以51芯片为例，讲述了模型的建立、调试与验证，以及基于模型的嵌入式C代码的自动生成及软硬件在环测试。实践表明，该基于模型的设计方法可显著提高工作效率、缩短研发周期、降低开发成本，并且增加了代码的安全性与鲁棒性，有效降低了产品软件开发的风险。

这些文件是基于蓝牙的乐高遥控车 (NXT GT-Hi) 的 MBD 环境。 [特征] * NXT GT-Hi 是后轮电机驱动的四轮车。 * NXT GT-Hi 具有 HiTechnic 的陀螺仪传感器和加速度传感器。 * NXT GT-Hi 有一些底盘控制。 * NXT GT-Hi 可以通过蓝牙设备和 PC 游戏手柄操作。 请检查以下网站并检查 readme.txt 或 nxtGTHi.zip 中的材料。 http://lejos-osek.sourceforge.net/nxtgt.htm http://lejos-osek.sourceforge.net/videos.htm#NXT_GT_Hi <免责声明> LEGO(R) 是 LEGO 集团公司的商标，该公司不赞助、授权或认可此演示。 LEGO(R) 和 Mindstorms(R) 是乐高集团的注册商标。

传统的电控软件开发模式已无法满足日益庞大、复杂的汽车电控系统的开发要求，基于模型的开发方法以及自动代码生成技术在汽车嵌入式软件开发中得到越来越广泛的应用。本文介绍使用Matlab/Real-Time Workshop Embedded Coder(Matlab/RTW EC)将Simulink控制模型生成C代码以及生成代码与Freescale MC9S12D64单片机底层代码的集成方法 【Matlab/RTW EC 面向MC9S12D64的代码生成】是一种先进的汽车电控软件开发技术，它利用基于模型的设计方法和自动代码生成工具，以应对日益复杂化的汽车电子控制系统的需求。传统的编程方式已经无法满足大规模、高复杂性的软件开发，因此，Matlab/Real-Time Workshop Embedded Coder (Matlab/RTW EC)应运而生，它由MathWorks公司提供，可以将Simulink控制模型高效地转换为优化的C代码，适用于Freescale MC9S12D64这样的嵌入式处理器。 基于模型的设计流程包括需求分析、模型建立、代码生成和不同级别的在环测试（SIL、PIL、HIL）。这种方法的优势在于，它能在一个统一的平台上进行早期验证，减少手动编程的工作量，提高代码质量和可维护性，同时也缩短了开发周期。模型的复用性和移植性使得设计过程更为高效。 Matlab/RTW EC 的工作原理是：使用Simulink构建系统模型，然后通过Model Advisor检查模型的完整性和合规性；接着，配置代码生成选项，生成rtw中间文件；之后，rtw文件由Target Language Compiler (TLC)转化为C代码；C代码通过C编译器编译为可执行程序。这一过程确保了模型和实际硬件之间的无缝集成。 以流水灯模型为例，开发者可以在Simulink中构建功能模型，通过调整脉冲发生器的参数来控制LED灯的闪烁顺序。替换特定模块（如In、Out模块）后，可以生成适用于嵌入式系统的C代码。在代码生成过程中，还需要在Configuration Parameters中指定数据类型和其他配置，以适应MC9S12D64单片机的硬件限制。 在环测试是验证模型和代码有效性的关键步骤。软件在环测试验证代码与模型的一致性，处理器在环测试则评估代码在目标处理器上的运行性能，硬件在环测试则是在实际硬件环境下进行闭环控制，确保整体系统功能的正确性。 Matlab/RTW EC 通过将Simulink模型转化为可执行的C代码，极大地提高了汽车电控软件的开发效率和质量，同时也降低了开发成本，尤其对于Freescale MC9S12D64这样的嵌入式平台，这种方法提供了强大的支持和解决方案。

本文介绍使用Matlab/RealTime Workshop Embedded Coder（Matlab/RTW EC）将Simulink控制模型生成C代码以及生成代码与Freescale MC9S12D64单片机底层代码的集成方法，通过测试验证了生成代码的有效性。

内容概要：本文介绍了基于模型预测控制（MPC）的微电网调度优化方法，并提供了相应的Matlab代码实现。文中还涉及多种优化算法和技术在不同工程领域的应用，如改进引导滤波器、扩展卡尔曼滤波器、多目标向日葵优化算法（MOSFO）、蛇优化算法（MOSO）等，重点聚焦于微电网多目标优化调度问题。通过MPC方法对微电网中的能源进行动态预测与优化调度，提升系统运行效率与稳定性，同时应对分布式电源不确定性带来的挑战。配套代码便于读者复现与验证算法性能。; 适合人群：具备一定电力系统或自动化背景，熟悉Matlab编程，从事新能源、智能优化或微电网相关研究的科研人员及研究生；; 使用场景及目标：①实现微电网在多目标条件下的优化调度；②处理分布式电源不确定性对配电网的影响；③学习并应用MPC控制策略于实际能源系统调度中；④对比分析不同智能优化算法在路径规划、调度等问题中的表现； 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码与网盘资料，按主题逐步实践，重点关注MPC在微电网中的建模过程与优化机制，同时可拓展至其他智能算法的应用场景。

DSP2833x系列处理器在电机控制设计中的应用，尤其是Simulink在嵌入式领域的应用。主要内容涵盖DSP2833x的基础特性及其在电机控制中的优势，Simulink提供的强大仿真和代码生成功能，包括直流电机、PMSM、步进电机等多种电机控制模型的建立与仿真，以及LED、串口、CAN等通讯模型的构建。文中强调了Simulink自动生成代码技术的优势，即通过生成的代码直接在硬件上实现仿真模型的功能，从而提高开发效率并降低开发成本。 适合人群：从事嵌入式系统开发的技术人员，尤其是对电机控制和DSP有研究兴趣的研发人员。 使用场景及目标：① 使用Simulink进行电机控制模型的仿真；② 自动生成代码并在DSP2833x开发板上实现；③ 提高电机控制系统的性能和开发效率。 其他说明：本文不仅提供理论指导，还附带实际操作案例，帮助读者深入理解和掌握DSP2833x与Simulink结合使用的技巧。

内容概要：本文详细介绍了如何利用Simulink进行MMC（模块化多电平变换器）储能系统的仿真，特别聚焦于DCDC升降压储能模块的SOC（荷电状态）均衡控制。文中首先解释了双有源桥结构及其参数设置的关键点，随后深入探讨了模型预测控制（MPC）的具体实现方法，包括权重矩阵的选择、预测时域的设定以及优化问题的构建。此外，文章还讨论了SOC均衡策略，提出了将相邻模块的SOC差作为虚拟阻抗的方法，并展示了仿真结果对比，证明MPC方案相比传统PI控制在均衡时间和超调量方面的优越性。最后，作者分享了一些调试经验和常见问题的解决方案。 适合人群：从事电力电子、储能系统研究和开发的技术人员，尤其是对MMC储能系统和模型预测控制感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要进行MMC储能系统仿真和优化的研究项目，旨在提高储能系统的SOC均衡控制性能，减少超调量，缩短均衡时间，同时确保系统的稳定性和可靠性。 其他说明：文章提供了详细的代码示例和调试建议，帮助读者更好地理解和应用相关技术。强调了仿真过程中需要注意的实际问题，如参数选择、仿真步长与开关频率的匹配等。

基于模型预测控制的储能双向DCDC变换器仿真研究：模型构建、功能实现与结果分析,基于模型预测控制的储能双向DCDC变换器仿真研究：仿真模型、实现与结果展示,模型预测控制MPC的储能双向DCDC变器 仿真展示为储能双向DCDC变器，采用模型预测电流控制。 仿真模型包括：蓄电池模型、双向DCDC变器主电路、下垂控制、模型预测电流控制（fcn代码实现）。 结果如图所示，跟踪期望能力强，功能实现完整。 文件包括： [1]仿真模型 [2]相关参考文献。 ,模型预测控制MPC;储能双向DCDC变换器;仿真展示;蓄电池模型;主电路;下垂控制;fcn代码实现;跟踪期望能力强;功能实现完整;相关参考文献。,模型预测控制MPC在储能双向DCDC变换器中的应用及仿真研究

使用simulink进行三电平整流器功率控制

最近十年来，整车电子电气架构开发领域，基于模型的开发方法已经被广泛接受，甚至被作为首选的开发方法，目前已经成为保证设计成功的一个必要措施。随着燃油经济性、环境保护和道路安全要求的逐步加强，汽车电子电气架构设计中必须要考虑系统整体优化，并需要提高开发效率、缩短开发时间，此时基于模型的方法就变得非常重要。采用这种方法必须要借助工具才能实现，PREEvision是整车厂中常用的系统架构设计及优化工具。其功能包括需求开发、逻辑功能设计、网络和部件架构、电气系统和线束设计以及拓扑结构设计。该工具涵盖了从概念原型设计阶段到具体详细设计阶段，并支持大型工程团队的详细开发和系统规范制定工作。本文依托该工具对基