Подсистема контроллера использует типы данных с фиксированной точкой.
sud = 'fxpdemo_feedback/Controller';
open_system(sud)

Создайте объект DataTypeWorkflow.Converter совершенствовать типы данных Подсистемы контроллера модели fxpdemo_feedback.
converter = DataTypeWorkflow.Converter(sud);
Моделируйте модель и сохраните результаты в выполнении, названном InitialRun.
converter.CurrentRunName = 'InitialRun';
converter.simulateSystem();
Определите, было ли какое-либо переполнение в выполнении.
saturations = converter.saturationOverflows('InitialRun')
saturations =
Result with properties:
ResultName: 'fxpdemo_feedback/Controller/Up Cast'
SpecifiedDataType: 'fixdt(1,16,14)'
CompiledDataType: 'fixdt(1,16,14)'
ProposedDataType: ''
Wraps: []
Saturations: 23
WholeNumber: 0
SimMin: -2
SimMax: 1.9999
DerivedMin: []
DerivedMax: []
RunName: 'InitialRun'
Comments: {'An output data type cannot be specified on this result. The output type is the same as the input type.'}
wraps = converter.wrapOverflows('InitialRun')
wraps =
[]
Насыщение происходит в блоке Up Cast Подсистемы контроллера во время симуляции. Нет никакого переполнения переноса. Совершенствуйте типы данных модели так, чтобы не было никакого насыщения.
Сконфигурируйте модель для преобразования с помощью ярлыка. Найдите ярлыки, которые доступны для системы путем доступа к свойству ShortcutsForSelectedSystem объекта конвертера.
shortcuts = converter.ShortcutsForSelectedSystem
shortcuts =
5x1 cell array
{'Range collection using double override' }
{'Range collection with specified data types' }
{'Range collection using single override' }
{'Disable range collection' }
{'Remove overrides and disable range collection'}
Чтобы собрать идеализированные области значений для системы, с помощью ярлыка 'Range collection using double override', заменяют систему с типами данных с двойной точностью и включают инструментирование.
converter.applySettingsFromShortcut(shortcuts{1});
Этот ярлык также обновляет текущее свойство имени выполнения объекта конвертера.
converter.CurrentRunName
ans =
'DoubleOverride'
Моделируйте модель снова, чтобы собрать идеализированную информацию области значений. Эти результаты хранятся в выполнении 'DoubleOverride'.
converter.simulateSystem();
Создайте объект ProposalSettings управлять настройками предложения по типу данных и задать допуски к сигналам в модели.
propSettings = DataTypeWorkflow.ProposalSettings;
Задайте относительный допуск 20% для выходного сигнала сигнала PlantOutput в модели.
addTolerance(propSettings, 'fxpdemo_feedback/Analog Plant', 1, 'RelTol', 2e-1);
Можно просмотреть все допуски, заданные для системы с помощью метода showTolerances.
showTolerances(propSettings)
Path Port_Index Tolerance_Type Tolerance_Value
_______________________________ __________ ______________ _______________
'fxpdemo_feedback/Analog Plant' 1 'RelTol' 0.2
Предложите типы данных для системы с помощью настроек предложения, заданных в propSettings и областях значений, сохраненных в запущенном 'DoubleOverride'.
converter.proposeDataTypes('DoubleOverride', propSettings)
Примените типы данных, предложенные для 'DoubleOverride', запущенного к модели.
converter.applyDataTypes('DoubleOverride')
Проверьте, что поведение модели с помощью новых типов данных соответствует допускам, заданным на объекте настроек предложения, propSettings. Метод verify удаляет переопределение типа данных и моделирует модель с помощью обновленных типов данных с фиксированной точкой. Это возвращает объект DataTypeWorkflow.VerificationResult.
result = verify(converter, 'DoubleOverride', 'FixedRun')
result =
VerificationResult with properties:
RunName: 'FixedRun'
BaselineRunName: 'DoubleOverride'
Status: 'Pass'
MaxDifference: 0.0351
Используя метод explore объекта DataTypeWorkflow.VerificationResult, запустите Инспектора Данных моделирования и исследуйте сигналы, к которым вы задали допуск.
explore(result)
