MBD的Simulink使用技巧：詳解代碼生成中的模型與代碼（2）

1 Simulink代碼生成的基本概念（續(xù)）

1.1 上一期補充內(nèi)容

上一篇文章中提到，生成嵌入式代碼，必須選擇定步長求解器。實際中，生成嵌入式代碼幾乎不會使用Simulink模型庫中的連續(xù)模型，往往需要通過最簡單的離散模塊來實現(xiàn)算法模型。

所以要強調(diào)一點：生成嵌入式代碼，要學(xué)會 使用和適應(yīng)離散模型的搭建方式 。在建模的一開始就要充分考慮離散模型的特點和需求。

一個模型是允許多個離散步長的，這涉及到多任務(wù)相關(guān)的內(nèi)容，后續(xù)再作詳細介紹。建議讀者在建模的時候，將離散步長（其倒數(shù)即為采樣頻率）顯示出來，方便辨別不同模塊的實際步長。顯示離散步長的方法如下：

顯示離散步長 - From autoMBD

同時也建議讀者將端口數(shù)據(jù)類型顯示出來，因為不同模塊之間的數(shù)據(jù)傳遞，要保證數(shù)據(jù)類型相同（后續(xù)將介紹數(shù)據(jù)類型的相關(guān)內(nèi)容）。顯示端口數(shù)據(jù)類型的方法如下所示：

顯示端口數(shù)據(jù)類型 - From autoMBD

1.2 Embedded Coder的使用

Embedded Coder工具專門為嵌入式軟件生成代碼而設(shè)計，集成了MATLAB Coder和Simulink Coder，可以將m腳本和模型生成C代碼。Embedded Coder可以在下圖位置找到：

Embedded Coder位置 - From autoMBD

單擊“Embedded Coder”便可以進入到Code Perspective窗口。在這個窗口下可以看到四個主要功能區(qū)域：

• 工具欄
• 模型區(qū)域
• 代碼面板
• 代碼映射面板

如下圖所示：

Code Perspective**四個功能區(qū)域 - From autoMBD

Tips ：MATLAB/Simulink的版本不同，上述界面可能會有差異，截圖為版本為2020b。

在工具欄中，可以找到大部分關(guān)于代碼生成的選項工具或配置入口。模型區(qū)域用于編輯和設(shè)計模型，如果設(shè)置了定步長求解器和ert系統(tǒng)目標文件，單擊工具欄中的“Generate Code”按鈕便可以生成代碼了。

代碼面板用于查看生成的代碼。在代碼面板中，點擊生成的代碼，代碼對應(yīng)的模型會高亮顯示。這樣方便用戶追蹤模型生成的代碼。

代碼映射面板有很多功能，涉及到的概念和知識點很多，在后續(xù)的內(nèi)容中會逐步講解。

讀者可以自行探索和體驗這四個功能區(qū)域的作用和使用方法。

2 詳解模型與代碼之間的聯(lián)系

為了便于展示此部分內(nèi)容，我制作了一個簡易的PI控制模型作為示例。讀者可以在autoMBD資源庫的“臨時資源分享”文件夾中找到該模型（資源序號 tA22 ）。資源庫鏈接的獲取可以在《autoMBD原創(chuàng)技術(shù)文章合集》中找到（見文章開頭）。

2.1 模型生成的代碼

打開PI控制器示例模型，可以看到模型如下圖所示：

PI控制器示例模型 - From autoMBD

該示例模型已經(jīng)配置好，點擊“Generate Code”生成代碼?？梢园l(fā)現(xiàn)一共生成了六個文件：

PI控制器示例模型生成的代碼 - From autoMBD

生成的文件位于模型同級目錄下“** 模型名 _ert_rtw**”文件夾內(nèi)，這六個文件的作用分別是：

• ert_main.c ：該文件是一個樣例文件，向用戶展示主程序如何調(diào)用模型代碼，在代碼集成時可以參考該文件；
• 模型名.c：該文件包含模型的全部實現(xiàn)方法，包含變量的聲明和定義，Step函數(shù)、初始化函數(shù)、終止函數(shù)等的定義和實現(xiàn)，即“模型的本身”；
• 模型名.h：該文件包含模型所依賴的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)類型的定義和聲明，以及模型變量、模型算法函數(shù)的外部聲明；
• 模型名_private.h：包含模型本地的宏和數(shù)據(jù)類型定義，有定義才會生成相關(guān)內(nèi)容；
• 模型名_types.h：該文件包含模塊參數(shù)（Parameters）和模型數(shù)據(jù)（Model Data）的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的向前聲明，在一些可重用函數(shù)中可能會被使用；
• rtwtypes.h ：定義了基本的數(shù)據(jù)類型和宏，大部分的生成代碼可能會依賴該文件；
• 模型名_data.c：上圖中沒有生成，但在某些情況下會生成該文件，其中包含模型中的模塊參數(shù)（Parameters）、常數(shù)模塊和I/O的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的定義和聲明。

對于代碼集成來說，用戶只需要在主函數(shù)代碼中，添加下面這個語句，即可使用模型生成的代碼，實現(xiàn)相關(guān)的算法和功能：

#inlcude "模型名.h"

讀者可以自行閱讀生成的代碼，初步接觸生成代碼的風格和特點。接下來會詳細介紹模型和代碼之間的對應(yīng)關(guān)系。

2.2 代碼之母——模型

作為MBD的核心，怎么強調(diào)對****模型的理解的重要性都不為過。

在嵌入式代碼中，數(shù)據(jù)是代碼的重要組成部分。 代碼中的數(shù)據(jù)和模型中的數(shù)據(jù)是怎么聯(lián)系起來的 ，便是今天討論的重點。對于模型，有四個與生成代碼緊密關(guān)聯(lián)的 模型數(shù)據(jù)形式 ：

• 信號（Signals）
• 參數(shù)（Parameters）
• 狀態(tài)（States）
• 模型數(shù)據(jù)（Model Data）

模型中的這四種數(shù)據(jù)形式，生成的代碼各不相同。通過控制這些模型數(shù)據(jù)的配置，即可控制生成代碼的數(shù)據(jù)類型、存儲位置和數(shù)據(jù)形式。

在開始介紹前，給出模型數(shù)據(jù)形式的思維導(dǎo)圖：

模型數(shù)據(jù)形式的思維導(dǎo)圖 - From autoMBD

2.2.1 信號

信號（Signals）， 即模型中不同模塊之間的數(shù)據(jù)傳遞線，有兩種：外部信號和 內(nèi)部信號 。其中外部信號又分為外部輸入信號和外部 輸出信號 。

以我構(gòu)建的PI控制器模型為例，模型包含的信號如下圖所示：

PI控制器模型的信號 - From autoMBD

上圖中，Req_Ctrl和Feedback與輸入端口連接，屬于外部輸入信號；PI_Ctrl與輸出端口連接，屬于外部輸出信號；Err、P_value和I_value沒有與任何端口連接，屬于內(nèi)部信號。

Tips ：上圖并沒有標注全部的內(nèi)部信號，一般只標注有重要、意義的內(nèi)部信號即可。

保持默認設(shè)置情況下生成代碼， 外部信號會生成全局變量 ，其中輸入變量為“ ** 模型名 _U** ”，而輸出變量為“ ** 模型名 _Y** ”。

以本文的示例工程為例，輸入輸出信號生成的全局變量以及相關(guān)的數(shù)據(jù)類型聲明和定義如下所示：

/* 外部輸入數(shù)據(jù)類型定義 代碼生成于"模型名.h" */
/* External inputs (root inport signals with default storage) */
typedef struct {
  real_T Req_Ctrl;                     /* '< Root >/Req_Ctrl' */
  real_T Feedback;                     /* '< Root >/Feedback' */
} ExtU_autoMBD_example_PI_noSub_T;

/* 外部輸出數(shù)據(jù)類型定義 代碼生成于"模型名.h" */
/* External outputs (root outports fed by signals with default storage) */
typedef struct {
  real_T PI_Ctrl;                      /* '< Root >/PI_Ctrl' */
} ExtY_autoMBD_example_PI_noSub_T;

/* 外部輸入變量定義 代碼生成于"模型名.c" */
/* External inputs (root inport signals with default storage) */
ExtU_autoMBD_example_PI_noSub_T autoMBD_example_PI_noSubs_U;

/* 外部輸出變量定義 代碼生成于"模型名.c" */
/* External outputs (root outports fed by signals with default storage) */
ExtY_autoMBD_example_PI_noSub_T autoMBD_example_PI_noSubs_Y;

保持默認設(shè)置生成代碼時，對于內(nèi)部信號， 只有具有分叉點的信號線會生成局部變量 ，變量名為“ rtb_信號名 ”。由于是局部變量，它會隨著Step函數(shù)的出棧而被釋放。

其他不具備分叉點的內(nèi)部信號，不會生成任何變量，而是 隱含在算法的運算過程當中 。

以示例工程的內(nèi)部信號Err為例，模型中僅該信號具有分叉點，它生成的局部變量如下所示：

/* 代碼生成于"模型名.c" */
/* Model step function */
void autoMBD_example_PI_noSubs_step(void)
{
  real_T rtb_Err; /* 內(nèi)部信號Err 變量定義*/


  /* Sum: '< Root >/Sum2' incorporates:
   *  Inport: '< Root >/Feedback'
   *  Inport: '< Root >/Req_Ctrl'
   */
  rtb_Err = autoMBD_example_PI_noSubs_U.Req_Ctrl -
    autoMBD_example_PI_noSubs_U.Feedback; /* 內(nèi)部信號Err 變量計算*/


  /* Outport: '< Root >/PI_Ctrl' incorporates:
   *  DiscreteIntegrator: '< Root >/Discrete-Time Integrator'
   *  Gain: '< Root >/Kp'
   *  Sum: '< Root >/Sum1'
   */
  autoMBD_example_PI_noSubs_Y.PI_Ctrl = 2.0 * rtb_Err +
    autoMBD_example_PI_noSubs_DW.DiscreteTimeIntegrator_DSTATE; /* 內(nèi)部信號Err 變量使用*/


  /* Update for DiscreteIntegrator: '< Root >/Discrete-Time Integrator' incorporates:
   *  Gain: '< Root >/Ki'
   */
  autoMBD_example_PI_noSubs_DW.DiscreteTimeIntegrator_DSTATE += 3.0 * rtb_Err *
    0.001; /* 內(nèi)部信號Err 變量使用*/
}

關(guān)于如何修改信號的代碼生成模塊信號（對應(yīng)生成變量為“ 模型名_B ”），以及其他關(guān)于信號的配置選項，在后續(xù)的文章中進行介紹。

2.2.2 參數(shù)

參數(shù) （Parameters）指的是模塊的參數(shù)，例如：本文PI控制器模型中的PI增益模塊，它們的參數(shù)分別實現(xiàn)Kp和Ki，模型中的Discrete-Time Integrator模塊也有兩個慘數(shù)，具體為采樣時間參數(shù)、初始值參數(shù)。

保持默認設(shè)置情況下， 模塊的參數(shù)會作為數(shù)值常數(shù)，直接用于算法的運算過程 。如下所示PI控制器生成的代碼中，Kp、Ki和采樣時間直接使用其數(shù)值2、3和0.001參與算法的運算。

/* 代碼生成于"模型名.c" */
/* Model step function */
void autoMBD_example_PI_noSubs_step(void)
{
  real_T rtb_Err;


  /* Sum: '< Root >/Sum2' incorporates:
   *  Inport: '< Root >/Feedback'
   *  Inport: '< Root >/Req_Ctrl'
   */
  rtb_Err = autoMBD_example_PI_noSubs_U.Req_Ctrl -
    autoMBD_example_PI_noSubs_U.Feedback;


  /* Outport: '< Root >/PI_Ctrl' incorporates:
   *  DiscreteIntegrator: '< Root >/Discrete-Time Integrator'
   *  Gain: '< Root >/Kp'
   *  Sum: '< Root >/Sum1'
   */
  /* 直接使用比例增益的數(shù)值常量2.0參與計算 */
  autoMBD_example_PI_noSubs_Y.PI_Ctrl = 2.0 * rtb_Err +
    autoMBD_example_PI_noSubs_DW.DiscreteTimeIntegrator_DSTATE;


  /* Update for DiscreteIntegrator: '< Root >/Discrete-Time Integrator' incorporates:
   *  Gain: '< Root >/Ki'
   */
  /* 直接使用積分增益的數(shù)值常量3.0和離散步長數(shù)值常量0.001參與計算 */
  autoMBD_example_PI_noSubs_DW.DiscreteTimeIntegrator_DSTATE += 3.0 * rtb_Err *
    0.001;
}

有的時候，我們不希望模塊參數(shù)是一個數(shù)值常量，而是一個可以修改的變量。例如對Kp和Ki參數(shù)進行在線標定時，需要有兩個變量來保存Kp和Ki參數(shù)。

關(guān)于如何修改模塊參數(shù)的代碼生成方式，使其成為一個變量而不是數(shù)值常量，可以按照下圖所示步驟進行：

修改模塊參數(shù)的生成方式 - From autoMBD

簡單來說，就是讓模型參數(shù)是可調(diào)（Tunable）的，這樣便會生成一個新的變量來保存模型中所有模塊的參數(shù)。

修改模塊參數(shù)的生成方式后，重新生成代碼?？梢钥吹剑凇?模型名 .h”中會生成一個新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體，包含了所有模塊的全部可調(diào)參數(shù)：

/* 模塊參數(shù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體定義 代碼生成于"模型名.h" */
/* Parameters (default storage) */
struct P_autoMBD_example_PI_noSubs_T_ {
  real_T Kp_Gain;                      /* Expression: 2
                                        * Referenced by: '< Root >/Kp'
                                        */
  real_T DiscreteTimeIntegrator_gainval;
                           /* Computed Parameter: DiscreteTimeIntegrator_gainval
                            * Referenced by: '< Root >/Discrete-Time Integrator'
                            */
  real_T DiscreteTimeIntegrator_IC;    /* Expression: 0
                                        * Referenced by: '< Root >/Discrete-Time Integrator'
                                        */
  real_T Ki_Gain;                      /* Expression: 3
                                        * Referenced by: '< Root >/Ki'
                                        */
};

在“ 模型名 *types.h”中會對參數(shù)結(jié)構(gòu)體聲明新的數(shù)據(jù)類型，并在“ 模型名 * data.c”（新生成的文件，默認配置無該文件）中定義一個該數(shù)據(jù)類型的變量，同時幅初值，如下所示：

/* 模塊參數(shù)數(shù)據(jù)類型定義 代碼生成于"模型名_types.h" */
/* Parameters (default storage) */
typedef struct P_autoMBD_example_PI_noSubs_T_ P_autoMBD_example_PI_noSubs_T;

/* 模塊參數(shù)變量定義和賦初值 代碼生成于"模型名_data.c "*/
/* Block parameters (default storage) */
P_autoMBD_example_PI_noSubs_T autoMBD_example_PI_noSubs_P = {
  /* Expression: 2
   * Referenced by: ' Root >/Kp'
   */
  2.0,


  /* Computed Parameter: DiscreteTimeIntegrator_gainval
   * Referenced by: ' Root >/Discrete-Time Integrator'
   */
  0.001,


  /* Expression: 0
   * Referenced by: ' Root >/Discrete-Time Integrator'
   */
  0.0,


  /* Expression: 3
   * Referenced by: ' Root >/Ki'
   */
  3.0
};

可以看到，用于存儲模塊參數(shù)的變量名為“ 模型名_P ”。重新查看生成的Step函數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)PI控制器算法的計算，不再直接使用數(shù)值常量，而是使用變量“ 模型名 _P”進行的運算。

/* 代碼生成于"模型名.c" */
/* Model step function */
void autoMBD_example_PI_noSubs_step(void)
{
  real_T rtb_Err;


  /* Sum: '< Root >/Sum2' incorporates:
   *  Inport: '< Root >/Feedback'
   *  Inport: '< Root >/Req_Ctrl'
   */
  rtb_Err = autoMBD_example_PI_noSubs_U.Req_Ctrl -
    autoMBD_example_PI_noSubs_U.Feedback;


  /* Outport: '< Root >/PI_Ctrl' incorporates:
   *  DiscreteIntegrator: '< Root >/Discrete-Time Integrator'
   *  Gain: '< Root >/Kp'
   *  Sum: '< Root >/Sum1'
   */
  /* 使用"模型名_P.Kp_Gain"參與計算 */
  autoMBD_example_PI_noSubs_Y.PI_Ctrl = autoMBD_example_PI_noSubs_P.Kp_Gain *
    rtb_Err + autoMBD_example_PI_noSubs_DW.DiscreteTimeIntegrator_DSTATE;


  /* Update for DiscreteIntegrator: '< Root >/Discrete-Time Integrator' incorporates:
   *  Gain: '< Root >/Ki'
   */
  /* 使用"模型名_P.Ki_Gain"和"模型名_P.DiscreteTimeIntegrator_gainval"參與計算 */
  autoMBD_example_PI_noSubs_DW.DiscreteTimeIntegrator_DSTATE +=
    autoMBD_example_PI_noSubs_P.Ki_Gain * rtb_Err *
    autoMBD_example_PI_noSubs_P.DiscreteTimeIntegrator_gainval;
}

更多關(guān)于模塊參數(shù)的代碼生成配置方法，將在后續(xù)的文章中介紹。

2.2.3 狀態(tài)

狀態(tài) （States）是離散系統(tǒng)運算過程中必不可少的元素。

我們知道，離散系統(tǒng)是在每一個離散的時間點上， 運行一次Step函數(shù)。某一時刻運行一次Step函數(shù)，除了需要輸入數(shù)據(jù)（通過外部輸入信號輸入）以外， 往往還需要上一個時刻的運算結(jié)果 ，甚至之前連續(xù)幾個時刻的運算結(jié)果。

在嵌入式系統(tǒng)中，這些結(jié)果需要一個變量來存儲，這個變量即為 狀態(tài)變量 。

在Simulink模型庫中，凡是包含離散因子“ z ”的模塊，全部具有狀態(tài)變量。這些模塊在生成代碼時，都會生成一個名為“ 模型名_DW ”的變量來保存狀態(tài)變量。

具體而已，在本文PI控制器示例工程中，包含一個離散積分模塊，該模塊具有狀態(tài)變量，生成的代碼如下：

/* 數(shù)據(jù)類型定義 位于"模型名.h"中*/
/* Block states (default storage) for system '< Root >' */
typedef struct {
  real_T DiscreteTimeIntegrator_DSTATE;/* '< Root >/Discrete-Time Integrator' */
} DW_autoMBD_example_PI_noSubs_T;

/* 狀態(tài)變量定義 位于"模型名.c"中 */
/* Block states (default storage) */
DW_autoMBD_example_PI_noSubs_T autoMBD_example_PI_noSubs_DW;

用戶還可以定義自己的“狀態(tài)變量”，通過Data Store Memory模塊即可實現(xiàn)。 Data Store Memory模塊位于Simulink庫中的下圖這個位置：

Data Store Memory - From autoMBD

Data Store Memory模塊與離散模塊一樣，被當作狀態(tài)變量，生成在變量“ 模型名 _DW”當中。

雖然我們稱它為狀態(tài)變量，但對于Data Store Memory模塊，把它當作普通的變量來使用也是可以的。

更多關(guān)于狀態(tài)變量的代碼生成，將在后續(xù)的文章中介紹。

2.2.4 模型數(shù)據(jù)

模型數(shù)據(jù)是Simulink為模型定義的一個數(shù)據(jù)類型，它保存了模型的部分信息。在代碼生成中，它的數(shù)據(jù)類型和定義如下圖所示：

/* 模型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體定義 位于"模型名.h"中 */
/* Real-time Model Data Structure */
struct tag_RTM_autoMBD_example_PI_no_T {
  const char_T * volatile errorStatus;
};

/* 模型數(shù)據(jù)類型聲明 位于"模型名.h"中 */
/* Forward declaration for rtModel */
typedef struct tag_RTM_autoMBD_example_PI_no_T RT_MODEL_autoMBD_example_PI_n_T;

/* 模型數(shù)據(jù)變量外部聲明 位于"模型名.h"中 */
/* Real-time Model object */
extern RT_MODEL_autoMBD_example_PI_n_T *const autoMBD_example_PI_noSubs_M;

/* 模型數(shù)據(jù)變量定義 位于"模型名.c"中 */
/* Real-time model */
static RT_MODEL_autoMBD_example_PI_n_T autoMBD_example_PI_noSubs_M_;
RT_MODEL_autoMBD_example_PI_n_T *const autoMBD_example_PI_noSubs_M = &autoMBD_example_PI_noSubs_M_;

可以看到，默認情況下，模型數(shù)據(jù)只包含了一個表示錯誤狀態(tài)的字符串，他的變量名為“ 模型名_M ”。在實際中，很少會使用Simulink默認的模型數(shù)據(jù)定義。

更多關(guān)于模型數(shù)據(jù)的代碼生成，將在后續(xù)的文章中介紹。

3 規(guī)范建模過程

從上文可以看到，模型的數(shù)據(jù)形式直接關(guān)系到代碼的生成，所以模型的好壞直接影響代碼的可讀性。

為了生成好的代碼，規(guī)范建模過程是非常重要的。MathWorks官方發(fā)布了建模指南《MathWorks? Advisory Board Control Algorithm Modeling Guidelines》（可以在autoMBD資源庫“臨時資源分享”文件夾中找到該指南的PDF文檔，資源序號 tA23 ，資源庫鏈接可以在文章合集中找到，文章合集的獲取見文章開頭）。

該建模指南在模型的命名、模塊基本配置、模型的框架層級涉及、模型的復(fù)用等等多個方面，指導(dǎo)用戶建模。但該文檔內(nèi)容太多，五百多頁，不是職業(yè)工作要求，一般人也很難看完并堅持執(zhí)行。

但我依然建議讀者保持一個良好的建模習慣，我認為可以從以下幾個方面來做：

• 為端口、信號線、子系統(tǒng)、模塊等命有意義的名字，而不是空著，或命名無意義；
• 建模時，遵循信號從上到下、從左到右的傳遞順序，而不是雜亂無章的到處飛線，盡量避免信號逆向傳遞，無法避免時盡量少而清晰。
• 合理使用子系統(tǒng)模塊、參考子系統(tǒng)模塊、參考模型，構(gòu)建合理的模型框架和層級；
• 一個功能的模型不要太復(fù)雜，復(fù)雜的模型可以考慮分層簡化，子系統(tǒng)模型不要嵌套太多層；
• 建模的過程，要考慮模型的可重用性、模型的獨立性；
• 可以使用腳本來定義模型數(shù)據(jù)，這樣可以擴展模型的功能。

以上是我的一些建模經(jīng)驗，規(guī)范建模不是一朝一夕的事情，是平時的積累和習慣養(yǎng)成。雖然這會花一些精力，但好處是明顯的。為了更好的生成可讀性高的代碼，特別是模型復(fù)雜到一定程度時，我提倡保持一個好的建模習慣。