内容概要：本文详细介绍了利用罗技G29方向盘、Carsim和Simulink构建低成本驾驶员在环实时仿真系统的方法。主要内容涵盖硬件准备、软件配置、cpar文件调整、UDP通信配置以及模型联合调试等方面。文中提供了具体的代码示例和技术细节，帮助用户快速搭建并优化仿真环境。特别强调了通过调整转向信号比例、设置合理的仿真步长、优化UDP通信等手段提升仿真精度和实时性。此外，还分享了一些实用的小技巧，如使用FIFO队列减少数据丢失、添加低通滤波器稳定信号等。 适合人群：从事自动驾驶算法研究、车辆动力学建模及相关领域的研究人员和工程师，尤其是希望降低实验成本的研究团队。 使用场景及目标：适用于需要进行自动驾驶算法验证、车辆动力学特性研究等场景。主要目标是提供一种经济高效的解决方案，使用户能够在家中或实验室环境中完成专业的驾驶模拟实验，同时确保较高的仿真精度和实时性。 其他说明：文中提到的技术方案不仅能够显著降低成本，还能提高开发效率。对于初学者而言，本文提供的详细步骤和代码示例有助于快速入门。而对于有一定经验的研发人员，则可以通过文中提及的一些高级优化方法进一步提升系统的性能。

内容概要：本文详细介绍了使用LabVIEW构建的振动信号采集与分析系统，支持NI采集卡、串口设备和仿真信号三种模式。系统采用生产者-消费者模式进行架构设计，确保数据采集和处理分离，提升稳定性和效率。文中涵盖了硬件初始化、数据采集循环、信号处理（如滤波、FFT分析）、仿真信号生成以及数据存储等多个关键技术环节，并提供了具体的代码实现细节和调试经验。 适合人群：从事振动信号采集与分析的技术人员、LabVIEW开发者、工业设备监测工程师。 使用场景及目标：适用于工业设备健康监测、故障诊断等领域，旨在帮助用户掌握如何利用LabVIEW高效地进行振动信号采集与分析，同时提供实用的代码示例和技术技巧。 其他说明：文中提到多个实战经验和常见问题解决方案，如硬件配置注意事项、数据解析方法、频谱分析优化等，有助于读者更好地理解和应用相关技术。此外，还分享了一些扩展功能，如声压级计算、自动量程切换、peak hold算法等。

以python作为控制器，在simulink中搭建被控对象模型。技术点涉及python与simulink的数据交互、matlab实时仿真技术、python的数据可视化、增量式PID算法的编写等。有别于平时simulink仿真实验的模型和控制器同处一处，且仿真时间与CPU真实时间不同步。笔者将控制器和被控对象分离，实现远程的实时控制。

针对快速成型过程仿真技术,开发了一种实时仿真软件。利用OpenGL三维图形绘制和交互能力,结合Visual C++事件处理程序,模拟了零件快速成型制作过程,实现了具有真实感的图形场景和连续三维动画仿真快速成型过程。介绍了实时仿真动画软件开发步骤,给出了一个成型制作实例。

为验证基于dSPACE的SVPWM调制方式的可行性与实用性，搭建了以dSPACE和IPM为核心的异步电机变频调速系统实时仿真实验平台。利用simulink的RTW功能可将Matlab/Simulink中建立的电机控制模型下载至DSP芯片中，实现了对异步电机的SVPWM调制实时控制，同时也验证了dSPACE实时仿真系统的快速性及高效性。

RTsync Blockset 在实时仿真中扩展了 MATLAB Simulink 仿真功能。 Blockset 由单个模块组成，当放置到模型中时，会将仿真时间与 CPU 实时时钟同步。 Simulink 中的实时仿真概念相当简单，但有效。 通常，模型模拟的运行速度比实时快得多（如果模拟运行速度较慢，那么没有人可以提供帮助，在 Windows 操作系统中更是如此）。 可以测量每个模拟步骤的时间和实际占用的 CPU 时间。 因此，您可以计算 Simulink 进程在每个仿真步骤后必须Hibernate以执行实时仿真的时间延迟。 因此，您可以在没有额外 CPU 负载的情况下实现实时建模。 RTsync Blockset 利用了上述理论和其他一些魔法。 实际上，RTsync Blockset 在实时模拟方面并没有取得突破。 之前在 Simulink 中有多种用于实时仿真的工具和想法。 MA

默认情况下MATLAB/Simulink是超实时仿真，而此S-函数用于实现Simulink实时仿真精确度维持在ms级；用户也可在此基础上添加自己的内容，进一步增加实时精确度。

matlab机器人工具箱+Simscape Multibody+实时仿真测试官方帮助文档

DDC单回路PID闭环控制系统的设计及实时仿真，里面包含用phthon写的代码

AMESim在实时仿真方面的应用：包括实时仿真的流程等