matlab中调用simulink,M文件中如何调用SIMULINK

%% Fuzzy Tunning PID Control

clear all;

close all;

a=newfis('fuzzpid');

f1=800;

a=addvar(a,'input','e',[-6*f1,6*f1]); % Parameter e

a=addmf(a,'input',1,'NB','trimf',[-6*f1,-6*f1,-4*f1]);

a=addmf(a,'input',1,'NM','trimf',[-6*f1,-4*f1,-2*f1]);

a=addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-4*f1,-2*f1,0]);

a=addmf(a,'input',1,'Z','trimf',[-2*f1,0,2*f1]);

a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[0*f1,2*f1,4*f1]);

a=addmf(a,'input',1,'PM','trimf',[2*f1,4*f1,6*f1]);

a=addmf(a,'input',1,'PB','trimf',[4*f1,6*f1,6*f1]);

f2=800;

a=addvar(a,'input','ec',[-6*f2,6*f2]);% Parameter ec

a=addmf(a,'input',2,'NB','trimf',[-6*f2,-6*f2,-4*f2]);

a=addmf(a,'input',2,'NM','trimf',[-6*f2,-4*f2,-2*f2]);

a=addmf(a,'input',2,'NS','trimf',[-4*f2,-2*f2,0]);

a=addmf(a,'input',2,'Z','trimf',[-2*f2,0,2*f2]);

a=addmf(a,'input',2,'PS','trimf',[0,2*f2,4*f2]);

a=addmf(a,'input',2,'PM','trimf',[2*f2,4*f2,6*f2]);

a=addmf(a,'input',2,'PB','trimf',[4*f2,6*f2,6*f2]);

f3=1;

a=addvar(a,'output','kp',[-6*f3,6*f3]);% Parameter kp

a=addmf(a,'output',1,'NB','trimf',[-6*f3,-6*f3,-4*f3]);

a=addmf(a,'output',1,'NM','trimf',[-6*f3,-4*f3,-2*f3]);

a=addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[-4*f3,-2*f3,0]);

a=addmf(a,'output',1,'Z','trimf',[-2*f3,0,2*f3]);

a=addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[0,2*f3,4*f3]);

a=addmf(a,'output',1,'PM','trimf',[2*f3,4*f3,6*f3]);

a=addmf(a,'output',1,'PB','trimf',[4*f3,6*f3,6*f3]);

f4=0.03;

a=addvar(a,'output','ki',[-6*f4,6*f4]); % Parameter ki

a=addmf(a,'output',2,'NB','trimf',[-6*f4,-6*f4,-4*f4]);

a=addmf(a,'output',2,'NM','trimf',[-6*f4,-4*f4,-2*f4]);

a=addmf(a,'output',2,'NS','trimf',[-4*f4,-2*f4,0]);

a=addmf(a,'output',2,'Z','trimf',[-2*f4,0,2*f4]);

a=addmf(a,'output',2,'PS','trimf',[0,2*f4,4*f4]);

a=addmf(a,'output',2,'PM','trimf',[2*f4,4*f4,6*f4]);

a=addmf(a,'output',2,'PB','trimf',[4*f4,6*f4,6*f4]);

f5=1;

a=addvar(a,'output','kd',[-6*f5,6*f5]);% Parameter kd

a=addmf(a,'output',3,'NB','trimf',[-6*f5,-6*f5,-4*f5]);

a=addmf(a,'output',3,'NM','trimf',[-6*f5,-4*f5,-2*f5]);

a=addmf(a,'output',3,'NS','trimf',[-4*f5,-2*f5,0]);

a=addmf(a,'output',3,'Z','trimf',[-2*f5,0,2*f5]);

a=addmf(a,'output',3,'PS','trimf',[0,2*f5,4*f5]);

a=addmf(a,'output',3,'PM','trimf',[2*f5,4*f5,6*f5]);

a=addmf(a,'output',3,'PB','trimf',[4*f5,6*f5,6*f5]);

rulelist=[1 1 7 1 5 1 1;

2 1 7 1 5 1 1;

3 1 6 1 4 1 1;

4 1 6 2 4 1 1;

1 2 7 1 3 1 1;

2 2 7 1 3 1 1;

3 2 6 2 3 1 1;

4 2 6 2 3 1 1;

1 3 6 2 1 1 1;

2 3 6 2 1 1 1;

3 3 6 3 2 1 1;

4 3 5 3 3 1 1;

1 4 6 2 1 1 1;

2 4 5 3 2 1 1;

3 4 5 3 2 1 1;

4 4 4 4 3 1 1;

1 5 5 3 1 1 1;

2 5 5 3 2 1 1;

3 5 4 4 3 1 1;

4 5 3 5 3 1 1;

1 6 4 4 2 1 1;

2 6 4 4 3 1 1;

3 6 3 5 3 1 1;

4 6 2 6 3 1 1;

1 7 4 4 5 1 1;

2 7 3 4 4 1 1;

3 7 3 5 4 1 1;

4 7 2 6 4 1 1;

5 1 5 2 4 1 1;

6 1 5 4 7 1 1;

7 1 4 4 7 1 1;

5 2 5 3 4 1 1;

6 2 4 4 5 1 1;

7 2 4 4 6 1 1;

5 3 4 4 4 1 1;

6 3 3 5 5 1 1;

7 3 2 5 6 1 1;

5 4 3 5 4 1 1;

6 4 2 5 5 1 1;

7 4 2 6 6 1 1;

5 5 3 5 4 1 1;

6 5 2 6 5 1 1;

7 5 2 6 5 1 1;

5 6 2 6 4 1 1;

6 6 2 7 5 1 1;

7 6 1 7 5 1 1;

5 7 2 7 4 1 1;

6 7 1 7 7 1 1;

7 7 1 7 7 1 1];

a=addrule(a,rulelist);

a=setfis(a,'DefuzzMethod','centroid');

writefis(a,'fuzzpid');

a=readfis('fuzzpid');

%%  PID controller

ts=1;                 % PID Controller

sys=tf([3.6],[85,1],'inputdelay',2);

dsys=c2d(sys,ts,'zoh')

[num,den]=tfdata(dsys,'v')

u1_1=0.0;u1_2=0.0;u1_3=0.0;

u2_1=0.0;u2_2=0.0;u2_3=0.0;

y1_1=0;y1_2=0;y1_3=0;

y2_1=0;y2_2=0;y2_3=0;

x1=[0,0,0]';

x2=[0,0,0]';

error1_1=0;

e1_1=0.0;

ec1_1=0.0;

error2_1=0;

e2_1=0.0;

ec2_1=0.0;

kp0=2.2;

kd0=5.2;

ki0=0.0202;

qp=0.8;

qi=0.006;

qd=1.6;

for k=1:1:1000

time(k)=k*ts;

rin(k)=800;         % Using fuzzy inference to tunning PID

k_pid=evalfis([e1_1,ec1_1],a);

kp(k)=kp0+k_pid(1)*qp;  %此处是每次循环后三个参数的值，在循环外可以观察整个矩阵的值

ki(k)=ki0+k_pid(2)*pi;

kd(k)=kd0+k_pid(3)*qd;

u1(k)=kp(k)*x1(1)+kd(k)*x1(2)+ki(k)*x1(3);

u2(k)=2.4*x2(1)+5.6*x2(2)+0.018*x2(3);

if k==120            % Adding disturbance(0.5v at time 120s)

u1(k)=u1(k)+400;

end

if u1(k)>=1000

u1(k)=1000;

end

if u1(k)<=-1000

u1(k)=-1000;

end

if k==170            % Adding disturbance(0.5v at time 170s)

u2(k)=u2(k)+400;

end

if u2(k)>=1000

u2(k)=1000;

end

if u2(k)<=-1000

u2(k)=-1000;

end

yout1(k)=-den(2)*y1_1+num(2)*u1_3;

error1(k)=rin(k)-yout1(k);

yout2(k)=-den(2)*y2_1+num(2)*u2_3;

error2(k)=rin(k)-yout2(k);

u1_3=u1_2;

u1_2=u1_1;

u1_1=u1(k);

u2_3=u2_2;

u2_2=u2_1;

u2_1=u2(k);

y1_3=y1_2;

y1_2=y1_1;y1_1=yout1(k);

y2_3=y2_2;

y2_2=y2_1;

y2_1=yout2(k);

x1(1)=error1(k);

x1(2)=error1(k)-error1_1;

x1(3)=x1(3)+error1(k);

x2(1)=error2(k);

x2(2)=error2(k)-error2_1;

x2(3)=x2(3)+error2(k);

e1_1=x1(1);

ec1_1=x1(2);

e2_1=x2(1);

ec2_1=x2(2);

error1_2=error1_1;

error1_1=error1(k);

error2_1=error2(k);

end

%%  Plot result

figure(1);plot(time,rin,'b',time,yout1,'r',time,yout2,'g');

xlabel('time(s)');ylabel('rin,yout1,yout2');

figure(2);plotmf(a,'input',1);

figure(3);plotmf(a,'input',2);

figure(4);plotmf(a,'output',1);

figure(5);plotmf(a,'output',2);

figure(6);plotmf(a,'output',3);

figure(7);plot(time,error1,'r');

xlabel('time(s)');ylabel('error1');