Corso di formazione Simulink

Introduzione

Panoramica sulle funzionalità e sull’architettura di Simulink

• Progettazione basata sui modelli con Simulink
• MATLAB rispetto a Simulink
• I vantaggi dell’utilizzo di Simulink
• Gli add-on disponibili per Simulink

Primi passi con Simulink

• Interfaccia utente e librerie di blocchi
• Creazione ed editing di modelli
• Definizione degli ingressi e delle uscite del sistema
• Esecuzione della simulazione dei modelli

Modellazione di sistemi dinamici discreti

• Modellazione utilizzando blocchi di base
• Utilizzo di frame e buffer
• Differenze tra segnali a singolo canale e multi-canale
• Segnali basati su frame
• Segnali multi-canale basati su frame

Modellazione di espressioni logiche

• Espressioni logiche semplici
• Indirizzamento dei segnali in base a condizioni
• Rilevamento delle intersezioni con zero
• Utilizzo del blocco funzione di MATLAB

Modellazione partendo da algoritmi

• Definizione e modellazione secondo specifiche algoritmiche
• Sviluppo iterativo dei modelli in Simulink
• Verifica della correttezza del modello

Modellazione di sistemi a segnale misto

• Esempi di modelli con segnali misti
• Modellazione degli convertitori analogico-digitali (ADC)

Risoluzione dei modelli tramite il risolutore di Simulink

• Gestione di modelli singoli
• Trattamento degli stati discreti e continui
• Gestione di diversi ritmi di campionamento
• Utilizzo del passo fisso o variabile nel risolutore
• Gestione delle intersezioni con zero e dei cicli algebrici

Lavorare con i sottosistemi e le librerie di Simulink

• Creazione di sottosistemi (virtuali o atomici)
• Realizzazione di sottosistemi configurabili
• Creazione di librerie personalizzate di blocchi
• Modellazione di sottosistemi eseguiti in base a condizioni specifiche
• Sottosistemi attivati o innescati da determinate condizioni

Esecuzione di analisi spettrali con Simulink

• Analisi effettuata tramite il blocco Scope per lo spettro
• Scelta dei parametri di analisi
• Analisi dello spettro di potenza (ad esempio rumore nei motori)
• Risposta in frequenza dei sistemi discreti

Modellazione di sistemi a più tassi di campionamento

• Blocchi specifici per il trattamento di segnali a più ritmi
• Riconversione dei dati sovracampionati
• Disegno e conversione di filtri nei modelli
• Filtratura anti-imaging e anti-aliasing
• Blocchi dedicati alla gestione dei filtri a più ritmi

Approfondimenti su tematiche avanzate di Simulink

• Importazione di codice MATLAB o C nei modelli
• Integrazione dei modelli in progetti di grandi dimensioni
• Automatizzazione delle attività di modellazione

Risoluzione dei problemi tipici

Sintesi e conclusione