Simulink作为MATLAB环境下强大的动态系统仿真工具，为自动控制系统的设计、分析与验证提供了直观便捷的平台.PLC则以其可靠性高、编程简单灵活、抗干扰能力强等特点，在工业自动化领域占据重要地位 。二者结合可充分发挥各自优势，实现复杂控制算法的高效设计与验证，并将其可靠地应用于实际工业控制现场，提升控制系统的性能与智能化水平。

基于Simulink与PLC的自动控制系统案例

温度控制系统

在宁夏南部山区杏鲍菇菇棚温度自调节系统中，为实现精确控温，采用OPC技术连接Simulink与S7-200PLC，并设计模糊PID控制方案。在Simulink中搭建模糊PID控制器模型，利用其丰富的模块库和直观的图形化界面，快速构建复杂的控制逻辑。通过OPC通信，将Simulink中生成的控制参数实时传递给S7-200PLC，由PLC驱动执行机构对菇棚温度进行精确调节，有效提高了杏鲍菇的生长环境质量和产量.

三机九节点风电调频系统

随着风电在电力系统中渗透率的不断提高，其不确定性和波动性给电力系统的频率稳定性带来挑战。通过Simulink平台构建三机九节点的风电调频模型，在最大功率点跟踪（MPPT）运行下，采用附有下垂控制和虚拟惯性控制的策略进行仿真分析。Simulink的多领域建模能力使其能够准确地模拟风电系统的动态特性，通过对不同控制策略的仿真和优化，可有效提高风电接入后电力系统的频率稳定性，为大规模风电的并网运行提供技术支持。

钢铁轧机控制系统

钢铁轧机控制系统要求高精度地控制钢材厚度、吞吐量、张力等参数，并具备快速的动态响应和可靠的故障检测与处理能力。首先利用Simulink分别对轧机的各个轧制阶段和活套进行建模，包括电机驱动系统、轧辊传动系统、张力控制系统等，然后将这些子模型组合成一个完整的Simulink系统模型。在此基础上，设计多环控制器，如厚度控制环、张力控制环等，并通过线性化模型调整控制器参数，利用非线性仿真验证整体设计的有效性，最终生成可在PLC上运行的控制代码，实现对钢铁轧机的精确控制。

Simulink中PLC自动控制系统建模方法

系统建模基础

在Simulink中创建新模型时，可通过点击MATLAB命令窗口中的“New Model”快捷键或在Simulink库浏览器中选择“Blank Model”来实现。Simulink的库浏览器提供了丰富的模块库，如通用模块、信号源、信号接收器、数学运算等。用户可根据系统需求，通过拖放方式将所需模块添加到模型窗口，并配置相应的参数，如信号源的幅度、频率、采样时间等，从而快速构建系统的结构框图.

控制算法建模

以常见的PID控制器为例，在Simulink的连续系统库中选择PID控制器模块，将其与被控对象模块连接，即可构建简单的闭环控制系统。对于复杂的控制算法，如模糊控制、神经网络控制等，可利用Simulink的自定义函数模块或S函数模块来实现。通过编写相应的控制算法代码，将其封装在自定义函数模块或S函数模块中，并与其他模块进行连接和配置，可实现复杂控制策略的建模和仿真.

PLC代码生成与部署

完成控制算法的建模和仿真验证后，可利用Simulink PLC Coder等工具将模型转换为符合IEC 61131-3标准的PLC代码，如结构化文本或梯形图等。在代码生成过程中，需要对模型进行一些必要的设置，如指定代码生成的目标PLC类型、配置代码生成的选项和参数等。生成的PLC代码可通过相应的编程软件下载到PLC中运行，从而将在Simulink中设计和验证的控制算法应用于实际的工业控制现场.