Модель подготовки

Убедитесь, что текущая папка перезаписываема. Пример создает файлы.

[stat, fa] = fileattrib(pwd);
if ~fa.UserWrite
    disp('This script must be run in a writable directory');
    return
end

Откройте модель. Затем откройте приложение Simulink Coder. Установите Системный конечный файл параметра конфигурации модели на rsim.tlc.

Для получения дополнительной информации о выполнении этого графически и подготовке другие связанные с целью опции RSim, посмотрите здесь.

mdlName = 'rtwdemo_rsim_vdp';
open_system(mdlName);
cs = getActiveConfigSet(mdlName);
cs.switchTarget('rsim.tlc',[]);

Задайте переменные INIT_X1 (начальное условие для состояния x1), INIT_X2 (начальное условие для x2 состояния), и MU (значение усиления) как настраиваемый. Чтобы создать настраиваемые параметры, преобразуйте переменные в Simulink.Parameter объекты, и конфигурируют объекты использовать класс памяти кроме Auto. В этом примере вы занимаетесь расследованиями, как траектории состояния развивают из различных начальных значений для состояний x1 и x2 в модели.

INIT_X1 = Simulink.Parameter(INIT_X1);
INIT_X1.StorageClass = 'Model default';

INIT_X2 = Simulink.Parameter(INIT_X2);
INIT_X2.StorageClass = 'Model default';

MU = Simulink.Parameter(MU);
MU.StorageClass = 'Model default';

Задайте имена файлов, которые будут созданы.

prmFileName = [mdlName, '_prm_sets.mat'];
logFileName = [mdlName, '_run_scr.log'];
batFileName = [mdlName, '_run_scr'];
exeFileName = mdlName;
if ispc
    exeFileName = [exeFileName, '.exe'];
    batFileName = [batFileName, '.bat'];
end
aggDataFile = [mdlName, '_results'];
startTime = cputime;

Создайте модель

Создайте исполняемую программу RSim для модели. Во время процесса сборки структурная контрольная сумма вычисляется для модели и встраивается в сгенерированную исполняемую программу. Эта контрольная сумма используется, чтобы проверять, что набор параметров, переданный исполняемой программе, совместим с программой.

rtwbuild(mdlName);

### Starting build procedure for: rtwdemo_rsim_vdp
### Successful completion of build procedure for: rtwdemo_rsim_vdp

Build Summary

Top model targets built:

Model             Action                       Rebuild Reason                                    
=================================================================================================
rtwdemo_rsim_vdp  Code generated and compiled  Code generation information file does not exist.  

1 of 1 models built (0 models already up to date)
Build duration: 0h 0m 6.3225s

Получите набор параметров по умолчанию для модели

Получите rtP по умолчанию структура (набор параметров) для модели. modelChecksum поле в rtP структура является структурной контрольной суммой модели. Это должно совпадать с контрольной суммой, встроенной в исполняемую программу RSim. Если эти две контрольных суммы не соответствуют, исполняемая программа производит ошибку. rsimgetrtp генерирует rtP структура с записями для именованных настраиваемых переменных INIT_X1, INIT_X2, и MU.

rtp = rsimgetrtp(mdlName)

rtp = 

  struct with fields:

                      modelChecksum: [1x4 double]
                         parameters: [1x1 struct]
                globalParameterInfo: [1x1 struct]
    collapsedBaseWorkspaceVariables: []

Создайте наборы параметров

Используя rtp структура, создайте массив структур с различными значениями для настраиваемых переменных в модели. Как отмечалось ранее, в этом примере вы хотите, видят, как траектории состояния развивают для различных начальных значений для состояний x1 и x2 в модели. Для этого сгенерируйте различные наборы параметров с различными значениями для INIT_X1 и INIT_X2 и оставьте настраиваемую переменную MU установите на значение по умолчанию.

INIT_X1_vals = -5:1:5;
INIT_X2_vals = -5:1:5;
MU_vals = 1;
nPrmSets = length(INIT_X1_vals)*length(INIT_X2_vals)*length(MU_vals)

nPrmSets =

   121

Этот пример имеет nPrmSets наборы параметров. Необходимо запустить это много симуляций. Инициализируйте aggData, который является массивом структур, который содержит набор параметров и соответствующие результаты.

aggData = struct('tout', [], 'yout', [], ...
                'prms', struct('INIT_X1',[],'INIT_X2',[], 'MU', []))
aggData = repmat(aggData, nPrmSets, 1);

aggData = 

  struct with fields:

    tout: []
    yout: []
    prms: [1x1 struct]

Служебная функция rsimsetrtpparam создает rtP структура путем добавления наборов параметров по одному с различными значениями параметров.

idx = 1;
for iX1 = INIT_X1_vals
    for iX2 = INIT_X2_vals
        for iMU = MU_vals
            rtp = rsimsetrtpparam(rtp,idx,'INIT_X1',iX1,'INIT_X2',iX2,'MU',iMU);
            aggData(idx).prms.INIT_X1 = iX1;
            aggData(idx).prms.INIT_X2 = iX2;
            aggData(idx).prms.MU      = iMU;
            idx = idx + 1;
        end
    end
end

Сохраните rtP массив структур с наборами параметров к MAT-файлу.

save(prmFileName,'rtp');

Создайте пакетный файл

Создайте файл сценария пакетной обработки, чтобы запустить исполняемую программу RSim по наборам параметров. Каждый запуск читает заданный набор параметров из MAT-файла параметра и пишет результаты в заданный выходной MAT-файл. Используйте время опция так, чтобы, если запуск висит (например, потому что модель имеет сингулярность для того набора параметров), прервите выполнявшийся предел требуемого времени и перейдите к следующему запуску.

Например, эта команда (на Windows®) задает использование третьего набора параметров от rtP структура в prm.mat, пишут результаты в run3.mat, и выполнение аварийных прекращений работы, если запуск занимает больше времени, чем 3 600 секунд процессорного времени. При выполнении скрипт передает сообщения по каналу от model.exe к run.log, который можно использовать, чтобы отладить проблемы.

  model.exe -p prm.mat@3 -o run3.mat -L 3600 2>&1>> run.log

fid = fopen(batFileName, 'w');
idx = 1;
for iX1 = INIT_X1_vals
    for iX2 = INIT_X2_vals
        for iMU = MU_vals
            outMatFile = [mdlName, '_run',num2str(idx),'.mat'];
            cmd = [exeFileName, ...
                   ' -p ', prmFileName, '@', int2str(idx), ...
                   ' -o ', outMatFile, ...
                   ' -L 3600'];
            if ispc
                cmd  = [cmd, ' 2>&1>> ', logFileName];
            else % (unix)
                cmd  = ['.' filesep cmd, ' 1> ', logFileName, ' 2>&1'];
            end
            fprintf(fid, ['echo "', cmd, '"\n']);
            fprintf(fid, [cmd, '\n']);
            idx = idx + 1;
        end
    end
end
if isunix,
    system(['touch ', logFileName]);
    system(['chmod +x ', batFileName]);
end
fclose(fid);

Создание файла пакета/скрипта, чтобы запустить симуляции позволяет вам вызвать системную команду однажды, чтобы запустить симуляции (или даже запустить сценарий пакетной обработки вне MATLAB®) вместо того, чтобы вызвать системную команду в цикле для каждой симуляции. Это улучшает производительность, потому что системная команда имеет значительные издержки.

Выполните пакетный файл, чтобы запустить симуляции

Запустите файл пакета/скрипта, который запускает исполняемую программу RSim однажды для каждого набора параметров и сохраняет результаты в различный MAT-файл каждый раз. Можно запустить пакетный файл от вне MATLAB®.

[stat, res] = system(['.' filesep batFileName]);
if stat ~= 0
    error(['Error running batch file ''', batFileName, ''' :', res]);
end

Этот пример регистрирует результаты запуска симуляции в одном пакетном файле, когда это запускает пакетный файл, чтобы последовательно запустить n симуляции по n наборы параметров. Можно изменить скрипт, чтобы сгенерировать несколько пакетных файлов и запустить их параллельно путем распределения их на нескольких компьютерах. Кроме того, можно запустить пакетные файлы, не запуская MATLAB®.

Загрузите Выходные MAT-файлы и сопоставьте результаты

Соберите результаты симуляции из выходных MAT-файлов в структуру aggData. Если выходной MAT-файл, соответствующий конкретному запуску, не найден, установите результаты, соответствующие тому запуску к NaN (не номер). Эта ситуация происходит, если симуляция, запущенная с определенным набором параметров, сталкивается с сингулярностью в модели.

idx = 1;
for iX1 = INIT_X1_vals
    for iX2 = INIT_X2_vals
        for iMU = MU_vals
            outMatFile = [mdlName, '_run',num2str(idx),'.mat'];
            if exist(outMatFile,'file')
                load(outMatFile);
                aggData(idx).tout = rt_tout;
                aggData(idx).yout = rt_yout;
            else
                aggData(idx).tout = nan;
                aggData(idx).yout = nan;
            end
            idx = idx + 1;
        end
    end
end

Сохраните aggData структура к MAT-файлу результатов. На данном этапе можно удалить другие MAT-файлы как aggData структура данных содержит агрегацию входа (наборы параметров) и выходные данные (результаты симуляции).

save(aggDataFile,'aggData');
disp(['Took ', num2str(cputime-startTime), ...
      ' seconds to generate results from ', ...
      num2str(nPrmSets), ' simulation runs (Steps 2 to 7).']);

Took 23.45 seconds to generate results from 121 simulation runs (Steps 2 to 7).

Анализируйте результаты симуляции

Постройте схему фазы (X2 по сравнению с X1) с различными начальными значениями для X1 и X2. Схема показывает, что независимо от начального условия Осциллятор Ван дер Поля сходится к своему естественному режиму генератора.

colors = {'b','g','r','c','m','y','k'}; nColors = length(colors);
for idx = 1:nPrmSets
    col = colors{idx - nColors*floor(idx/nColors) + 1};
    plot(aggData(idx).prms.INIT_X1, aggData(idx).prms.INIT_X2, [col,'x'], ...
         aggData(idx).yout(:,1), aggData(idx).yout(:,2),col);
    hold on
end
grid on
xlabel('X1');
ylabel('X2');
axis('square');
title('Phase diagram for Van der Pol equation');