取长补短：Simulink与VC++6.0接口比较 （4）

Simulink与VC++6.0接口中的几点问题

根据自己在将Simulink与VC++6.0相结合过程中的经验，在实际运作过程中，需要注意以下几点问题：

Solver的选择

仿真要涉及常微分方程组的数值积分，为适应计算的多样性，Simulink提供了多种求解器。因此在解决具体的问题时，应当选择合适的求解器，并且设定合适的参数，以得到精确且迅速的仿真结果。比如：

ode45 即Nonstiff微分方程式，应用Runge-Kutta解法的中阶解法；应用最广的ode23 即Nonstiff微分方程式，应用Runge-Kutta解法之较低阶的求解方式，误差会比ode45多一点，但执行的效率快 ；ode113 即Nonstiff微分方程式，应用Adams-Bashforth-Moulton解法； ode15s 即stiff微分方程式之变阶数求解方式，是一种数值差分法；ode23s 即stiff微分方程式之低阶数求解方式，应用修正的Rosenbrock二阶解法；ode23t 即stiff微分方程式与dae三角形法整合求解方式 ode23tb 即stiff微分方程式之低阶数求解方式。

对于ode45，通常适用于连续状态模型，而对于刚性（stiff）系统，则需要采用如ode23s的刚性求解器。对于我们的可控整流电路故障模型，由于采用短路器模拟开路现象，系统为刚性系统，所以在solver选择时需要选择刚性求解算法。

通过VC++编写的应用程序采用引擎方式通过命令行仿真设置Solver只是改变了当前仿真的Solver，默认设定为Simulink中的仿真参数设定。比如对于可控整流电路故障诊断系统这一刚性系统，即便程序中选用了ode15s而默认为ode45，则本次仿真确实使用ode15s求解，但仍然会报警说应该用刚性解法。不过对于刚性系统，ode45可不好用，因此从仿真效果（如耗时）上可以认定程序中设定的刚性解法奏效了。

VC数据类型与MATLAB数据类型之间的转换

使用VC++6.0与MATLAB通过引擎方式混合编程，不可避免地要在VC数据类型与MATLAB数据类型之间进行转换。一般来说，可以使用memcpy进行转换。即通过mxGetPr（）获取MATLAB数据类型的指针，再调用memcpy，比如在命令行方式下设置仿真时间时可以如下处理：

//设定仿真时间VC数据类型àMATLAB数据类型

double timespan[2];

timespan[0] = (double) m_fStartTime;

timespan[1] = (double) m_fStopTime;

T = mxCreateDoubleMatrix(1, 2, mxREAL);

memcpy((char *) mxGetPr(T), (char *) timespan, 2*sizeof(double));

engPutVariable(ep, "T", T);

// MATLAB数据类型àVC数据类型

double test[2];

memcpy((char*)test, (char*)mxGetPr(T), 2*sizeof(double));