simulink代数环怎么解决？

代数环（algebraic loop)发生在两个或多个模块在输入端口具有信号直接传递而形成反馈的情况时，直接传递的模块在不知输入端口的值的情况下无法计算出输出端的值，也就是现在时刻的输出是依赖现在时刻的输入值来计算的。当这种情况出现时simulink会在每一次迭代言算完成时，去决定它是否会有解。代数回路会减缓方真执行的速度并可能会没有解。

作为一名工科生，我很喜欢研究数学，这其中就包含了《近世代数》这门学科，那么我们今天的问题是环的真子域定义，那么我们需要从什么是《近世代数》学科？什么是“环”？什么是“环的真子域”开始。什么是《近世代数》学科？近世代数是抽象代数，代数是数学的一个分支，它大致可以分为两部分：初等代数和抽象代数。初等代数它主要研究一个代数方程（系统）是否可解，如何求代数方程的所有根（包括近似根），以及代数方程的根的性质。1832年，法国数学家伽罗瓦利用“群”的思想彻底解决了用根求解多项式方程的可能性，他是第一个提出“群”概念的数学家。他通常被称为现代代数的创始人，他把代数从解代数方程的科学转化为研究代数运算结构的科学，于是称为近世代数。什么是“环”？那么环的定义涉及两个部分，既（R,+）交换群和（R,*）半群，那么咱们需要回顾什么是群：它具有如下四个特性：封闭性、单位元、逆元和结合律。满足上述四个条件加上运算的集合可以称为群，加上一个交换律就是一个交换群（阿贝尔群），从中减去单位元素，逆元素就是一个半群。也就可以知道群、环和域是满足某些条件的集合，这些条件可以是大的，也可以是小的，可可数也可以是不可数的。一个元素可以是一个组“0”，三个元素也可以是“0,1，-1”。可数：整系数多项式（可验证为环）。不难发现，就是一步步的增加条件，最终得到的就是我们想要的答案。那么什么是“环的真子域”？对于这个问题，即可简单得出结论：若R是它一个环，然后E是R的真子环，同时又要有：U(E)=E{0}（E又必须是一个域），也就可以说这个E就是R的真子域。

环：设非空集合R有两个代数运算，一个叫加法（一般用‘+"表示），另外一个叫乘法，如果满足以下三个条件1） R对加法作成一个群，叫做加群（单位元称为零元，一般用"0"表示；a的逆元一般用‘-a"表示）2） R对乘法满足结合律： (ab)c=a(bc)3） 乘法对加法满足左右分配律：a(b+c)=ab+ac，(b+c)a=ba+ca其中a,b,c为R中任意元素。则称R对这两个代数运算作成一个环。环R对乘法满足交换律，则称R为交换环（可换环）；否则称为非交换环（非可换环）。如果环R含有有限个元素，称环R为有限环；否则为无限环。有限环R元素个数称为R的阶；无限环的阶为无限。环R的阶用|R|表示。零乘环：设R是一个加群，再对R中任意元素a,b规定 ab=0。R显然是一个环，称作零乘环。定义：环R中元素e，对R中每个元素a都有ea=a，则称e是环R的一个左单位元。如果ae=a，则称e是环R的由单位元。环R中既是左单位元又是右单位元，叫做R的单位元。如果环R有单位元，则显然是唯一的，一般用‘1"表示。环中元素的一些乘法规则：1）0a=a0 (0是环R的零元，也就是加群的单位元)证： 因为 0a+0a=(0+0)a=0a，也就是 0a是0a关于加法的逆元，而加法的单位元是0(零元)，故 0a=-(0a)=0a0+a0=a(0+0)=a0，故a0=0。因此 0a=a0=0 (证毕)2) (-a)b=a(-b)=-ab证：因为 (-a)b+ab=(-a+a)b=0b=0，故 (-a)b=-(ab)。a(-b)+ab=a(-b+b)=a0=0， 故a(-b)=-(ab)。 （证毕）3）(-a)(-b)=ab证：(-a)(-b)=a[-(-b)]=ab。 （证毕）4）c(a-b)=ca-cb,(a-b)c=ac-bc证：c(a-b)=c[a+(-b)]=ca+c(-b)=ca-cb,(a-b)c=[a+(-b)]c=ac+(-b)c=ac-bc。 （证毕）5） (∑i=1mai)(∑j=1nbj)=∑i=1m∑j=1naibj证： 当m=1,n=1时，显然成立。当m=1,n=2时,就是左分配律，显然成立。设m=1,n=q>1时成立，则 (∑i=11ai)(∑j=1qbj)=a1(∑j=1qbj)=a1(b1+...+bq)=a1b1+...a1bq则，n=q+1时， a1(b1+...+bq+bq+1)=a1[(b1+...+bq)+bq+1]=a1b1+...a1bq+a1bq+1 也成立。因此对，m=1,n大于等于1都成立。 同样可对m=2,及m大于2用数学归纳法证明。（证毕）6）(ma)(nb)=(na)(mb)=(mn)(ab)，其中m,n为任意整数证：当m,n为正整数，显然就是5）的特殊情况。当m,n中有一个为零，显然成立。当m,n中有负整数时，例如m<0,则设m=-q (q>0),则ma=-qa=q(-a)，类似可得。（证毕）环中，正整数幂， an=aa...a (n个a相乘)。规定， a0=1 。当环有单位元，并且元素a有逆元（乘法来说），即存在元素b，使得ab=ba=1,还可以对a引入负整数幂的概念au22121=(au22121)n子环：设S是环R的一个非空子集，如果S对R的加法与乘法也作成一个环，则称S是R的子环，记作 S≤R 或 R≥S 。定理：环R的非空子集S作成子环的充要条件是a,b∈Su21d2au2212b∈Sa,b∈Su21d2ab∈S证： 由环的定义显然可得。（证毕）左零因子：设 a≠0 是环R的一个元素，如果R中存在元素 b≠0 ,使得ab=0,则称a为环R的一个左零因子。右零因子：设 a≠0 是环R的一个元素，如果R中存在元素 b≠0 ,使得ba=0,则称a为环R的一个右零因子。左、右零因子，统称为零因子。只有必要时才区分。左或者右。正则元：环R中既不是左零因子也不是右零因子的元素，称为正则元。定理：环R中，若a不是左零因子，则ab=ac,a≠0u21d2b=c ;若a不是右零因子，则ba=ca,a≠0u21d2b=c证：由ab=ac得，a(b-c)=0，由于 a≠0 且不是左零因子，故b-c=0,b=c;同理可证另一结论。（证毕）整环：阶大于1，有单位元且无零因子的交换环称为整环。特征：若环R的元素对加法有最大阶n，则称n为环R的特征（或特征数）。若环R的元素对加法无最大阶，则称R的特征是无限（或零）。用char R 表示环R的特征。定理：设R是一个无零因子的环且|R|>1,则1）R中所有非零元素的阶（对加法）均相同；2）若R的特征有限，则必为素数。证：1）若R中每个元素的阶均为无限，已证。若R中存在某个元素 a≠0 的阶为n，则在R中任取 b≠0 ,有a(nb)=(na)b=0b=0。但a≠0，R又无零因子，故 a(nb)=0u21d2nb=0 ,所以 |b|≤n 。设 |b|=m,则(ma)b=a(mb)=0,ma=0, 故 n | m。从而 n≤m=|b| 。因此|b|=n。即1）得证。2）设 charR=n>1,(n=n1n2,1<ni<n) ,则R中任取 a≠0 。由于R中每个元素得阶都是n，故n1a≠0,n2a≠0 ,但， (n1a)(n2a)=n1n2a2=na2=0 ,这与R是无零因子环矛盾。故n必是素数。（证毕）定理：若环R有单位元，则单位元在加群（R，+）中得阶就是R的特征。证：若单位元1在加群中的阶是无限，则R 的特征当然是无限；若1的阶是正整数n，则R中任取 a≠0有 na=(nu22191)a=0a=0 ,即n是R中非零元素的最大阶，即char R = n。（证毕）

代数环对应于一定的数学模型的形式(即隐函数的形式) ,如果能够将原始的数学模型进行等价变换,得到显函数形式,则按显函数实现仿真模型,就可以消除代数环。简单的解决方式是在代数环回路中增加一个memory模块（加memory模块的目的，相当于离散系统中加一个delay模块的功能是一样的是为了避免具有代数环的模块，都在同一时刻有输出，产生错误，让各模块输出的时间有一个延时，有前后顺序，达到遵循仿真原理的要求，进而能输出结果），或者增加一个微量延迟环(如1/(0.0001s+1))，最好放在输出回传时这个位置，这样，由于时间的差异，会使仿真顺利进行。Simulink提供了一些专门手段来拆解代数环，例如代数约束模块(Algebraic Constraint)，积分模块(以及离散积分模块)的状态输出端等。这些手段可以解决一些特定的代数环问题。下面举一个利用积分模块的状态输出端的例子。从积分模块的输人端口到输出端口是非直通的，但从积分模块的初始值输人端口到输出端口，以及从复位输人端口到输出端口却都是直通的。因此，如果从积分模块的输出端口引出的信号再经过一些直通模块后又反馈到积分模块的初始值输人端口或者复位输人端口，则构成一个代数环。为了解决这个问题，Simulink专门为积分模块设计了一个状态端口(state port)，其输出与输出端口完全相同，仅在内部计算的时序上有细微区别，而无论是从积分模块的初始值输人端口还是从复位输人端口到状态端口都是非直通的。因此，当出现上述的代数环问题时，可以从积分模块的状态端口引出信号。这样，代数环就被拆解了。

　　高等代数中环是一种代数结构，设R是一个非空集合，在R上定义两种运算“+"和"*"，且满足以下条件：　　1、(R,+)是一个加法群；　　2、(R,*)是一个半群；　　3、有左右分配律，即任给a,b,c∈R　　a*(b+c)=a*b+a*c　　(a+b)*c=a*c+b*c　　则（R，+，*）就构成了一个环。

数环定义 设S是复数集的非空子集。如果S中的数对任意两个数的和、差、积仍属于S，则称S是一个数环。例如整数集Z就是一个数环，有理数集Q、实数集R、复数集C等都是数环。 数环性质 　　性质1 任何数环都包含数零（即零环是最小的数环）。 　　性质2 设S是一个数环。若a∈S ，则na∈S(n∈Z)。 　　性质3 若M,N都是数环，则M∩N也是数环。

如前所述，代数环是一种反馈回路,但并非所有的反馈回路都是代数环。代数环存在的充分必要条件是:存在一个闭合路径,该闭合路径中的每一个模块都是直通模块。所谓直通,指的是模块输入中的一部分直接到达输出。SimuLink的模块库中提供的很多模块都是直通模块。

使用延迟模块：离散库里的z-1，输出为上次采样值

打开你的simulink设置界面（Model Configuration Parameters），然后在点击Diagnostics选项，在Solver里面选项，把Algebraic loop的选项，从默认的“warning”改为“none”。就OK了

右图:因为积分模块(Integrator)本身有初始值0(也就是在没有输入时会输出的值).所以运行开始时输入端可以视作是3+0,因此未形成代数环(输出决定于输入,输出作为输入,同时没有初始值).而左图的导数模块(Derivative)不存在此设定,因为倒数模块本身的输出就是由两次输入决定的.

一、代数环的问题在数字计算中，输入信号决定输出信号，同时输出信号也决定输入信号，由于数字计算的时序性，导致没有输出信号无法计算输入信号，没有输入信号又反过来无法计算输出信号，形成一个死锁（deadlock）或死循环，这就是代数环。如下图1所示，就是一个简单的代数环的例子。二、代数环产生的条件简单地说，代数环其实就是一个输入信号包含输出信号，同时输出信号也包含输入信号的特殊反馈回路。在simulink中，这是由于直通模块（无延时的模块）的原因造成的，simulink中大部分的模块都是直通模块，因此很容易形成代数环。在整个回路中，只包含直通模块就会形成代数环，反馈回路有延时模块就会消除代数环。三、代数环的解决措施1、用工具栏中的“simulink”中的“diagnostics”对代数环进行消除将simulink中diagnostics的对代数环的处理信息进行选择，将对代数环的处理信息选择为“none”，即忽略代数环的信息。2、在反馈回路中添加延时模块进行消除由于代数环的产生是由于整个模型中所有模块均为直通模块，因此只需在反馈回路中添加延时模块即可消除代数环。延时模块有delay模块、memory模块，如图2所示，用memory来消除代数环。3、用变换法消除代数环对于简单的代数环问题，可以通过人为地采用数字变换法来求解消除代数环，但这只针对简单的代数环有限，对于复杂的代数环基本不可能实现。4、在反馈回路中添加入高频传递环节在反馈回路中添加入高频传递函数，打断反馈回路中的直通模块，消除输入信号与输出信号的关联关系。如图3所示。

在反馈回路加入一个延时环节 或者你搜有关代数环的论文，方法有很多 但是加一个延时环节 是最简单的 百分之百可以解决

模型中可能出现了代数环，即信号直接传递形成反馈，也就是现在时刻的输出是依赖现在时刻的输入，程序无法迭代

除环中非零元必有逆元

连接在任意一处就可以解决代数环。一般为了保证仿真的正确性，连接在输出上。

有几种原因可能导致仿真运行速度很慢：1. 模型中有一个 MATLAB 函数块 ：当存在 MATLAB Fcn 模块时，在每个采样时间都会调用 MATLAB 解释器。这会大大降低仿真速度。所以，应尽可能使用内置Simulink模块。2. MATLAB S函数（S-Function）：在每个时间步长都会计算 S-Function。把MATLAB代码转为MEX文件，这样性能可以得到显著提高。此外，如果可能，应尽量使用内置模块建模。3. 较小的步长或采样时间（或者彼此间不是倍数关系的采样时间）：为了在仿真期间捕获重要事件，有时必须设置最够小的步长；反过来，步长太小会导致产生不必要的输出点，从而减慢仿真速度。4. 最大步长太小：如果您更改了最大步长，请尝试用默认值（设置为自动）来运行仿真。5. 您要求的精度可能过高：默认相对容差（0.1% 精度）通常就足够了。对于状态趋于零的模型，如果绝对容差参数太小，则仿真可能在近零状态值附近采用过多步长。有关容错度的详细信息，请参阅《使用 Simulink 手册》第 5-13 页。请记住，所有要输入的容差值都是绝对值。所以，默认相对容差值设置为 1e-3 时，意味着相对容差是 0.001，或者 0.1%（采用百分比形式）。6. 时间尺度可能太长：减少时间间隔。7. 您的模型中包含一个 Memory 模块：使用 Memory 模块会导致在每个步长上变阶求解器（ode15s 和 ode113）被重置回阶数 1。8. Extras 库中有包含以上三项之一（即Graph Scope、Autoscaling Scopes、Spectrum analyzer等）的Mask模块：Unmask模块来看看它们是否调用 S-Function。9. 使用了Scope模块：尽管它们的影响很可能不明显。10. 代数环：为了解代数环，会在每个步长上都执行迭代计算。因此，它大大降低了速度。有关代数环的详细信息，请参阅《使用 Simulink 手册》第 3-18 页。11. 不要在积分函数中引入白噪声模块：对于连续系统，使用 Extras/Sources 库中的带限白噪声模块。12. 这可能是个刚性（stiff）问题，而您使用的是非刚性（non-stiff）求解器：尝试使用 ode15s。13. 您可能碰到了连续过零，导致仿真逐渐“停滞”，时间很长（并且可能是无限长时间）：要解决此问题，可以禁用过零检测。这可以通过在“Simulation 参数”(Simulation Parameters) 对话框的“高级”(Advanced) 窗格中选择“禁用过零检测”(Disable zero crossing detection) 选项来实现。在 R11 中，可通过转到模型的“仿真”(Simulation) ->“参数”(Parameters) ->“诊断”(Diagnostics) 部分来实现此目的。有关过零检测的详细信息，请参阅《使用 Simulink 手册》第 5-44 页。14. 您也可能想要尝试设置“模型参数配置”(Model Parameter Configuration) 对话框以便您的 Simulink 模型使用“内联参数”(Inline Parameters) 选项：选择此选项可使 Simulink 能够将指定参数视为常量，从而加快仿真速度。请参阅《使用 Simulink 手册》第 5-30 页了解更多信息。15. Simulink Accelerator 仿真模式可以加快仿真时间。Profiler可以分析模型性能瓶颈来提高仿真速度。16. 如果模型非常复杂（涉及大量模型引用和子系统）且包含大量数据记录，仿真速度也会受到影响：禁用数据记录功能也能提高仿真速度。除此之外，仿真速度受系统（即处理器、RAM、正在发生的交换量等）的制约。关于仿真速度有还有几点需要考虑：- 图形引擎速度- CPU 速度- 内存量为此，下面是几点提示：- 如果在仿真过程中有打开的scope或其他可视化输出设备，这些都会降低性能- 性能与 CPU 速度成正比- 如果在仿真过程中存储的变量大于系统上的 RAM 量，则性能会很差。解决办法是运行较小的仿真或增加内存

将m文件的current folder路径更改至与simulink文件一致的文件夹下即可。（将MATLAB主界面的current folder路径改成一个program file_MATLAB以外的路径，并将已经建立好的.mdl文件复制到current folder路径的文件夹下，再从该路径打开.mdl文件就不会有报错了）Simulink中大部分的模块都是直通模块，因此很容易形成代数环。在整个回路中，只包含直通模块就会形成代数环，反馈回路有延时模块就会消除代数环。消除algebraic loop代数环，在报错提示的模块前加上延时模块，如delay模块、memory模块。报错内容：遇到超过1000个连续的过零事件解决方法选其中之一：一、使用自适应过零检测算法，在Simulation->Configuration Parameters->Zero Crossing Options中，把Algorithm选项选成Adaptive。二、把提示中那个模块的过零检测关掉。Simulation->Configuration Parameters->Zero Crossing Control，选择Disable All。

在回路里加gain模块，gain=1就完事儿了。 好用的话追加悬赏！

戴立辉(1963-)，男，江西乐安人，闽江学院教授，研究方向为矩阵论:林大华(1959-)，男，福建福州人，闽江学院副教授，研究方向为代数学:吴霖芳(1979-)，女，福建永安人，闽江学院讲师，硕士，研究方向为微分方程:陈翔(1980-)，男，福建连江人，闽江学院讲师，硕士，研究方向为代数环论。简介，即简明扼要的介绍。是当事人全面而简洁地介绍情况的一种书面表达方式，它是应用写作学研究的一种日常应用文体。从某种意义上说，个人简介的写作不亚于参加面试。通过短短数百字的个人简介，不但要能较充分地展现出毕业生的才能及综合素质，而且要使聘任者感到自己是位思维清晰、条理性强、语言表达能力突出的应聘者。因此，写好个人简介是求职成功的第一步。 但是，在实际中，不少毕业生对个人简介和求职信之间的界线辨析不清，影向了求职效果。这里，我就先讲一下两者的区别与联系。

根据报错提示确实是if action subsytem不对，建议你把那部分写成s函数格式。

兄弟，首先您这图实在是看不清。但是看这个报错的信息，应该是出现代数环了，用unit delay模块应该就可以解决问题。就是在你的反馈信号前加一个unit delay模块，在discrete模块库中。看小图，我猜你没用goto/from模块，所以我猜你这不是顶层的模块，反馈应该是从这个模块外部输入的，所以在sum的输入前加个unit delay试试吧。

代数环问题，试试在PID控制器之后加个memory模块或是加个初值模块。

transfer Fcn4那个积分模块的初始值为0，导致divide除法模块的被除数为零，导致一个无穷大的数解决方法1右键点击1/s的模块，选property，修改initial值，改为非零值。解决方法2在transfer fcn4的输入端加入一个simulink saturation模块用于限制输入值的范围。

严士健，历任北京师范大学副教授、教授、数学系主任、数学与数学教育研究所所长，国务院学位委员会第一、二届学科评议组成员，中国数学学会概率统计学会第三届理事长。是中共十二大代表。长于代数环上的线性群。与人合作建立了非平衡统计物理的一般概率模型，开展随机场与无穷质点马尔可夫过程的研究。“无穷质点马尔可夫过程与Q过程”1985年获国家教委科技进步奖二等奖。严士健是一位在代数、数论和概率论等领域的科学研究及教学中做出重要贡献的数学家和数学教育家．曾任北京师范大学数学系主任、数学与数学教育研究所所长、中国数学会概率统计学会理事长．现任北京师范大学数学系教授、博士生导师、中国数学会副理事长兼教育工作委员会主任、国务院学位委员会数学评议组成员、国家教委普通高校理科数学及力学教学指导委员会副主任委员．

simulink的特点是什么介绍如下：(1)建立动态的系统模型并进行仿真。SIMULINK 是一种图形化的仿真工具,用 于对动态系统建模和控制规律的研究制定。由于支持线性、非线性、连续、离散、 多变量和混合式系统结构,SIMULINK 几乎可分析任何一种类型的真实动态系统。(2)以直观的方式建模。利用 SIMULINK 可视化的建模方式,可迅速地建立动态 系统的框图模型。只需在 SIMULINK 元件库中选出合适的模块并施放到 SIMULINK 建 模窗口,鼠标点击连续就可以了。SIMULINK 标准库拥有超过 150 中,可用于构成各 种不同种类的动态模型系统。模块包括输入信号源、动力学元件、代数函数和非线 性函数、数据显示模块等。SIMULINK 模块可以被设定为触发和使能的,用于模拟大 模型系统中存在条件作用的子模型的行为。(3)增添定制模块元件和用户代码。SIMULINK 模块库是可制定的,能够扩展以 包容用户自定义的系统环节模块。用户也可以修改已有模块的图标,重新设定对话 框,甚至换用其他形式的弹出菜单和复选框。SIMULINK 允许用户吧自己编写的 C、 FORTRAN、Ada 代码直接植入 SIMULINK 模型中。(4)快速、准确地进行设计模拟。SIMULINK 优秀的积分算法给非线性系统仿 真带来了极高的精度。先进的常微分方程求解器可用于求解刚性和非刚性的系统、 具有时间触发或不连续的系统和具有代数环的系统。SIMULINK 的求解器能确保连 续系统或离散系统的仿真速度、准确地进行。同时,SIMULINK 还未用户准备一个图 形化的调试工具,以辅助用户进行系统开发。(5)分层次的表达复杂系统。SIMULINK 的分级建模能力使得体积庞大、结构 复杂的模型构建也简便易行。根据需要,各种模块可以组织成若干子系统。在此基 础上,整个系统可以按照自定向下或自底向上的方式搭建。子模型的层次数量完全 取决于所构建的系统,不受软件本身的限制。为方便大型复杂结构系统的操作,SIMULINK 还提供了模型结构浏览的功能。(6)交互式的仿真分析。SIMULINK 的示波器可以动画和图像显示数据,运行中 可调整模型参数进行 What-if 分析,能够在仿真运算进行时监视仿真结果。这种交 互式的特征可以帮助用户快速的评估不同的算法,进行参数优化。由于 SIMULINK 完全集成于 MA TLAB,在 SIMULINK 下计算的结果可以保存到 MA TLAB 工作空间之中,因而就能使用 MA TLAB 所具有的众多分析、可视化及工具箱工 具操作数据。(3)SimPowerSystems 库的特点(1)使用标准的电气符号进行电力系统的拓扑图形建模和仿真。(2)标准的 AC 和 DC 电机模型模块、变压器、输电线路、信号和脉冲发生器、 HVDC 控制、IGBT 模块和大量设备模型。(3)使用 SIMULINK 强有力的变步长积分器和零点越检测功能,给出高度精确的 电力系统仿真计算结果。(4)利用定步长梯形积分算法进行仿真计算,为快递仿真和实时仿真提供模型 离散化方法。这一特性能够显著提高仿真计算的速度——尤其是那些带有电力电子 设备的模型。另外,由于模型被离散化,因此可用 Real-Time Workshop 生成模型的 代码,进一步提高仿真的速度。(5)利用 Powergui 交互式工具模块可以修改模型的初始状态,从任何起始条件 开始进行仿真分析,例如计算电路的状态空间表达、计算电流和电压的稳态解、设 定或回复初始电流/电压状态、电力系统的潮流计算等。(6)提供了扩展的电力系统设备模块,如电力机械、功率电子元件、控制测量 模块和三厢元器件。(7)提供大量功能演示模型,课直接运行仿真或进行案列学习。

作为一名工科生，我很喜欢研究数学，这其中就包含了《近世代数》这门学科，那么我们今天的问题是环的真子域定义，那么我们需要从什么是《近世代数》学科？什么是“环”？什么是“环的真子域”开始。什么是《近世代数》学科？近世代数是抽象代数，代数是数学的一个分支，它大致可以分为两部分：初等代数和抽象代数。初等代数它主要研究一个代数方程（系统）是否可解，如何求代数方程的所有根（包括近似根），以及代数方程的根的性质。1832年，法国数学家伽罗瓦利用“群”的思想彻底解决了用根求解多项式方程的可能性，他是第一个提出“群”概念的数学家。他通常被称为现代代数的创始人，他把代数从解代数方程的科学转化为研究代数运算结构的科学，于是称为近世代数。什么是“环”？那么环的定义涉及两个部分，既（R,+）交换群和（R,*）半群，那么咱们需要回顾什么是群：它具有如下四个特性：封闭性、单位元、逆元和结合律。满足上述四个条件加上运算的集合可以称为群，加上一个交换律就是一个交换群（阿贝尔群），从中减去单位元素，逆元素就是一个半群。也就可以知道群、环和域是满足某些条件的集合，这些条件可以是大的，也可以是小的，可可数也可以是不可数的。一个元素可以是一个组“0”，三个元素也可以是“0,1，-1”。可数：整系数多项式（可验证为环）。不难发现，就是一步步的增加条件，最终得到的就是我们想要的答案。那么什么是“环的真子域”？对于这个问题，即可简单得出结论：若R是它一个环，然后E是R的真子环，同时又要有：U(E)=E{0}（E又必须是一个域），也就可以说这个E就是R的真子域。

在反馈回路加入一个延时环节或者你搜有关代数环的论文，方法有很多 但是加一个延时环节 是最简单的 百分之百可以解决

一、代数环的问题在数字计算中，输入信号决定输出信号，同时输出信号也决定输入信号，由于数字计算的时序性，导致没有输出信号无法计算输入信号，没有输入信号又反过来无法计算输出信号，形成一个死锁（deadlock）或死循环，这就是代数环。如下图1所示，就是一个简单的代数环的例子。二、代数环产生的条件简单地说，代数环其实就是一个输入信号包含输出信号，同时输出信号也包含输入信号的特殊反馈回路。在simulink中，这是由于直通模块（无延时的模块）的原因造成的，simulink中大部分的模块都是直通模块，因此很容易形成代数环。在整个回路中，只包含直通模块就会形成代数环，反馈回路有延时模块就会消除代数环。三、代数环的解决措施1、用工具栏中的“simulink”中的“diagnostics”对代数环进行消除将simulink中diagnostics的对代数环的处理信息进行选择，将对代数环的处理信息选择为“none”，即忽略代数环的信息。2、在反馈回路中添加延时模块进行消除由于代数环的产生是由于整个模型中所有模块均为直通模块，因此只需在反馈回路中添加延时模块即可消除代数环。延时模块有delay模块、memory模块，如图2所示，用memory来消除代数环。3、用变换法消除代数环对于简单的代数环问题，可以通过人为地采用数字变换法来求解消除代数环，但这只针对简单的代数环有限，对于复杂的代数环基本不可能实现。4、在反馈回路中添加入高频传递环节在反馈回路中添加入高频传递函数，打断反馈回路中的直通模块，消除输入信号与输出信号的关联关系。如图3所示。

1、在MATLAB命令窗口中输入simulink。结果是在桌面上出现一个称为Simulink Library Browser的窗口，在这个窗口中列出了按功能分类的各种模块的名称。当然用户也可以通过MATLAB主窗口的快捷按钮来打开Simulink Library Browser窗口。2、在MATLAB命令窗口中输入simulink3。结果是在桌面上出现一个用图标形式显示的Library :simulink3的Simulink模块库窗口。3、两种模块库窗口界面只是不同的显示形式，用户可以根据各人喜好进行选用，一般说来第二种窗口直观、形象，易于初学者，但使用时会打开太多的子窗口。Simulink是MATLAB中的一种可视化仿真工具， 是一种基于MATLAB的框图设计环境，是实现动态系统建模、仿真和分析的一个软件包，被广泛应用于线性系统、非线性系统、数字控制及数字信号处理的建模和仿真中。Simulink提供一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。在该环境中，无需大量书写程序，而只需要通过简单直观的鼠标操作，就可构造出复杂的系统。

连接在任意一处就可以解决代数环。一般为了保证仿真的正确性，连接在输出上。

有几种原因可能导致仿真运行速度很慢： 模型中有一个 MATLAB 函数块 ：当存在 MATLAB Fcn 模块时，在每个采样时间都会调用 MATLAB 解释器。这会大大降低仿真速度。所以，应尽可能使用内置Simulink模块。 2. MATLAB S函数（S-Function）：在每个时间步长都会计算 S-Function。把MATLAB代码转为MEX文件，这样性能可以得到显著提高。此外，如果可能，应尽量使用内置模块建模。3. 较小的步长或采样时间（或者彼此间不是倍数关系的采样时间）：为了在仿真期间捕获重要事件，有时必须设置最够小的步长；反过来，步长太小会导致产生不必要的输出点，从而减慢仿真速度。 4. 最大步长太小：如果您更改了最大步长，请尝试用默认值（设置为自动）来运行仿真。 5. 您要求的精度可能过高：默认相对容差（0.1% 精度）通常就足够了。对于状态趋于零的模型，如果绝对容差参数太小，则仿真可能在近零状态值附近采用过多步长。有关容错度的详细信息，请参阅《使用 Simulink 手册》第 5-13 页。请记住，所有要输入的容差值都是绝对值。所以，默认相对容差值设置为 1e-3 时，意味着相对容差是 0.001，或者 0.1%（采用百分比形式）。 6. 时间尺度可能太长：减少时间间隔。 7. 您的模型中包含一个 Memory 模块：使用 Memory 模块会导致在每个步长上变阶求解器（ode15s 和 ode113）被重置回阶数 1。 8. Extras 库中有包含以上三项之一（即Graph Scope、Autoscaling Scopes、Spectrum analyzer等）的Mask模块：Unmask模块来看看它们是否调用 S-Function。 9. 使用了Scope模块：尽管它们的影响很可能不明显。 10. 代数环：为了解代数环，会在每个步长上都执行迭代计算。因此，它大大降低了速度。有关代数环的详细信息，请参阅《使用 Simulink 手册》第 3-18 页。 11. 不要在积分函数中引入白噪声模块：对于连续系统，使用 Extras/Sources 库中的带限白噪声模块。 12. 这可能是个刚性（stiff）问题，而您使用的是非刚性（non-stiff）求解器：尝试使用 ode15s。 13. 您可能碰到了连续过零，导致仿真逐渐逗停滞地，时间很长（并且可能是无限长时间）：要解决此问题，可以禁用过零检测。这可以通过在逗Simulation 参数地(Simulation Parameters) 对话框的逗高级地(Advanced) 窗格中选择逗禁用过零检测地(Disable zero crossing detection) 选项来实现。在 R11 中，可通过转到模型的逗仿真地(Simulation) ->逗参数地(Parameters) ->逗诊断地(Diagnostics) 部分来实现此目的。 有关过零检测的详细信息，请参阅《使用 Simulink 手册》第 5-44 页。 14. 您也可能想要尝试设置逗模型参数配置地(Model Parameter Configuration) 对话框以便您的 Simulink 模型使用逗内联参数地(Inline Parameters) 选项：选择此选项可使 Simulink 能够将指定参数视为常量，从而加快仿真速度。请参阅《使用 Simulink 手册》第 5-30 页了解更多信息。 15. Simulink Accelerator 仿真模式快仿真时间。Profiler可以分析模型性能瓶颈来提高仿真速度。 16. 如果模型非常复杂（涉及大量模型引用和子系统）且包含大量数据记录，仿真速度也会受到影响：禁用数据记录功能也能提高仿真速度。 除此之外，仿真速度受系统（即处理器、RAM、正在发生的交换量等）的制约。 关于仿真速度有还有几点需要考虑： - 图形引擎速度 - CPU 速度 - 内存量 为此，下面是几点提示： - 如果在仿真过程中有打开的scope或其他可视化输出设备，这些都会降低性能 - 性能与 CPU 速度成正比 - 如果在仿真过程中存储的变量大于系统上的 RAM 量，则性能会很差。解决办法是运行较小的仿真或增加内存

MEMORY作用是保存上一个采样的信号值。通常用在连续系统，可以在有代数环的环路上添加memory模块，以解决代数环问题。可以参考文档和例子：http://www.mathworks.com/help/simulink/slref/memory.html 查看更多答案>>希望采纳

可能此模块遇到代数环问题。此模块遇到代数环问题，可在信号前加一个unit delay解决，或者重新建一个模块。

第1章MATLAB语言的基础知识及入门1.1MATLAB的发展历程和影响1.2MATLAB系统的构成1.3MATLAB的工作环境1.3.1Linux下安装MATLAB1.3.2Windows下安装MATLAB1.3.3启动和退出MATLAB1.3.4命令窗口(CommandWindow)1.3.5历史窗口(CommandHistory)1.3.6M文件窗口(Editor)1.4MATLAB帮助系统1.4.1纯文本帮助1.4.2演示(Demo)帮助1.4.3Contents帮助文件目录窗1.4.4Index帮助文件索引窗1.4.5Search帮助文件搜索窗1.5MATLAB的保存和装载1.6MATLAB7.5语言的特点1.7SIMULINK简介1.8MATLAB7.5的工具箱1.9MATLAB、Mathematica、Maple、MathCAD的比较1.10小结1.11习题第2章数组、矩阵及其运算2.1数组的创建2.1.1一维数组的创建2.1.2一维数组的子数组寻访和赋值2.1.3二维数组(矩阵)的创建2.1.4矩阵元素的标识2.1.5矩阵的寻访和赋值2.2矩阵的代数运算2.2.1pow2函数2.2.2加、减运算2.2.3乘法2.2.4集合运算2.2.5除法运算2.2.6矩阵乘方2.3矩阵的关系运算2.3.1矩阵的比较关系运算2.3.2矩阵的逻辑关系运算2.4矩阵运算2.4.1矩阵函数2.4.2矩阵转置2.4.3方阵的行列式2.4.4逆与伪逆2.4.5矩阵的迹2.4.6矩阵和向量的范数2.4.7条件数2.4.8矩阵的秩2.4.9向量组的线性相关性2.4.10行阶梯矩阵及向量组的基2.4.11特殊运算2.5符号矩阵运算2.6高维数组2.6.1高维数组的创建2.6.2高维数组的标识2.6.3高维数组的操作2.7非数和空数组2.7.1非数NaN2.7.2空数组2.8矩阵分解2.8.1Cholesky分解2.8.2LU分解2.8.3QR分解2.8.4Schur分解2.8.5实Schur分解转化成复Schur分解2.8.6特征值分解2.8.7奇异值分解2.8.8广义奇异值分解2.8.9特征值问题的QZ分解2.8.10海森伯格形式的分解2.9特征值与特征向量2.9.1特征值与特征向量的求法2.9.2提高特征值的计算精度2.9.3复对角矩阵转化为实对角矩阵2.9.4正交基2.10小结2.11习题第3章MATLAB程序设计基础3.1For循环3.2While循环3.3If-else-End结构3.4switch分支结构3.5try-catch结构3.6input命令3.7continue命令3.8break命令3.9函数的基本结构3.10综合实例3.10.1随机序列产生程序3.10.2倒立摆系统的模型建立3.11小结3.12习题第4章MATLAB求解数学问题4.1符号表达式的生成4.2符号方程的求解4.3极限4.3.1单变量函数的极限4.3.2多变量函数的极限4.4导数和微分4.4.1导数和高阶导数4.4.2高阶混合偏导数4.4.3复合函数求导4.4.4隐函数求偏导4.4.5参数方程求导4.4.6导数的应用4.4.7梯度计算和方向导数4.5积分4.5.1不定积分4.5.2定积分与无穷积分4.5.3重积分4.5.4数值积分4.6曲线积分的MATLAB运算4.6.1第一类曲线积分4.6.2第二类曲线积分4.7曲面积分的MATLAB运算4.7.1第一类曲面积分4.7.2第二类曲面积分4.8函数的零点4.8.1一元函数的零点4.8.2多元函数的零点4.9一元函数极值4.10级数4.10.1级数的求和与审敛4.10.2泰勒展开4.11微分方程问题的计算机求解4.12概率统计4.12.1随机变量及其分布4.12.2随机变量函数的分布4.12.3随机变量的数字特征4.12.4参数估计4.12.5假设检验4.12.6方差分析4.13插值4.13.1一维数据的插值问题4.13.2二维网格数据的插值问题4.13.3二维一般分布数据的插值问题4.14曲线拟合4.14.1多项式拟合4.14.2函数线性组合的曲线拟合方法4.14.3最小二乘曲线拟合4.14.4曲线拟合图形界面4.15小结4.16习题第5章MATLAB的图视化功能5.1MATLAB的图视化概论5.2二维图形5.2.1plot函数5.2.2坐标系定制5.2.3极坐标图5.2.4对数坐标图形5.2.5二维曲线的图视效果强化5.2.6特殊二维图形5.2.7隐函数绘图5.3三维图形5.3.1plot3(三维直线函数)5.3.2三维曲面5.3.3其他三维图形5.3.4三维图形辅助图视效果5.4超维图形表达5.4.1slice命令5.4.2切面等位线图5.5图的结构5.6图形句柄的操作5.6.1创建图形对象5.6.2访问和使用图形对象的句柄5.6.3图形对象的操作5.7应用实例5.7.1分岔现象实例5.7.2BP算法训练神经网络5.7.3改进的BP神经网络算法5.7.4用MATLAB模拟防汛检测系统5.7.5用MATLAB模拟地下抽水机5.7.6用MATLAB模拟台球比赛5.8小结5.9习题第6章图形用户界面(GUI)6.1GUI对象层次结构6.2使用M文件创建GUI对象6.3使用GUIDE创建GUI对象6.4使用GUIDE创建自定义菜单6.5小结6.6习题第7章SIMULINK仿真操作7.1SIMULINK简介7.1.1SIMULINK的窗体介绍7.1.2一个MATLAB/SIMULINK库自带的演示实例7.1.3创建一个MATLAB实例7.2SIMULINK的基本操作7.3SIMULINK的基本模块简介7.4连续系统建模7.4.1线性系统7.4.2非线性系统7.5子系统的创建及封装技术7.5.1使用Subsystems模块创建子系统7.5.2通过压缩已有的模块创建子系统7.5.3使用if子系统模块创建系统7.5.4使用while子系统模块创建系统7.5.5条件执行子系统7.5.6模块封装技术7.6离散时间系统和混合系统7.6.1逻辑模块LogicalOperator7.6.2初值设计模块IC7.6.3单位延时模块UnitDelay和零阶保持器Zero-OrderHold7.7SIMULINK的分析工具7.7.1Sim,Simset命令及示例7.7.2模型线性化7.7.3系统平衡点分析7.8SIMULINK综合实例7.8.1SIMULINK模型和MATLAB指令配合使用7.8.2仿真模型和优化指令的协调7.8.3不同解算器处理Stiff系统时表现7.8.4代数环的形成7.8.5代数环的处理7.9S函数的设计及应用7.9.1S函数模板说明7.9.2S函数示例7.10SimPowerSystems电力系统专业模块简介7.11小结7.12习题第8章MATLAB应用程序8.1悬吊式起重机动力学仿真8.1.1悬吊式起重机动力学方程8.1.2悬吊式起重机动力学SIMULINK建模8.1.3建立子系统8.1.4悬吊式起重机动力学SIMULINK仿真8.2模糊控制程序8.3使用MATLAB统计数据8.4基于MATLAB的图像平滑8.4.1邻域平均法8.4.2中值滤波法8.4.3空间低通8.4.4频域低通8.4.5程序清单8.5一种基于肤色分割和匹配的人脸识别8.5.1将RGB空间转换为YcbCr空间8.5.2将彩色图像转换为灰度图像8.5.3消除噪声8.5.4对图像做填孔处理8.5.5图像重构8.5.6再处理8.5.7进一步确定人脸区域8.5.8边缘检测8.6非线性二联机系统的跟踪控制8.7小结8.8习题第9章MATLAB实验部分实验一MATLAB环境熟悉及基本操作实验二数组(矩阵)及其运算实验三M文件及MATLAB程序设计实验四MATLAB的数学问题求解实验五MATLAB绘图的基本操作实验六MATLAB及SIMULINK使用练习参考文献……

　　有几种原因可能导致仿真运行速度很慢：　　1. 模型中有一个 MATLAB 函数块 ：当存在 MATLAB Fcn 模块时，在每个采样时间都会调用 MATLAB 解释器。这会大大降低仿真速度。所以，应尽可能使用内置Simulink模块。　　2. MATLAB S函数(S-Function)：在每个时间步长都会计算 S-Function。把MATLAB代码转为MEX文件，这样性能可以得到显著提高。此外，如果可能，应尽量使用内置模块建模。　　3. 较小的步长或采样时间(或者彼此间不是倍数关系的采样时间)：为了在仿真期间捕获重要事件，有时必须设置最够小的步长;反过来，步长太小会导致产生不必要的输出点，从而减慢仿真速度。　　4. 最大步长太小：如果您更改了最大步长，请尝试用默认值(设置为自动)来运行仿真。　　5. 您要求的精度可能过高：默认相对容差(0.1% 精度)通常就足够了。对于状态趋于零的模型，如果绝对容差参数太小，则仿真可能在近零状态值附近采用过多步长请记住，所有要输入的容差值都是绝对值。所以，默认相对容差值设置为 1e-3 时，意味着相对容差是 0.001，或者 0.1%(采用百分比形式)。　　6. 时间尺度可能太长：减少时间间隔。　　7. 您的模型中包含一个 Memory 模块：使用 Memory 模块会导致在每个步长上变阶求解器(ode15s 和 ode113)被重置回阶数 1。　　8. Extras 库中有包含以上三项之一(即Graph Scope、Autoscaling Scopes、Spectrum analyzer等)的Mask模块：Unmask模块来看看它们是否调用 S-Function。　　9. 使用了Scope模块：尽管它们的影响很可能不明显。　　10. 代数环：为了解代数环，会在每个步长上都执行迭代计算。因此，它大大降低了速度。　　11. 不要在积分函数中引入白噪声模块：对于连续系统，使用 Extras/Sources 库中的带限白噪声模块。　　12. 这可能是个刚性(stiff)问题，而您使用的是非刚性(non-stiff)求解器：尝试使用 ode15s。　　13. 您可能碰到了连续过零，导致仿真逐渐“停滞”，时间很长(并且可能是无限长时间)：要解决此问题，可以禁用过零检测。这可以通过在“Simulation 参数”(Simulation Parameters) 对话框的“高级”(Advanced) 窗格中选择“禁用过零检测”(Disable zero crossing detection) 选项来实现。在 R11 中，可通过转到模型的“仿真”(Simulation) ->“参数”(Parameters) ->“诊断”(Diagnostics) 部分来实现此目的。　　　　14. 您也可能想要尝试设置“模型参数配置”(Model Parameter Configuration) 对话框以便您的 Simulink 模型使用“内联参数”(Inline Parameters) 选项：选择此选项可使 Simulink 能够将指定参数视为常量，从而加快仿真速度。　　15. Simulink Accelerator 仿真模式可以加快仿真时间。Profiler可以分析模型性能瓶颈来提高仿真速度。　　16. 如果模型非常复杂(涉及大量模型引用和子系统)且包含大量数据记录，仿真速度也会受到影响：禁用数据记录功能也能提高仿真速度。　　除此之外，仿真速度受系统(即处理器、RAM、正在发生的交换量等)的制约。　　关于仿真速度有还有几点需要考虑：　　- 图形引擎速度　　- CPU 速度　　- 内存量　　为此，下面是几点提示：　　- 如果在仿真过程中有打开的scope或其他可视化输出设备，这些都会降低性能　　- 性能与 CPU 速度成正比　　- 如果在仿真过程中存储的变量大于系统上的 RAM 量，则性能会很差。解决办法是运行较小的仿真或增加内存

来近似消除代数环。simulink中memory在反馈回路中使用来近似消除代数环。反馈回路亦称“反馈环”。由两个以上的因果链首尾相连形成的闭合回路。

韦尔斯（ Wiles）1953年生于英国剑桥，1977年在剑桥大学获博士学位，1982年成为普林斯顿大学数学教授，他在10岁时就被费马大定理迷住了，立志要证明它。1986年他开始下决心要征服这个难题。当教授必须每年发表论文，否则影响职务和前途，这个难题不知道何时才能征服，是否能成为论文都很难说，他想了个两全之策，他将其它项目中的成果写成几篇论文，留着以后慢慢发表。他深知必须运用最近的数学成果和创造出新的方法才能解决这个问题。为了避免干扰，他闭门谢客，只有妻子知道此事，七年后，他完成了证明的论文。1993年6月21日他应邀在剑桥大学的国际数学会议上宣读论文。当时座无虚席，他的论文朗读了3天，黑板上写了擦，擦了又写，几万名听众急于想听到结果。到6月23日快结束时，他最终在黑板上写出了费马大定理，然后转身过来，谦逊地说，我想就到此为止了，大厅响起热烈的掌声，消息立刻传遍了世界。不久后他自己给数学界同行发了一个电子邮件，信中说到他发现证明中有漏洞，这可不是小事，如果仍旧解决不了，一环扣一环的证明将全部瓦解，七载心血将付诸东流，将不成熟的论文公开发表也是十分难堪的事情。但是他不灰心，在最艰难的日子里，他的好友萨尔纳克（Sarnak）不仅鼓励他，并提议他找一位值得依靠的年轻帮手，经过考虑，他邀请他在英国的学生――剑桥大学讲师泰勒（Taylor）一起工作，又经过一年的功夫终于把漏洞部分补上了。　 1994年8月国际数学大会在苏黎世又召开大会，他做了最后的报告，人们热烈地鼓掌，肯定了他们部分证明了预备定理的成绩和数论方面的其它成果。又过了2 个月，在1994年9月19日的早晨，他与泰勒讨论问题时，突然有了新的想法，又经过一个月的努力终于取得了完全的证明。1994年10月25日，他们向数学界的朋友发了另一个电子邮件， 由两篇论文组成，第一篇是“模椭圆曲线与费马最后定理”，作者韦尔斯，第二篇是“某些Hooke代数环论的性质” 作者是泰勒和韦尔斯 。第一篇长文证明了费马定理，其中关键一步依赖于第二篇短文。

解:对连续系统的传递函数仿真可以直接运用 Continuous 模块库中的 Tran sfer Fcn模块,本例题需要用到的其他Simulink模块有 Step 模块、加法模块和示波器模块,建立该单位负反馈系统的仿真模型,如图1 所示。Transfer Fcn模块的参数设置如图2......2、熟悉Simulink模块库 ? 3、了解自定义模块的模块化与封装 主要教学内容 ? 1、概述 ? 2、Simulink入门 ? 3、Simulink功能模块 ? 4、创建Simulink模型 ? 5、 Simulink 仿真运行 ? 6、SIMULINK应用举例 ? 7、子系统的建立 ? 8、......建立Simulink仿真模型并显示开环单位阶跃响应。 2.利用PID构成单位负反馈闭环系统,系数分别 为 k p ? 5, k i ? 10 ,k d ? 1 ,建立PID闭环控制仿真模型。 3.对PID控制部分进行封装,建立子系统。 解:1) 从以下模块库中建立......实验2-1:SIMULINK 基础实验(2 学时)二、技巧练习 1、同时显示多个仿真结果 数学模型如下: udt 2.5sin t, u 2.5sin t, and u sin(t ) 4 要求:在 SIMULINK 建立模型,并在同一个示波器中将波形仿真出来,模块参 数 sin 分别......这种模式试图创建一个自复位积分器的反馈,负反馈 1,积分器的输出到积分器的复位端口。然而, 该模型创建一个代数环。要计算积分器的输出,Simulink 软件需要知道块的复位信号,反之亦然。由 于这两个值是相互依存的,Simulink 软件不能......Simulink 中建立系统结构图在Matlab工具栏中点击simulink选项,即可启动Simulink。如图1-13所示。图 1-13 启动 simulink Simulink启动后的界面如图1-14所示,可以看到simulink包括许多用于不同领域仿真的功 能模块组。本课程实验中常用的功能......35 (2)主电路的建模和参数设置 单闭环转速负反馈直流调速系统的仿真模型如下: 图 2-2 单闭环转速负反馈直流调速系统 新建一个 Model,把 6 脉冲同步触发器子系统复制到新文件中。 找出 4 个常数模块:Simulink——Sources——......这种模式试图创建一个自复位积分器的反馈,负反馈 1,积分器的输出到积分器的复位端 口。然而,该模型创建一个代数环。要计算积分器的输出,Simulink 软件需要知道块的复 位信号,反之亦然。由于这两个值是相互依存的,Simulink 软件不能......MATLAB课件第六章simulink仿真.ppt_小学教育_教育专区。第六章 SIMULINK仿真 1 MATLAB语言 本章目标 ? 了解Simulink基本模块的性质 ? 掌握系统仿真的方法 2 MATLAB语言 ? 6.1 Simulink与系统仿真 ......- 16 - 重庆 XX 大学 四、总结通过这次课程设计, 我从中学到了如何利用 simulink 建立模型来仿真一个实 际系统,这次我们就是利用 simulink 建模的方法来仿真单闭环直流调速系统, 从中我学到了如何初始化 simulink,如何调用设置模块,......这种模式试图创建一个自复位积分器的反馈,负反馈 1,积分器的输出到积分器的复位端口。然而,该模型创建一个代数环。要计算积分器的输出,Simulink 软件需要知道块的复位信号,反之 亦然。由于这两个值是相互依存的,Simulink 软件不能确定......SIMULINK 基础实验(2 学时) 二、技巧练习 1、同时显示多个仿真结果 数学模型如下: udt 2.5sin t, u 2.5sin t, and u sin(t ) 4 要求:在 SIMULINK 建立模型,并在同一个示波器中将波形仿真出来,模块参数 sin 分别就是 2、5......(3)SIMULINK 和 MATLAB 的数据交换训练 要求:用 MATLAB 命令绘制仿真图形。利用 SIMULINK 的输出端口(out)和 返回工作空间模块(to workspace)输出结果,再通过 MATLAB 命令绘制仿真图 形。 三、已知单位负反馈系统分别如图所示,试在 ......实验六:Simulin 建模与仿真一、实验目的 1、掌握 Simulink 建模与仿真的基本方法。 2、熟悉 Simulink 基本模块库及主要元件的使用方法。 二、实验学时:4 学时 实验学时: 三、实验原理: 实验原理: 1、Simulink 仿真过程 在已知系统......的 PID 控制器设计与仿真 摘要: 本文提出了利用 Matlab 软件里的 Simulink 模块提供的编程环境可对各类 PID 控制器进行设计和仿真,并给出了基于 Simulink 模块实现 PID 控制器的设计方 法,同时建立了基于 Simulink 的控制系统仿真图。...Simulink 中建立系统结构图 在Matlab工具栏中点击simulink选项,即可启动Simulink。如图1-13所示。 图 1-13 启动 simulink Simulink启动后的界面如图1-14所示,可以看到simulink包括许多用于不同领域仿真的功 能模块组。本课程实验中常用的......利用 这些模块可以模拟电力系统运行和故障的各种状态,并进行仿真和分析[4]。 2 Simulink 在电路分析中的应用 如图 ...(4)仿真分析 将有静差直流调速系统的负反馈控制部分去掉就构成了开环直流调速系统。从图 9 可以看出,1s 后负载......这种模式试图创建一个自复位积分器的反馈,负反馈 1,积分器的输出到积分器的复位端 口。然而,该模型创建一个代数环。要计算积分器的输出,Simulink 软件需要知道块的复 位信号,反之亦然。由于这两个值是相互依存的,Simulink 软件不能......16 1. 建立Simulink仿真模型并显示开环单位阶跃响应。 2.利用PID构成单位负反馈闭环系统,系数分别 为 k p ? 5,ki ? 10 ,kd ? 1 ,建立PID闭环控制仿真模型。 3.对PID控制部分进行封装,建立子系统。 解:1) 从以下模块库中......xxxxxxxx@,187xxxxxxxx) 摘要: 本文提出了利用 Matlab 软件里的 Simulink 模块提供的编程环境可对各类 PID 控制器进行设计和仿真,并给出了基于 Simulink 模块实现 PID 控制器的设计方 法,同时建立了基于 Simulink 的控制系统....

船舶与海洋工程结构极限强度分析论文 　　船舶的总体结构状态时一个非常复杂的过程。下面是我收集整理的船舶与海洋工程结构极限强度分析论文，希望对您有所帮助! 　 　摘要： 当轮船受到外部冲击载荷时，轮船整体结构就会变形，当这个变形达到最大极限状态，这时的极限状态叫做极限弯矩。轮船整体构架承受全部抗击的最强能力是极限强度。本文对船舶结构极限强度。进行了分析和研究，提出了有限元分析方法进行强度和极限分析。 　　 关键字： 极限强度，船舶，结构，船舶与海洋工程 　　随着科学技术的不断进步，轮船结构以及轮船使用的材料都有很大的进步。船体的整体结构和材料成为当今社会研究的主要对象。随着计算机技术的日益成熟，船体整体结构和承受的。屈服力都可以采用软件仿真来快速精确的计算。 　　1.引言 　　船体的整体结构和承受的能力是保证轮船安全的重要保障，它关系到轮船是否安全出航和安全返航。随着先进的设计技术的进步，计算机相关设计软件已经可以。设计整体结构和仿真测试船体的整体结构。分析船体结构和整体强度是一个复杂的非线性过程，必须进行合理的划分，采用好的分析方法才能得出精确的数值。新材料的不断出现使船体材料耗费变的越来越经济合理，同时船体结构屈服强度也变的越来越理想。 　　在分析船舶整体结构变形和极限强度的时候，我们所研究的绝大多数问题都是属于线性的微弱形变问题。在微弱整体的结构中，位移和应变可以被线性化，等效于正比关系。但是，在实际中，不规则物体所受的应力和应变都不是线性的，常见的有悬臂梁的弯曲，U形梁的变形等等。 　　2.总体结构状态 　　船舶的总体结构状态时一个非常复杂的过程。总体结构的崩溃在过去几年是一个非常普遍的现象，它是船体结构所受冲击超过了材料本身的极限，这时候支撑梁不能够支撑船体整体结构。以上情况不足为奇，在飞机和潜艇外体上也经常出现类似情况。目前，中国的船体分析技术的研究还处于起步阶段，与国外发达国家。先进水平仍有很大的差距。为了进一步研究分析，我国投入资金和人力，在实际工程中，建立一个比较完善的船体分析系统，包括原动机转速控制系统，同步船体结构系统，轮船控制系统管理相关技术的研究，实验研究了一系列模拟各种恶劣的条件下，容易控制船体结构的一些关键技术，并做了可行性分析。船舶具有非常重要的作用，特别是对船体分。析屈服强度的分析，轮船安全可谓海军舰艇的生命线。动力和结构形成一个整体轮船系统，为船体结构极限强度分析的发展。指明了方向。 　　3.极限强度分析法 　　如何分析船舶结构的极限强度是一个复杂而且非常有意义的过程。分析这种复杂的船体结构没有一种比较准确的分析方法。在分析极限强度的时候，我们通常采用复杂问题简单化，采用线性和非线性结合的方法，有限元和边界元分析相结合的方法。 　　3.1逐步破坏分析法 　　上世纪末，美国物理学家的在基于对悬臂梁、加筋板在轴向压缩载荷作用下结构失效问题的研究成果中提出了逐步破坏的分析方法。船体结构破坏不是一个迅速变化的过程，是一个一步一步的程序，同时也不会一下子超过屈服极限，随着应力的增大逐渐的增大的逐渐破坏。在进行破坏分析的时候，首先建立屈服应力和位移的曲线关系。 　　3.2非线性分析法 　　分线性分析方法必须。对船体分析采用模块化分析，必须充分考虑如何进行分段，分段之后逐个段进行非线性分析。在这个工程中，一个段的结构有自己的不同，针对不同结构进行线性化分析和非线性化分析。每个分段包含一个骨架间距内的所有主要构件，选择或者利用发生崩溃概率最大的情况进行分析的原则，对所承受的分段骨架进行全面的分析和仿真。这种分析方法需要对每一段进行模型建立，然后一个模型模型的分析。船体总体结构的弯曲和抗屈服能力不同导致分析结果不同。 　　3.3有限元分析法 　　有限元分析方法是结构分析的简单方法，它能把复杂问题简单化，分析整体结构的节点和网格。在进行有限元分析的时候，通常对船体结构进行网格划分，然后进行网格施加约束，在均匀网格上施加可变的。激励，观察整体结构的响应。采用这种方法能模拟船体的边界条件和整体约束。有限元分析方法综合考虑。船体的形状和材料的"不同，通过不同载荷的约束，我们可以分析出结构极限(包括最大应力，最大屈服极限)。最近几年，有限元分析方法被应用在船舶整体分析和部分结构分析的案例非常多。这种分析方法有两个个缺点。一是。不能很好的模拟真实环境，不能考虑周围环境对整体结构形变的影响。第二对于结构复杂的构件，有限元分析方法对于复杂的结构不太实用，设置相关算法时间太长，不能在有效的时间完成任务。这种分析方法的优点有以下几个方面： 　　(1)对船体建模方式直观明了。在分析结构的时候可以采用线性划分和非线性划分网格。采用相关软件完全可以分析所有动态结构的模型和仿真。利用有限元分析模块的可视化建模窗口，动态结构的框图和模型可迅速地建立和仿真研究。用户需要选择元件库(对应的子模块程序模块)中选出比较合适的模块，然后并改变需要的形式，拖放到新建的建模窗口，鼠标点击或者画线连接都可以搭建非常可观的结构模型。他的标准库拥有的模块远远大于一百五十多种，可用于搭建和仿真各种不同的、种类变化的动态结构。模块包。括输入信号源子模块、动力学元件子模块、代数函数和非线性函数子模块、数据显示子模块模块等。模块可以被设定为触发端口和使能的端口，能用于模拟大模型结构中存在条件作用的子模型的行为。 　　(2)可以构建动态结构模型。可动结构的模型可以修改并进行仿真。有限元分析还可以作为一种图形化的、数字的仿真工具，用于对动态结构模型建立和操作改变规律的研究制定。 　　(3) 模块元件与用户代码的增添和定制。已有模块的图标都可以被用户修改，对话框的重新设定。用户完全可以把自己编写的C代码、FORTRAN代码、Ada代码直接植入模型中，此外模块库和库函数都。是可定制的，扩展以包容用户自定义的结构环节模块。。 　　(4)设计船舶结构模型的快速、准确。他拥有优秀的积分和微分算法，这样给非线性结构仿真带来了极大的方便，同时也带来了相对较高的计算精度。可以选择比较先进的常微分方程求解器和偏微分方程求解器，还可用于求解力学刚性的和非刚性的结构，还可以求解具有事件触发的逻辑结构，求解或不连续状态变量的结构和具有代数环和参数环的结构。软件的求解器可以确保连续结构或离散结构的仿真高速、准确的进行。 　　(5)复杂结构可以分层次地表达。根据个人需要，若干子结构可以由各种模块组织。按照自顶向下(从元器件到结构)或自底向上(从实现的每一个细节到整体结构)的方式搭建整个结构模型。这种分级建模能力能够使得代码丰富的、体积庞大的、结构非常复杂的模型可以简便易于行动的构建。结构子模型的层次数量和子子模块的分层次数量完全取决于所搭建的结构，软件本身不会限制到搭建的模型。有限元还提供了模型和子。模块结构浏览的功能。这样更加方便了大型复杂结构结构的操作。 　　(6) 仿真分析的交互式。该软件显示的示波器可以图形显示和动画的形式显示出来，数据也可以动作的形式显示，What-if分析运行中可调整参数模型进行，监视仿真结果能够在仿真运算进行时。可帮助用户不同的算法可以快速评估，进行参数优化这种交互式的特征。 　　由于有限元模块是全部融合于有限元，一次在有限元模块下所有的计算的结果都完全可保存到有限元软的工作空间中，因而就能使用有限元所具有的众多分析、可视化及工具箱工具操作数据。 　　4.船舶在军事上的发展状况 　　在军事上的应用：在上世纪90年代，以美国为首的国家海军大力发展海军轮船性能优化，整体结构和性能得到优化。于93年提出了水面舰艇先进机械项目计划(提前海洋表面计划ASMP)。 　　美国的目的是建立一个国家的最先进的舰艇推进系统，能够实现远程作战和抗高撞击的能力。美国海军采用先进的智能设备，同时采用电气控制和机械控制系统。在同一时间满足指定的性能，在分析极限强度上加大了投资，军用船舶的其他方面投资也有显着的减少。随着ASMP计划进一步研究，权力一体化“和”模块化“的方法来研究船舶电力发电、运输、转化、分配。利用共享设置海军的推进装置用电、日常的用电。各种武器装备输电发电和配电系统构成的综合电力系统，美国海军相当重视电力在船舰上的应用。 　　我国海军在研究这方面也不逊色，国内有先进设计理论和分析方法。对船舶承载能力和撞击能力做过实验分析。 　　5.总结 　　本文介绍了船舶结构极限分析的三种不同的方法，并进行了对比分析，最后得出结论：有限元分析方法耗时比较长，但是能够很高的分析和仿真船舶结构极限。 　　参考文献 　　[1]祁恩荣，彭兴宁.破损船体非对称弯曲极限强度分析首届船舶与海洋工程结构力学学术讨论会论文集，江西九江：1999.136-143 　　[2]徐向东，崔维成等.箱型粱极限承载能力试验与理论研究.船舶力学，2000，4(5)：36-43 　　[3]朱胜昌，陈庆强.大型集装箱船总纵强度计算方法研究.船舶力学，2001，5(2)：34--42 　　[4]郭昌捷，唐翰岫，周炳焕.受损船体极限强度分析与可靠性评估.中国造船，1998(4)：49—56 ;

你的u1与模糊控制模块形成了一个回环，也就是说，u1是模糊控制的输出（或者由输出确定），同时又是模糊模块的输入（或者是输入的构成因素）。建议在回环中添加一个memory模块，将上一步模糊模块的输出作为下一步模糊模块的输入。

直接把输入值给输出使用，会构成代数环，可以在把输入给输出之前加单位延迟。

这就是出现代数环的意思。

有几种原因可能导致仿真运行速度很慢：模型中有一个 MATLAB 函数块 ：当存在 MATLAB Fcn 模块时，在每个采样时间都会调用 MATLAB 解释器。这会大大降低仿真速度。所以，应尽可能使用内置Simulink模块。2. MATLAB S函数（S-Function）：在每个时间步长都会计算 S-Function。把MATLAB代码转为MEX文件，这样性能可以得到显著提高。此外，如果可能，应尽量使用内置模块建模。3. 较小的步长或采样时间（或者彼此间不是倍数关系的采样时间）：为了在仿真期间捕获重要事件，有时必须设置最够小的步长；反过来，步长太小会导致产生不必要的输出点，从而减慢仿真速度。4. 最大步长太小：如果您更改了最大步长，请尝试用默认值（设置为自动）来运行仿真。5. 您要求的精度可能过高：默认相对容差（0.1% 精度）通常就足够了。对于状态趋于零的模型，如果绝对容差参数太小，则仿真可能在近零状态值附近采用过多步长。有关容错度的详细信息，请参阅《使用 Simulink 手册》第 5-13 页。请记住，所有要输入的容差值都是绝对值。所以，默认相对容差值设置为 1e-3 时，意味着相对容差是 0.001，或者 0.1%（采用百分比形式）。6. 时间尺度可能太长：减少时间间隔。7. 您的模型中包含一个 Memory 模块：使用 Memory 模块会导致在每个步长上变阶求解器（ode15s 和 ode113）被重置回阶数 1。8. Extras 库中有包含以上三项之一（即Graph Scope、Autoscaling Scopes、Spectrum analyzer等）的Mask模块：Unmask模块来看看它们是否调用 S-Function。9. 使用了Scope模块：尽管它们的影响很可能不明显。10. 代数环：为了解代数环，会在每个步长上都执行迭代计算。因此，它大大降低了速度。有关代数环的详细信息，请参阅《使用 Simulink 手册》第 3-18 页。11. 不要在积分函数中引入白噪声模块：对于连续系统，使用 Extras/Sources 库中的带限白噪声模块。12. 这可能是个刚性（stiff）问题，而您使用的是非刚性（non-stiff）求解器：尝试使用 ode15s。13. 您可能碰到了连续过零，导致仿真逐渐“停滞”，时间很长（并且可能是无限长时间）：要解决此问题，可以禁用过零检测。这可以通过在“Simulation 参数”(Simulation Parameters) 对话框的“高级”(Advanced) 窗格中选择“禁用过零检测”(Disable zero crossing detection) 选项来实现。在 R11 中，可通过转到模型的“仿真”(Simulation) ->“参数”(Parameters) ->“诊断”(Diagnostics) 部分来实现此目的。有关过零检测的详细信息，请参阅《使用 Simulink 手册》第 5-44 页。14. 您也可能想要尝试设置“模型参数配置”(Model Parameter Configuration) 对话框以便您的 Simulink 模型使用“内联参数”(Inline Parameters) 选项：选择此选项可使 Simulink 能够将指定参数视为常量，从而加快仿真速度。请参阅《使用 Simulink 手册》第 5-30 页了解更多信息。15. Simulink Accelerator 仿真模式快仿真时间。Profiler可以分析模型性能瓶颈来提高仿真速度。16. 如果模型非常复杂（涉及大量模型引用和子系统）且包含大量数据记录，仿真速度也会受到影响：禁用数据记录功能也能提高仿真速度。除此之外，仿真速度受系统（即处理器、RAM、正在发生的交换量等）的制约。关于仿真速度有还有几点需要考虑：- 图形引擎速度- CPU 速度- 内存量为此，下面是几点提示：- 如果在仿真过程中有打开的scope或其他可视化输出设备，这些都会降低性能- 性能与 CPU 速度成正比- 如果在仿真过程中存储的变量大于系统上的 RAM 量，则性能会很差。解决办法是运行较小的仿真或增加内存

有几种原因可能导致仿真运行速度很慢：1. 模型中有一个 MATLAB 函数块 ：当存在 MATLAB Fcn 模块时，在每个采样时间都会调用 MATLAB 解释器。这会大大降低仿真速度。所以，应尽可能使用内置Simulink模块。2. MATLAB S函数（S-Function）：在每个时间步长都会计算 S-Function。把MATLAB代码转为MEX文件，这样性能可以得到显著提高。此外，如果可能，应尽量使用内置模块建模。3. 较小的步长或采样时间（或者彼此间不是倍数关系的采样时间）：为了在仿真期间捕获重要事件，有时必须设置最够小的步长；反过来，步长太小会导致产生不必要的输出点，从而减慢仿真速度。4. 最大步长太小：如果您更改了最大步长，请尝试用默认值（设置为自动）来运行仿真。5. 您要求的精度可能过高：默认相对容差（0.1% 精度）通常就足够了。对于状态趋于零的模型，如果绝对容差参数太小，则仿真可能在近零状态值附近采用过多步长。有关容错度的详细信息，请参阅《使用 Simulink 手册》第 5-13 页。请记住，所有要输入的容差值都是绝对值。所以，默认相对容差值设置为 1e-3 时，意味着相对容差是 0.001，或者 0.1%（采用百分比形式）。6. 时间尺度可能太长：减少时间间隔。7. 您的模型中包含一个 Memory 模块：使用 Memory 模块会导致在每个步长上变阶求解器（ode15s 和 ode113）被重置回阶数 1。8. Extras 库中有包含以上三项之一（即Graph Scope、Autoscaling Scopes、Spectrum analyzer等）的Mask模块：Unmask模块来看看它们是否调用 S-Function。9. 使用了Scope模块：尽管它们的影响很可能不明显。10. 代数环：为了解代数环，会在每个步长上都执行迭代计算。因此，它大大降低了速度。有关代数环的详细信息，请参阅《使用 Simulink 手册》第 3-18 页。11. 不要在积分函数中引入白噪声模块：对于连续系统，使用 Extras/Sources 库中的带限白噪声模块。12. 这可能是个刚性（stiff）问题，而您使用的是非刚性（non-stiff）求解器：尝试使用 ode15s。13. 您可能碰到了连续过零，导致仿真逐渐“停滞”，时间很长（并且可能是无限长时间）：要解决此问题，可以禁用过零检测。这可以通过在“Simulation 参数”(Simulation Parameters) 对话框的“高级”(Advanced) 窗格中选择“禁用过零检测”(Disable zero crossing detection) 选项来实现。在 R11 中，可通过转到模型的“仿真”(Simulation) ->“参数”(Parameters) ->“诊断”(Diagnostics) 部分来实现此目的。有关过零检测的详细信息，请参阅《使用 Simulink 手册》第 5-44 页。14. 您也可能想要尝试设置“模型参数配置”(Model Parameter Configuration) 对话框以便您的 Simulink 模型使用“内联参数”(Inline Parameters) 选项：选择此选项可使 Simulink 能够将指定参数视为常量，从而加快仿真速度。请参阅《使用 Simulink 手册》第 5-30 页了解更多信息。15. Simulink Accelerator 仿真模式可以加快仿真时间。Profiler可以分析模型性能瓶颈来提高仿真速度。16. 如果模型非常复杂（涉及大量模型引用和子系统）且包含大量数据记录，仿真速度也会受到影响：禁用数据记录功能也能提高仿真速度。除此之外，仿真速度受系统（即处理器、RAM、正在发生的交换量等）的制约。关于仿真速度有还有几点需要考虑：- 图形引擎速度- CPU 速度- 内存量为此，下面是几点提示：- 如果在仿真过程中有打开的scope或其他可视化输出设备，这些都会降低性能- 性能与 CPU 速度成正比- 如果在仿真过程中存储的变量大于系统上的 RAM 量，则性能会很差。解决办法是运行较小的仿真或增加内存

请问你这个问题当时解决了吗 我也遇到和你差不多的情况

你用工具栏中Format/Block displays/Sorted order可以看模块执行顺序，

z^(-n)代表延迟n个周期。代数环就是因为时间上无始无终导致的，所以必须要增加局部延时使得计算有一个开始点。一般反馈环节常见此情况，反馈其实就是为了使当前值在下一个采样时刻计算使用，实际上就是延时

编译过程中的Zero-Crossing Detection这一项zero-crossing可以算是一种算法缺陷导致的结果，可以避免由于利用逼近法处理不连续的问题的时候可能会带来的运算时间的增加的问题，不过可能会导致某一些模块不能使用

模型中可能出现了代数环，即信号直接传递形成反馈，也就是现在时刻的输出是依赖现在时刻