【正文】 conversion 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換selector 選擇輸入的元素 model info 顯示模型的修改信息width 檢查輸入信號的寬度 functioncallgenerator 函數(shù)調(diào)用發(fā)生器hit crossing 檢測輸入信號的零交叉點 from接收標(biāo)記相同的 goto 模塊的信號goto gag visibility定義 goto 模塊標(biāo)記的有效范圍 data store read從指定的數(shù)據(jù)存儲器讀取數(shù)據(jù)goto將信號輸送到標(biāo)記相同的from 模塊 probe檢測連線的寬度、采樣時間和復(fù)數(shù)信號標(biāo)記data stord memory 為數(shù)據(jù)存儲定義內(nèi)存區(qū)域 date store write將數(shù)據(jù)定入指定的數(shù)據(jù)存儲器 ic 設(shè)置信號的初始值離散系統(tǒng)模塊（Discrete）zeroorder hold 零階保持器 discrete filter 離散濾波器unit delay 延遲一個周期的采樣保持 discrete transfer f 離散傳遞函數(shù)discrete time integrator 離散時間積分 discrete zeropole 離散零極點形式discrete state space 離散狀態(tài)空間 firstorder hold 一階保持器非線性系統(tǒng)模塊(Nonlinear)backlash 間隙特性 quantizer對輸入進行階梯狀量化處理coulombicamp。viscous friction在原點不連續(xù)，在原點外具有線性增益 rate limiter限制信號的變化速率不超過規(guī)定的限制值dead zone 死區(qū)特性 manual switch 手動開關(guān)multiport switch 在多輸入中選擇一個輸出 switch當(dāng)?shù)诙€輸入端信號大于臨界值時，輸出第一個輸入端信號，否則輸出第三個輸入端的信號relay 繼電器特性 saturation 飽和特性附錄 C位置式 MATLAB/M 函數(shù)仿真源程序：%PID Controllerclear all。close all。 ts=。sys=tf(,[1,0])。dsys=c2d(sys,ts,39。z39。)。[num,den]=tfdata(dsys,39。v39。)。 u_1=。u_2=。u_3=。y_1=。y_2=。y_3=。x=[0,0,0]39。error_1=0。for k=1:1:1500time(k)=k*ts。 S=1。if S==1 kp=。ki=。kd=。 rin(k)=1。 %Step Signalelseif S==2 kp=。ki=。kd=。 rin(k)=sign(sin(2*2*pi*k*ts))。 %Square Wave Signalelseif S==3 kp=。ki=。kd=。 %Sine Signal rin(k)=*sin(2*2*pi*k*ts)。 end u(k)=kp*x(1)+kd*x(2)+ki*x(3)。 %PID Controller%Restricting the output of controllerif u(k)=10 u(k)=10。endif u(k)=10 u(k)=10。end%Linear modelyout(k)=den(2)*y_1den(3)*y_2den(4)*y_3+num(2)*u_1+num(3)*u_2+num(4)*u_3。 error(k)=rin(k)yout(k)。 %Return of parametersu_3=u_2。u_2=u_1。u_1=u(k)。y_3=y_2。y_2=y_1。y_1=yout(k)。 x(1)=error(k)。 %Calculating Px(2)=(error(k)error_1)/ts。 %Calculating Dx(3)=x(3)+error(k)*ts。 %Calculating I error_1=error(k)。endfigure(1)。plot(time,rin,39。k39。,time,yout,39。k39。)。xlabel(39。time(s)39。),ylabel(39。rin,yout39。)。附錄 D增量式 MATLAB/M 函數(shù)仿真源程序：%Increment PID Controllerclear all。close all。 ts=。sys=tf(400,[1,50,0])。dsys=c2d(sys,ts,39。z39。)。[num,den]=tfdata(dsys,39。v39。)。u_1=。u_2=。u_3=。y_1=0。y_2=0。y_3=0。 x=[0,0,0]39。error_1=0。error_2=0。for k=1:1:1000 time(k)=k*ts。 rin(k)=。 kp=8。 ki=。 kd=10。 du(k)=kp*x(1)+kd*x(2)+ki*x(3)。 u(k)=u_1+du(k)。 if u(k)=10 u(k)=10。 end if u(k)=10 u(k)=10。 end yout(k)=den(2)*y_1den(3)*y_2+num(2)*u_1+num(3)*u_2。 error=rin(k)yout(k)。 u_3=u_2。u_2=u_1。u_1=u(k)。 y_3=y_2。y_2=y_1。y_1=yout(k)。 x(1)=errorerror_1。 %Calculating P x(2)=error2*error_1+error_2。 %Calculating D x(3)=error。 %Calculating I error_2=error_1。 error_1=error。endplot(time,rin,39。b39。,time,yout,39。r39。)。xlabel(39。time(s)39。)。ylabel(39。rin,yout39。)。附錄 E卡爾曼濾波器 MATLAB/M 函數(shù)仿真源程序：%Discrete Kalman filter for PID control%Reference %x=Ax+B(u+w(k))。%y=Cx+D+v(k)clear all。close all。 ts=。%Continuous Planta=25。b=133。sys=tf(b,[1,a,0])。dsys=c2d(sys,ts,39。z39。)。[num,den]=tfdata(dsys,39。v39。)。 A1=[0 1。0 a]。B1=[0。b]。C1=[1 0]。D1=[0]。[A,B,C,D]=c2dm(A1,B1,C1,D1,ts,39。z39。)。 Q=1。 %Covariances of wR=1。 %Covariances of v P=B*Q*B39。 %Initial error covariancex=zeros(2,1)。 %Initial condition on the state u_1=0。u_2=0。y_1=0。y_2=0。ei=0。error_1=0。for k=1:1:1000time(k)=k*ts。rin(k)=1。kp=。ki=。kd=。w(k)=*rands(1)。 %Process noise on uv(k)=*rands(1)。 %Measurement noise on y y(k)=den(2)*y_1den(3)*y_2+num(2)*u_1+num(3)*u_2。yv(k)=y(k)+v(k)。 %Measurement updateMn=P*C39。/(C*P*C39。+R)。P=A*P*A39。+B*Q*B39。 P=(eye(2)Mn*C)*P。 x=A*x+Mn*(yv(k)C*A*x)。ye(k)=C*x+D。 %Filtered value M=2。 %Select whether using filter or notif M==1 %Not using filter yout(k)=yv(k)。elseif M==2 %Using filter yout(k)=ye(k)。enderror(k)=rin(k)yout(k)。ei=ei+error(k)*ts。 u(k)=kp*error(k)+ki*ei+kd*(error(k)error_1)/ts。 %PIDu(k)=u(k)+w(k)。 errcov(k)=C*P*C39。 %Covariance of estimation error %Time updatex=A*x+B*u(k)。 u_2=u_1。u_1=u(k)。y_2=y_1。y_1=yout(k)。error_1=error(k)。endfigure(1)。plot(time,rin,39。k39。,time,yout,39。k39。)。xlabel(39。time(s)39。)。ylabel(39。rin,yout3