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# MATLAB AI 仿真工具包

涵盖车辆纵向动力学、PMSM 电机 FOC 矢量控制、电池 SOC 卡尔曼滤波、驾驶循环能耗分析、增程式能量管理。AI 生成代码 → Git 版本管理 → 一键运行。

📦

## 立即下载安装包

包含 9 个仿真脚本 + 3 个工具函数 + 一键启动脚本（Win/Mac）。解压后关联你的 GitHub 即可使用。

⬇ 下载安装包（ZIP） 在 GitHub 浏览源码 📄 查看操作说明
ZIP 压缩包 · 20+ 个文件 · MATLAB R2016b 兼容 · 含 Simulink 模型

## ⚡ 工作流程

🤖

### AI 生成代码

用 Claude Code / ChatGPT 描述需求（如"写一个混合动力能量管理策略"），直接生成可运行的 MATLAB 脚本

📤

### 提交到 Git

代码 commit + push 到你的 GitHub 仓库，版本管理自动完成，每次修改都有记录可追溯

📘

### 笔记本运行

任何电脑上 git pull → 双击 matlab.bat（Win）或执行 matlab.sh（Mac）→ MATLAB 自动配置路径并启动

🔄

### 迭代更新

AI 修改代码 → 重新提交 → 远程拉取，仿真参数快速迭代，无需手动拷贝文件

## 1 从零开始：在你的电脑上搭环境

以下步骤适用于刚重装系统、什么软件都没有的新电脑。

### 安装 Git

Windows：打开 git-scm.com，下载安装包，一路点"下一步"完成安装。

安装后在桌面空白处右键，菜单里出现 Git Bash Here 就说明装好了。

Mac：打开终端（按 `Command + 空格` 搜"终端"），输入：

brew install git

如果没装 Homebrew，先装：

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

装完后输入 `git --version` 验证。

### 下载并解压安装包

点击本页上方 「下载安装包（ZIP）」 按钮，下载后解压到桌面。

### 注册 GitHub 并创建仓库

打开 github.com 注册账号。然后点击右上角 + 号 → New repository，输入仓库名称，勾选 Public，点击 Create repository。

### 找到你的 GitHub 用户名和仓库名

关联远程仓库之前，需要知道两个信息：

① 用户名：打开 github.com 并登录 → 点击右上角你的头像 → 看弹出卡片第一行，Signed in as 后面的就是你的用户名（一串英文字母，不是邮箱）。

② 仓库名：回到 github.com 首页 → 点左上角头像回到个人主页 → 找到你刚才创建的仓库 → 点进去 → 浏览器地址栏显示的就是：

github.com/你的用户名/你的仓库名

把地址栏里的用户名和仓库名记下来，下一步要用。

例如地址栏是 `github.com/zhangsan/matlab-project`，用户名就是 `zhangsan`，仓库名就是 `matlab-project`。

### 关联你的远程仓库

Windows：在解压后的文件夹里右键 → Git Bash Here。
Mac：打开终端，`cd ~/Desktop/你的文件夹名`（`cd` 后面把文件夹从 Finder 拖进终端即可）。

把下面命令中的中文替换成你的用户名和仓库名，然后执行：

git remote set-url origin https://github.com/你的用户名/你的仓库名.git
git push -u origin main

第一条命令把本地项目和你的 GitHub 仓库绑定。
第二条命令把代码上传到 GitHub。

验证是否成功：刷新你的 GitHub 仓库页面，能看到文件列表就说明成功了。

## 2 在笔记本（或任何电脑）上运行

### 安装 MATLAB

Windows：从学校/机构获取 MATLAB R2016b+ 安装包。
Mac：在 mathworks.com 下载 macOS 版 `.dmg` 安装包（M1/M2/M3 芯片选 `maca64`，Intel 选 `maci64`），安装后 MATLAB 在 `/Applications` 目录。如果系统提示"无法验证开发者"，去 系统设置 → 隐私与安全性 → 仍要打开。

### 获取代码

Windows：桌面右键 → Git Bash Here。
Mac：打开终端。

cd Desktop
git clone https://github.com/你的用户名/你的仓库名.git

### 启动 MATLAB（自动配好路径）

Windows：打开项目文件夹，双击 `matlab.bat`。

Mac：打开终端，cd 到项目文件夹，执行：

chmod +x matlab.sh
./matlab.sh

脚本自动 `git pull` + 启动 MATLAB + 自动运行 `startup_setup` 配置搜索路径。

首次启动即自动完成路径配置，无需手动操作。每次运行自动同步最新代码。

### 运行仿真

MATLAB Command Window 中直接输入脚本名即可运行。每个脚本都会自动绘图并输出关键指标。

% ── 车辆与电机 ── vehicle_dynamics 纵向动力学：加速→匀速→制动 三工况 motor_control PMSM 永磁同步电机 FOC 矢量控制 dc_motor_pwm 直流电机 PWM 调速 + PI 闭环 dc_motor_simulink 同上 · Simulink 自动搭建版 % ── 电动汽车 ── ev_dynamics_simple 整车模型：电机+电池+能耗+续航 driving_cycle_analysis WLTC 驾驶循环 · 能耗与回馈分析 battery_soc_ekf 扩展卡尔曼滤波 SOC 估计 energy_management 增程式：恒温器 vs 功率跟随策略 % ── Simulink ── generate_cruise_model 自动搭建定速巡航 Simulink 模型 test_all 批量运行所有示例并汇总结果

## 📊 仿真详解

每个仿真脚本的实际参数、算法和输出内容。了解这些有助于你向 AI 描述更准确的需求。

🚗
车辆纵向动力学
1500kg · Cd=0.32 · 前向欧拉 · dt=0.01s · 30s
模拟车辆在加速（0-10s）→ 匀速（10-20s）→ 制动（20-30s）三个工况下的速度、加速度、位移变化。驱动力线性递增至 3000N，匀速段自动计算平衡驱动力，制动段施加 2000N 制动力。
输出 3 张图：车速(km/h) / 加速度(m/s²) / 位移(m) + 最高车速、最大加速度、总行驶距离
vehicle_dynamics
⚡
PMSM 电机 FOC 控制
Rs=0.958Ω · Ld=Lq=5.25mH · ψ=0.1827Wb · 4极 · 10kHz
实现id=0 矢量控制，含速度环 PI（Kp=0.5, Ki=10）和电流环 PI（Kp=100, Ki=2000），带 dq 轴解耦补偿。转速指令在 0.1s 跳至 1000rpm、0.3s 跳至 2000rpm、0.4s 突加 0.5Nm 负载。
输出 6 张图：转速跟踪 / 电磁转矩 / dq 电流 / dq 电压 / 加载响应放大 + 稳态误差、峰值转矩
motor_control
🔧
直流电机 PWM 调速
48V · Ra=0.5Ω · J=0.01kg·m² · PWM 10kHz · PI 闭环
H 桥 PWM + PI 转速闭环控制（Kp=0.8, Ki=5.0）。转速参考依次为 0→100→200→150 rad/s，在 1.0-1.8s 加入 1Nm 负载扰动，验证抗扰性能。占空比限幅 [-1, 1]。
输出 6 张图：转速响应+局部放大 / 电枢电流 / 转矩对比 / 电枢电压 / PWM 占空比 + 稳态误差、峰值电流
dc_motor_pwm
📐
直流电机 Simulink 版
同参数 · Transfer Fcn 建模 · 反电动势反馈
自动搭建完整 Simulink 模型：Step 转速参考 → PI 控制器（Kp+Ki 并联+积分器）→ 占空比限幅 → Vdc 增益 → 电气环节 1/(La·s+Ra) → Kt → 机械环节 1/(J·s+B) → 反电动势 Ke 反馈。Scope 同时显示参考转速、实际转速(rpm)、电枢电流。
自动打开 Simulink 模型窗口，双击 Scope 查看三通道波形，双击模块可修改 PI 参数
dc_motor_simulink
🔋
电动汽车整车仿真
1600kg · 100kW PMSM · 250Nm · 350V/100Ah · η=90%
完整 EV 模型：P 控制驾驶员模型跟踪 0→80km/h→0 目标车速 → 电机转矩特性曲线（恒转矩区 < 3800rpm / 恒功率区 > 3800rpm）→ 纵向动力学 → 能耗积分 → SOC 递减。含回馈制动（效率 60%）。
输出 6 张图：车速跟踪 / 电机转矩 / 行驶距离 / 电机功率 / 累计能耗(Wh) / SOC(%) + 百公里能耗、估算续航
ev_dynamics_simple
📈
电池 SOC · 扩展卡尔曼滤波
Li-ion 3.7V · 50Ah · 一阶 RC · R0=0.01Ω · R1=0.015Ω · C1=2000F
三种 SOC 估计方法对比：真实值（参考）vs 安时积分（开环，会漂移）vs EKF（闭环，收敛到真值）。OCV-SOC 三次多项式拟合，EKF 含状态预测→雅可比计算→卡尔曼增益→状态更新完整流程。初始 SOC 故意设偏（0.88 vs 0.9）验证收敛能力。
输出 3 张图：负载电流(A) / 端电压(V) / 三条 SOC 曲线对比 + RMS 误差、终值误差统计
battery_soc_ekf
🛣️
驾驶循环能耗分析
1800kg · Cd=0.30 · 120kW 电机 · 60Ah/380V · 30min WLTC
基于类 WLTC 速度曲线（5 段：低速起步→中速加速→高速波动→超高速→减速停车），计算每时刻的驱动功率、电池功率、累计能耗、SOC 轨迹。区分驱动/回馈工况，绘制能量流饼图。
输出 6 张图：驾驶循环 / 功率+能耗 / 功率分布直方图 / 加速度 / SOC / 能量流饼图 + 百公里能耗、续航、回馈比例
driving_cycle_analysis
⚙️
增程式能量管理策略
2000kg · 120kW 驱动电机 · 60kW 增程器 · 40Ah/350V · SOC 25%-85%
两种策略对比：① 恒温器（SOC < 25% 开启增程器，> 85% 关闭，简单但启停频繁）② 功率跟随（增程器输出跟踪需求功率 + SOC 修正，目标 SOC 55%，更平顺）。对比油耗、SOC 波动、启停次数。
输出 8 张图：行驶工况 / 需求功率 / 恒温器 SOC+增程器功率 / 功率跟随 SOC+增程器功率 / 累计发电量 / 功率分配散点图 / 油耗柱状图 + 百公里油耗对比
energy_management
🎯
定速巡航 Simulink 模型
PI 控制器 Kp=500 Ki=50 · m=1500kg · ode4 定步长 0.001s
自动搭建 cruise_control.slx：Step 速度参考（5s 从 0 跳至 30m/s）→ PI 控制器（误差经 Kp 通路 + Integrator 经 Ki 通路求和）→ 1/m 增益 → 积分器（1/s）→ 输出速度。20s 时突加负载 200N 验证抗扰性。
自动生成并打开 .slx 文件，Scope 实时显示速度响应，双击模块可直接调 PI 参数
generate_cruise_model

## 4 用 AI 生成新代码

### 描述需求

用自然语言告诉 AI 你想要什么仿真。描述越具体，生成的代码越可用。例如：

"写一个混合动力能量管理策略，对比恒温器和功率跟随两种方法。 车辆 2000kg，增程器 60kW，电池 40Ah/350V，SOC 范围 25%-85%。 包含行驶工况生成、两种策略的 SOC 轨迹对比、油耗对比柱状图。"

### 保存脚本

将 AI 生成的代码保存到 `matlab/examples/` 目录下，文件名使用 `snake_case.m`。如需复用工具函数，放在 `matlab/utils/`。

### 提交并同步到 GitHub

git add .
git commit -m "feat: 添加混合动力能量管理仿真"
git push

### 笔记本上运行

Windows：打开 Git Bash，`git pull` 拉取新代码，双击 `matlab.bat`。
Mac：终端 cd 到项目目录，`git pull && ./matlab.sh`。

只需新增 .m 文件，不用修改任何配置。路径已自动配置，新文件可以直接运行。

## ◆ 包含的文件

📂 matlab/examples/ — 仿真脚本（9 个）
vehicle_dynamics.m 车辆纵向动力学（加速-匀速-制动）
motor_control.m PMSM 永磁同步电机 FOC 矢量控制
dc_motor_pwm.m 直流电机 PWM 调速 + PI 闭环
dc_motor_simulink.m 直流电机 Simulink 模型自动搭建
ev_dynamics_simple.m EV 整车：电机+电池+能耗+续航
battery_soc_ekf.m EKF vs 安时积分 SOC 估计对比
driving_cycle_analysis.m WLTC 驾驶循环 · 能耗与回馈
energy_management.m 增程式：恒温器 vs 功率跟随
generate_cruise_model.m 定速巡航 Simulink 模型自动生成
📂 matlab/utils/ — 工具函数（3 个）
fft_analysis.m FFT 频谱分析（单边幅值谱）
lowpass_filter.m 一阶 IIR 低通滤波器
rms_calculation.m RMS 计算（R2016b 无内置 rms）
📂 根目录 — 启动与配置（4 个）
matlab/startup_setup.m 搜索路径配置（启动时自动执行）
matlab/test_all.m 批量运行所有示例并汇总结果
matlab.bat Windows 一键启动（git pull + MATLAB）
matlab.sh Mac 一键启动（git pull + MATLAB）

## ◆ 兼容性

📐

### MATLAB

R2016b 及以上版本
含 Simulink 许可（模型生成需要）
纯脚本仿真无需 Simulink

💻

### 操作系统

Windows 7/10/11（全部功能）
macOS 11+（Apple Silicon / Intel）
Git + 终端需预装

🤖

### AI 工具

Claude Code（推荐）
ChatGPT / DeepSeek
任何支持代码生成的 LLM
需自行申请 API Key

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