how to upload pdf file in c# windows application : How to search pdf files for text SDK application API .net html windows sharepoint plecsmanual23-part669

XML-RPC Interface in PLECS Standalone
plecs.scope('
scopePath
', 'LoadTraces', '
fileName
')
Loads the trace data from the file fileName into the scope at scopePath. The
fileName should contain an absolute file path and have the extension ’
.trace
’.
The scopePath is the path to the scope within the model including the model
name, e.g.
’DTC/Mechanical’
.To access Bode plots from the analysis tools,
use the model name followed by
’/Analyses/’
followed by the name of the
analysis, e.g.
’BuckOpenLoop/Analyses/Control to Output TF (AC Sweep)’
.
Starting a Simulation
The command
plecs.simulate('mdlName')
plecs.simulate('mdlName',
optStruct
)
starts a simulation of the model named mdlName. The optional argument opt-
Struct can be used to override model parameters; for detailed information see
section “Scripted Simulation and Analysis Options” (on page 210).
If any outports exist on the top level of the simulated model, the command re-
turns a struct consisting of two fields,
Time
and
Values
.
Time
is a vector that
contains the simulation time for each simulation step. The rows of the array
Values
consist of the signal values at the outports. The order of the signals is
determined by the port numbers.
Starting an Analysis
The command
plecs.analyze('mdlName', '
analysisName
')
plecs.analyze('mdlName', '
analysisName
',
optStruct
)
starts the analysis named analysisName in the model named mdlName. The
optional argument optStruct can be used to override model parameters; for
detailed information see section “Scripted Simulation and Analysis Options”
(on page 210).
For a Steady-State Analysis, if any outports exist on the top level of the sim-
ulated model, the command returns a struct consisting of two fields,
Time
and
209
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9
Simulation Scripts
Values
as described above. The signal values at the outports are captured af-
ter a steady-state operating point has been obtained.
For an AC Sweep or an Impulse Response Analysis, the command returns a
struct consisting of three fields,
F
,
Gr
and
Gi
.
F
is a vector that contains the
perturbation frequencies of the analysis. The rows of the arrays
Gr
and
Gi
consist of the real and imaginary part of the transfer function as defined in
the analysis.
Example Script
The following Python script establishes an XML-RPC connection, loads a
model and simulates it twice. The scope output from each simulation is pre-
served by holding the traces in the scope.
import xmlrpclib
server = xmlrpclib.Server("http://localhost:1080/RPC2")
server.plecs.load("C:/Models/BuckParamSweep.plecs")
server.plecs.scope('BuckParamSweep/Scope', 'ClearTraces')
opts = {'ModelVars' :
{ 'varL' : 50e-6 } }
result = server.plecs.simulate("BuckParamSweep", opts)
server.plecs.scope('BuckParamSweep/Scope',
'HoldTrace', 'L=50uH')
opts['ModelVars']['varL'] = 100e-6;
result = server.plecs.simulate("BuckParamSweep", opts)
server.plecs.scope('BuckParamSweep/Scope',
'HoldTrace', 'L=100uH')
Scripted Simulation and Analysis Options
When you start a simulation or analysis from a Simulation Script or via XML-
RPC, you can pass an optional argument optStruct in order to override param-
eter settings defined in the model. This enables you to run simulations for dif-
ferent scenarios without having to modify the model file.
The argument optStruct is a struct that may contain the fields
ModelVars
,
SolverOpts
and – when starting an analysis –
AnalysisOpts
,which are again
structs as described below.
210
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Scripted Simulation and Analysis Options
ModelVars The optional field
ModelVars
is a struct variable that allows
you to override variable values defined by the model initialization commands.
Each field name is treated as a variable name; the field value is assigned to
the corresponding variable.
The override values are applied after the model initialization commands have
been evaluated and before the component parameters are evaluated as shown
in the figure below.
Script
start
Model 
initialization
commands
Component
parameter
evaluation
ModelVars
evaluation
End
Script
execution
Model
simulation
plecs('simulate')
plecs('analyze')
Start
Model 
initialization
commands
Component
parameter
evaluation
ModelVars
evaluation
End
XML-RPC
client
process
Model
simulation
plecs.simulate()
plecs.analyze()
Execution order for Simulation Scripts (left) and XML-RPC (right)
SolverOpts The optional field
SolverOpts
is a struct variable that allows
you to override the solver settings specified in the Simulation Parameters dia-
log. Each field name is treated as a solver parameter name; the field value is
assigned to the corresponding solver parameter. The following table lists the
possible parameters.
211
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9
Simulation Scripts
Solver Options in Scripted Simulations
Parameter
Description
Solver
The solver to use for the simulation. Possible values are
dopri
for a non-stiff variable step solver,
radau
for a stiff
variable step solver and
discrete
for a fixed step solver.
See section “Standalone Parameters” (on page 97) for more
details.
StartTime
The start time specifies the initial value of the simulation
time variable t at the beginning of a simulation, in seconds.
StopTime
The simulation ends when the simulation time has advanced
to the specified stop time.
MaxStep
See parameter Max Step Size in section “Standalone Pa-
rameters” (on page 97). This parameter is only evaluated for
variable step solvers.
InitStep
See parameter Initial Step Size in section “Standalone Pa-
rameters” (on page 97). This parameter is only evaluated for
variable step solvers.
FixedStep
This parameter specifies the fixed time increments for the
solver and also the sample time used for the state-space dis-
cretization of the physical model. It is only evaluated for the
fixed step solver.
AbsTol
See the description for Tolerances in section “Standalone
Parameters” (on page 97).
RelTol
See the description for Tolerances in section “Standalone
Parameters” (on page 97).
Refine
See parameter Refine factor in section “Standalone Param-
eters” (on page 97).
AnalysisOpts For an analysis the optional field
AnalysisOpts
is a struct
variable that allows you to override the analysis settings defined in the Anal-
ysis Tools dialog. Each field name is treated as an analysis parameter name,
the field value is assigned to the corresponding analysis parameter. The fol-
lowing tables list the possible parameters
212
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Scripted Simulation and Analysis Options
Analysis Options in Scripted Analyses
Parameter
Description
TimeSpan
System period length; this is the least common
multiple of the periods of independent sources
in the system.
StartTime
Simulation start time.
Tolerance
Relative error tolerance used in the conver-
gence criterion of a steady-state analysis.
MaxIter
Maximum number of iterations allowed in a
steady-state analysis.
JacobianPerturbation
Relative perturbation of the state variables
used to calculate the approximate Jacobian
matrix.
JacobianCalculation
Controls the way the Jacobian matrix is calcu-
lated (
full
,
fast
). The default is
fast
.
InitCycles
Number of cycle-by-cycle simulations that
should be performed before the actual analysis.
This parameter can be used to provide the ini-
tial steady-state analysis with a better starting
point.
ShowCycles
Number of steady-state cycles that should be
simulated at the end of an analysis. This pa-
rameter is evaluated only for a steady-state
analysis.
FrequencyRange
Range of the perturbation frequencies. This
parameter is evaluated only for a small-signal
analysis.
FrequencyScale
Specifies whether the sweep frequen-
cies should be distributed on a
linear
or
logarithmic
scale. This parameter is eval-
uated only for a small-signal analysis.
213
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9
Simulation Scripts
Analysis Options in Scripted Analyses (contd.)
Parameter
Description
AdditionalFreqs
Avector specifying frequencies to be swept in
addition to the automatically distributed fre-
quencies. This parameter is evaluated only for
asmall-signal analysis.
NumPoints
The number of automatically distributed per-
turbation frequencies. This parameter is evalu-
ated only for a small-signal analysis.
Perturbation
The full block path (excluding the model name)
of the Small Signal Perturbation block that
will be active during an analysis. This pa-
rameter is evaluated only for a small-signal
analysis.
Response
The full block path (excluding the model name)
of the Small Signal Response block that will
record the system response during an anal-
ysis. This parameter is evaluated only for a
small-signal analysis.
AmplitudeRange
The amplitude range of the sinusoidal pertur-
bation signals for an ac sweep. This parameter
is evaluated only for an ac sweep.
Amplitude
The amplitude of the discrete pulse pertur-
bation for an impulse response analysis. This
parameter is evaluated only for an impulse
response analysis.
214
10
Code Generation
As a separately licensed feature, PLECS can generate C code from a simu-
lation model to facilitate real-time simulations. Code generation is subject
to certain limitations, which are described in the first section of this chapter.
The next two sections describe how the code generation capabilities are used
within PLECS Standalone and the PLECS Blockset, respectively.
Code Generation for Physical Systems
As described earlier in this manual, PLECS models physical systems using
piecewise linear state-space equations that can be described using multiple
sets of state-space matrices. For details see “Physical Model Equations” (on
page 30).
During normal simulations, PLECS calculates new sets of state-space ma-
trices on the fly as the individual switching components change their states.
This is not possible in the generated C code because the algorithms for calcu-
lating the matrices are proprietary and because the calculation would simply
be too time consuming under real-time constraints.
When generating code for a physical model, PLECS therefore embeds the ma-
trices for all combinations of switch states that it expects to encounter dur-
ing the execution of a simulation run. In general this means that for a system
with n switch elements 2
n
sets of state-space matrices are calculated and em-
bedded into the generated C code. The actual number can be reduced by elimi-
nating impossible combinations. For instance, the Triple Switch (see page 612)
blocks internally consists of 3 switch elements but it still only accounts for 3
instead of 2
3
combinations because one and only one switch will conduct at
any time. Even so, systems with many switches will lead to large source and
executable files and long compile times.
10
Code Generation
Reducing the Code Size
You can reduce the size of the generated code and the required compile
time by specifying the combinations for which code should be generated.
The combinations are specified in the circuit resp. subsystem parame-
ters
CodeGenTopologies
in PLECS Standalone or the circuit parameter
RTWTopologies
in the PLECS Blockset. Currently, these parameters are only
accessible via the command line interface.
The combinations are provided as a struct variable with two fields,
electrical
and
mechanical
.The field values must be matrices where the
individual columns represent the switch elements of the physical model
and each row represents one combination of switch states (zero for an open
switch and non-zero for a closed switch). The column order of the matrices
can be determined from the command line by querying the model parameter
StateSpaceOrder
(see “Extraction of State-Space Matrices” on page 154). An
empty matrix defaults to all possible combination. For backward compatibility
reasons, if instead of a struct only a matrix is provided, it is assumed to apply
to the electrical domain.
If at run-time a combination is encountered, for which no code has been gener-
ated, the execution is aborted with an error message.
Maximum Number of Switches
The number of switch elements is limited to 16 or 32 per physical domain de-
pending on the integer word size. This is due to the fact that the switch states
of a physical domain are stored internally in a single unsigned integer vari-
able. Note that some components, such as the Triple Switch (see page 612),
internally consist of more than one switch element.
Handling Naturally Commutated Devices
Switched physical models are difficult to handle in real-time simulations if the
natural switching instants can occur between two time steps. This is the case
for naturally commutated components where switching events are triggered
by internal quantities of the physical model. Examples of such components
are the diode (which turns on when the voltage becomes positive and turns
off when the current becomes negative) or the mechanical friction components
(which start slipping when the torque resp. force exceeds a certain level and
become stuck when the speed becomes zero).
216
Code Generation for Physical Systems
During normal simulations, PLECS handles such non-sampled switching
events using an interpolation scheme (see “Interpolation of Non-Sampled
Switching Events” on page 36). This is not practical under real-time con-
straints because the computation time required for the interpolation is several
times larger than that of an ordinary simulation step. In real-time simula-
tions, PLECS will therefore defer the switching to the immediately following
time step. Note that this reduces the accuracy compared to a normal simula-
tion.
Switching Algorithm
Afurther difficulty with naturally commutated devices is that their conduc-
tion state is usually influenced by the conduction states of other switches.
During normal simulations, PLECS solves this problem by iteratively toggling
the conduction states of naturally commutated switches within one simula-
tion step until the boundary conditions of all switches are satisfied (see the
description of the Switch Manager in section “Physical Model Equations” on
page 30).
When generating code for a physical model, PLECS lets you choose between
the following two switching algorithms:
Iterative PLECS generates code that implements an iterative switching
method as described above. As a consequence of the iteration, simulation
steps, in which a switching occurs, require more computation time than simu-
lation steps without switching events. This is usually undesirable in real-time
simulations because the longest execution time determines the feasible sample
rate.
Direct Look-up Alternatively, PLECS can generate code that determines the
proper switch conduction states directly as functions of the current physical
model states and inputs and the gate signals of externally controlled switches.
In order to generate these direct look-up functions, PLECS must analyze all
possible transitions between all possible combinations of conduction states.
This increases the computation time of the code generation process but yields
nearly uniform execution times of simulation steps with or without switching
events.
In order to reduce the number of possible combinations of switch conduction
states and thus the code generation time and the code size, PLECS introduces
the condition that naturally commutated devices (e.g. diodes or IGBTs) can
only conduct if their current is non-zero. As a consequence, a diode may block
even though the voltage is forward-biased if no current can flow because there
217
10
Code Generation
is another blocking switch connected in series. This can produce unexpected
voltage waveforms even though otherwise the model behaves correctly.
Consider the simple circuit shown below. Two diodes are connected in series
but opposing each other so that no current can flow regardless of the polarity
of the source voltage:
0
D1 voltage
0
D2 voltage
Simulation of a circuit with two opposing diodes
In the two graphs, the bold lines show the results from a normal simulation.
When the source voltage is positive, D1 conducts and D2 blocks, and hence the
voltage across D1 is zero and the voltage across D2 equals the negative source
voltage. As the source voltage becomes negative, D1 block and D2 conducts,
and accordingly the voltage across D1 equals the source voltage and the volt-
age across D2 is zero.
The dotted stairstep lines show the results from generated code using the it-
erative switching method. As can be seen, the diodes behave in the same way
as in the normal simulation. In the generated code using the direct look-up
method shown with continuous stairstep lines, however, both diodes block at
all times because no current can ever flow through either of them. Accord-
ingly, the source voltage always divides evenly across the two diodes.
Unsupported Components
PLECS currently does not support code generation for the following compo-
nents:
• Variable Inductor (see page 619)
• Variable Resistor with Variable Series Inductor (see page 629)
• Variable Resistor with Constant Series Inductor (see page 626)
• Variable Capacitor (see page 616)
218
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