MBD的Simulink使用技巧⑤：详解自动代码生成的配置与优化

lichengwan

全文约3500字，你将看到以下内容：

代码生成的配置概述

代码生成的配置选项
代码生成的配置方法小结

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经过忙碌的九月、十月，终于可以回到更新文章的状态。本篇文章将介绍如何在Simulink中，对模型生成的代码进行配置和优化。点击以下链接，可以查看往期文章：

MBD的Simulink使用技巧①：Simulink代码生成的基本概念MBD的Simulink使用技巧②：详解代码生成中的模型与代码MBD的Simulink使用技巧③：虚拟子系统与原子子系统的代码生成
MBD的Simulink使用技巧④：详解生成代码的结构与代码的生成流程

1  代码生成的配置概述

当我们对模型设置不同的配置选项时，会对模型生成的代码产生不同的影响。评价代码优化情况，有以下几个维度：

否影响调试性（Debugging）

否影响可追踪性（Traceability）

否影响执行效率（Efficiency）
否影响安全预防（Safety precaution）

调试性指的是调试模型生成代码的编译过程，这里不做深入介绍。

可追踪性指的是模型和代码之间的映射关系是否易于追踪，例如：如果代码优化水平设置的比较高，代码和模型之间可能会没有明显的一一对应关系，这会不利于追踪。

执行效率包括生成的代码所占用的RAM、ROM空间大小，以及处理器执行生成代码的效率，这一般是我们最关心的优化目标。

安全预防指的是代码是否具备防止执行错误的情况发生，例如：除零检查、溢出检查等。

安全预防一般与效率是矛盾的，因为安全检查需要消耗存储空间和执行时间。有些代码优化选项会移除掉这些安全检查，开发者一般根据需求来决定，是模型来保证安全，还是开发者自己来保证安全。

下面的链接可以查看MathWorks官方对全部配置选项和相应的影响的总结。

MathWorks：模型配置参数建议配置总结https://ww2.mathworks.cn/help/ecoder/ref/parameter-reference.html?s_tid=srchtitle_recommended%20settings%20summary_1

Tips：由于自动生成代码的配置选项较多，文章中仅对常用的配置选项进行简单介绍，具体的功能和作用读者自行在实践中练习和体验。

Tips：不同的Simulink版本，配置界面可能会有一些细微区别，本文是基于2020b版本进行展示的。

2  代码生成的配置选项

2.1 静态代码的度量报告

在生成代码时，可以配置生层静态代码的度量报告，报告详细列举了代码量的信息（文件数量、代码行数等）。不同的代码优化配置选项，生成的代码量是不一样的，可以作为代码优化的一个参考指标。

Tips：读者可以通过对比某一优化选项开启和关闭时，代码度量报告的区别，来了解该优化选项的效果。也可以直接对比生成的代码，查看该优化选项的具体作用。

打开静态代码度量报告的方法如下所示：



打开静态代码的度量报告 - From autoMBD



静态代码的度量报告 - From autoMBD

2.2 优化不必要代码

生成的代码中，有时候包括一些不影响功能的不必要代码，可以优化去掉。这些代码包括：

数据初始化代码（Data initialization）

对于浮点数的零初始化过程，可以配置使用memset()函数，或者直接var=0.0赋值。初始化的数据非常多时，后者会花费更多的存储空间和执行时间。如下图所示：



配置浮点数零初始化方法 - From autoMBD

还可以选择移除零初始化代码，因为一般变量的内存区域初始值已经为零，不需要再初始化，这种配置是最高效的。如下图所示：



移除零初始化代码 - From autoMBD

终止代码（Termination）

如果终止代码中没有必要代码，那么可以移除，如下所示：



移除不必要的终止代码 - From autoMBD

整型数据的溢出回环（Integer wrapping）

假设这样一种情况：将浮点数float 80000.0转换为16位无符号整型数据unsigned short。很显然这里发生了数据溢出，因为16位无符号整型数据最大值为65535。在C语言中，溢出的位会被忽略，只保留低16位数据，float 80000.0转换为16位无符号整型数据的结果为unsigned short 14464。如下C语言中示例结果：


C语言中的数据回环 - From autoMBD
但在Simulink中，有些配置选项会添加软件处理过程，来保证这个过程的正确性。如下所示的数据转换模型和生成的代码：



数据转换模型 - From autoMBD
/* Model step function */voidfloat2int_step(void){  real_T tmp;
/* DataTypeConversion: '<Root>/Data Type Conversion' incorporates:   *  Constant: '<Root>/Constant'   */  tmp = fmod(floor(float2int_P.Constant_Value), 65536.0);
/* Outport: '<Root>/y' incorporates:   *  DataTypeConversion: '<Root>/Data Type Conversion'   */  float2int_Y.y = (int16_T)(tmp < 0.0 ? (int32_T)(int16_T)-(int16_T)(uint16_T)    -tmp : (int32_T)(int16_T)(uint16_T)tmp);}一般情况下，这部分的代码也是不必要的，可以去掉（默认是去掉的），将这一过程交给编译器来实现，去掉的方式如下：


移除数据回环代码 - From autoMBD

配置移除数据回环代配置选项后，生成的代码如下：

/* Model step function */voidfloat2int_step(void){/* Outport: '<Root>/y' incorporates:   *  Constant: '<Root>/Constant'   *  DataTypeConversion: '<Root>/Data Type Conversion'   */  float2int_Y.y = (int16_T)floor(float2int_P.Constant_Value);}

代数运算异常保护代码（Arithmetic exceptions）

代数运算异常最常见的就是除零错误，Simulink可以生成相应的代码进行除零检查，但需要消耗额外的执行时间和存储空间，影响代码效率。

如下所示的除法模型和生成的代码：



除法模型 - From autoMBD
/* Model step function */void divide_step(void){  /* Outport: '<Root>/y' incorporates:   *  Inport: '<Root>/In1'   *  Inport: '<Root>/In2'   *  Product: '<Root>/Divide'   */  divide_Y.y = divid_U.In2 == 0U ? MAX_uint32_T : divide_U.In1 /    divide_U.In2;}可以看到，一个简单的除法操作，被添加了“0判断条件”，这会消耗额外的资源。在保证不会有除零的情况发生的前提下，可以去掉这部分代码，配置选项如下：



移除代数异常检查代码 - From autoMBD

配置异常代数运算异常检查代码后，除法模型新生成的代码如下：
/* Model step function */void divide_step(void){  /* Outport: '<Root>/y' incorporates:   *  Inport: '<Root>/In1'   *  Inport: '<Root>/In2'   *  Product: '<Root>/Divide'   */  divide_Y.y = divide_U.In1 / divide_U.In2;}

无效的模块（Unnecessary blocks）

在有些情况下，模型中的有些模块永远也得不到执行，例如下图所示的模型：



不被执行的无效模块 - From autoMBD

模型中的加法运算永远得不到执行，因为Switch的判断条件（＞0）始终是上面乘法的路径是有效的。

我们应当避免搭建这种无效的模型，但也可以通过配置，使无效的模型不生成代码，配置方法如下：



移除的无效模块 - From autoMBD

配置移除无效模型后，上述模型生成的代码如下：
/* Model step function */void autoMBD_example_defaultConfig_step(void){  /* Outport: '<Root>/Out2' incorporates:   *  Inport: '<Root>/In1'   *  Inport: '<Root>/In2'   *  Product: '<Root>/Product'   *  Trigonometry: '<Root>/Trigonometric Function'   */  autoMBD_example_defaultConfig_Y.Out2 = sin(autoMBD_example_defaultConfig_U.In1    * autoMBD_example_defaultConfig_U.In2);}可以看到生成的代码中，只有乘法的路径，加法的模块没有生成任何代码。

2.3 优化变量的使用形式

Simulink模型支持非常多的数据类型，包括浮点数、复数、变步长信号等，但其中有一部分并不是代码所需要的，可以将其去掉（一般仅保留浮点数即可）：



移除不必要的数据支持 - From autoMBD

关于生成代码中变量的形式，信号存储复用（Signal store reuse）是比较重要的优化配置选项。如下图所示，默认情况下全部复用功能都是打开的：



信号存储复用的配置选项 - From autoMBD

在《MBD的Simulink使用技巧②：详解代码生成中的模型与代码》中曾提到：模型中的信号（Signals）有两种：外部信号和内部信号。对于内部信号，具有分叉点的信号线会生成局部变量，变量名为“rtb_信号名”。

实际上内部信号还包括模块信号，接下来将介绍如何配置生成模块信号。

还是以下图的模型为例：



示例模型 - From autoMBD

信号存储复用的配置选项全部打开时（即默认配置），生成的代码如下所示，可以看到生成的代码非常简洁，只有一行就完成了所有操作，并没有任何的中间变量。
/* Model step function */void autoMBD_example_defaultConfig_step(void){  /* Outport: '<Root>/Out2' incorporates:   *  Inport: '<Root>/In1'   *  Inport: '<Root>/In2'   *  Product: '<Root>/Product'   *  Trigonometry: '<Root>/Trigonometric Function'   */  autoMBD_example_defaultConfig_Y.Out2 = sin(autoMBD_example_defaultConfig_U.In1    * autoMBD_example_defaultConfig_U.In2);}
当信号存储复用的选项全部关闭时，那么生成的代码每一行只会执行一个操作，并且每一个操作得到的结果都会存储在一个变量当中或者输出。生成的代码如下：

/* Model step function */voidautoMBD_example_defaultConfig_step(void){/* Product: '<Root>/Product' incorporates:   *  Inport: '<Root>/In1'   *  Inport: '<Root>/In2'   */  autoMBD_example_defaultConfig_B.Product = autoMBD_example_defaultConfig_U.In1 *    autoMBD_example_defaultConfig_U.In2;
/* Switch: '<Root>/Switch' */  autoMBD_example_defaultConfig_B.Switch =    autoMBD_example_defaultConfig_B.Product;
/* Outport: '<Root>/Out2' incorporates:   *  Trigonometry: '<Root>/Trigonometric Function'   */  autoMBD_example_defaultConfig_Y.Out2 = sin    (autoMBD_example_defaultConfig_B.Switch);}可以看到，原本的一行代码被分解成了三个操作：乘法操作、传值操作、sin运算。同时还新增了一个变量：模型名_B。该变量是一个全局变量，被用来存储模块的变量值。这种方式执行效率降低，但执行的逻辑是最清晰的，易于阅读。模型名_B的定义如下，包含Product和Switch两个元素：/* Block signals (default storage) */typedefstruct {  real_T Product;                      /* '<Root>/Product' */  real_T Switch;                       /* '<Root>/Switch' */} B_autoMBD_example_defaultConf_T;
如果把信号存储复用的选项配置为如下：



打开Enable local block output - From autoMBD

此时生成的代码如下：

/* Model step function */voidautoMBD_example_defaultConfig_step(void){  real_T rtb_Product;  real_T rtb_Switch;  real_T rtb_TrigonometricFunction;
/* Product: '<Root>/Product' incorporates:   *  Inport: '<Root>/In1'   *  Inport: '<Root>/In2'   */  rtb_Product = autoMBD_example_defaultConfig_U.In1 *    autoMBD_example_defaultConfig_U.In2;
/* Switch: '<Root>/Switch' */  rtb_Switch = rtb_Product;
/* Trigonometry: '<Root>/Trigonometric Function' */  rtb_TrigonometricFunction = sin(rtb_Switch);
/* Outport: '<Root>/Out2' */  autoMBD_example_defaultConfig_Y.Out2 = rtb_TrigonometricFunction;}可以看到，原来的全局变量“模型名_B”已经不见了，取而代之的是局部变量“rtb_模块名”。所以可以准确控制模块变量是全局变量还是局部变量，不同的需求下，可能会选择不同的变量形式。信号存储复用的选项还有其他的组合方式，这里不再继续展示，读者可以自行测试验证。单看某一个配置项，似乎没有多大影响。但当模型变得复杂时，某一个配置项能对代码产生非常大的影响。总体而言，信号存储复用的各个选项对代码生成有着较大的影响，特别是代码效率，具体怎么来配置需要更加需求来定。在不清楚各个选项的具体用途情况下，稳妥的方法是全部保持默认配置（全打开），执行效率最高，但可读性和可追踪性较差；如果已经清楚了各个选项的具体作用，则可以根据需求来控制特定的变量生成方式。
3  代码生成的配置方法小结到这里，Simulink代码生成过程中，常用的的配置方法和优化方法已经简单介绍完毕。读者可能更关心的是，如何在实际中使用这些配置选项。但很遗憾，并没有一个固定的定式来回答这个问题。大多数情况下，官方默认配置即可满足要求。但也存在一些需要修改配置的才能实现的需求，这就要具体情况具体分析。实际上除了这些配置选项，还有其他的方法和途径来控制代码生成，例如存储类（Store class），这会在后续的文章中进行介绍。读者或许发现还有一些配置选项没有讲到。文章中主要介绍的是常用到的配置选项，未提及的部分，建议保持默认配置即可。读者也可以自行测试和验证其他的配置选项。读者或许也能发现，上文中讲解的代码生成的各个配置选项，分布有点杂乱无序，没有集中在一起。大部分在Optimization标签下面，但其他标签（例如Simulation target和Interface）下面也存在一些对代码生成有影响的配置选项。对于不熟悉的人，配置时还是会感到困惑。
MathWorks官方或许也发现了这个问题，所以他们提供了一个专门的配置工具来追踪不同的配置选项，这个在下一期中进行介绍，欢迎持续关注哦



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