第2章 常用分析软件介绍

本章将对机械、控制、液压等不同领域常用的几种商用分析软件进行简单介绍，这几种典型分析软件也是本书后续章节需要用到的。本书所有实例均可以在MATLAB 2007a、ADAMS 2005、RecurDyn 6.3、AMESim 7A、iSIGHT 9.0以上版本软件调试通过。

2.1 MATLAB软件介绍

2.1.1 MATLAB的发展历程和影响

在20世纪70年代后期，时任美国新墨西哥大学计算机科学系主任的Cleve Moler教授为了减轻学生的编程负担，为学生设计了一组调用LINPACK和EISPACK库程序的“通俗易用”的接口，此即用Fortran编写的萌芽状态的MATLAB。MATLAB名字由MATrix和LABoratory两词的前三个字母组合而成。

经过几年的校际流传，在Little的推动下，由Little、Moler、Steve Bangert合作，于1984年成立了MathWorks公司，并把MATLAB正式推向市场。此后，MATLAB的内核采用C语言编写，还新增了数据图视功能。

MATLAB以软件形式出现后，仅短短几年，就以其良好的开放性和运行的可靠性，使原先控制领域里的封闭式软件包（如英国的UMIST，瑞典的LUND和SIMNON，德国的KEDDC）纷纷淘汰。在时间进入20世纪90年代的时候，MATLAB已经成为国际控制界认可的标准计算软件。

20世纪90年代初期，在国际上30多个数学类科技应用软件中，MATLAB在数值计算方面独占鳌头，而Mathematica和Maple则分居符号计算软件的前两名。

MathWorks公司于1993年推出了适用于Windows操作系统的MATLAB 4.0版本，4.x版在继承和发展其原有的数值计算和图形可视能力的同时，开发了一些新的工具包。

（1）推出了Simulink。这是一个交互式操作的动态系统建模、仿真、分析集成环境。它提供了图形化的求解各种数学模型的工具。

（2）开发了能够与外部进行直接数据交换的组件，使MATLAB具有进行实时数据分析、处理和硬件开发的能力。

（3）推出了符号计算工具包。1993年，MathWorks公司从加拿大滑铁卢大学购得Maple的使用权，以Maple为“引擎”开发了Symbolic Math Toolbox 1.0。

1997年春，MATLAB 5.0版问世，与4.x相比，现今的MATLAB拥有更丰富的数据类型和结构、更友好的面向对象开发工具箱。从2006年开始MATLAB改为每年的上下半年出两个版本，即MATLAB 2006a和MATLAB 2006b。

在国际学术界和大学，MATLAB都得到了广泛的应用，在大学教科书中，如应用代数、数理统计、自动控制、数字信号处理、模拟与数字通信等课程的教科书都把MATLAB作为学习内容，可以说MATLAB已经成为工科专业硕士生、博士生必须掌握的基本工具。

在众多工业部门和设计研究单位，MATLAB被认为是进行开发研究的首选软件工具。如美国National Instruments公司信号测量、分析软件LabVIEW，Cadence公司信号和通信分析设计软件SPW等，或者利用MATLAB进行二次开发，或者以MATLAB为主要支撑。又如HP公司的VXI硬件，TM公司的DSP，Gage公司的各种硬卡、仪器等都支持MATLAB的直接应用。

2.1.2 MATLAB/Simulink功能简介

MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，使用MATLAB，可以比使用传统的编程语言（如C、C++和Fortran）更快地解决工程计算问题。

MATLAB是MATLAB产品家族的基础，它提供了基本的数学算法，例如，矩阵运算、数值分析算法，MATLAB集成了二维和三维图形功能，以完成相应数值可视化的工作，并且提供了一种交互式的高级编程语言——M语言，利用M语言可以通过编写脚本或者函数文件实现用户自己的算法。MATLAB Compiler是一种编译工具，它能够将那些M语言编写的函数文件编译生成为函数库、可执行文件COM组件等。这样就可以扩展MATLAB的功能，使MATLAB能够同其他高级编程语言（如C/C++语言）进行混合应用，取长补短，以提高程序的运行效率，丰富程序开发的手段。利用M语言还开发了相应的MATLAB专业工具箱函数供用户直接使用，这些工具箱应用的算法是开放的、可扩展的，用户不仅可以查看其中的算法，还可以针对一些算法进行修改，甚至允许开发自己的算法扩充工具箱的功能。目前，MATLAB产品的工具箱有40多个，分别涵盖了数据获取、科学计算、控制系统设计与分析、数字信号处理、数字图像处理、金融财务分析以及生物遗传工程等专业领域。

MATLAB的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通信、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析，以及计算生物学等众多应用领域。附加的工具箱（单独提供的专用MATLAB函数集）扩展了MATLAB环境，以解决这些应用领域内特定类型的问题。

目前，MATLAB产品族可以用来进行以下工作：

（1）数值分析；

（2）数值和符号计算；

（3）工程与科学绘图；

（4）控制系统的设计；

（5）数字图像处理；

（6）数字信号处理；

（7）通信系统设计与仿真；

（8）财务与金融工程。

Simulink是MATLAB最重要的组件之一，它提供一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境，2.1.4节将单独介绍。

2.1.3 MATLAB功能特点

1.数学运算功能强大

MATLAB可用于线性代数中的所有向量、矩阵相关运算，数值分析中的线性和非线性方程组求解，常微分方程组和偏微分方程组的数值计算等。MATLAB数值运算的每个元素都可看做复数，运算包括加、减、乘、除、函数运算等；通过MATLAB的符号工具箱，可以解决在数学、应用科学和工程计算领域中常遇到的符号计算问题，因此几乎所有的工程领域都可以看到MATLAB的应用。

如，做矩阵乘法 c=ab，若采用其他高级语言实现，则需要调用子程序，或编写烦琐的多重循环来实现，在MATLAB中则直接输入

        a=[12;34];
        b=[123;456];
        c=ab

短短简明的三条语句就可以计算出结果。

2.编程效率高

MATLAB语言规则与书写数学公式相似，命令表达方式与标准的数学表达式非常相近。MATLAB既有基本的库函数，又有大量针对各专业应用的工具箱，使MATLAB适用于不同领域。这些库函数和工具箱都可以直接调用，因而使用非常方便，甚至许多专用工具箱都已做成交互式的界面，更加方便用户的使用。

MATLAB的Notebook为用户提供了强大的文字处理功能，允许用户从Word访问MATLAB的数值计算和可视化结果。

如系统传递函数为，求阶跃响应（图2.1）。在MATLAB中输入以下语句，立即可以求出结果

        num=[1 2]
        den=[1 2 3]
        G=tf（num,den）
        step（G）

图2.1 阶跃响应

3.强大的联机帮助功能

当用户有了明确的问题定义，要想在MATLAB中找到相应的解决方法非常容易，只要在帮助中搜索相应问题关键字，就可以找到相关内容。MATLAB的帮助不仅仅提供解决方法的简明扼要的理论知识，还会有简单的使用例题让使用者模仿操作，进一步还有各学科领域、各种工具的DEMO，这是一般软件无法比拟的。

2.1.4 Simulink简介及特点

Simulink是MathWorks公司随MATLAB一道发行的功能非常强大的动态系统建模和仿真通用软件包，该软件为用户的建模和仿真过程提供了完善、灵活的可视化设计和调试环境，并且包含丰富的基本功能模块库和众多专业领域的工具箱。

Simulink提供了一个建立动态系统模型方块图的图形用户接口（GUI），这个创建过程只要单击和拖动鼠标操作就能完成，特别对于复杂系统建模更快捷，而且用户可以立即看到系统的仿真结果，并且Simulink还提供了虚拟现实工具箱，如图2.2所示，用户可以采用数学模型直接驱动几何模型，进行所需的各种动画演示，使仿真更形象、逼真。

Simulink可以处理的系统包括线性、非线性系统；离散、连续及混合系统；单任务、多任务离散事件系统。

Simulink模块库按功能可以分为以下8类子库：

（1）Continuous（连续模块）。

（2）Discrete（离散模块）。

（3）Function & Tables（函数和平台模块）。

（4）Math（数学模块）。

（5）Nonlinear（非线性模块）。

（6）Signals & Systems（信号和系统模块）。

（7）Sinks（接收器模块）。

（8）Sources（信号源模块）。

图2.2 Simulink模型驱动的虚拟现实工具箱

Simulink的主要特点有如下三点。

1）交互式的图形编辑器用于组合和管理直观的模块图

用户只需要知道系统原理的数学方程就可以搭建系统仿真模型，无须编程，有成熟高效的求解算法库，直接从中选择合适的求解算法即可。

如微分方程 ′y=ty|t=0=0，若采用数值方法编程求解，则需编写或调用求解微分方程的数值算法，但在Simulink中只需要建立以下模型，就可以得到形象的输出，如图2.3所示。

图2.3 模型及解

2）提供API用于与其他仿真程序的连接或与手写代码集成

支持M语言和C语言方式的功能模块扩展，提供了S函数模块，该模块可以采用Fortran、C或C++语言或M语言编写，S函数使Simulink建模方式更灵活，具有更强的复杂系统建模功能，可以生成实时仿真代码，直接用于半实物仿真。

3）丰富的可扩充的预定义模块库

Simulink具有开放式结构，用户可以自定义模块库，拥有自己的图标，同时Simulink还具有功能强大的各种工具箱，如神经网络，模糊数学，控制系统开发，图像处理等。