Aplicaciones generales

Uses two models of a bouncing ball to show different approaches to modeling hybrid dynamic systems with Zeno behavior. Zeno behavior is informally characterized by an infinite number of events occurring in a finite time interval for certain hybrid systems. As the ball loses energy, the ball collides with the ground in successively smaller intervals of time.

Use Simulink® to model a hydraulic cylinder. You can apply these concepts to applications where you need to model hydraulic behavior. See two related examples that use the same basic components: four cylinder model and two cylinder model with load constraints.

Este ejemplo muestra cómo usar Simulink® para crear el modelo térmico de una casa. Este sistema modela el entorno exterior, las características térmicas y el sistema de calefacción de la casa.

Approximate nonlinear relationships of a type S thermocouple.

Design and evaluate a sine wave data table for use in digital waveform synthesis applications in embedded systems and arbitrary waveform generation instruments.

En este ejemplo se muestra cómo funcionan los cruces por cero en Simulink®. En este modelo, tres ondas sinusoidales desplazadas se introducen en un bloque de valor absoluto y un bloque de saturación. Exactamente en t = 5, la salida del bloque de alternación cambia del valor absoluto al bloque de saturación. Los cruces por cero en Simulink detectarán de forma automática exactamente cuándo el bloque de alternación cambia su salida, y el solver pasará a la hora exacta en que ocurre el evento. Esto se puede ver examinando la salida en el scope.

Use MATLAB Function blocks to simulate and plot galaxy interactions.

Implement counters using Enabled and Triggered subsystems. In this example, the model sldemo_counters controls flow of water into a tank and uses a counter to count the number of times overflow occurs, where overflow occurs when the water level in the tank is 8 meters or more for 30 seconds or more.

En este ejemplo se muestra cómo modelar la fricción en una dirección en Simulink®. Los dos integradores del modelo calculan la velocidad y la posición del sistema, que luego se usan en el modelo de fricción para calcular la fuerza de fricción.

Este ejemplo muestra cómo gestionar eventos de estado. Ejecute la simulación y observe la gráfica del plano de fase, donde el eje X representa el estado x1 y el eje Y representa el estado 2.

Este ejemplo muestra cómo usar Stateflow® para modelar el sistema de control de temperatura de encendido/apagado de un calentador. La dinámica del calentador se modela en Simulink®.

En este ejemplo se muestra cómo usar Simulink® para modelar y animar un sistema de péndulo invertido. El centro de masa de un péndulo invertido se encuentra por encima de su punto de rotación. Para mantener esta posición estable, el sistema implementa lógica de control para mover el punto de rotación por debajo del centro de masa en el momento en que el péndulo comienza a caer. El péndulo invertido es un problema de dinámica clásico que se utiliza para probar estrategias de control.

Este ejemplo muestra cómo modelar un sistema de doble masa-resorte-amortiguador con una función de fuerza periódica variable. El modelo utiliza un bloque S-Function para animar el sistema de masa durante la simulación. En el sistema, el único sensor está unido a la masa a la izquierda y el actuador está unido a la masa a la izquierda. El ejemplo utiliza una estimación de estado y un control de regulador lineal cuadrático (LQR).

Este ejemplo muestra cómo modelar la dinámica del líquido en un depósito. La animación proporciona una visualización gráfica del depósito a medida que se vacía y se rellena, en función de los parámetros del depósito. Cuando hace clic en START SIM, el depósito se llena y se vacía. Cuando la simulación termine, revise la gráfica que muestra la altura del líquido y los estados de las dos válvulas.

Two cases where you can use Simulink® to model variable transport delay phenomena.

Model a Foucault pendulum. The Foucault pendulum was the brainchild of the French physicist Leon Foucault. It was intended to prove that Earth rotates around its axis. The oscillation plane of a Foucault pendulum rotates throughout the day as a result of axial rotation of the Earth. The plane of oscillation completes a whole circle in a time interval T, which depends on the geographical latitude.

Este ejemplo muestra cómo resolver ecuaciones diferenciales para el problema del péndulo de Foucault y muestra el movimiento de balanceo del péndulo en la escena VRML. Puede modificar la ubicación del péndulo cambiando los valores de las constantes de latitud y longitud en el modelo y otros parámetros (g, Omega, L y condiciones iniciales) en el área de trabajo de MATLAB®.

The behavior of variable-step solvers in a Foucault pendulum model. Simulink® solvers ode45, ode15s, ode23, and ode23t are used as test cases. Stiff differential equations are used to solve this problem. There is no exact definition of stiffness for equations. Some numerical methods are unstable when used to solve stiff equations and very small step sizes are required to obtain a numerically stable solution to a stiff problem. A stiff problem may have a fast changing component and a slow changing component.

The example shows how to use Simulink® to explore the solver Jacobian sparsity pattern, and the connection between the solver Jacobian sparsity pattern and the dependency between components of a physical system. A Simulink model that models the synchronization of three metronomes placed on a free moving base are used.

Choose the correct zero-crossing location algorithm, based on the system dynamics. For Zeno dynamic systems, or systems with strong chattering, you can select the adaptive zero-crossing detection algorithm through the Configure pane:

Use Simulink® to create a model with four hydraulic cylinders. See two related examples that use the same basic components: single cylinder model and model with two cylinders and load constraints.

Model a rigid rod supporting a large mass interconnecting two hydraulic actuators. The model eliminates the springs as it applies the piston forces directly to the load. These forces balance the gravitational force and result in both linear and rotational displacement.

Model transport delay in a variable speed conveyor belt.

Analyze mechanical power of mass-spring damper system.

Model the second-order Van der Pol (VDP) differential equation in Simulink®. In dynamics, the VDP oscillator is non-conservative and has nonlinear damping. At high amplitudes, the oscillator dissipates energy. At low amplitudes, the oscillator generates energy. The oscillator is given by this second-order differential equation:

Follow a pre-defined trajectory and avoid collisions.