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Das Kundenmagazin 

von The MathWorks 

■ Kooperation 

mit ARM 

■ Cargolifter: 

Simulation von 

Luftschiffen 

■ Hardware-inthe-Loop 

mit 

xPC Target 

■ LEGO 

Mindstorms 

■ IAC 2002 

MATLAB 

select 1/01 

select 

Ausgabe 1/01 

MATLAB 

Neu! 

Release 12.1 

Umfrage 

Gewinnen Sie 

einen PALM m105

Intern 

Anwendungen 

Produkte 

Tipps&Tricks 

Inhalt 

Editorial 1 

MATLAB Student Version Release 12 2 

International Automotive Conference 2001 3 

The MathWorks Consulting-Gruppe 4 

LEGO Mindstorms Roboter als Simulink-Demosystem 6 

Modellbasierte Entwicklung von Embedded Systems 8 

Simulation von Bahnspannung und Tänzerbewegung 

beim Transport von Materialbahnen 9 

Messtechnik mit MATLAB 12 

Aufbau eines Hardware-in-the-Loop Simulators 

unter Einsatz von xPC-Target 14 

Zeit- und kosteneffiziente Vermessung von 

Radarsystemen mit MATLAB 18 

Cargolifter fliegt auf mathematische Simulation 20 

Das neue Release 12.1 23 

Virtual Reality Toolbox 2.0 25 

Curve Fitting Toolbox 1.0 26 

Developer’s Kit for Texas Instruments DSP 27 

Real-Time Workshop Embedded Coder 28 

Grafische Auswertung von Regelvorgängen in Echtzeit 30 

Produktübersicht 32 

Tipps&Tricks 36 

Buchtipps 37 

Terminkalender 39 

Umfrage/Faxantwort 40 

IMPRESSUM 

Herausgeber 

The MathWorks GmbH 

Geschäftsführung 

Andreas Schindler 

Redaktion 

Thomas Andraczek 

Eigene Beiträge 

Thomas Andraczek, Cord Elias, Frank Gonzalez, 

Andreas Goser, Fulvio Innocente, Sven Janssen, 

Wolfgang Schweizer, Ulrich Wahner 

Kontakt 

Thomas Andraczek 

presse@mathworks.de 

Gestaltung 

Wind&WeberWerbung 

Druck 

Gatzen Druck 

Auflage 

32.000 

Das Magazin und alle darin enthaltenen Beiträge 

und Abbildungen sind urheberrechtlich geschützt. 

Kopieren und Nachdruck nicht gestattet; 

Ausnahmen nur mit ausdrücklicher Genehmigung. 

© The MathWorks GmbH 

Aachen: 

Friedlandstraße 18, 52064 Aachen 

Tel.: 02 41–4 70 75-0 

Fax: 02 41–4 70 75-12 

München: 

Siedlerstraße 2, 85774 Unterföhring 

Tel.: 089–99 59 01-0 

Fax: 089–99 59 01-11 

www.mathworks.de 

Schweiz: 


Schürmattstraße 6+8, CH-3073 Gümlingen 

Tel.: 00 41–31–95 420-20 

Fax: 00 41–31–95 420-22 

www.mathworks.ch 

MATLAB 

select 1/01

MATLAB select ist der Nachfolger des News- 

Servers, der Kundenzeitschrift von Scientific 

Computers (ehemaliger deutscher Distributor 

der MATLAB Produktfamilie), und konzentriert 

sich auf Themen rund um MATLAB. 

Im Zentrum von MATLAB select stehen 

hilfreiche Informationen für alle MATLAB-Interessierten. 

MATLAB select soll mit aufschlussreichen 

Berichten zu Anwendungen, mit Informationen 

über Produktneuigkeiten sowie Tipps& 

Tricks zu Problemlösungen mit MATLAB ein für 

Sie nützliches und interessantes Themenspektrum 

abdecken. Weiter möchten wir die Gelegenheit 

nutzen, Sie auf diesem Weg über unsere 

Aktionen und Veranstaltungen zu informieren. 

MATLAB select soll für Sie eine nützliche Lektüre 

sein. Nun kann man vom Schreibtisch weg 

viel philosophieren, welche Inhalte Kunden, Anwender 

und Interessenten von MATLAB wohl 

hilfreich finden – man bleibt im Bereich der Spekulation, 

solange man nicht nachfragt. Genau 

dies tun wir mit unserer Umfrage (am Ende des 

Heftes). Wir möchten von Ihnen wissen, welche 

Themen Sie interessieren, welche Informationen 

für Sie wichtig sind und welche Rubriken Sie 

lesen, damit wir MATLAB select noch mehr auf 

Ihre Wünsche ausrichten können. Als Anreiz und 

als Dankeschön für Ihr Feedback verlosen wir 

unter allen Rücksendungen drei Palm m105 – die 

ersten 100 Rückläufer erhalten zudem eine unserer 

neuen MATLAB-Tassen. 

MATLAB 

select 1/01 

Editorial 

Sie halten die erste Ausgabe 

des neuen Kundenmagazins der 

The MathWorks GmbH in 

Händen – MATLAB select 

MATLAB select hat eine Auflage von 32.000 

Stück und erreicht damit mehr Leser als so manche 

Fachzeitschrift. Wenn Sie ebenfalls an einer 

interessanten MATLAB Anwendung arbeiten und 

davon berichten möchten, treten Sie mit uns in 

Kontakt (z.B. presse@mathworks.de). Bei der 

Umsetzung Ihres Beitrages und bei einer eventuellen 

Veröffentlichung in Fachzeitschriften sind 

wir Ihnen gerne behilflich. 

Ein kurzer Durchgang durch das Heft: 

Einen Schwerpunkt in dieser Ausgabe bilden 

Informationen zum neuen MathWorks Release 

12.1, welches 3 völlig neue Produkte sowie 20 

Updates beinhaltet (S. 25). 

Ein Fokus unserer aktuellen Produktentwicklung 

liegt auf der Bereitstellung von komfortablen 

Entwicklungswerkzeugen für das Design 

von DSPs und Embedded Systems. Zu diesen zählen 

das neue Developer’s Kit für Texas Instrument 

DSPs (S. 29), das neue Simulink Fixed Point 

Blockset und eine erheblich verbesserte automatische 

Code-Generierung mit dem Real-Time 

Workshop Embedded Coder (S. 30). 

Als Prototyping-Umgebung etabliert sich 

xPC-Target mehr und mehr, da es auf überall 

verfügbarerer PC-Hardware die gewünscht Funktionalität 

zur Verfügung stellt (Anwenderbericht 

S. 16). Neben bereits bestehenden Produkten gibt 

es auch neue Ansätze wie die Kooperation mit 

ARM (S. 10). In diesen Themenkomplex passt 

auch der Artikel zur Realisation und zu Einsatzmöglichkeiten 

unseres LEGO Mindstorms Roboters, 

der mit Simulink programmiert wurde und 

den einige Leser vielleicht schon auf einer Messe 

in Aktion gesehen haben (S. 8). 

Mit Release 12 wurde die MATLAB-Toolkette 

im Messtechnik-Bereich um Werkzeuge zur 

Datenerfassung und –auswertung sowie der 

Instrumentenkontrolle entscheidend erweitert. 

Anwendungen schildern die Berichte zur Vermessung 

von Radarsystemen (S. 20) und der Kommunikation 

zwischen MATLAB und Messinstrumenten 

(S. 14). 

The MathWorks hat sowohl national in 

Deutschland wie auch international seine Consulting-Aktivitäten 

stark ausgeweitet und eine 

länderübergreifende Consulting-Gruppe gegründet 

(S. 6). Den Bedarf an diesen Dienstleistungen 

sieht man an der stark gestiegen Zahl von Kundenprojekten 

sowie dem hohen Zulauf zu unseren 

Schulungen, die zum Teil Wochen im voraus 

ausgebucht sind. 

In den Tipps&Tricks (S. 36) finden Sie u.a. 

wertvolle Informationen, was Sie alles eigenständig 

bezüglich Versionsverwaltung, Support, 

Produkt-Downloads auf unserer .com WEBsite 

machen können. 

Ich wünsche Ihnen viel Spaß beim Lesen! 

Ihr Andreas Schindler 

1

2 

Nachfolgend finden Sie alle nötigen Informationen 

über Lieferumfang, Lizenzrecht und 

Bezugsmöglichkeiten. 

Grundpaket: 

■ MATLAB 6 (ohne Limitierungen) 

■ Simulink 4 (eingeschränkt auf 300 Blöcke 

je Modell) 

■ Symbolic Math Toolbox 

(wichtigste Funktionen) 

Dokumentation: 

■ Learning MATLAB 

■ Learning Simulink 

■ Online-Handbücher auf CD 

Betriebssystem: 

Es wird derzeit nur MS Windows unterstützt. 

Systemvoraussetzungen: 

MS Windows 95/98/ME/NT4.0(SP5,6a)/2000 

INTEL Pentium, Pentium Pro, Pentium II, 

Pentium III oder AMD Athlon Prozessor 

CD-ROM Laufwerk 

mind. 64 MB RAM (128 MB empfohlen) 

Netscape Navigator 4.0 oder höher oder 

MS Internet Explorer 4.0 oder höher 

MS Word 7.0 (Office 95), MS Word 8.0 (Office 

97) oder Office 2000 für MATLAB Notebook- 

Funktionalität 

Adobe Acrobat Reader für die Betrachtung bzw. 

den Ausdruck der MATLAB Online Dokumentation 

Lizenzrecht: 

Die Studentenversion darf nur von Studenten 

erworben und für studienbezogene Anwendungen 

privat eingesetzt werden. Bei Bestellung ist eine 

gültige Immatrikulationsbescheinigung vorzulegen. 

Intern 

MATLAB Student Version 

Release 12 

Weltweit lösen Ingenieure, Wissenschaftler 

und Mathematiker an 

den renommiertesten Universitäten 

und in der Industrie ihre 

Aufgaben mit der MATLAB- 

Produktfamilie. 

Studenten können nun im privaten 

Umfeld als Ergänzung zu Vorlesungen 

und Übungen die gleichen 

Produkte (in eingeschränkter 

Form) einsetzen, um ihre Studien 

in verschiedensten Bereichen wie 

Elektrotechnik, Maschinenbau, 

Chemie, Mathematik, Physik und 

Wirtschaft zu vervollständigen. 

Die Studentenversion soll dazu dienen, vorlesungs- 

bzw. übungsbegleitende Aufgaben zuhause 

zu lösen, die von den Dozenten an der Hochschule 

erarbeitet und vergeben werden. 

Die Studentenversion darf nicht an einer Hochschule 

oder für kommerzielle Aufgaben genutzt 

werden. Sie darf im Rahmen einer Studien- oder 

Diplomarbeit eingesetzt werden, sofern sie dabei 

nicht an der Hochschule oder in der Industrie 

oder in Zusammenarbeit mit der Industrie verwendet 

wird. 

Preis: 

Das Basispaket (MATLAB 6, Simulink 4 sowie 

wichtigste Funktionen aus der Symbolic Math 

Toolbox) kostet 269,00 DM inkl. MwSt. Die Lieferung 

erfolgt frei Haus. 

Erweiterungen: 

Das Basispaket wird per Post geliefert, 

Erweiterungen können nur per Download erworben 

werden. 

Details hierzu finden sich unter: 

http://www.mathworks.com/products/ 

studentversion/buy_now.shtml 

Als Erweiterung werden folgende 

Produkte angeboten: 

Mathematik & Analyse: 

Optimization Toolbox 

Statistics Toolbox 

Neural Network Toolbox 

Partial Differential Equation Toolbox 

Mapping Toolbox 

Spline Toolbox 

Regelungstechnik: 

Control System Toolbox 

Fuzzy Logic Toolbox 

Robust Control Toolbox 

µ-Analysis and Synthesis Toolbox 

LMI Control Toolbox 

Model Predictive Control Toolbox 

Datenerfassung & -import: 

Data Acquisition Toolbox 

Instrument Control Toolbox 

Database Toolbox 

Excel Link 

Technischer Support: 

Für die Studentenversion wird kein Support 

angeboten. Bei Fragen wenden Sie sich bitte an 

Ihren betreuenden Dozenten. 

MATLAB 

select 1/01

Finanzmathematik & Wirtschaft 

Financial Toolbox 

Financial Time Series Toolbox 

GARCH Toolbox 

Financial Derivatives Toolbox 

Signal- & Bildverarbeitung: 

Signal Processing Toolbox 

Image Processing Toolbox 

Communications Toolbox 

System Identification Toolbox 

Wavelet Toolbox 

Filter Design Toolbox 

Erweiterungen zu Simulink: 

Stateflow 

Communications Blockset 

DSP Blockset 

Fixed-Point Blockset 

Nonlinear Control Design Blockset 

Power System Blockset 

Exklusivdistribution der Studentenversion 

für Deutschland und Österreich: 

asknet AG 

Vincenz-Prießnitz-Str. 3 

D-76131 Karlsruhe 

Tel. +49/721/96458-30 

E-Mail: matlab@asknet.de 

https://academic.softwarehouse.de 

MATLAB 

select 1/01 

Intern 

International Automotive 

Conference - IAC 2002 

4. bis 5. Juni 2002 in Stuttgart 

The MathWorks veranstaltet nach 1998 und 

2000 bereits zum dritten Mal eine International 

Automotive Conference, die IAC 2002. Der äußerst 

hohe Zuspruch der letzten Konferenzen mit 

rund 400 Teilnehmern aus 15 Ländern, darunter 

Vertreter aller bekannten Automobilkonzerne 

und Zulieferer, zeigt den Bedarf und das große 

Interesse an dieser Veranstaltung. 

Die IAC 2002 bietet im Rahmen einer zweitägigen 

Konferenz das Forum, auf dem sich Automobilhersteller 

und -zulieferer aus Europa, Japan 

und den USA austauschen und innovative Lösungsansätze 

sowie erfolgreich beschrittene Wege 

unter Nutzung der MATLAB-Produktfamilie vorstellen. 

Neben der Präsentation neuer MATLAB- 

Werkzeuge werden insbesondere der Einsatz und 

die Anforderungen an moderne Technologiekonzepte 

diskutiert. 

Vorträge von Usern über Anwendungen in der 

Automobilindustrie sowie aktuelle Trends im Bereich 

der Entwicklungssoftware stehen im Mittelpunkt 

dieser Veranstaltung. 

Call for Papers 

Wir freuen uns über Ihre Beiträge, die praxisorientierte 

Entwicklungsprozeduren darstellen, 

Erfahrungsaustausch verkörpern oder anwendungsspezifische 

Lösungen zeigen. 

Nachfolgend finden Sie eine Übersicht als Anregung, 

die Ihnen helfen soll, sich einem möglichem 

Thema anzunähern. Selbstverständlich sind 

auch Berichte über andere Anwendungen aus 

dem Automobil-Umfeld, bei dem MATLAB, Simulink 

oder entsprechende Toolboxen zum Einsatz 

kommen, herzlich willkommen. 

■ Fahrzeugelektronik 

■ Motormanagement 

■ Antriebsstrang 

■ Sicherheitssysteme 

■ Modellierung (dynamische Systeme, 

reaktive Systeme) 

■ Control Design 

■ Prüftechnik / Diagnose 

■ Echtzeitanwendungen (Rapid Prototyping, 

ECU Programmierung, Production Code) 

Nutzen Sie die Gelegenheit und bewerben Sie 

sich schon jetzt, wenn Sie mit einem Beitrag vertreten 

sein möchten. 

Kontakt: Dr. Helmuth Stahl 

(hstahl@mathworks.de) 

3

4 

Für Unternehmen aus nahezu allen Bereichen 

der Industrie und Wirtschaft ist es notwendig, 

Ressourcen frühzeitig und ausreichend genau 

planen zu können und ihre Investitionskosten für 

technologische Entwicklungen möglichst klein zu 

halten. Die Time-To-Market-Zeit sinkt oftmals 

bei gleichzeitig wachsender Leistungsfähigkeit 

oder größerem Umfang der Entwicklungen. Gemäß 

ihrer Zielvorstellung stellen die Anwender 

der MATLAB-Produktfamilie unterschiedlichste 

Anforderungen bezüglich der benötigten Funktionalitäten 

und in Hinsicht auf die zu erwartenden 

Kosten eines neuen marktfähigen Produktes. 

Gleichzeitig erfordert die angemessene Nutzung 

der angebotenen Tools ein tiefgehendes Wissen 

auch über Details der MathWorks-Produkte. 

Die Produktvielfalt der The MathWorks Inc. 

wird laufend ausgebaut. In kurzen zeitlichen Abständen 

kommen neue Produkte, Toolboxen und 

Blocksets mit neuen oder erweiterten Funktionalitäten 

hinzu. Parallel dazu haben sich MATLAB, 

Simulink und die Stateflow-Erweiterung mittlerweile 

zu den weltweit anerkannten Standards zur 

Formulierung und Lösung von technischen Problemstellungen 

aber auch Aufgabenstellungen 

aus dem Wirtschaftsbereich durchgesetzt. Der zunehmende 

Umfang der MATLAB-Produktfamilie 

macht es erforderlich, den Anwendern neben Vertriebswegen 

und Produktsupport auch Unterstützung 

bei der strukturierten und effizienten Nutzung 

sämtlicher MathWorks-Produkte bereitzustellen. 

Der Wissenstransfer zwischen The 

MathWorks und den Anwendern aber auch 

innerhalb von Unternehmen wird zunehmend 

notwendig. 

Intern 

Das Dienstleistungsangebot 

der The MathWorks 

Consulting-Gruppe 

Technische Projektbegleitung 

von der Idee bis zum Produkt. 

Die The MathWorks Consulting- 

Gruppe begleitet weltweit 

Kundenprojekte im MATLAB- 

Umfeld mit ihrem fachlichem 

Know-how und Erfahrungen 

im technischen Coaching – 

in allen Projektphasen. 

An dieser Stelle setzt das Dienstleistungsangebot 

der The MathWorks Consulting-Gruppe an. 

Die angebotenen Ingenieur-Dienstleistungen reichen 

von der Durchführung von Schulungen, 

der technischen Beratung in Detailfragen zur 

MATLAB-Produktfamilie über die Projektbegleitung 

und -bearbeitung bis hin zum technischen 

Coaching. Die Consultants setzen sich hierbei intensiv 

für den Wissenstransfer und für die Lösung 

kundenspezifischer Problemstellungen ein. Weltweit 

haben sich nachfolgend genannte Standorte 

etabliert, von denen sich zwei in Deutschland befinden: 

München und Aachen, Natick (Massachusetts, 

USA), Novi (Michigan, USA), Cambridge 

(England), Sevres (Frankreich), Gouda (Niederlande), 

Gümligen (Schweiz), Barcelona (Spanien). 

Zum Kundenkreis der The MathWorks Consulting-Gruppe 

zählen weltweit agierende Großunternehmen, 

kleinere mittelständische Unternehmen 

und Forschungszentren. Sie kommen 

vorwiegend aus der Automobilindustrie und der 

Antriebstechnik, der Luft- und Raumfahrttechnik, 

dem Wirtschafts- und Finanzwesen sowie aus 

der Telekommunikationsbranche. 

Die Mitarbeiter der The MathWorks Consulting-Gruppe 

stehen in engem Kontakt mit dem 

Hauptquartier der The MathWorks Inc. in Natick 

(Massachusetts) und verfügen über ein fundiertes 

Wissen der MathWorks-Produkte sowie über die 

Anwendung der neuesten Toolboxen, Blocksets 

und Erweiterungen der MATLAB-Produktfamilie. 

Die Ingenieure, Mathematiker, Informatiker, 

Physiker und Programmierer, von denen die 

Mehrzahl über eine langjährige industrielle Berufserfahrung 

verfügen, zeichnen sich durch ihre 

praxisnahe Arbeitsweise aus und arbeiten gerne 

an innovativen Lösungen für technische Problemstellungen. 

Die zielgerichtete Umsetzung 

von Projektideen, die Entwicklung von technischer 

Software und das Design ingenieurmäßiger 

Modelle und Simulationen gehören dabei zum 

Alltag. Die Consultants sind in zahlreichen Disziplinen 

qualifiziert, wobei die fachlichen Schwerpunkte 

in den Bereichen Signal- und Systemanalyse, 

Regelungstechnik, Steuerungs- und 

Automatisierungstechnik, Statistik, Datenbankprogrammierung, 

hardwarenahe Programmierung 

und grafische Bedienoberflächen liegen. 

Die folgende Zusammenstellung gibt eine 

Übersicht über die Dienstleistungen, die die The 

MathWorks Consulting-Gruppe übernehmen 

kann. Damit begleitet sie Entwicklungen von der 

Idee bis zum marktfähigen Produkt. Alle genannten 

Leistungen können als Teilaufgaben oder in 

Form von Kundenprojekten, kundenspezifischen 

Schulungen und technischem Coaching durchgeführt 

werden. 

MATLAB 

select 1/01

Das Dienstleistungsangebot der 

MathWorks-Consulting-Gruppe: 

Projekt-Start-Up 

■ Darstellung des strukturierten Umgangs mit 

den Funktionalitäten der MATLAB-Produktfamilie 

und der bestmöglichen Nutzung der 

Entwicklungs- und Dokumentations-Tools 

■ Diskussion von Vorgehensweisen zur Lösung 

von technischen Problemstellungen sowie zur 

prototypischen Umsetzung 

■ Festlegen einer zielorientierten 

Projektabwicklung 

■ Unterstützung bei der Auswahl geeigneter 

Hard- und Software (Toolboxen) 

■ Aufwandsabschätzung (Anforderungen, Machbarkeit, 

Zeit, Kosten, Ressourcen, Ergebnis) 

Data-Handling 

■ Akquisition von Daten aus verschiedensten 

kundenspezifischen Quellen 

■ Datenerfassung und -verwaltung, Signalanalyse, 

-(vor)verarbeitung und Visualisierung 

■ Anwendung von Bildverarbeitungsalgorithmen 

Modellbildung und Simulation 

■ Mathematische Beschreibung verschiedenartigster 

statischer, dynamischer Systeme, ereignis- 

und zustandsgesteuerte Systeme, stationäre 

und instationäre sowie lineare und nichtlineare 

technische Systeme und Prozesse 

■ Simulation von Systemverhalten auch unter 

Berücksichtigung von Quantisierungseffekten, 

Diskretisierungseffekten und Auswirkungen der 

Festkomma-Arithmetik etc. 

■ Parameterstudien, Einfluss von Konstruktionsparametern 

und Parametern der Steuerung 

■ System- und Parameteridentifikation, 

Stabilitätsanalyse 

■ Unterstützung beim Überführen vorhandener 

Berechnungs- und Simulationstools in 

MATLAB-, Simulink- und Stateflow-Modelle 

Entwicklung von Algorithmen und 

grafischen Bedienoberflächen 

■ Algorithmen-Entwicklung insbesondere für 

die Bereiche Steuerung, Regelung, Automatisierung, 

Signalanalyse, Visualisierung 

■ Lösung unterschiedlichster Optimierungs-probleme 

■ Gestaltung grafischer Bedienoberflächen 

(GUIs) und zugehöriger Software-Schnittstellen 

■ Tool-Programmierung, kundenspezifische 

Erweiterung von Blocksets 

■ S-Function-Programmierung 

MATLAB 

select 1/01 

Software-Reviews 

Intern 

■ Review von vorhandenem Software-Entwicklungsprozessen 

mit Unterstützung der 

effizienten Nutzung der Entwicklungswerkzeuge 

■ Hilfe bei der Versionskontrolle und Datenhaltung 

■ Hilfe beim unternehmensweiten Wissenstransfer 

■ Erstellen von Standards, Richtlinien, 

Style-Guides für MATLAB-Programme, 

Simulink- und Stateflow-Modelle sowie für die 

Gestaltung grafischer Bedienoberflächen 

Rapid Prototyping, Codegenerierung 

und Real-Time-Applikationen 

■ Hilfestellung beim schrittweisen Übergang von 

Berechnungen und Simulationen zum Prototyp 

■ Überführen vorhandener Berechnungs- 

und Simulationstools aus MATLAB-, Simulinkund 

Stateflow-Modellen in (echtzeitfähige) 

Stand-Alone-Applikationen 

■ Inbetriebnahme und Test von Hardware- 

In-The-Loop Umgebungen für verschiedenste 

Zielplattformen 

■ Hardwarespezifische Codegenerierung und 

-optimierung mit Anpassung an vorhandene 

Kunden-Betriebssysteme durch TLC-File- 

Programmierung 

■ Hilfe bei der Auswahl geeigneter Hard- und 

Software-Produkte 

■ Treiberprogrammierung 

■ Integration von vorhandenem Kunden-Code 

und MATLAB-, Simulink- und Stateflow-Code 

Produkt-Finishing 

■ Hilfe bei der Umsetzung eines Prototyps in 

eine produktfähige Form 

■ Entwicklung von Test- und Messumgebungen 

zur Überprüfung und Optimierung der Effizienz 

einer prototypischen Lösung 

■ Beratung bei der Erstellung von Seriencode 

mit Auswahl der hierzu notwendigen Software- 

Produkte 

■ Code-Optimierung hinsichtlich Laufzeit 

und/oder Speicherbedarf 

■ Einbindung einzelner Komponenten der 

MATLAB-Produktfamilie in vorhandene 

Systeme, Prozesse oder Organisationen 

Schulungen und Coaching 

■ Schulungen zur MATLAB-Produktfamilie: 

Einführung in MATLAB, Simulink und Stateflow 

■ MATLAB & Simulink in der Automatisierungstechnik 

– Einführung in ausgewählte Toolboxen 

& Blocksets 

■ An die Erfordernisse der Kunden angepasste 

Inhouse-Schulungen 

UW 

Abb. 1: Fahrleistungs-Kennlinie 

Beispiel: Simulation der Fahrleistung eines KFZ 

Im Rahmen des im folgenden skizzierten Projekts 

sollte die Fahrleistung eines Kraftfahrzeugs, 

d.h. die maximale Fahrgeschwindigkeit, das zeitliche 

Beschleunigungsverhalten, die Umschaltpunkte 

des Getriebes und insbesondere die Zeit 

zur Beschleunigung aus dem Stand bis zur 

Geschwindigkeit von 100 km/m anhand von 

Simulationen berechnet werden. Ausgangspunkt 

waren spezifische Messgrößen und Kennlinien 

des Fahrzeugs, der Getriebe und Räder sowie des 

Motors (Abb. 1). Sie werden mit Hilfe von 

MATLAB-Programmen aus dem kundenspezifischen 

Datenbankformat eingelesen und dem zur 

Beschreibung des Fahrzeugs entwickelten Modell 

in Simulink zugeführt (Abb. 2). 

Abb. 2: Fahrleistungs-Simulationsmodell 

Ein großer Vorteil der Simulationsumgebung 

ist die Möglichkeit zur einfachen und schnellen 

Verfeinerung der Modelle, zur Berücksichtigung 

von nichtlinearen realitätsnäheren Eigenschaften 

der modellierten Komponenten sowie zur Hinzunahme 

zustandsgesteuerten Abläufen z.B. des 

Schaltgetriebes. Die Ergebnisse eines bis dahin 

eingesetzten Systems zur Fahrleistungssimulation 

können mit der MATLAB/Simulink-Simulationsumgebung 

vollständig reproduziert werden. Das 

eingesetzte Modell lässt sich durch wenig aufwändige 

Erweiterungen noch weitergehend nutzen. 

Beispielsweise lassen sich ganze Fahrzyklen simulieren 

(Abb. 3) oder die Umschaltpunkte des 

Getriebes hinsichtlich einer maximalen Beschleunigung, 

eines minimalen Benzinverbrauchs oder 

eines anderer Erfordernisses optimieren. 

Abb. 3: Geschwindigkeitsprofil 

5

Das „Gehirn“ der Mindstorms-Baukästen ist 

der sogenannte RCX Baustein, der mit einem Hitachi-Microcontroller 

ausgestattet ist. Er übernimmt 

die Steuerung und Regelung angeschlossener 

Motoren und Sensoren wie Tast- oder 

Lichtsensoren. Die Mechanik der Mindstorms- 

Modelle basiert auf LEGO-Technik Bausteinen. 

Für die Programmierung des RCX hat LEGO in 

Kooperation mit dem MIT eine Blockschaltbildorientierte 

Programmierumgebung entwickelt, 

mit der Jugendliche ab 12 Jahren den Mindstorms-Modellen 

Leben „einprogrammieren“ sollen. 

Diese Programmiersprache hat allerdings viele 

Restriktionen, so dass anspruchsvollere Anwendungen 

damit nicht zu realisieren sind. Abhilfe 

hat die internationale Mindstorms Fan-Gemeinde 

geschaffen. Mittlerweile stehen auf Open- 

Source-Basis mehrere alternative Entwicklungsumgebungen 

für LEGO Mindstorms zur Verfügung, 

u.a. auch legOS. Dieses System stellt eine 

vollständige C-Programmier-Umgebung für den 

RCX zur Verfügung, inklusive Echtzeit-Betriebssystem. 

Bei den Begriffen ‘LEGO-Technik’, ‘Prozessor’, 

‘Blockschaltbild-Programmierung’ „klingelte“ es 

bei unserem legobegeisterten MathWorks Application 

Engineer Cord Elias. Er hatte die Idee, Simulink 

und Stateflow für die Programmierung 

des RCX einzusetzen, indem er den Hitachi- 

Microcontroller als neues Target-System für die 

automatische Codegenerierung mit dem Real- 

Time Workshop (RTW) implementiert. Die Entwicklung 

des LEGO/Hitachi-Targets war aufgrund 

des dokumentierten RCX-Befehlssatzes 

und offengelegter API des legOS prinzipiell 

durchführbar. 

Intern 

LEGO Mindstorms Roboter 

als Simulink-Demosystem 

Es gibt wohl keinen Ingenieur, 

der in seiner Kindheit nicht schon 

einmal mit LEGO gespielt und sich 

als Baumeister betätigt hat. 

Manch einer hat sich bestimmt 

die Begeisterung für LEGO bis ins 

Erwachsenenalter bewahrt. Und 

für technikbegeisterte Jugendliche 

und auch wohl Erwachsene bietet 

LEGO seit einigen Jahren die 

Mindstorms Systembaukästen an, 

mit denen sich einfache Roboter 

aber auch komplexere Maschinen 

aufbauen und programmieren 

lassen. 

Für die Realisierung wurde zunächst analysiert, 

welche Funktionalität die API bereits zur 

Verfügung stellt. Im zweiten Schritt wurde die 

Codegenerierung mit dem Real-Time Workshop 

und dem RTW Embedded Coder auf das Zielsystem 

legOS/RCX angepasst. Und schließlich wurde 

eine Simulink-Bibliothek erstellt, die die Funktionsblöcke 

zu den verschiedenen Sensoren des 

Mindstorms-Pakets enthält. Den Funktionsblöcken 

sind sogenannte TLC-Dateien (Target 

Language Compiler) zugeordnet, die die Code- 

Generierung mit dem RTW steuern. 

Nach dem Aufbau eines Demo-Modells in Simulink 

mit diesen Blöcken, dessen Codegenerierung 

mittels RTW für das LEGO/Hitachi-Target 

und dem Downloaden des Programms auf den 

RCX, lief das Modell dann schließlich in der Realität 

auf dem Mindstorms-Roboter. 

Abb. 1: Der Simulink-programmierte 

Mindstorms-Roboter 

Demo „LEGO-Roboter“ 

Target: LEGO-Baustein „RCX“ 

Kurzbeschreibung: 

Der LEGO-Roboter ist mit zwei 

Tastsensoren sowie zwei Antriebsmotoren 

ausgestattet. Er fährt 

solange vorwärts, bis er auf ein 

Hindernis stößt. Der Roboter 

führt dann ein Ausweichmanöver 

durch und fährt anschließend 

geradeaus weiter. 

Das Verhalten des Roboters wird 

mit Hilfe von Stateflow programmiert. 

Zur vollautomatischen 

Programmerstellung wird der 

Embedded Coder verwendet. 

MATLAB 

6 select 1/01

Die Leistungsfähigkeit des Hitachi Prozessors 

ist mit dem eines Microcontrollers vergleichbar, 

wie er z.B. zur Steuerung einfacher mechanischer 

Vorgänge in einem Fahrzeug wie Fensterhebern 

oder elektonische Sitzverstellung zu Tausenden 

eingesetzt wird. Die Entwicklung des Targets und 

die Programmierung eines Mindstorms-Modells 

hat somit einen handfesten realen Anwendungshintergrund 

- die Entwicklung und Implementierung 

von Embedded Systems in Steuer- und Regelanwendungen. 

Mehrere Einsatzzwecke für einen Simulinkprogrammierten 

Mindstorms-Roboter lagen unmittelbar 

auf der Hand: 

Der LEGO-Roboter hat sich bereits als attraktiver 

Eye-Catcher auf verschiedenen Messen erwiesen. 

Er ist ausgezeichnet als Demonstrationsobjekt geeignet, 

da einerseits die Programmierung einer 

einfachen Anwendung überschaubar und leicht 

nachvollziebar ist. 

Andererseits spiegelt die Roboter-Anwendung 

einen vollständigen, realen Entwicklungsprozess 

auch von wesentlich komplexeren Anwendungen 

wider: Von der Modellbildung und Simulation 

mit Simulink und Stateflow über die Codegenerierung 

für das LEGO/Hitachi Target und schließlich 

das Downloaden und Ausführen der Anwendung 

auf dem realen Mindstroms-Roboter. 

Verwendete Software: 

■ MATLAB 

■ Simulink 

■ Stateflow 

■ Real-Time Workshop 

■ Embedded Coder 

■ H8300-Cross-Compiler (GNU GCC) 

■ Betriebssystem „legOS“ auf dem Zielsystem 

(http://legOS.sourceforge.net) 

Verwendete Target-Hardware: 

■ LEGO® RCX mit 

Hitachi H8/3292 Microcontroller 

■ 8 bit-CPU 

■ Taktfrequenz: 16 MHz 

MATLAB 

select 1/01 

Intern 

Abb. 2: Simulink-/Stateflow-Modell des Roboters 

Anhand eines Mindstorms-Modells ist es 

möglich, in etwa 10 Minuten alle Schritte eines 

solchen Entwicklungsprozesses durchzugehen 

und nachzuvollziehen, einfache Modifikationen 

am Modell vorzunehmen und deren Effekt auf 

dem realen Robotermodell zu erleben. Aufgrund 

dieser Eigenschaften eignet sich die Kombination 

von Simulink und LEGO Mindstorms auch hervorragend 

für den Einsatz in Schulungen oder 

Praktika. In überschaubarer Zeit können Modelle 

entwickelt, simuliert und an einem realen System 

getestet werden. Und nicht zuletzt macht das Zusammenbauen 

und Programmieren der Roboter 

unheimlich viel Spaß. 

Unsere amerikanischen Kollegen haben diese Idee 

aufgenommen und u.a. eine Dokumentation erstellt. 

Diese Anleitung sowie Installationsdateien 

zum LEGO Roboter finden Sie im Abschnitt „Robot 

Car Training Example“ unter 

www.mathworks.com/products/rtwembedded/ 

technicalliterature.shtml 

TA 

MINDSTORMS, RCX und LEGO sind eingetragene 

Warenzeichen der LEGO Group. 

7

8 

ARM ist ein führender Anbieter von 16/32-Bit 

Embedded RISC-Mikroprozessor-Lösungen. Eine 

Besonderheit bei dem Halbleiterunternehmen 

ARM ist, dass es über keine eigene Chip-Fertigung 

verfügt, sondern Mikroprozessor-Kerne (Cores) 

entwickelt und diese Intellectual Property an 

international führende Elektronik-Hersteller 

lizensiert. ARM Cores werden der Stückzahl nach 

mehr und mehr zum RISC-Standard in solchen 

Geschäftsfeldern wie der mobilen Kommunikation, 

Handheld-Computern, Multimedia oder Geräten 

auf der Basis von Embedded Systems. 

ARM und die The MathWorks GmbH haben 

eine Kooperation ins Leben gerufen, um die 

Codeentwicklungs-Werkzeuge der ARM Developer 

Suite (ADS), ARMulator, mit der MATLAB/ 

Simulink-Toolkette zur System-Simulation und 

Code-Erzeugung zu kombinieren. So wird eine 

integrierte Umgebung geschaffen, in der sich 

Embedded Systems entwickeln und validieren 

lassen, noch bevor die Hardware zur Verfügung 

steht. 

Die modellbasierte Entwicklung mit nachfolgender 

automatischer Codeerzeugung ermöglicht 

es Systemingenieuren, sich auf den Entwurf und 

die Feinabstimmung von Algorithmen anstatt auf 

das Schreiben von Programmcode und die Syntax 

der Programmiersprache zu konzentrieren. Die 

automatische Erzeugung des Codes aus Simulink- 

Modellen mit dem Real-Time Workshop garantiert, 

dass das Verhalten der Software sich mit 

dem der Simulation deckt und dass die Ressourcen 

des Prozessors effektiv genutzt werden. 

Intern 

Modellbasierte Entwicklung 

von Embedded Systems auf 

virtuellem Silizium 

The MathWorks und 

ARM kooperieren, um 

eine anwenderfreundliche 

Software-Entwicklungsumgebung 

für 

ARM-Prozessorkerne 

zu schaffen 

Die Integration eines virtuellen Prototypen 

der Target-Architektur in die Simulationsumgebung 

ermöglicht es Entwicklern, die Soft- und 

Hardware bereits zu testen und zu validieren, lange 

bevor überhaupt ein Exemplar des Targetsystems 

existiert. Die Entwicklung der Targetsoftware 

und -hardware kann so gleichzeitig beginnen, 

wodurch die Zahl der Entwicklungszyklen 

verkleinert und die Zeit bis zur Marktreife 

verkürzt wird. Spezifikationsfehler im Mikrocontroller 

können dadurch frühzeitig abgefangen 

und somit die Risiken und der Bedarf an neuen 

Entwürfen verringert werden. 

“MATLAB/Simulink setzt sich immer mehr 

als der Industriestandard für die modellbasierte 

Systementwicklung durch. ARM hat sich fest in 

der Automobilindustrie etabliert. Durch die 

Zusammenführung der MATLAB/Simulink- 

Tools zur Systementwicklung und der Silizium- 

Prototyping-Tools von ARM bieten wir unseren 

Kunden konkurrenzlose Möglichkeiten in der 

Entwicklung”, so Boris Vittorelli, Systemingenieur 

bei ARM. 

“Die ARM Prozessorkerne bieten Entwickler 

von Embedded Systems eine hervorragende 

Hardwarebasis. Die MATLAB/Simulink-Toolkette 

besitzt die Leistungsfähigkeit und Flexibilität, 

die im heutigen Marktumfeld nötig ist, um Software 

für Embedded Systems erfolgreich zu entwickeln 

und zu implementieren. Unser gemeinsamer 

Ansatz bietet interessante neue Perspektiven”, 

sagte Andreas Schindler, Geschäftsführer der The 

MathWorks GmbH. 

Über den ARMulator: 

Der ARMulator ist ein in der ARM Developer 

Suite enthaltener Simulator für ARM-Cores. 

Seine Merkmale sind: 

■ Unterstützung aller ARM-Cores 

(inkl. Thumb-Befehlssatz) 

■ Benchmarking-Fähigkeit 

■ Simulation von Exceptions (Interrupts) 

■ Erweiterbar, so dass beliebige Peripherie- 

Geräte angeschlossen werden können 

■ An das Zielsystem anpassbare 

Speicherkonfiguration 

MATLAB 

select 1/01

Abb. 1: Zugwalzen mit Tänzersystem 

und Materialbahn 

MATLAB 

select 1/01 

Anwendungen 

Simulation von 

Bahnspannung und 

Tänzerbewegung 

beim Transport von 

Materialbahnen 

Der folgende Artikel beschreibt 

den Einsatz von MATLAB/ 

Simulink bei der Simulation des 

dynamischen Verhaltens von 

Einzugswerken von Rotationsdruckmaschinen 

mit einzeln angetriebenen 

Zugwalzen. Für die 

einzelnen Komponenten eines 

Einzugswerks wurden Modellmodule 

entwickelt, mit denen 

ein bestehendes Einzugswerk 

schnell und kostengünstig nachgebildet 

und optimiert oder ein 

neues Einzugswerk projektiert 

und ausgelegt werden kann. Die 

Modellmodule wurden zu einer 

MATLAB/Simulink-Modellbibliothek 

zusammengefasst. 

Einleitung 

In vielen industriellen Bereichen ist der Transport 

von Materialbahnen aus Papier, Stoff oder 

Kunststoff ein wichtiger Teil des Fertigungsprozesses. 

Dieser Transport geschieht mit Hilfe mehrerer 

Walzen. Eine schwierige regelungstechnische 

Aufgabe dabei besteht darin, die mechanische 

Spannung dieser Bahnen während des 

Transports annähernd konstant zu halten. Ist die 

Bahnspannung zu groß, kann die Bahn reißen. 

Bei zu geringer Bahnspannung kann die Bahn 

flattern, was ebenfalls zu einem Bahnbruch führen 

kann. 

Um die Bahnspannung konstant zu halten, 

wird ein in vertikaler Richtung frei beweglicher 

Tänzer in die Materialbahn eingebracht und versucht, 

durch eine Bahnzugregelung die Position 

des Tänzers (Abb. 1) annähernd in Mittelstellung 

zu halten. Dazu wird eine Zugwalze als Leitantrieb, 

die andere als Folgeantrieb betrieben. Die 

Tänzerstellung wird erfasst. Der Leitantrieb läuft 

mit einer eingeprägten Drehzahl. Die Drehzahl 

des Folgeantriebs wird so geregelt, dass der Tänzer 

in Mittelstellung gehalten wird. Wird also z.B. 

die linke Zugwalze als Leitantrieb und die rechte 

als Folgeantrieb betrieben und befindet sich der 

Tänzer unterhalb der Mittelstellung, so muss die 

Drehzahl der rechten Zugwalze für kurze Zeit etwas 

erhöht werden, um den Tänzer wieder anzuheben. 

Solange der Tänzer nicht an einen oberen 

oder unteren Anschlag stößt, kann von einer konstanten 

Bahnspannung ausgegangen werden. Die 

Bahnspannung ist dann, bei Vernachlässigung der 

Beschleunigungskräfte, proportional zur Masse 

des Tänzers. 

9

10 

In Abb. 1 wird die schematische Darstellung 

eines typischen Einzugswerks, z.B. von Rotationsdruckmaschinen, 

gezeigt. Die linke Zugwalze 

zieht eine Materialbahn mit der Kraft F1 von einem 

Abwickler. Die Materialbahn läuft danach 

über das Tänzersystem und dann über die zweite 

Zugwalze. Nach der zweiten Zugwalze wird die 

Materialbahn mit der Kraft F2 in eine weiterverarbeitende 

Einheit gezogen. 

Vor allem im Bereich Papierdruck kommt es 

häufig zu Bahnbrüchen, die nachweislich auf falsche 

Reglerparameter oder falsche Rollenauslegung 

zurückzuführen sind. Eine Optimierung der 

Reglerparameter und der Rollenauslegung an der 

eigentlichen Produktionsstrecke ist schwierig und 

kostenintensiv. Es ist daher folgerichtig und sinnvoll, 

zur Auslegung und Optimierung von Einzugswerken 

Simulationen einzusetzen. 

Im ersten Schritt werden Modelle für die einzelnen 

Komponenten von Einzugswerken entwickelt. 

Diese werden dann in Form einer Bibliothek 

für das Programmpaket MATLAB/Simulink 

zur Verfügung gestellt. Damit können bereits existierende 

Einzugswerke in relativ kurzer Zeit 

nachgebildet und optimiert oder neue Einzugswerke 

projektiert und ausgelegt werden. 

Entwicklung der Modell-Bibliothek 

Für die Nachbildung von Einzugswerken 

werden Modellmodule für Elektromotoren, Umlenkrollen, 

Tänzer, Materialbahnabschnitte und 

Regeleinrichtungen entwickelt. Dabei werden alle 

Größen berücksichtigt, die die Tänzerbewegung 

und somit die Bahnspannung merklich beeinflussen, 

wie z.B. Trägheitskräfte, Lagerreibmomente 

und Trägheitsmomente. Bei der Entwicklung von 

Regeleinrichtungen wird berücksichtigt, dass die 

Ausgangssignale realer Regler begrenzt sind. Bei 

Reglern mit I-Anteil werden Anti-Reset-Windup- 

Maßnahmen implementiert. 

Die Entwicklung der Modellmodule wird 

stellvertretend am Modell für einen Tänzer gezeigt. 

Ein Tänzer besteht aus einer Tänzerwalze, 

über die die Materialbahn läuft, sowie einer an 

der Tänzerwalze befestigten Masse (Abb. 2). 

Abb. 2: Tänzer 

Anwendungen 

Für die Vertikalbewegung des Tänzers lässt 

sich nach dem zweiten Newton’schen Gesetz folgende 

Kräftebilanz aufstellen: 

Dabei beinhaltet mT auch die Masse der Tänzerwalze. 

Die Momentenbilanz für die Tänzerwalze lautet: 

Für die Kinematik des Tänzers gilt: 

Daraus folgt für die vertikale Geschwindigkeit des 

Tänzers: 

Mit diesen Gleichungen kann das Simulink- 

Modell für den Tänzer erstellt werden (Abb. 3). 

Das Simulink-Modell wird zu einem Funktionsblock 

mit dem Namen Tänzer zusammengefasst. 

Der Block wird maskiert und es wird eine 

Dialogbox zur Eingabe der nicht zeitabhängigen 

und für die Winkelgeschwindigkeit: 

Aus der Tänzergeschwindigkeit vT läßt sich der 

Weg xT des Tänzers berechnen: 

Aus der Kräftebilanz, der Momentenbilanz und 

der Gleichung für die Winkelgeschwindigkeit 

kann die Kraft F1 berechnet werden: 

Analog gilt für die Kraft F2: 

Simulationsparameter (r T,J T,M RT sowie der maximale 

Hub des Tänzers) erstellt. Außerdem wird 

für den Funktionsblock eine HTML-Hilfedatei 

mit aussagekräftigen Grafiken geschrieben, die 

beim Anklicken der Schaltfläche HELP angezeigt 

wird. 

Abb. 3: SIMULINK-Modell für einen Tänzer 

MATLAB 

select 1/01

Auf die gleiche Weise werden maskierte Funktionsblöcke 

und HTML-Hilfedateien für die anderen 

Komponenten eines Einzugswerks erstellt. 

In Abb. 4 wird die entwickelte Modell-Bibliothek 

gezeigt. (Die Funktionsblöcke auf der linken Seite 

wurden aus den Simulink-Standard-Bibliotheken 

übernommen.) 

Abb. 4: Simulink-Bibliothek Bahnzug 

Validierung der Modelle 

Mit den Modellmodulen wurde eine Versuchsanordnung, 

die die gleichen Komponenten 

wie ein Einzugswerk einer Rotationsmaschine 

enthält, nachgebildet. Dabei zeigte sich, dass trotz 

eines komplexen Aufbaus und eines aufwendigen 

Regelkonzepts eine Modellierung einfach, übersichtlich 

und schnell durchführbar war. Durch einen 

Vergleich der Simulationsergebnisse mit dem 

dynamischen Verhalten der realen Versuchsanordnung 

konnten die Modellmodule erfolgreich 

validiert werden. 

So zeigt Abb. 5 beispielsweise die Simulationsergebnisse 

für die Kräfte auf die Materialbahnabschnitte 

links vom Tänzersystem (durchgezogene 

Linie) und rechts vom Tänzersystem (gestrichelte 

Linie). Bei t = 0 s wird die Anlage hochgefahren, 

bei t = 10 s wird die Tänzermasse von mT = 5 kg 

auf mT = 7 kg erhöht. Die entwickelten Modellmodule 

sind also zur Simulation von Bahnspannung 

und Tänzerbewegung beim Transport von 

Materialbahnen geeignet. 

MATLAB 

select 1/01 

Anwendungen 

Abb. 5: Kräfte auf die Materialbahnabschnitte 

Mit Hilfe der entwickelten Modellmodule für 

die einzelnen Komponenten eines Einzugswerks 

einer Rotationsmaschine kann ein Programmierer 

ein Einzugswerk schnell, modular, übersichtlich 

und individuell nachbilden. Anhand der gewonnenen 

Simulationsergebnisse lässt sich nachgebildete 

Einzugswerk kostengünstig optimieren. 

Dem Anwender werden die einzelnen Modellmodule 

als Simulink-Funktionsblöcke in einer 

Modell-Bibliothek zur Verfügung gestellt. Die 

Nachbildung eines Einzugswerks kann damit in 

Simulink auf einfache Weise geschehen. Der Anwender 

gibt für jedes Modellmodul in einem 

Dialogfenster lediglich die Kenngrößen der entsprechenden 

Komponente des Einzugswerks an. 

Implementierte Hilfedateien mit aussagekräftigen 

Grafiken und Anwendungsbeispielen erleichtern 

den Einstieg in das Arbeiten mit den Modellmodulen. 

Autor: 

Dr. Hubert Zitt 

„Entwicklung einer Modell-Bibliothek 

zur Simulation von Bahnspannung und 

Tänzerbewegung beim Transport von 

Materialbahnen“ 

Dissertation an der Universität des 

Saarlandes in Kooperation mit der 

Fachhochschule in Zweibrücken 

zitt@imst.fh-kl.de 

http://www.imst.fh-kl.de/~zitt 

11

12 

Abb. 1: Steuerung eines Oszilloskops 

Bis zum Release 12 konnte man mit MATLAB 

Messdaten weiterverarbeiten, sofern diese irgendwie 

abgespeichert waren. Seit der Verfügbarkeit 

der Instrument Control Toolbox und Data Acquisition 

Toolbox lassen sich nun direkt aus MAT- 

LAB heraus die Datenerfassung sowie die Steuerung 

von Messinstrumenten durchführen. Aufgenommene 

Daten stehen sofort in MATLAB zur 

Verfügung und können weiterverarbeitet können. 

Dies stellt für den gesamten Bereich der Messtechnik 

innerhalb der MATLAB-Produktfamilie 

eine zentrale Neuerung dar. 

Anwendungen 

Messtechnik 

mit MATLAB 

Live Kommunikation zwischen 

MATLAB und Messinstrumenten 

sowie Steuerung von Versuchsgeräten 

Instrument Control Toolbox 

Mit der Hilfe der Instrument Control Toolbox 

ist es nun erstmals möglich, externe Instrumente 

direkt aus MATLAB heraus anzusprechen. Hierzu 

gehören Messinstrumente wie Oszilloskope oder 

Signalgeneratoren, die über GPIB & VXI-Schnittstellen, 

RS232-Schnittstelle oder allgemeine 

Schnittstellen gemäß VISA-Standardprotokoll 

(Virtual Instrument Software Architecture) verfügen. 

Die Instrument Control Toolbox basiert 

auf MATLABs Objekt-Technologie. Sie stellt zahlreiche 

Funktionen zum Lesen und Schreiben von 

Binär- oder ASCII-Daten auf sogenannte Messinstrument-Objekte 

bereit, die durch die angeschlossenen 

Instrumente definiert sind. Intuitive 

Benutzeroberflächen erlauben die Erstellung und 

Konfiguration solcher Messinstrument-Objekte 

sowie den Aufbau einer Kommunikation zwischen 

MATLAB und den Versuchsgeräten. Die 

Steuerung der Messinstrumente und Versuchsgeräte 

kann vom Anwender durch Anpassung der 

Werte in den mitgelieferten M-Files vorgenommen 

werden. 

Die Instrument Control Toolbox ist auf Windows 

95/98/2000, NT, Sun Solaris (NI GPIB und 

NI VISA) und Linux (serial) verfügbar. 

Data Acquisition Toolbox 

Die Data Acquistion Toolbox erlaubt den direkten 

Zugriff auf live gemessene Daten in MAT- 

LAB, wobei es unerheblich ist, ob man mittels 

Kommandozeile, Funktionen oder Benutzeroberflächen 

zugreift. Sie unterstützt die Datenerfassung 

(A/D, D/A, DIO) mit über 60 Messkarten 

der gängigsten Hersteller. Darunter sind auch 

Messkarten für eine schnelle Datenerfassung (z.B. 

200 kHz-Bereich). Sollte die im konkreten Anwendungsfall 

benötigte Karte nicht unterstützt 

werden, lassen sich mit dem “Adaptor Kit“ der 

Data Acquisition Toolbox die erforderlichen Anpassungen 

durchführen. Messkarten der folgenden 

Hardwarehersteller sind bereits unterstützt: 

National Instruments, Agilent Technologies, Measurement 

Computing Corp. (ehemals: ComputerBoards), 

United Electronics Industries und 

Keithley Instruments. Darüber hinaus können 

auch Sound Cards eingebunden werden. 

Unter www.mathworks.com/products/daq/ 

hardware.shtml finden Sie die vollständige Liste 

der unterstützten Hardware. 

Abb. 2 zeigt die Datenerfassung mittels A/D- 

Schnittstelle einer Soundkarte und eine Visualisierung 

der Daten in MATLAB. Einer weiterführenden 

Bearbeitung im Sinne einer Datenanalyse 

steht nun nichts im Wege. 

Die Data Acquisition Toolbox ist unter den 

Betriebssystemen Windows 95/98/2000 und NT 

verfügbar. 

Abb. 2: Einsatz der Data Aquisition Toolbox 

MATLAB 

select 1/01

Praktische Anwendungsbeispiele 

I.) Live Messdatenerfassung über RS232- 

Schnittstelle in MATLAB oder mit Simulink. 

Temperatur, Gewicht, Spannung, Frequenz, 

die prozentuale Dehnung eines Materials oder die 

Erfassung der Schaltzustände von Geräten sind 

gängige Messgrößen. Mit einer robusten, universell 

einsetzbaren Hardware zur Messwerterfassung 

der DOLI Elektronik GmbH (www.doli.de) 

lassen sich diese Größen an einer RS232-Schnittstelle 

bereitstellen. In Abb. 3 ist eine Testanordnung 

dargestellt, bei der zu Demonstrationszwecken 

an die digitalen Eingänge DIP-Schalter 

und an einen Analogeingang ein Drehpotentiometer 

angeschlossen sind. 

Diese Anordnung demonstriert, wie mit 

MATLAB und der Instrument Control Toolbox 

live Messdaten erfasst und ausgewertet werden. 

Analog kann auch Simulink zur Datenerfassung 

eingesetzt werden. 

Auf dem Laptop sind in diesem Beispiel MAT- 

LAB, Simulink und die Instrument Control Toolbox 

installiert. Die Verbindung von Laptop und 

DOLI-System erfolgt über die RS232-Schnittstelle 

mit einem Nullmodem-Kabel. Mit nur 35 Zeilen 

MATLAB-Code lässt sich in einem M-File eine 

Funktion erstellen, welche die serielle Kommunikation 

zwischen MATLAB und dem DOLI- 

System aufgebaut und die dort erfassten Daten 

einliest. Mit diesen Daten ist es nun möglich, im 

laufendem Betrieb Auswertungen durchzuführen 

und diese zu visualisieren. Im einfachsten Fall 

kann dies z.B. ein Plot sein, der aktuell empfangenen 

Werte grafisch darstellt. 

MATLAB 

select 1/01 

Anwendungen 

Die oben erwähnte M-File-Function ist ebenfalls 

in einem Simulink-Modell (MATLAB-Function-Block) 

nutzbar. Die unterschiedlichen Messwerte 

lassen sich dann in Scope-Blöcken grafisch 

darstellen (s. Abb. 4). Jegliche Veränderung am 

Dehnungsmessverstärker oder DIL-Mehrfachschalter 

kann nun unmittelbar in diesen Grafikfenstern 

verfolgt werden. Falls gewünscht, können 

die dargestellten Signale natürlich auch abgespeichert 

werden und sind damit für eine spätere 

Auswertung mit einem eigenen Programm oder 

einem vorbereiteten Algorithmus verfügbar. 

Mit MATLAB lassen sich somit alle Aufgaben 

von der Messung bis zum Ergebnis in einer einzigen 

Arbeitsumgebung erledigen. 

Abb. 3: 

Versuchsaufbau zur 

Messdatenerfassung 

Abb. 4: Darstellung live gemessener Messdaten 

Abb. 5 Aufnahme eines Oszilloskop-Displays 

II.) Speichern einer Momentaufnahme 

eines Oszilloskop-Fensters 

Abb. 1 stellt eine häufig vorkommende Messanordnung 

dar. Neben der Datenerfassung in 

MATLAB ist es wünschenswert, die am Oszilloskop 

dargestellten Messergebnisse weiterzunutzen 

oder zur Dokumentation abzuspeichern. Mit der 

Instrument Control Toolbox kann eine Aufnahme 

des Oszilloskop-Displays erstellt und abgespeichert 

werden. Damit lässt sich die Messung 

inklusive wichtiger Parametereinstellungen ausgezeichnet 

dokumentieren. 

Den Beispielcode, der das Ansprechen eines 

Oszilloskops und den Abspeichervorgang zeigt, 

ist zusammen mit einer step-by-step Erklärung 

unter www.mathworks.com/company/newsletter/ 

spring01/inst.shtml zusammengestellt. 

FG 

13

14 

Hardware-in-the-Loop (HIL) 

Ein zuverlässiger Test von Steuergeräten ist 

nur noch im geschlossen Regelkreis möglich, in 

dem dem Prüfling (dem Steuergerät) eine reale 

Umgebung „vorgetäuscht“ wird. Das Steuergerät 

„sieht“ also die identischen Signale als würde es 

sich im realen Fahrzeugeinsatz befinden. Dieser 

Ansatz führte zur Entwicklung der Hardware-inthe-Loop-(HIL)-Simulatoren. 

Dabei werden einzelne 

Teile des Systems durch mathematische 

Softwaremodelle ersetzt, während das zu testende 

Steuergerät in einem geschlossenen Regelkreis 

mit dem Simulationsrechner verbunden wird. 

Durch den Einsatz von HIL-Simulatoren können 

Steuergeräte ohne Teststrecke bzw. Prüfstände 

umfangreich getestet werden. Zudem können 

in der Realität nicht darstellbare Zustände am 

HIL-Simulator erzeugt werden. Ein weiterer Vorteil 

ist die Möglichkeit, Steuergeräte in automatisierten 

Testprozeduren zu testen. 

HIL-Simulatoren wurden von der gmf mbH 

bereits für folgende Steuergeräte erstellt: 

■ Motorsteuergeräte 

■ Airbag-Steuergeräte 

■ Steuergeräte für Energiemangement 

■ Bremsensteuergeräte 

■ Steuergeräte für Klimaanlagen 

An einem HIL-Simulator für Klimasteuergeräte 

kam bei der gmf mbH zum ersten Mal xPC- 

Target von The MathWorks zum Einsatz. Die Vorteile 

die zur Entscheidung für xPC-Target führten 

waren: 

■ Einsatz von standardmäßigen 

PC-Komponenten 

■ Einsatz von standardmäßigen I/O-Boards 

■ Durchgängige Unterstützung von 

MATLAB/Simulink 

■ Leicht darstellbare Anbindung 

an Visualisierungs-PC 

Anwendungen 

Aufbau eines Hardware-inthe-Loop 

Simulators unter 

Einsatz von xPC-Target 

Die Komplexität von Steuergeräten 

hat in den letzten 

Jahren extrem zugenommen. 

Durch die immer aufwendiger 

werdenden Steuer- und Regelfunktionen, 

die gegenseitige 

Beeinflussung dieser Funktionen 

und die zunehmende 

Vernetzung von Steuergeräten 

in Kraftfahrzeugen sind zuverlässige 

Funktionstest von 

Hard- und Software durch 

einfache Stimulation nur noch 

eingeschränkt durchführbar. 

Abb.1: Hier ist der Notebook der Host-PC und 

der Single-Board-Computer das Realtime-Target 

Rapid Prototyping auf PC-Basis 

Unter Verwendung von xPC Target können 

mit MATLAB/Simulink Echtzeitsimulationen 

durchgeführt werden. xPC Target ist eine Erweiterung 

zum Real-Time-Workshop, der automatisiert 

C-Code aus Simulink-Modellen generiert. 

Diese Umgebung erlaubt Rapid Prototyping und 

Hardware-in-the-Loop auf einer kostengünstigen 

PC-Hardware. The MathWorks prägt mit „PC 

in the Loop“ einen neuen Ausdruck in diesem 

Umfeld. 

Die zunehmende Leistungsfähigkeit der millionenfach 

eingesetzten Prozessoren in PCs ist einer 

der wichtigsten Gründe für die Entwicklung 

von xPC Target. Wollte man noch vor wenigen 

Jahren komplizierte Analyse- oder Regelungsalgorithmen 

in Echtzeit laufen lassen und das Ganze 

dann auch noch in eine reale Umgebung einbetten, 

so musste man auf sehr teure, sehr 

spezielle Prozessoren (DSP, RISC usw.) zurückgreifen. 

Heute ist Gleiches mit den neuen Generationen 

der PC-Prozessoren wie Intel Pentium, 

AMD Athlon usw. möglich. 

Der Host-PC kann ein Desktop-PC oder Notebook 

sein. Als Target können Desktop-PCs, Industrie-PCs, 

PC/104, CompactPCI oder sogar 

Singleboard-Computer eingesetzt werden. xPC 

Target unterstützt eine große Anzahl verschiedenster 

I/O-Karten unterschiedlichster Hersteller. 

Darin enthalten sind A/D, D/A, Digitales I/O, inkremetale 

Encoder, CAN-Bus, Watchdog, RS232 

usw. Die Hardwarekosten dieses leistungsfähigen 

Rapid-Prototyping-Systems liegen damit deutlich 

unter 10000 DM. 

MATLAB 

select 1/01

Das „fertige“ Simulink-Modell z.B. eines Steuergerätes 

wird per Knopfdruck auf den mit dem 

xPC Realtime-Kernel gebooteten Target-PC heruntergeladen. 

Der xPC-Realtime-Kernel für den 

Target-PC ist Bestandteil von xPC Target und 

wird vom Host-PC auf einer Bootdiskette erzeugt 

– eine Festplatte im Target wird nicht benötigt. 

Die Kommunikation zwischen Host und Target 

kann entweder über die RS232 oder über TCP/IP 

geschehen. Nach dem Herunterladen kann die Simulation 

vom Host oder Target aus bedient werden 

(Starten, Stoppen, Parameter-Tuning, Visualisierung 

usw.). 

Während der Simulation werden die verschiedenen 

Signale im RAM des Targets abgelegt. Somit 

ist ein statisches und dynamisches Datalogging 

möglich. Die Visualisierung der Signale ist 

sowohl auf dem Host als auch auf dem Target – 

wenn ein Monitor vorhanden ist – möglich. 

Über den Kommunikationskanal ist nicht nur 

ein Übertragen der Daten zum Host zur Visualisierung 

möglich, sondern auch in die andere 

Richtung, z.B. zum Verändern von Parametern 

bei Optimierungen während der Laufzeit. Dieses 

„Parameter Tuning“ kann auf zwei verschiedene 

Arten geschehen. Zum einen über das Command 

Window von MATLAB, zum anderen mit dem 

„External Mode“ von Simulink. Das bedeutet, ändert 

man die Parameter im Simulink-Modell auf 

dem Host, sind die Auswirkungen sofort während 

der Laufzeit der Applikation auf dem Target ersichtlich. 

Eine sehr wichtige Frage bei Echtzeitanwendungen 

ist die minimal erreichbare Abtastzeit. Zu 

diesem Zweck können auf dem Target verschiedene 

Kenndaten über die Berechnungszeit für den 

Algorithmus ermittelt werden, wie die minimale, 

maximale und durchschnittliche «Task Execution 

Time» (TET). Mit xPC Target können Abtastzeiten 

von bis zu 10 µs erreicht werden, abhängig 

von der Komplexität des Modells. 

xPC Target kann durch die xPC Target Embedded-Option 

erweitert werden. Die Embedded-Option 

erlaubt die Verwendung anderer 

Boot-Verfahren. Der Target muss dann nicht, wie 

beschrieben, mit einer Boot-Diskette gestartet 

werden. Die xPC Target Embedded-Option ermöglicht 

das Booten des xPC Realtime-Kernels 

von einer Festplatte aus oder einem Flash-Speicher. 

Damit ist es möglich, eigene Applikationen 

als sogenannte Stand-alone-Programme zu benutzen. 

Diese Programme starten selbstständig, 

direkt nach dem Hochfahren des xPC Target 

Realtime-Kernels. Eine Verbindung zu einem 

Host ist somit nicht mehr nötig. 

MATLAB 

select 1/01 

Anwendungen 

HIL-Simulator für Klima-Steuergerät 

Aufbau 

Der HIL besteht im wesentliche aus folgenden 

Komponenten, dargestellt in Bild : 

■ Steuergerät (als Prüfling) 

■ Echtzeit-System 

■ Visualisierungs-PC 

■ Signalkonditionierung 

■ Original-/Ersatzlasten 

Das Klimasteuergerät kommuniziert über 

folgende Signale mit dem restlichen Fahrzeug: 

Wie aus Tabelle 1 ersichtlich, muss mit diesem 

Simulator eine erhebliche Anzahl und Typenvielfalt 

von Signalen in Echtzeit abgedeckt werden. 

Die Signale sind in Abb. 3 dargestellt. 

Abb. 2: Aufbau des Klima HIL 

Signaltyp Anzahl 

Signale 

Peripherie Beispiel 

Analoge Ausgänge 16 Aktoren Stellmotoren, Klappen 

Analoge Eingänge 16 Sensoren Temperatur, Position 

Digital IO 72 

PWM 8 Aktoren Stellmotoren 

CAN-Bus 1 2 Steuergerät Motorsteuergerät 

Tab. 1: Signale am Steuergerät 

15

16 

Echtzeit-System 

Abb. 3: Signalaustausch zwischen 

Steuergerät und HIL 

Hardware: 

Das Echtzeitmodell läuft unter xPC-Target 

auf einem Standard-PC mit 1 GHz Taktfrequenz. 

Die eingesetzten I/O-Boards sind in Tabelle 2 aufgeführt: 

Der größte Teil der verwendeten Boards wird 

bereits standardmäßig von xPC-Target unterstützt. 

Nur für das NI 6703-Board mussten Treiber 

selbst geschrieben werden, was aber anhand 

von Beispielen als Quellcode und der Registerbeschreibung 

von National Instruments ohne Probleme 

zu bewerkstelligen war. 

Anwendungen 

Typ Board Hersteller 

Analoge Eingänge PCI-MIO-16 National Instruments 

Analoge Ausgänge NI 6703 National Instruments 

Digital IO PCI-IO-96 National Instruments 

PWM PC-TIO-10 National Instruments 

CAN CAN-AC2 Softing 

K-Leitung EDIC-Card Softing 

Tab. 2: Eingesetzte I/O-Boards 

Software: 

Das Modell des Steuergerätes wurde unter 

MATLAB/Simulink erstellt. Es besteht im wesentlichen 

aus zwei Blöcken: 

Der I/O-Block beschreibt und definiert die 

I/O-Module und bindet so die I/O-Boards in die 

Simulink-Blockstruktur ein. Die IO-Boards 

werden als Blöcke aus Blockbibliotheken in das 

Modell eingefügt und können auf einfache Weise 

parametriert werden. Dieser Block ist in einen 

Input- und eine Output-Teil aufgeteilt. 

Der zweite Block ist der eigentliche Funktionsblock 

und beschreibt die funktionellen Zusammenhänge 

und Abhängigkeiten entsprechend 

dem realen Fahrzeugeinbau. Das Modell wird mit 

dem Real-Time Workshop (RTW) in eine auf 

dem xPC-Target lauffähige Binärdatei übersetzt. 

MATLAB 

select 1/01

Abb. 4: Simulink-Modell (erste Ebene) 

der Klimasteuerung 

MATLAB 

select 1/01 

Anwendungen 

Visualisierungs-PC 

Der Visualisierungs-PC (Host) ist ein Dual- 

Pentium-PC mit jeweils 1 GHz Taktfrequenz. Da 

der Kunde auf den Einsatz eines bei ihm eingeführten 

Visualisierungs- und Automatisierungstools 

bestand, musste für die Kommunikation 

mit dem xPC-Target-System ein Offline-Modell 

unter MATLAB/Simulink erstellt werden. In diesem 

Offline-Modell übernehmen S-Functions die 

Kommunikation via TCP/IP. Die von The 

MathWorks mitgelieferte Bibliothek (XPCAPI.DLL) 

garantiert einen stabilen und ausreichend schnellen 

Austausch von über 600 Signalen und 

Parametern. 

Signalkonditionierung 

Alle Signale, die nicht durch standardmäßige 

IO-Boards erfasst oder ausgegeben werden können, 

müssen durch entsprechende Signalkonditionierung 

angepasst werden. Bei dem 

Klima-HIL sind dies im wesentlichen NTC- 

Temperatur-Sensoren und Module für Strommessung. 

Original-/Ersatzlasten 

Bei jedem aufzubauenden HIL-Simulator 

muss entschieden werden, welche Lasten als 

Originalteile verwendet werden sollen und welche 

durch Ersatzlasten simuliert werden sollen. 

Dabei spielen Faktoren wie Größe, Geräuschentwicklung 

und Verfügbarkeit (Prototypen) eine 

Rolle. 

Bei dem hier vorgestellten HIL-Simulator 

wurden im wesentlichen die Stellmotoren und 

Ventile als Originalteile verbaut. Heckscheiben-, 

Sitzheizungen und Mannanströmer werden 

durch Ersatzlasten simuliert. 

Testautomatisierung 

Ein großer Vorteil von HIL-Simulatoren 

besteht in der Möglichkeit, automatisierte 

Testläufe durchführen zu können. Die gesamte 

Steuerung und Verwaltung des Testablaufes 

erfolgt über den Visualisierungs-PC. Hier wird 

auch die Protokollierung durchgeführt, die dem 

Anwender alle Informationen über die durchgeführten 

Tests und deren Ergebnisse zur Verfügung 

stellt. Zur Protokollierung gehört auch das 

Auslesen des Fehlerspeichers im Steuergerät. 

Zusammenfassung 

Für den Aufbau von Hardware-in-the-Loop- 

Simulatoren wurde ein Werkzeug gesucht, das 

folgende Kriterien erfüllen sollte: 

■ Einsatz von Standard-PC-Hardware 

■ Einsatz von Standard-IO-Boards 

■ Durchgängige Untersützung von 


■ Erzeugung von schnellem und 

robusten Echtzeit-Code 

■ Stabile und schnelle Kommunikation 

mit dem Visualisierungs-PC 

Mit xPC-Target wurde ein Werkzeug gefunden, 

das diese Kriterien erfüllt. Bei dem hier vorgestellten 

Simulator wurden besonders hohe 

Anforderung durch die hohe Anzahl und unterschiedliche 

Art der Signale gestellt. Aber durch die 

umfangreiche Bibliothek mit bereits unterstützten 

Boards bzw. selbstgeschriebenen Blöcken 

konnten diese Anforderungen erfüllt werden. 

Allerdings stellt dieser Simulator für Klimasteuergeräte 

geringe Ansprüche bezüglich der 

erzielbaren Rechenzeiten, so dass hier diesbezüglich 

keine Aussagen getroffen werden können. Es 

wurden aber erste Vorversuche für einen 

Simulator für Motorsteuergeräte mit einem 4- 

Zylinder-Motormodell durchgeführt. Hierbei 

wurden Zykluszeiten von kleiner als einer 

Millisekunde ermittelt. Somit ist sichergestellt, 

dass xPC-Target auch für komplexe Hardware-inthe-Loop-Simulatoren 

eingesetzt werden kann. 

Autor: Dr.-Ing. Martin Doll 

Gesellschaft für Motoren- und 

Fahrzeugtechnik mbH 

17

18 

Bei herkömmlichen Vermessungsverfahren 

von Radarsystemen war es notwendig, dass sich 

im Rahmen einer Vermessungskampagne ein 

Mess-Team zum Radar begibt, während ein anderes 

Team einen speziell gewählten Kurs in einem 

Vermessungsflugzeug fliegt. Das Vermessungsflugzeug 

ist mit einem GPS-System ausgestattet. 

Durch die kombinierte Auswertung der Radarund 

GPS-Daten lassen sich die zu bestimmenden 

Parameter ermitteln. Auf diese Weise wurde bisher 

jedes Radarsystem einzeln vermessen. 

Mit dem neuen Ansatz “Radarvermessung 

2000” [1] der Firma Serco können mehrere Radare 

simultan mit einem Vermessungsflug über 

mehrere Radar-Stellungen vermessen werden. 

Das spart Zeit und Kosten. An den zu vermessenden 

Radaren zeichnet eine neu entwickelte Software 

auf einem Client PC kontinuierlich die Radardaten 

auf. Diese Daten werden mit hochgenauen 

GPS Zeitstempeln versehen. Bekannt ist 

das GPS für Positionsangaben. Es liefert aber 

Anwendungen 

Zeit- und kosteneffiziente 

Vermessung von 

Radarsystemen: 

Datenauswertung 

mit MATLAB 

Wie die meisten technischen 

Systeme, müssen auch Radarsysteme 

von Zeit zu Zeit in 

ihrer Funktionsweise überprüft 

werden, damit sie ihre Aufgabe, 

die Luftraumüberwachung, 

korrekt erfüllen. Dazu wird 

getestet, ob alle Parameter 

wie die Positioniergenauigkeit, 

gleichmäßiger Rundlauf, 

Empfindlichkeit etc. innerhalb 

ihrer technischen Spezifikation 

liegen. 

auch die Möglichkeit eine Zeitangabe auf 100ns 

genau abzuleiten (Firma Meinberg). Die Radardaten 

werden vor Ort in einer zyklischen Datenbank 

abgelegt und regelmäßig per PC Fernsteuerung 

zur Auswertung abgefragt. Auf diese Weise 

werden die Daten mehrerer Radarsysteme sowie 

die GPS-Daten der Vermessungsflüge gesammelt 

und können untereinander verglichen werden. 

Die Auswertung erfolgt mit MATLAB. 

Mit MATLAB wurden Werkzeuge entwickelt, 

die einerseits die Datenerfassung aus den verschiedenen 

Systemen entscheidend vereinfachen. 

Die Analyse der Daten mit MATLAB liefert andererseits 

die gewünschten Aussagen zur Positionsgenauigkeit 

und weiteren Größen des Radars. Eine 

weitere Zielsetzung für den Einsatz von MAT- 

LAB war die Funktionalität bestehender, über 

Jahre entwickelter Auswertewerkzeuge in einer 

Anwendung zusammenzufassen und gleichzeitig 

den Zugriff auf bestehende Daten zu ermöglichen. 

Datenerfassung 

Durch die Zusammenführung der Radar-Daten 

mehrerer Systeme fallen große Datenmengen 

an. Die Daten liegen in einem speziellen binären 

Format vor und müssen für die Auswertung korrekt 

und effizient in das Analyse-System eingelesen 

werden. Das erledigt ein MATLAB Programm 

(m-file). Besonders hilfreich hierfür sind die 

MATLAB-Funktionen, die es gestatten, bitweise 

auf Daten zuzugreifen. Da diese Funktionen vektorisiert 

sind, können auch große Datenmengen 

effektiv erfasst werden. Es gibt – anders als in anderen 

Anwendungen - keine Beschränkungen 

hinsichtlich der Datenmenge. 

150 

210 

Radar Echos and Evaluation Flight (simulated data) 

120 

240 

90 

180 0 

270 

Für einen Vergleich mit älteren Datenbeständen 

müssen oft kleinere Datenmengen unter MS 

Excel ausgewertet werden. Da in Excel maximal 

65000 Datenreihen eingelesen werden können, 

wurde auf Basis des obigen Einlese-Programms 

ein Konverter entwickelt, der die binären Radardaten 

in MS Excel-kompatible CSV-Tabellen zerlegt. 

Dieser Konverter wurde mit dem MATLAB 

Compiler als stand-alone Programm erstellt und 

ist so auch unabhängig von MATLAB ausführbar. 

100 

50 

200 

150 

250 

60 

300 

Abb. 1: Beispielsimulation: Flugspuren und 

Vermessungsflug (blau) am Radar 

30 

330 

MATLAB 

select 1/01

Hight (m) 

15000 

10000 

Time (s) 

150 

5000 

Tracker zur Positionsgenauigkeit 

Ein zentrales Problem der Radare ist die Erkennung 

von Flugspuren. Denn ein Flugobjekt 

wird bestenfalls mit jeder Radarumdrehung einmal 

detektiert, so dass nur punktuelle Positionssignale 

verfügbar sind. Für die Überprüfung der 

Positionsgenauigkeit eines Radarsystems werden 

die gemessenen Radarechos mit der tatsächlichen 

Flugspur verglichen. Diese lässt sich im Fall eines 

Vermessungsfluges aus den GPS-Daten ermitteln. 

Die Positionsbestimmung eines Flugzeugs kann 

aber auch mit Hilfe des sogenannten Sekundärradar-Signals 

erfolgen. 

Das Sekundärradar übermittelt mit Hilfe eines 

Transponders, der sich an Bord eines jeden 

Flugzeuges befindet, Daten über die Flugposition 

und eine Kennung. Anhand dieser Daten lässt 

sich der wahrscheinlichste Flugweg berechnen 

und mit den Radardaten vergleichen - vorausgesetzt 

die Daten liegen vollständig vor. Nicht selten, 

beispielsweise wetterbedingt, liegt jedoch nur 

das passive Echo des Flugobjektes vor, das heißt 

keine Transponder-Information. 

Durch die Auswertung der Sekundärradar- 

Daten in MATLAB werden die entsprechenden 

Flugspuren gebildet. Zusätzlich wird nach statistischen 

Kriterien (3-s-Interval) entschieden, ob ein 

Radarecho ohne korrespondierendes Transponder-Signal 

als zur Flugspur gehörig eingestuft 

wird. Dann wird ein Kurvenzug (z.B.: Polynom) 

durch die Punkte gelegt, der den sogenannten 

wahrscheinlichsten Flugweg festlegt. Die Streuung 

der Radardaten um diese Flugspur liefert eine 

Aussage über die relative Positionsgenauigkeit. 

MATLAB 

select 1/01 

Hight (m) 

15000 

10000 

5000 

0 

Hight Profile 

North - South 

GPS Track of Flight 

East - West 

0 

0 

x 104 

6 

0.5 1 1.5 2 2.5 

4 

t-interval: 13 14h (UT) 

120 

90 

300 

60 

200 

100 

180 0 

210 

240 

270 

300 

30 

330 

0 0.5 1 1.5 2 2.5 

x 10 4 

2 

Datumswechsel: 1 Meflzeit: 23037s 

Abb. 2: Beispielflug: GPS-Positionsdaten (oben), 

Höhenprofil und Zeitskala 

Anwendungen 

Der Vergleich der Radarechos der Flugspur des 

Vermessungsflugzeuges mit den GPS-Daten dieses 

Fluges erlaubt eine Aussage über die absolute 

Positionsgenauigkeit des Radars. Beides sind 

wichtige Kenngrößen. Da die GPS-Daten und Radar-Daten 

in unterschiedlichen Koordinatensystemen 

definiert sind (GPS: geodätisch [WGS84], 

Radar: polar), müssen vor deren Vergleich erst die 

erforderlichen Koordinatentransformationen in 

MATLAB durchgeführt werden. 

Neben der primären Aufgabe der Bestimmung 

der Positionsgenauigkeit erfüllt das auf 

MATLAB basierte Auswertungssystem weitere 

Aufgaben, die sozusagen nebenbei abgefallen 

sind: 

Azimuth 

Range 

3.21 

3.2 

Durch die kontinuierliche Erfassung der 

Echos aller detektierbarer Flugkörper wird praktisch 

das gesamte Fluggeschehen im Sichtbereich 

des Radars protokolliert. So können auch im 

Nachhinein besondere Konstellationen im Flugverkehr 

analysiert werden oder statistische Auswertungen 

über längere Zeiträume erfolgen. 

Die Auswertung des Sekundärradars zu Messzwecken 

hat weitere Anwendungen. Beispielsweise 

kann der für das Radar sichtbare Horizont, 

d.h. die untere Höhengrenze des Erfassungsbereiches, 

vermessen werden. Ein Vermessungsflug 

wird dann nur eingesetzt, um Erfassungslücken 

zu füllen. Dieses Vorgehen ist wesentlich effektiver, 

als wenn der gesamte Winkelbereich ausgeflogen 

würde. 

Da jede Radarstellung über eine GPS-Antenne 

für die Vergabe des GPS-Zeitstempels der Radardaten 

verfügt, kann die Position der Stellung genau 

bestimmt werden. Dazu werden die Positionsdaten 

über einen längeren Zeitraum gemittelt, 

wodurch der systematische Fehler in den 

Positionsdaten eliminiert wird. 

Weiter können mechanische Komponenten 

des Radars mit dem System überprüft werden. Bei 

der Drehung der Radarantenne werden Pulse erzeugt 

(4096 pro Umdrehung), die einerseits die 

Bestimmung der Richtung, in die die Antenne gerade 

zeigt, gestattet. Andererseits wird zu jedem 

Puls die GPS-Zeit ermittelt. Durch die Analyse 

der Pulse in ihrem zeitlichen Verlauf können Aussagen 

über die mechanische Qualität des Radars 

wie Gleichlauf u.a. abgeleitet werden. Hierbei 

sind die Toolboxen Signal Processing und Statistics 

hilfreich, um Histogramme und Spektrogramme 

zu erstellen und Signifikanztests durchzuführen. 

red: Radar- blue: GPS-Data 

3.19 

13.45 13.5 13.55 13.6 13.65 13.7 

200 

150 

100 

50 

13.45 13.5 13.55 13.6 13.65 13.7 

Time 

Abb. 3: Beispiel zur Positionsgenauigkeit 

des Radars: Streuung der Winkelauflösung – 

Azimuth (oben), Streuung der 

Entfernungsauflösung – Range (unten) 

Fazit: Der Einsatz von MATLAB brachte eine 

erhebliche Zeitersparnis, da wiederkehrende Detailaufgaben 

nun automatisiert mit MATLAB- 

Programmen ablaufen. Mit MATLAB ist es 

weiterhin gelungen, alle wichtigen Funktionen 

zur Erfassung und Auswertung unter dem Dach 

einer Anwendung zu vereinen, die komfortabel 

die gestellten Anforderungen erfüllt. 

Autor: Dr. rer.-nat. Michael Wunder 

Literatur: 

[1] Method for the Cost-Effective Evaluation of Radar Systems 

for Airspace Surveillance 

H.B.Rombeck, T.Vogg, E. Christensen, H.Schäfer, 

M. Wunder 

Deutsche Gesellschaft für Ortung und Navigation e.V. 

Proceedings of the German Radar Symposium GRS2000, 

Berlin, October 2000 

Page 467ff 

19

20 

Wie kommt eine tonnenschwere Gasturbine 

aus einem Werk in Bayern zu einem Schiffhersteller 

in Florida, USA? Da eine Turbine zu groß und 

zu schwer ist, um sie am Stück zu transportieren, 

wird sie normalerweise nach Montage und Testlauf 

am Werk wieder zerlegt und in einzelne Container 

verpackt. Ein LKW transportiert die Container 

zum einem Güterbahnhof, wo man sie auf 

Züge umlädt. Per Güterzug geht es zu einem verkehrsgünstigen 

Verladehafen und von dort per 

Frachtschiff nach Amerika. Dort läuft die ganze 

Transportkette noch einmal in umgekehrter Reihenfolge 

ab, ehe die Container ihr Ziel erreicht 

habe. Doch auch dann ist die Gasturbine noch 

nicht einsatzbereit, denn sie muss erst wieder zusammengebaut 

werden. Dies ist oftmals mit 

Schwierigkeiten verbunden, wenn am Zielort keine 

ausgebildeten Fachkräfte für die Re-Montage 

zur Verfügung stehen. Wie könnte man diesen logistischen 

Kraftakt, der sowohl einen enormen 

Zeitaufwand beim Verladen und Transport als 

auch diverse Probleme bei der Re-Montage bedeutet, 

umgehen? Indem man die Gasturbine 

oder andere Schwergüter am Stück transportiert. 

Die Transportprobleme der deutschen und internationalen 

Schwerindustrie brachten den Logistikdienstleister 

CargoLifter auf die Idee, übergroße 

und überschwere Güter mit Luftschiffen zu 

transportieren. Bei den Luftschiffen, die auf dem 

über 500 Hektar großen Werftgelände in Briesen- 

Brand in Brandenburg gebaut werden, handelt es 

sich allerdings nicht mehr um die Passagier-Zeppeline, 

die vor noch nicht mal 100 Jahren unsere 

Großeltern über den Atlantik geflogen haben, 

sondern um völlig neu konstruierte, modernste 

Luftfahrzeuge. 

Anwendungen 

CargoLifter fliegt auf 

mathematische Simulation 

Die CargoLifter AG mit Hauptsitz 

in Berlin entwirft neuartige Luftschiffe, 

mit denen der Transportverkehr 

und die gesamte Logistik 

für Schwergüter revolutioniert 

werden. Zur Entwicklung und 

Erprobung der neuen Transportluftschiffe 

setzt das Unternehmen 

die mathematische Berechnungsund 

Simulationssoftware MATLAB 

und Simulink ein. Ziel ist eine 

wirklichkeitsgetreue Simulation 

des Flug- und Manövrierverhaltens 

der Luftschiffe sowie die 

Entwicklung und Analyse einzelner 

Systeme. 

Abb. 1: Der CL 160 wird in der Lage sein, 

Frachten mit einem Volumen von 3.200 m 3 

(50m x 8m x 8m) bei einer Nutzlast von 

maximal 160 Tonnen über Distanzen von 

bis zu 10.000 km zu transportieren. 

Entwicklung eines 

innovativen Luftverkehrsmittel 

Der Entwurf von Luftschiffen, die diese Lasten 

bewältigen können, stellt große Herausforderungen 

an die Entwicklungsingenieure von CargoLifter. 

Insbesondere die Flugregelung, die Avionik 

und die Simulation dieser Riesen ist eine Mischung 

von konventioneller, wenn auch modernster 

Luftfahrttechnik mit vollkommen neuen 

Konzepten wie zum Beispiel dem Vorhandensein 

von zwei verschiedenen Betriebsmodi, dem 

Marsch- und dem Manövriermodus. Daneben 

konzipieren die Techniker auch einzelne Systeme, 

die später nicht nur im Simulator sondern auch 

direkt im Luftschiff zum Einsatz kommen. In der 

Flugversuchsabteilung liefern Tests an realen 

Flugkörpern wichtige Messwerte für weitere Modifikationen. 

Ohne exakte Berechnungen und optimale 

Simulationsverfahren mit guter grafischer 

Darstellung wären alle diese Entwicklungen und 

Entwüre für die Transportluftschiffe sowie die 

Tests des Flug- und Manövrierverhalten gar nicht 

möglich. Aus diesem Grund ist der Einsatz einer 

effektiven Berechnungs-, Analyse- und Simulationssoftware 

unumgänglich. 

MATLAB 

select 1/01

Simulation des Flugverhaltens 

Simulationen visualisieren das Flugverhalten 

und weitere Eigenschaften des Luftschiffs. So wird 

beispielsweise die im Manövriermodus vorhandene 

Manövrier-Steuerbarkeit um vier Freiheitsgrade 

während des Andockens am Mast und während 

des Lastaustauschverfahrens berechnet und 

dargestellt. Darüber hinaus soll derzeit auf Basis 

der Simulationssoftware die nächste Generation 

von Entwicklungssimulatoren aufgebaut werden, 

so dass das Flug- und Steuerverhalten in Absprache 

mit Entwicklern und Piloten des Luftschiffherstellers 

schon im vorhinein getestet werden 

kann. Dies gewährleistet später eine reibungslose 

Umsetzung auf Simulatoren zu Schulungszwekken 

sowie das reale Luftfahrzeug. 

Simulation des 

Lastaustauschverfahrens 

Für das Lastaustauschverfahren positioniert 

sich der CL 160 in circa 100 m Höhe über dem 

Ort des Lastaustauschs. Die Verriegelung der 

Ladeplattform wird gelöst. Während der Laderahmen 

aus ca. 100 m Höhe aus der Ladebucht 

des Luftschiffs herabgelassen wird, werden die 

Ankerseile vom Laderahmen abgespult. 

Am Boden werden diese Ankerseile mit den 

Verankerungspunkten verbunden. Nun werden 

die Ankerseile mit den Winden am Laderahmen 

wieder eingeholt. Es wird Vorspannung in 

den Seilen aufgebaut, zum einen durch Vergrößerung 

der Zugkraft des Luftschiffs und zum 

anderen durch Zug der Ankerwinden. Dann 

beginnen die Ankerwinden, den Laderahmen 

zu Boden zu ziehen. 

Nachdem Ballastwasser in die Tanks des Laderahmens 

gepumpt wurde, kann das Transportobjekt 

abgegeben werden. Alternativ zu 

Wasser kann Feststoffballast aufgenommen 

werden. Die Ankerseile werden wieder gelöst, 

und der Laderahmen wird zurück in die Ladebucht 

des Luftschiffs gezogen. Hier wird der 

Rahmen mit dem Luftschiffkiel verriegelt. Der 

CL 160 ist bereit für die nächste Mission. 

MATLAB 

select 1/01 

Anwendungen 

Entwicklung von neuen Systemen 

Neben den verschiedenen Flugsimulationen 

müssen die Ingenieure neuartige, im späteren 

Luftschiff direkt zum Einsatz kommende Systeme 

entwerfen und analysieren. Für deren Entwikklung 

sind zum Teil aufwendige Berechnungen 

und eingehende Analysen notwendig. So ist zum 

Beispiel eine Neuerung in der Luftfahrzeugentwicklung 

das elektrische Energieversorgungssystem 

an Bord des CargoLifters. Da es bei der Lighter-than-Air 

Technologie auf jedes Gramm Gewicht 

ankommt, setzen die Techniker aufgrund 

der enormen Ausmaße des Rumpfes ein gewichtsoptimiertes 

Bordnetz ein. Dieses Bordnetz muss 

im Vorfeld gut durchgerechnet und analysiert 

werden, um Verhalten bei Schaltvorgängen, bei 

Störströmen und Ähnlichem oder bei der Erwärmung 

der Kabel bei Lastspitzen zu testen. 

Weitere Anwendungsbereiche der Entwikklungs- 

und Simulationsplattform sind die 

verschiedenen Steuerungen, wie etwa die Ansteuerung 

der Leitwerke und der Triebwerke durch 

sogenannte Aktuatoren. Hier nutzt CargoLifter 

computergestützte Verfahren für die unverzichtbaren 

Vorabsimulationen und den entsprechenden, 

nichtlinearen Reglerentwurf. Auch das 

Redundanzmanagement der Fly-by-Wire Steuerung, 

das z.B. eine Übergangsfunktionen in den 

Redundanzbetrieb beinhaltet, muss vor der Inbetriebnahme 

bis ins kleinste virtuell getestet 

werden. 

Abb. 2: Der CL 75 AirCrane ist das neueste 

Projekt der CargoLifter AG und das größte 

"Leichter-als-Luft"-Fahrzeug der Welt. Mit 

insgesamt 85 m Höhe ist er 15 m größer als die 

Boeing 747, das größte Passagierflugzeug der 

Welt, lang ist. Und Charly, unser Trainingsluftschiff 

(im Hintergrund), passt genau in 

seine Ballonhülle hinein. 

Messwertbearbeitung 

in der Flugversuchsabteilung 

Ein weiteres Einsatzgebiet für ein Berechnungssystem 

ist die Flugversuchsabteilung. Eine 

Vielzahl von Messwerten liefern verschiedene 

Flugversuche des CL 75 AirCranes in unterschiedlichen 

Testverfahren. Der CL 75 AirCrane 

ist der größte Heliumballon der Welt und gilt als 

Erprobungsfeld für den ”Ernstfall" CL 160. Im realen 

Einsatz wird der antriebslose CL 75 als Lastentransportsystem 

mit Hilfe von Hubschraubern 

oder LWKs gezogen und bildet somit die 

Vorstufe selbständig fliegender Luftschiffe. Die 

Techniker von CargoLifter analysieren und verarbeiten 

die aufgenommenen Messwerte. Die daraus 

resultierenden Informationen und Modifikationen 

für das Testverfahren werden später auf 

das eigentliche Luftschiff, den Cargolifter CL 160, 

übertragen. 

21

22 

Einsatz von MATLAB 

Nach eingehenden Studien und Tests aller auf 

dem Markt verfügbaren Berechnungs- und Simulationssystemen, 

entschied sich CargoLifter im 

Juli 2001 für den Einsatz von MATLAB und Simulink 

von The MathWorks. MATLAB gilt als industrieller 

Standard für technische Berechnungen 

und Simulink ist die grafische Entwicklungsplattform 

zur Modellierung und Simulation technischer 

Systeme. Diese mathematische Softwareplattform 

mit ihrer umfangreichen Simulationsoberfläche 

und den fast unzähligen Erweiterungen 

stellt eines der unverzichtbaren Grundtools 

beim Entwurf moderner Luftfahrzeuge dar. Es 

kommt in praktisch allen großen Luftfahrtentwicklungsbetrieben 

weltweit zum Einsatz. MAT- 

LAB und Simulink überzeugten vor allem, weil sie 

die entscheidenden Werkzeuge für den gesamten 

Entwicklungsprozess zur Verfügung stellen. 

Gerhard Hübner, verantwortlich für den Bereich 

Simulation bei der CargoLifter Development 

GmbH: “Wir schreiben mit unseren Luftschiffen 

ein vollkommen neues Kapitel der Luftfahrtgeschichte. 

Ohne eine entsprechende Simulationssoftware 

wäre ein solches Unterfangen 

heutzutage unmöglich. Mit MATLAB und Simulink 

konnten wir verschiedenste Entwicklungsaufgaben 

effizient lösen. Insbesondere die Modellentwicklung 

in Simulink ist zu einer entscheidenden 

Säule des gesamten Entwicklungsprozesses 

geworden.“ 

Gesamtmodell 

Zur Zeit entsteht in den Rechnern von Cargo- 

Lifter ein komplettes Modell der Luftschiffe mit 

sämtlichen Teilmodellen, wie Aerostatik, Aerodynamik, 

Massenmodell, physikalische Modelle und 

vielen anderen. An dieses Gesamtmodell kann jede 

Fachabteilung einfach eine Simulation ihrer 

Systeme im augenblicklichen Entwicklungsstand 

“anflanschen". Damit haben Ingenieure die Möglichkeit, 

das gesamte Verhalten des Luftschiffs zu 

analysieren, bevor auch nur ein einziger Handschlag 

am Prototypen getätigt wird. Beispielsweise 

kann heute schon der CargoLifter CL 160 

dank MATLAB und Simulink im derzeitigen 

3D-Echtzeitsimulator probegeflogen werden. So 

testen die Entwickler und Piloten von CargoLifter 

unter anderem das Anfliegen an den Landemast 

bis auf eine Distanz, die für das per Halteseil 

durchgeführte Andockmanöver ausreichend ist. 

Die Professionalität der Simulation und die umfangreichen 

Verifikationen aller Entwicklungen 

lassen keinen Zweifel am Erfolg des Projekts. 

Anfang 2004 soll der erste Prototyp des CL 160 

fliegen. 

Anwendungen 

Abb. 3: Flug des Testluftschiffes Charly 

vor dem Hangar 

Fazit 

MATLAB und Simulink erfüllen alle Anforderungen, 

die die Ingenieure und Techniker von 

CargoLifter an ihre Entwicklungsplattform stellen. 

Die detaillierten und genauen Berechnungsverfahren 

und die hervorragenden Simulationen 

haben die Verwirklichung der Vision von Transportluftschiffen 

erst möglich gemacht. Einer der 

enormen Vorzüge der MathWorks Produktfamilie 

ist die Universalität der MATLAB-Plattform. 

Um diese konnte eine Toolfamilie herum wachsen, 

die nahezu jegliche Ingenieursdisziplin mit 

Berechnungs-, Analyse- und Simulationsalgorithmen 

versorgt. Daher soll MATLAB für unterschiedlichste 

Entwicklungsaufgaben als breiter 

Standard in Form von Netzwerkinstallationen bei 

CargoLifter eingeführt werden. 

Über CargoLifter CL 160 

Der CargoLifter CL 160 ist ein 260 Meter langes 

und 65 Meter dickes Luftschiff zum Transport 

überdimensional großer und schwerer Güter von 

bis zu 50 mal 8 mal 8 Meter und bis zu 160 Tonnen 

Gewicht. Der ”fliegende Kran” soll künftig 

aufwändige Schwerlasttransporte schneller, einfacher 

und kosteneffizienter durchführen. Das Luftschiff 

soll eine Geschwindigkeit von bis zu 90 

Stundenkilometern erreichen, in 2000 Meter Höhe 

schweben und hat eine Reichweite bis zu 10000 

km. Es ist ohne zu landen beladbar und nahezu 

unabhängig von der bestehenden Infrastruktur, 

aber mit den konventionellen Verkehrsträgern 

LKW, Bahn, Flugzeug und Schiff kompatibel. 

Über CargoLifter AG 

Die 1996 gegründete CargoLifter AG mit 

Hauptsitz in Berlin versteht sich als kompletter 

Logistikdienstleister für den Luftschifftransport 

von Schwergütern. Auf dem über 500 Hektar großen 

Werftgelände in Briesen-Brand (Brandenburg) 

entwickelt, baut und betreibt der Konzern 

seine multifunktionalen Luftfahrzeuge. Um eine 

marktnahe Entwicklung des Luftschiffes zu gewährleisten, 

kooperiert CargoLifter im Rahmen 

des “Lead-User”-Konzeptes bereits heute mit verschiedenen 

Industrie-Unternehmen. Seit Mai 

2000 ist das Unternehmen am Amtlichen Handel 

der Frankfurter Wertpapierbörse notiert (WKN 

540 261, Kürzel CLA), seit Dezember 2000 im 

MDAX. 

Der CargoLifter Konzern beschäftigt derzeit 

über 460 Mitarbeiter in den Niederlassungen Berlin, 

München, Frankfurt a. M., Brand, Kempten 

und den USA. Rund 253 Mitarbeiter arbeiten in 

der Luftschiffentwicklung am Werftstandort 

Briesen-Brand, wo seit Juni 2000 Besucher im 

Themenpark CargoLifter World die Luftschiffentwicklung 

“live” verfolgen können. Der erste Flug 

des Prototypen CL 160 soll 2004 stattfinden. 

Autor: Andreas Röder 

Phillipp Ewert 

Cargolifter AG 

MATLAB 

select 1/01

Daneben enthält R12.1 noch 20 weitere Updates 

von Toolboxen und Blocksets. Insbesondere 

die Image Processing Toolbox, das Fixed Point 

Blockset und der Real-Time Workshop Embedded 

Coder (S. 30) enthalten entscheidende Erweiterungen, 

die über Updates eines Dot-Releases 

hinausgehen und eigentlich einer neuen Version 

gleichzustellen sind. 

Kurzer Überblick über wichtige 

Neuerungen in den Updates 

Eine Übersicht über alle neuen Merkmale 

und Funktionen finden Sie unter 

www.mathworks.de/products/latest_features.shtml 

MATLAB 6.1 bietet verschiedene Verbesserungen 

der Desktop-Werkzeuge, neue mathematische 

Algorithmen und erweiterte mathematische 

Funktionen sowie zusätzliche Unterstützung 

für wissenschaftliche Dateiformate (u.a. CDF, 

FITS, HDF). Zudem wurden die Java-Unterstützung 

und die externe Fortran API erweitert. 

Simulink 4.1 bietet Erweiterungen der grafischen 

Schnittstelle, die das Erstellen und Bearbeiten 

von Simulink-Modellen vereinfachen. Zusätzlich 

wurden viele Blöcke hinzugefügt oder aktualisiert. 

Neue Ablaufsteuerblöcke wie If, Switch Case, 

For Schleife und While Schleife zur Ablaufsteuerung 

bedingter Subsysteme wurden hinzugefügt 

sowie ein neuer Block zur Erstellung von 

S-Functions, der eine anwenderspezifische 

S-Function erstellt und damit das Einbinden von 

C-Code in ein Simulink-Modell vereinfacht. 

MATLAB 

select 1/01 

Produkte 

Das neue 

Release 12.1 

Anfang Juli wurde das neue 

MathWorks Release 12.1 veröffentlicht, 

das als neue Produkte 

das Developer's Kit for Texas 

Instruments DSPs, die Virtual 

Reality Toolbox und die Curve 

Fitting Toolbox erhält. Sie sind 

in eigenen Artikel (S.27 ff.) 

beschrieben. 

CDMA Reference Blockset 1.1 ermöglicht 

das Entwerfen und Simulieren von IS-95A- 

Mobilfunk-Einrichtungen. Es verfügt nun über 

eine Frame-basierende Signalunterstützung mit 

voller Kompatibilität zum DSP Blockset und zum 

Communications Blockset. 

Communications Blockset 2.01 ermöglicht 

das Entwerfen und Simulieren von Kommunikationssystemen. 

Es wurde ein neuer Hilfetext 

‘Getting Started’ erstellt sowie verschiedene 

Verbesserungen an Blöcken u.a. zur Signalkonvertierung 

durchgeführt. 

Control System Toolbox 5.1 ermöglicht das 

Entwerfen und Analysieren von Regelungssystemen. 

Das SISO Design Tool verfügt über neue 

Funktionen und es werden nun neue erweiterte 

Steuerungs-/Regelungsalgorithmen unterstützt. 

Data Acquisition Toolbox 2.1 ermöglicht 

das Erfassen und Ausgeben von Daten über Messwerterfassungs-Karten 

und das Sound-Device. 

Sie unterstützt nun zusätzliche Datenerfassungskarten 

von National Instruments sowie zusätzliche 

analoge Ausgabegeräte und digitale I/O- 

Geräte. 

Database Toolbox 2.2 ermöglicht den Austausch 

von Daten mit relationalen Datenbanken. 

Sie verfügt u.a. über verbesserte Funktionen zum 

Abrufen und Exportieren von Daten. 

Datafeed Toolbox 1.3 ermöglicht das Einlesen 

von Echtzeit-Finanzdaten von Datendienst- 

Anbietern. Sie unterstützt nun auch den Hyperfeed-Daten-Server. 

DSP Blockset 4.1 ermöglicht das Entwerfen 

und Simulieren von DSP-Systemen. Es enthält 

Verbesserungen für eine effizientere Codeerzeugung, 

unterstützt zusätzliche Datentypen. Weiter 

wurde das FDATool integriert, ein GUI für Filterentwurf 

und -analyse. 

23

24 

Filter Design Toolbox 2.1 ermöglicht das 

Entwickeln sehr leistungsfähiger Digitalfilter und 

Festkomma-Implementierungen. Es wurden neue 

Entwurfsmethoden für FIR-, IIR- und adaptive 

Filter implementiert. 

Fixed-Point Blockset 3.1 ermöglicht das 

Simulieren und die Implementation von Festkomma-basierten 

Algorithmen. Mehr als 60 neue 

Blöcke, die häufig vorkommende Operationen 

optimieren, sowie Werkzeuge für die Generierung 

von Look-Up-Tables wurden hinzugefügt. Matrizen- 

und Frame-basierte Signale werden nun 

unterstützt und die Codeerzeugung wurde 

verbessert. 

Image Processing Toolbox 3.1 für die Bildverarbeitung 

und -analyse sowie die Entwicklun 

von zugehörigen Algorithmen. Sie enthält viele 

neue Funktionen für die Formenmanipulation, 

für räumliche Transformationen, zur Bilderkennung 

mit einer neuen optischen Schnittstelle und 

zum Scharfzeichnen sowie neue Arithmetikfunktionen/Filterfunktionen 

für Bilddaten im Integer- 

Format. Sie unterstützt nun Dateien im DICOM- 

, FITS- und CDF-Format und enthält neue Demos 

und Beispiele zur Bildverarbeitung 

Produkte 

Power System Blockset 2.2 ermöglicht das 

Modellieren und Simulieren elektrischer Systeme. 

Sie enthält nun das Powergui-Werkzeug mit einer 

Funktion zur Anzeige des Signalspektrums und 

die Powerlib_extras-Blockbibliothek mit Online- 

Hilfeseiten 

Real-Time Windows Target 2.1 ermöglicht 

das Ausführen von Simulink- und Stateflow- 

Modellen auf einem PC in Echtzeit. Es enthält 

mehr als 90 neue Gerätetreiber für insgesamt 208 

unterstützte I/O-Boards und zwei neue Blöcke – 

Zählereingang und Encoder-Eingang – und eine 

Zählerunterstützung. 

Real-Time Workshop 4.1 ermöglicht das 

Generieren von C-Code aus Simulink-Modellen. 

Er verfügt u.a. über eine neue Block-übergreifende 

Code-Optimierung, die die Codeeffizienz und 

-lesbarkeit verbessert, eine komplette Dokumentation 

der C-API für die Parameteroptimierung 

und einen TLC-Debugger zur Identifizierung von 

Programmierfehlern in Ihrem TLC-Code. 

Real-Time Workshop Embedded Coder 2 

ermöglicht das Erzeugen effizienten C-Codes für 

Embedded Systems aus Simulink-Modellen 

(Artikel S. 30). 

Signal Processing Toolbox 5.1 für die 

Signalverarbeitung und -analyse sowie zur Entwicklung 

zugehöriger Algorithmen. Sie enthält 

neue Window-Funktionen und das neue Filter 

Visualization Tool zur Anzeige mehrerer Filter 

sowie die Visualisierung von Filteranalyse-Funktionen. 

Simulink Performance Tools 1.1 ermöglicht 

das Verwalten und Optimieren der Ausführung 

großer Simulink-Modelle. Das Modell Coverage 

Tool wurde wesentlich erweitert und ein neues 

grafisches Merge-Werkzeug (das das Model Differencing 

Tool ersetzt) zum Auffinden und Abgleichen 

von Modellunterschieden zweier Modelle 

implementiert. 

Simulink Report Generator 1.2 ermöglicht 

das automatische Generieren von Dokumentationen 

für Simulink- und Stateflow-Modelle. Er 

enthält nun sortierte Blocklisten sowie Tabellen 

für Block-Zusammenfassungen und -Schleifen, 

zu deren Erstellung der Real-Time Workshop 

nicht mehr erforderlich ist. Weiter werden Look- 

Up Tables unterstützt und neue Snapshot-Funktionen. 

Stateflow 4.1 und Stateflow Coder 4.1 

ermöglichen das Entwerfen, Simulieren und 

Erzeugen von Code für ereignisgesteuerte Systeme. 

Sie enthalten verbesserte Desktopwerkzeuge: 

mehr Suchoptionen, Stateflow-Grafiken mit 

"smarten" Übergängen, Anmerkungen zu Diagrammen. 

Wavelet Toolbox 2.1 ermöglicht das Analysieren 

und Komprimieren von Signalen und 

Bildern sowie die Entfernung von Rauschen mit 

Wavelet-Techniken. Sie enthält eine Reihe neuer 

Wavelet-Familien, neue Werkzeuge mit grafischer 

Benutzeroberfläche für verschiedenste Analysearten 

sowie neue mathematische Operationen. 

xPC Target 1.2 ermöglicht Rapid Prototyping 

in Echtzeit auf PC-Hardware. Es beinhaltet 

neue Gerätetreiber-Blöcke für zusätzliche 

I/O-Boards, neue Blöcke zur Unterstützung des 

GPIB-Busses sowie CAN-Blöcke für den FIFO- 

Modus. Eine Floating-Point Unit auf dem Zielrechner 

ist nicht mehr unbedingt erforderlich, 

der xPC-Kernel wurde um eine Floating-Point 

Emulation erweitert. Weiterhin neu sind die 

Unterstützung von asynchronen Events (Interrupts) 

sowie 100 MBits/s für das Ethernet-Device. 

TA 

MATLAB 

select 1/01

Die Virtual Reality Toolbox erlaubt die 

Visualisierung und Interaktion eines dynamischen 

Systems in einer 3-dimensionalen virtuellen 

Welt. Die dynamischen Systeme werden dabei 

mittels MATLAB oder Simulink modelliert, die 

Interaktion bzw. Visualisierung erfolgt im VRML- 

Standard (VRML steht für Virtual Reality 

Modeling Language). 

Die Virtual Reality Toolbox benutzt den 

VRML97 Standard, der die Programmierung von 

3-dimensionalen, dynamischen virtuellen Welten 

erlaubt und damit eine offene und flexible 

Plattform zur Visualisierung bereit stellt. In 

VRML wird die drei-dimensionale Szene durch 

eine hierarchische Baumstruktur von Objekten, 

Knoten genannt, beschrieben. Jeder Knoten des 

Baumes repräsentiert eine bestimmte geometrische 

Form oder Funktionalität der dreidimensionalen 

Szene. Auf der Installations-CD befindet 

sich sowohl ein VRML Editor als auch ein VRML 

Viewer. Die Virtual Reality Toolbox verknüpft 

MATLAB und Simulink mit einem VRML-fähigen 

Web Browser mittels TCP/IP Protokoll. Die 

Toolbox kann in zwei Konfigurationen genutzt 

werden. Entweder läuft MATLAB, Simulink und 

die Visualisierung der virtuellen Realität auf demselben 

Computer, oder die Visualisierung läuft 

auf einem entweder lokal oder über das Internet 

vernetzten Computer. 

MATLAB 

select 1/01 

Produkte 

Virtual Reality Toolbox 2.0 

Ein Bild sagt mehr als tausend 

Worte und mit der Virtual Reality 

Toolbox können ihre Bilder auch 

noch das Laufen lernen. 

Die Virtual Reality Toolbox 

erlaubt Ihnen dynamische Simulationen 

- erstellt mit MATLAB 

oder Simulink - in einer virtuellen 

Welt darzustellen. 

Das Simulink Interface der Virtual Reality 

Toolbox erlaubt die Implementierung der meisten 

Features mittels Simulink-Blöcken. Simulink 

Modelle kommunizieren via VR-Sink und VR- 

Source Blöcke mit der „Virtual Reality“ Welt. Ein 

Joystick Simulink-Block bringt Bewegung in die 

drei-dimensionalen Visualisierung, für sechs 

Freiheitsgrade steht der Simulink-Block 

„Magellan Space Mouse“ zur Verfügung. Das 

Simulink Interface unterstützt ebenfalls 

Simulationen, die auf Real-Time Workshop 

erzeugtem Code basieren. Dabei kann dieser 

Code sowohl auf dem Host-PC als auch auf 

einem externen Target laufen. 

Abb. 1: Maske für die Verknüpfung eines 

Simulink-Modells mit einer VRML-Welt, deren 

Aufbau im VRML tree (rechts) gezeigt wird 

Die Virtual Reality Toolbox untersucht automatisch 

die Virtuelle Welt nach verfügbaren 

Objekten, die von Simulink bedient werden können. 

Die Eigenschaften der Objekte sind in einer 

hierarchischen VRML-Baumstruktur aufgeführt 

und die Zahl der Freiheitsgrade können zur 

Kontrolle der Virtuellen Welt ausgewählt werden 

Neben dem Simulink Interface steht auch ein 

MATLAB Interface zur Verfügung. Die Toolbox 

nutzt objekt-orientierte Funktionen zur 

Erzeugung und Kontrolle der Virtuellen Welt. 

MATLAB erlaubt die Positionierung und 

Beeinflussung der Eigenschaften von VRML- 

Objekten. Von MATLAB aus lassen sich Callbacks 

von GUIs erzeugen und Daten auf Virtuelle 

Objekte abbilden. Selbstverständlich lässt sich die 

erzeugte Welt dann auch in einem VRML fähigen 

Browser darstellen. 

Die Virtual Reality Toolbox 2 ist nur für 

Microsoft Windows Betriebssysteme verfügbar. 

Voraussetzung ist - wie bei jeder MATLAB 

Toolbox - MATLAB selbst, Simulink ist sehr zu 

empfehlen, aber nicht zwingend Voraussetzung. 

WS 

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26 

Dieses neue Werkzeug ermöglicht die Vorverarbeitung 

von Daten, beispielsweise durch 

Datenglättung oder Datenauswahl, Daten an 

selbstdefinierte oder vorgegebene Funktionen zu 

fitten oder Datenfits zu analysieren. So gewinnen 

Sie bequem Aussagen zur Qualität der Fits und 

somit dem dahinter verborgenen Modell. Die 

Funktionalität wird sowohl durch ein einfach zu 

bedienendes grafisches Interface als auch alternativ 

via Kommandozeile bereit gestellt. Die Toolbox-Funktionen 

liegen als m-file offen - frei zum 

Lernen oder Umgestalten und Optimieren der 

eigenen Algorithmen. Selbstverständlich können 

Sie Ihre wertvollen Erkenntnisse in Form von 

Variablen, binär oder auch als m-file zur zukünftigen 

Weiterverwendung abspeichern. 

Ein wichtiges Problem der numerischen 

Modell-Analyse ist, eine Folge von Messpunkten 

durch eine Näherungsfunktion zu approximieren 

und das Ergebnis zu analysieren. Die Curve 

Fitting Toolbox stellt für alle, die Daten analysieren 

und Modelle auf ihre Praxistauglichkeit testen 

wollen, eine wesentliche Bereicherung der 

MATLAB-Familie dar. Das Curve Fitting User 

Interface bietet dabei einen einfachen und 

raschen Zugang zur gesamten Funktionalität der 

Toolbox. Mit >>cftool öffnen Sie die vielseitige 

grafische Welt der Curve Fitting Toolbox. 

Mit Hilfe des "Data Tool" lassen sich Daten aus 

dem MATLAB Workspace einfach darstellen und 

handhaben. Ein Preview Fenster zeigt die Rohdaten 

an. Ausreißer lassen sich deselektieren, 

unruhige Datenfolgen mittels einer smooth- 

Funktion glätten oder Datenfolgen in einzelne 

Sequenzen unterteilen. Als Fit-Funktionen stehen 

eine Vielzahl unterschiedlicher Möglichkeiten zu 

Verfügung: Linearkombinationen von bis zu acht 

Gauß-Funktionen, Polynom-Approximationen 

bis zur neunten Ordnung, rationale Approximationsfunktionen 

mit Zähler- und Nennerpolynom 

frei wählbar bis zur fünften Ordnung, 

Linearkombinationen von bis zu acht Sinus- 

Funktionen, Weibull-Approximation und Interpolationsverfahren 

basierend auf linearer oder 

Nächster-Nachbar-Interpolation, kubischer Spline 

oder Shape-preserving Interpolation mittels 

stückweiser Polynom-Approximation. Sie ver- 

Produkte 

Curve Fitting Toolbox 1.0 

Die MATLAB-Familie hat 

Zuwachs im Bereich 

"Modell Fitting und Analysis" 

bekommen – die 

Curve Fitting Toolbox. 

Abb. 1: Fitting Panel 

missen noch etwas? Mit "Custom Equations" 

können Sie sich Ihre eigene optimierte Fit-Funktion 

komponieren und eigene Parametergrenzen 

angeben. 

Das Fitting Panel zeigt Ihnen neben den Fit- 

Koeffizienten weitere wichtige statistische Informationen 

zu Ihrem Fit an und die grafische 

Oberfläche der Curve Fitting Toolbox ihr Fit- 

Ergebnis. Einzelne Werte lassen sich auf der grafischen 

Oberfläche interaktiv prüfen. Die Anzeige 

einer Legende bzw. eines Gitters ist wählbar. Zur 

Analyse können über den "View-Button" Parametergrenzen 

oder Residueen ebenfalls angezeigt 

werden. Das Analyse Tool erlaubt zusätzlich, die 

ersten beiden Ableitungen und das Integral zu 

analysieren und zu plotten. 

Zur Sicherung der Analyse-Ergebnisse können 

entweder die gesamte Session im MATLAB- 

Format (mat-file), die Fit- und Analyse-Ergebnisse 

als MATLAB-Function (m-File) oder die 

einzelnen Parameter im MATLAB Workspace 

gespeichert werden. Alle Funktionalitäten stehen 

selbstverständlich auch auf der Kommando- 

Ebene zur Verfügung. 

In vielen Anwendungsproblemen weisen Einzeldaten 

häufig eine starke Schwankung auf, 

zeigen aber einen zugrundeliegenden globalen 

Trend. Denken wir als Beispiel an Wetterdaten. 

Von Tag zu Tag mögen starke relative Schwankungen 

auftreten, über das Jahr betrachtet weisen 

die Daten eine periodische Struktur auf. Das 

Smooth-Symbol im Data-Window stellt unterschiedliche 

Methoden zur Datenglättung zur Verfügung. 

Für unsere Wetterdaten ist sicherlich eine 

gleitende Mittelung (moving average) sinnvoll. 

Abb. 2: Grafische Darstellung des Fit-Ergebnisses 

Weitere Möglichkeiten sind ein Savitzky-Golay 

Glättungsfilter oder lokal gewichtete Regressionen 

zur Datenglättung. Die weitere Analyse 

erfolgt dann entweder mit selbst definierten Fit- 

Funktionen, z.B. um eine Fourier-Analyse durch 

zu führen, oder mit einer der vielen direkt von der 

Curve Fitting Toolbox zur Verfügung gestellten 

Funktionen. Selbstverständlich arbeitet die Curve 

Fitting Toolbox in gewohnter MATLAB-Weise 

harmonisch mit allen anderen MATLAB Werkzeugen 

zusammen – eine Toolbox nicht nur für 

den Wetterpropheten sondern für alle, die Anwendung 

im Bereich der Modell-Analyse, des 

Curve Fittings haben, gleichgültig ob sich dahinter 

Finanzdaten in Milliardenhöhe, die 

Schwingungsmoden von Neutronen Sternen oder 

unerwünschte Vibrationen im Motorgehäuse 

verbergen. 

WS 

MATLAB 

select 1/01

Die MATLAB/Simulink-Werkzeugkette ist im 

Bereich der digitalen Signalverarbeitung ein fest 

etabliertes Standardwerkzeug. Mit dem relativ 

neuen Produkt „Developer’s Kit for Texas Instruments 

DSP“ hat diese Werkzeugkette eine sehr 

interessante Erweiterung aus dem Hause The 

MathWorks erfahren, die für Anwender von digitalen 

Signalprozessoren des Herstellers Texas Instruments 

interessant sind. 

Abb. 1 stellt die Funktionalität des Produkts dar: 

Es besteht aus zwei Komponenten, einer Link- 

Komponente und einer Codegenerierungs-Komponente. 

Beide Komponenten nutzen die Entwicklungsumgebung 

„Code Composer Studio“ 

von Texas Instruments. 

Die Link-Komponente ermöglicht den einfachen 

und bequemen Datenaustausch zwischen 

MATLAB und einem DSP-System. Unterstützt 

werden sämtliche TI-DSPs der Familien C5000 

und C6000. So ist es z.B. möglich, neue Filter- 

MATLAB 

select 1/01 

Produkte 

Neue Wege in der digitalen Signalverarbeitung: 

Rapid Prototyping mit 

”Developer’s Kit for Texas 

Instruments DSP” 

Abb. 1: Funktionale Einordnung des TI Dev. 

Kits zwischen MATLAB/Simulink und dem 

TI Code Composer Studio 

Abb. 2: Das FDA-Tool 

koeffizienten im laufenden Betrieb aus dem 

MATLAB-Workspace heraus auf das Zielsystem 

herunter zu laden. Diese Filterkoeffizienten können 

sehr einfach und bequem mit dem neuen 

Werkzeug „Filter Design & Analysis Tool“ oder 

kurz FDATool erzeugt werden, welches Bestandteil 

der Signal Processing Toolbox ist (Abb. 2). 

Falls auch noch die Filter Design Toolbox vorhanden 

ist, enthält FDATool auch einen Komponente 

zum Auslegen von Filtern in Festkomma-Arithmetik. 

FDATool bietet in Kooperation mit Developers’s 

Kit for Texas Instruments DSP auch die 

Möglichkeit, Filterkoeffizienten direkt in den 

Speicher des DSP-Boards zu schreiben oder in 

Form eines Header-Files zu exportieren. 

Die Codegenerierungs-Komponente des 

Developers’s Kit for Texas Instruments DSP 

ermöglicht die „Codegenerierung auf Knopfdruck“ 

für DSPs des Typs C67x. Sie setzt neben 

MATLAB und Simulink auch den Real-Time 

Workshop voraus sowie Signal Processing Toolbox 

und DSP Blockset. Als konkrete Hardware- 

Plattform wird derzeit das C6701EVM Evaluation 

Bord unterstützt, weitere Boards werden folgen. 

Abb. 3 zeigt, wie einfach nun ein Signalverarbeitungs-Algorithmus 

auf einer Echtzeit-Hardware 

realisiert werden kann. 

Hier wird in Simulink ein einfacher Hall- 

Algorithmus implementiert. Die Blöcke für den 

A/D-Wandler und den D/A-Wandler sind Bestandteil 

des Developer’s Kit for Texas Instru- 

Abb. 3: Simulink-Modell eines Hall-Algorithmus 

ments DSP. Es muß jetzt nur noch die automatische 

Codegenerierung mit gestartet werden, dann 

wird das Simulink-Blockdiagramm automatisch 

in ein Executable für den C6701 übersetzt. Auch 

der Download auf das DSP-Board erfolgt automatisch, 

das Hall-Verfahren kann direkt ausprobiert 

werden. 

CE 

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28 

Der Anteil von Elektronik in vielen Geräten 

nimmt ständig zu. Ein gutes Beispiel dafür ist der 

Automobil-Bereich: Elektrische Sitzverstellung, 

ABS, ESP, elektronische Wegfahrsperre, Satelliten- 

Navigationssystem etc. sind mittlerweile in vielen 

Fahrzeugen anzutreffen. Realisiert werden all diese 

Funktionen mit Hilfe von Microcontroller-basierten 

Steuergeräten, allgemein „Embedded Systems“. 

Die Programmierung dieser Microcontroller 

wurde lange Zeit per Hand durchgeführt, 

zunächst in Assembler. Vor einiger Zeit wurde Assembler 

zunehmend durch die höhere Programmiersprache 

„C“ abgelöst. Zur Zeit vollzieht sich 

wieder solch ein Paradigmenwechsel, diesmal 

wird die manuelle Programmierung durch die 

automatische Codegenerierung abgelöst. Im 

Gegensatz zum Rapid Prototyping muss allerdings 

darauf geachtet werden, dass der automatisch 

generierte Code auf Systemen laufen muss, 

die eventuell nur über einige kByte Speicherplatz 

für Programm und Daten verfügen. Auch die 

Ressourcen des verwendeten Prozessors müssen 

effektiv genutzt werden, da in der Serienanwendung 

schon allein aus Kostengründen nicht mit 

Kanonen auf Spatzen geschossen werden kann. 

Der Real-Time Workshop Embedded Coder trägt 

diesen Anforderungen Rechnung. Er dient zur 

automatischen Codegenerierung von C-Code in 

Produktionsqualität für Embedded Systems. Embedded 

Coder ist ein Ergänzungsprodukt zum 

Real-Time Workshop, dem seit langem etablierten 

Codegenerator der MATLAB/Simulink- 

Werkzeugkette. 

Während der Real-Time Workshop das Werkzeug 

der Wahl ist, um auf Basis von Simulink- 

Blockschaltbildern automatisch Code für das Rapid 

Prototyping zu generieren, kommt der Em- 

Abb. 1: RAM/ROM Belegung von automatisch 

generiertem Code bezogen auf handcodierten Code 

Produkte 

Real-Time Workshop 

Embedded Coder – 

automatische Generierung 

von Produktionscode mit 


Real-Time Workshop Embedded 

Coder ist ein relativ neues Produkt 

der MATLAB-Familie. Die 

Markteinführung erfolgte mit 

MATLAB Release 12, bereits mit 

Release 12.1 wurde die deutlich 

verbesserte und erweiterte Version 

2.0 des Embedded Coder herausgebracht. 

Im folgenden werden 

die Merkmale und Anwendungsmöglichkeiten 

vom Embedded 

Coder beschrieben. 

bedded Coder zum Einsatz, wenn der Fokus auf 

der Erstellung von Code für das Endgerät liegt. 

Hier kommt es entscheidend darauf an, mit 

Ressourcen wie Speicherplatz und CPU-Zyklen 

möglichst effizient umzugehen. Daher ist der 

Codegenerierungsprozess des Embedded Coder 

auf maximale Performance bei minimalem 

RAM/ROM-Verbrauch getrimmt, es gibt keinen 

Nachteil mehr gegenüber Hand-Codierung, 

s. Abb. 1. 

Dennoch ist der automatisch generierte Code 

sehr gut strukturiert und kommentiert, so dass 

der Überblick gewahrt bleibt. Motiviert durch das 

Thema „Embedded Code Generation“ wurden in 

der letzten Zeit einige sehr effektive Optimierungsverfahren 

in den Real-Time Workshop eingebaut, 

die sowohl der Codegenerierung für Embedded 

Systems als auch der Codegenerierung für 

Rapid Prototyping zugute kommen. Exemplarisch 

wird die Optimierungsoption „Expression 

Folding“ kurz erläutert. Wenn diese Option aktiv 

ist, wird die Erzeugung von Code für Zwischenergebnisse 

drastisch reduziert. Die Berechnungen 

mehrerer Blöcke werden soweit möglich zu einzelnen 

Statements zusammengefasst bzw. „gefaltet“, 

so dass Statements für individuelle Blöcke 

nebst den zugehörigen Variablen für die Speicherung 

der Zwischenergebnisse komplett entfallen. 

Die folgende Abbildung zeigt ein Simulink- 

Blockdiagramm mit einer kleinen Signalkonditionierungs-Applikation. 

Abb. 2: Simulink-Modell einer einfachen 

Signalkonditionierungs-Applikation 

Der dazu mit Embedded Coder automatisch 

generierte Code ohne Verwendung der Optimierungsoption 

„Expression Folding“ (ohne automatisch 

generierte Kommentare; Abdruck rechts 

oben): 

Es ist erkenntlich, dass der Code zur Berechnung 

des Ausgangswerts auf ein einziges „if-else“- 

Statement reduziert wird, temporäre Variablen 

werden nicht benötigt. 

Wichtige Merkmale des Embedded Coder: 

■ HTML-Report 

Dieser Report bietet einen kompakten Überblick 

über die verwendeten Codegenerierungsoptionen 

und ihre Wirkung. Optionen, deren Wert im Hinblick 

auf optimale Performance geändert werden 

sollte, werden farblich hervorgehoben. 

MATLAB 

select 1/01

void ef_step(void) 

{ 

real_T rtb_Look_Up_Table_2_D; 

real_T rtb_temp4; 

boolean_T rtb_Relational_Operator; 

boolean_T rtb_temp6; 

rtb_temp4 = input1 * 2.0; 

rtb_temp4 = rt_Lookup(T1Break, 11, rtb_temp4, T1Data); 

rtb_temp6 = (UPPER >= input2); 

rtb_Relational_Operator = (input2 = input2) || (input2

30 

Die Datenübertragung erfolgt mittels serieller 

Schnittstelle RS232, wobei die zu messenden Daten 

und die zu übertragenden Parameter im Simulink-Modell 

zu definieren sind. Die Messdaten 

werden in Echtzeit auf dem Monitor des PCs grafisch 

angezeigt. Die Parameter können wiederum 

von MICROMON zum Steuergerät während des 

Betriebes übermittelt werden. MICOMON ist 

nun als Windowsversion erhältlich. 

Steuer- und Regelgeräte auf der Basis der Infineon-Microcontrollerfamilie 

C16x lassen sich 

sehr effizient mit den Tools aus der MATLAB-Familie 

entwerfen, realisieren und optimieren. Simulink 

erleichtert dabei komfortabel den grafischen 

Entwurf des Modells und simuliert dynamische 

Systeme, also auch Regelungen. Die 

Schnittstellenblöcke sind in dem von Delzer Kybernetik 

entwickelten CONTI-Tool enthalten. 

Das CONTI-Tool stellt dabei eine Erweiterung 

des Real-Time Workshops (RTW) dar und beinhalten 

u.a. in der Libary UCBLIB die Treiber für 

CAN, Digital I/O, PWM, Sensoren, serielle 

Schnittstelle etc. (Abb. 1). 

Die Parameter für den SERIAL-OUT Block 

sind die Signalnummer für die Zuordnung des 

Kanals und die Vorgabe der Abtastzeit. Bis zu 99 

Kanäle stehen für die grafische Auswertung der 

Daten mit MICROMON zur Verfügung. Andererseits 

lassen sich „beliebig“ viele Parameter in 

Echtzeit von MICROMON aus im Steuergerät 

setzen. Parametrisiert werden beispielsweise Simulink-Blöcke 

wie Gain, Constant, Time Delay, 

o.a. Um die Parametrisierung zu ermöglichen, ist 

lediglich in die Bezeichnungszeile des entsprechendes 

Blocks im Simulink-Modell die Zeichenkette 

[PCM] eingetragen. 

Produkte 

Grafische Auswertung von 

Regelvorgängen in Echtzeit 

MICROMON ermöglicht den 

Datenaustausch zwischen 

Microcontroller-Steuergeräten 

auf der Basis der Infineon 

Microcontroller-Familie C16x 

und einem PC. 

Abb. 1: Schnittstellenblöcke in der UCBLIB-Libary 

MATLAB 

select 1/01

Abb. 2: 

Start-Oberfläche 

von MICROMON 

Das in der grafischen Simulationsumgebung 

vorliegende Simulink-Modell wird automatisch 

auf Knopfdruck mit Hilfe des RealTime-Workshops 

zu C-Quellcode umgesetzt. Die Einbindung 

der Treiber aus dem CONTI-Tool erfolgt gleichzeitig 

und vollautomatisch. Auch der Prozess der 

Übertragung des C-Quellcodes in den Microprozessor 

via serieller Schnittstelle RS232 läuft selbsttätig 

mit den Hilfsmitteln RTW/CONTI-Tools ab. 

MICROMON (Abb. 2) selbst ist ein unabhängiges 

Programm und lauffähig unter Windows 9x, 

ME, 2000. Eine LINUX Version ist in Entwicklung 

und wird Anfang des Jahres 2002 zur Verfügung 

stehen. Der Datenaustausch erfolgt über die serielle 

Schnittstelle RS232 zum Steuer- und Regelgerät. 

Das Programm gestattet, die Kommunikationsparameter, 

die Definition der zu beobachtenden 

Kanäle und die beeinflussbaren Parameterwerte 

in mehreren Datensätzen vorzugeben. 

Nach der Festlegung der o.g. Werte kann man den 

Echtzeitprozess auf dem Microcontroller starten 

und den zeitlichen Verlauf der Messdaten in Echtzeit 

verfolgen (Abb. 3). 

Die Messdaten werden entsprechend der vorgegebenen 

Abtastzeit grafisch ausgegeben und 

gleichzeitig in einer Datei als Datensätze abgelegt. 

Gewöhnlich erfolgt mit den gewonnenen Messdaten 

die Systemidentifizierung mit IDCON- 

Classic (Ermittlung der Übertragungsfunktion) 

und anschließend der automatische Entwurf der 

Reglerparameter mittels der ACD-Toolbox 

(Automatic Controller Design TB). Nun schließt 

sich der Kreis: In das Simulink-Modell werden die 

neu ermittelten Parameter und ggf. die neue 

Struktur eingegeben, der C-Quellcode generiert, 

kompiliert und das Hex-File in den Flash des 

Controllers geladen. Die Auswirkungen der 

MATLAB 

select 1/01 

Produkte 

durchgeführten Änderungen können anschließend 

sofort in der MICROMON-Grafik ausgewertet 

werden. MICROMON gestattet eine umfassende 

Anpassung an den zu beobachtenden 

Prozess. 

Die Skalierung der Zeitachse auf dem Bildschirm 

wird je nach der Prozessgeschwindigkeit 

vorgegeben; nach dem Erreichen des Endpunktes 

baut sich ein neues Fenster auf, das alte Fenster 

bleibt zunächst erhalten. Die maximale Anzahl 

der Fenster ist wählbar. Erst nach dem Erreichen 

des letzten Fensters werden die ersten Fenster 

wieder überschrieben. Der Ablauf kann bei Bedarf 

zeitweise unterbrochen werden. 

Während des Ablaufes ist es möglich, Modellparameter 

in den Microcontroller zu übertragen 

und deren Einfluss auf den Prozess zu beobachten 

(Abb. 3). In dem oberen zweiten Fenster werden 

die aktuellen Messwerte angezeigt. Ist ein Fenster 

Abb. 3: Grafischer Verlauf und 

Messwertanzeige des realen Prozesses 

zeitlich durchlaufen, lassen sich Postscript- 

Dateien (EPS-Format) abgelegen. Somit sind im 

Nachgang Verläufe aus dem gesamten Prozessdynamik 

oder nur wesentliche Teile davon ausdruckbar. 

Falls kein Postscript-Drucker zur Verfügung 

steht, kann ein Ausdruck über den Umweg 

einer EPS-Konvertierung, z.B. mit GSview, 

auf einem beliebigen Drucker erfolgen. 

MICROMON ist ein Programm für den Praktiker, 

der mit diesem Tool geeignete grafische 

Aussagen über die Qualität von Microcontroller- 

Anwendungen erhält und mit dem er den Einfluss 

von Parameteränderungen analysieren kann. 

Autor: DELZER Kybernetik 

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Produktübersicht 

ToolBoxen & BlockSets 

Toolbox Voraussetzungen Bemerkungen 

Voraussetzung für alle Systeme ist MATLAB 

CDMA Reference BS SL, Communications TB + BS, DSP BS, Simulation des ISA-95A Standards bei drahtloser Kommunikation 

Signal Processing TB 

Communications TB Signal Processing TB, Kommunikationstechnik 

empf.: SL und DSP BS 

Communications BS SL, Communications TB, DSP BS, Erweiterung der Communications TB um SL-Blöcke auf 

Signal Processing TB dem Gebiet der Kommunikationstechnik 

Control System TB Grundlegende TB der Regelungstechnik; für lineare Systeme 

Curve Fitting TB Fitten von Signalen unter Benutzung von diversen Methoden 

(lineare,nicht lineare, nicht parametrische) u.a. Polynome, 

Splines, Anwender-definierte Methoden etc. 

Data Acquisition TB Unterstützte Hardware u.a.: Soundcard, Akquisition von Daten über I/O-Boards; Aufruf von der 

Agilent, National Instruments (nur Windows) MATLAB-Kommandozeile 

Database TB Schnittstelle zu Datenbanksystemen (ORACLE, SYBASE SQL, 

Microsoft SQL Server, MS Access, Ingres, Informix, IBM DB2 ) 

Datafeed TB (nur Windows) Verarbeitung/Visualisierung von Finanzdaten von Datendienst- 

Anbietern (Bloomberg), Nachrichten-/Fernsehdienste 

Developer's Kit for Texas SL, Signal Processing TB, DSP BS, RTW, CCS, Entwurf/Simulation von DSP’s: Kombination von ML-/SL- 

Instruments DSP (nur Windows 95/98/NT) Funktionen mit Texas Instrument C6701EVM (floating point 

Proz.), Code Composer Studio (CCS) Mitwirkung. 

Dials & Gauges BS SL (nur Windows) Bedienelemente für Simulink-Modelle aus ActiveX Control 

Elementen 

DSP BS SL, Signal Processing TB Erweiterung von SL auf dem Gebiet der digitalen 

Signalverarbeitung 

Excel Link MS Excel 5.0 oder 7.0 Schnittstelle zu Microsoft Excel 

Extended Symbolic Math TB Symbolische Mathematik mit. Maple-Kernel 

(beinhaltet Symbolic Math TB) 

Filter Design TB Signal Processing TB Bitgenaues Filterdesign für anwenderspezifische Festkomma- u. 

Gleitkomma-Zahlenformate in der Digitalen Signalverarbeitung 

Financial TB Statistics TB, Optimization TB Finanzmathematik, Entwicklung finanzanalytischer Algorithmen 

Financial Derivatives TB Financial TB, Optimization TB, Erweiterung zur Financial TB; liefert spez. Funktionalität zur 

Statistics TB Behandlung von Derivaten 

Financial Time Series TB Financial TB, Optimization TB, Tool-Sammlung zur Zeitreihenanalyse bei Finanz-Anwendungen 

Statistics TB 

Fixed-Point BS SL Simulation von Systemen mit Festkomma-Arithmetik 

Fuzzy Logic TB Umfassende Entwicklungsumgebung zum Entwurf von 

Fuzzy-Systemen; Schnittstelle zu SL vorhanden 

GARCH TB Statistics TB, Optimization TB Finanzmathematik; GARCH, Volatilitätsmodellierung, Zeitreihen 

Modellierung, Monte Carlo Simulation 

Image Processing TB empf.: Signal Processing TB Bildverarbeitung und -auswertung; Rekonstruktion von Bildern, 

Konturerkennung; FFT, DCT und Radon Transformation etc. 

Instrument Control TB Unterstützung von GPIB, VXI und VISA sowie der RS232 

Schnittstellen zur Kommunikation mit Messgeräten/-instrumenten 

LMI Control TB Control System TB (empf) Lösen von Matrizenungleichungen (Linear Matrix Inequalities) 

Mapping TB Für Kartographie und geografische Darstellung 

MATLAB Compiler empf.: C/C++Math Library f. Standalone Appl., Übersetzt MATLAB-Code nach C, bzw. von C in MATLAB 

C/C++Graphics Lib. ausführbaren Code 

MATLAB C/C++ Math Library ANSI C Compiler, ML Compiler Algorithmische MATLAB-Funktionalität in der Form von 

C++-Bibliotheken (Matrix Library) 

MATLAB C/C++ Graphics Library MATLAB Compiler, C/C++ Math Library Grafische Funktionalität von MATLAB in C/C++ Bibliotheken 

MATLAB Report Generator empf.: Word, HTML-Browser Automatische Dokumentationserstellung (RTF, HTML, SGML, 

XML) für MATLAB - Programme; eigene Dokumente zusätzlich 

einbindbar. 

Matrix VB MS Visual Basic COM Bibliothek mit Matrizen-Funktionen zur Nutzung 

unter MS Visual Basic 

Model Predictive Control TB empf.: Control System TB Fortgeschrittene Regelungstechnik für den Verfahrensbereich 

(Mehrgrößenregelung) 

Motorola DSP Developer’s Kit ANSI C Compiler; empf.: SL, DSP BS Entw./Simulation von DSPs: Kombination von ML-/SL-Funkt. mit 

(nur Windows/Solaris) Motorola 56300 und 56600 Fixed-point Assembler-Code. 

µ-Analysis and Synthesis TB empf.:Control System TB Robuster Reglerentwurf 

Neural Network TB Entwicklungstool für Neuronale Netze; Schnittstelle zu SL vorhanden. 

Nonlinear Control Design (NCD) BS SL Automatische Parameteroptimierung für nichtlineare SL Modelle. 

Optimization TB Optimierungs-Algorithmen; Minimierung, nichtlineare Gleichungslöser, 

kleinste Fehlerquadrate 

Partial Differential Equation (PDE) TB Entwicklungsumgebung zum Lösen von partiellen DGLs 

MATLAB 

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Toolbox Voraussetzungen Bemerkungen 

Voraussetzung für alle Systeme ist MATLAB 

Power Systems BS SL SL-Blöcke zur Modellierung von Leistungselektronik und Antriebstechnik 

Real-Time Workshop (RTW) SL, ANSI C Compiler, Generierung von portablem C-Code aus SL; Echtzeitsimulation 

RTW Embedded Ada Coder SL, RTW, Ada 95 oder 83 Coder Generierung von Ada 83 oder Ada 95 Code aus Simulink-Modellen 

RTW - Embedded Coder SL, RTW, ANSI C und Cross Compiler für Zielsystem Code-Generierung von hocheffizienten C-Code für Embedded Systems; 

ROM und RAM-Größe sowie Ausführungsgeschwindigkeit vergleichbar 

mit optimiertem handgeschriebenen C-Code. 

Real-Time Windows Target (RTWT) SL, RTW, ANSI C Compiler, Ausführung von Simulink- und Stateflow-Modellen unter Windows in 

empf.: SF (nur Windows) Echtzeit 

Requirements Management empf. SL, SF Verknüpfung, Koordinierung und Nachverfolgung über Requirement 

Interface Management Tools (wie DOORS, Word,Excel,HTML) zu ML/SL/SF 

Robust Control TB Control System TB Robuster Reglerentwurf 

Signal Processing TB Grundlegende TB für die Signalverarbeitung. 

Simulink Simulation dynamischer, nichtlinearer Systeme 

Simulink Performance Tools SL, ANSI C Compiler 4 Tools: Simulationsbeschleuniger, Modell-Vergleicher, SL-Profiler und 

Modellabdeckung einer Simulation 

Simulink Report Generator SL, MATLAB Report Generator Automatische Dokumentationserstellung (RTF, HTML, SGML, XML) für 

Simulink-Modelle (auch Stateflow); Einbindung eigener Doku 

Splines TB Fortgeschrittene Verfahren zur Berechnung von Splines 

Stateflow SL Grafische Oberfläche zur Modellierung von Zustandsautomaten, Abbildung 

logischer Abfolgen, ereignissorientierte Simulation. 

Stateflow Coder SL, Stateflow Codegenerierung für Stateflow 

Statistics TB Wahrscheinlichkeitsrechnung, Regressionsanalyse, Hypothesentests 

Symbolic Math TB Symbolische Mathematik 

System Identification TB empf.: Signal Processing TB Identifikation von zeitdiskreten Systemen 

Virtual Reality TB SL, (nur Windows) Steuerung/Interaktion von 3D-Virtual-Reality-Modellen (VRML) mit ML/SL 

Wavelet TB empf.: Signal Processing TB, Signalverarbeitung, Wavelet-Analyse 

Image Processing TB 

xPC Target SL, RTW, ANSI C Compiler Rapid Prototyping und Hardware-in-the-Loop Anwendungen in Echtzeit 

empf.: Stateflow, (nur Windows) auf Standard-PC Hardware 

xPC Target Embedded Option xPC Target Embedded Stand-Alone-Echzeitsysteme ausführbar auf PCs für Produktion, 

Datenerfassung, Kalibrierung oder Testapplikationen. 

Produkte von Drittanbietern 

Automatic Controller Design(ACD) TB Control System TB Automatischer, robuster Reglerentwurf; Parameter für 

Anti-Windup-Struktur bei Reglern mit l-Anteil 

CANbus Toolset SL, Hardware von Softing GmbH Zugriff auf Canbus im Fahrzeug unter Echtzeitbedingungen, Verwaltung 

der Identifier, Joystick-Unterstützung 

Carnot BS SL Optimierung von Energiesystemen (konventionelle und regenerative 

Energien) Schwerpunkt auf Haus- und Heizungssystemen SL-Bibliothek 

CONTI Tool RTW Controller-Interface für Siemens/Infineon C16x- Microcontroller: 

empf.: MPA BS Gerätetreiber, Anpassung an Cross-Compiler, Interrupthandling, etc. 

Fuzzy Control Design (FCD)TB SL, Nonlinear Control Design BS Entwurf und Optimierung von Fuzzy - Regelsystemen und konvent. Reglern 

Hardware Access TB empf.: SL Zugriff auf Hardware mittels MEX-Files + Echtzeitmodul 

Hydraulic BS SL SL-Bibliothek mit hydraulischen Bausteinen, z.B. Zylinder, Ventile, Pumpen, 

Hydromotoren 

IDCON Classic TB Control System TB Identifikation lin. zeitkont. Systeme (liefert S-Übertragungsfunktion); 

Verarbeitung von Zeit- oder Frequenzbereichsdaten 

IDCON Nonlinear TB IDCON Classic TB Identifikation nichtlinearer Systeme 

MICROMON SL, RTW, CONTI Microcontroller Monitoring System; GUI PC – Microcontroller 

Multi-Precision-Arithmetic (MPA) BS SL SL-Bibliothek; Unterstützung der Arithmetik-Typen Gleitkomma und 

Integer; Kein Änderung der Modell-Struktur bei Formatwechsel 

PCMON SL, RTW, ANSI C Compiler GUI für den RTW auf PC 

MATLAB 

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Produktübersicht 

Hinweis: ML = MATLAB - SL = Simulink - TB = Toolbox - BS = Blockset ; 

Voraussetzung für alle Tools ist MATLAB, außer für 

■ Matrix Visual Basic 

■ MATLAB C/C++ Math Library 

ANSI C Compiler: 

■ Microsoft Visual C/C++ compiler Version 5.0 oder höher 

■ Borland C++ 3.0 oder höher 

■ Borland C/C++ Builder 5.0 oder höher 

■ CCS = Code Composer Studio (Texas Instrument) 

33

TIPPS&TRICKS 

■ TIPPS&TRICKS 

1. Bei der Zusammenarbeit mit 

Projektpartnern ist es manchmal nötig, Simulink- 

Modelle in älteren Versionen abzuspeichern. 

Wenn keine Features benutzt werden, die in älteren 

Releases noch nicht vorhanden waren, ist ein 

Speichern in älteren Versionen jetzt möglich. 

Mit MATLAB Release 12.1 ist im Simulink Menü 

jetzt auch ein Speichern als 

Simulink 3.0 (Release 11) Modell enthalten. Zusätzlich 

können Sie unter 

http://www.mathworks.com/support/solutions/ 

data/26885.shtml 

Dateien zur Konvertierung von Simulink 4.0 

(R12.0) zu 3.0 (R11) und unter 

http://www.mathworks.com/support/solutions/ 

data/29260.shtml 

Dateien zur Konvertierung von Simulink 4.1 

(R12.1) zu 4.0 (R12.0) herunterladen. 

2. Aufgrund eines Bugs in MATLAB 

R12.1 kann das Zeichen „

TIPPS&TRICKS ■ 

4. Seit Release MATLAB 12.0 ist 

das Feature “Rapid Simulation Target” (rsim) 

zum Real-Time Workshop (RTW) hinzugekommen. 

Eine mögliche Anwendung ist die Durchführung 

von Parameterstudien mit einer RTWgenerierten, 

ausführbaren Datei. D.h. so werden 

Ihre automatisierten Parameterstudien schneller 

und Sie können diese auch auf MATLAB-Installationen 

ohne Simulink und den Real-Time Workshop 

als eigene Anwendung ausführen. 

Mit folgendem Beispiel können Sie sich 

schnell mit dieser Arbeitsweise vertraut machen: 

Öffnen Sie die Simulink-Demo „vdp.mdl“ und 

speichern Sie diese als „rsim_vdp.mdl“ in einem 

geeigneten Arbeitsverzeichnis. Folgende Änderungen 

müssen dann noch durchgeführt werden. 

Ändern des Inhalts im Gain-Block „Mu“ von „1“ 

in die Variable „a“ und Zuweisen von a=1 im 

MATLAB Command Window; Im Menu 

: Solver: Fixedstep, 

ode5, 0.01; Workspace I/O: “time” und “output” 

anklicken; Real-Time Workshop: „rsim.tlc” 

im Browser anwählen. Dadurch verändert sich 

auch die Einstellung des „Template makefile“ in 

rsim_default_tmf (Dann noch Zuweisen und 

speichern). Jetzt können Sie die rsim_vdp.exe 

durch Drücken des „Build“ Buttons erzeugen. 

Folgender Code zeigt ein einfaches Beispiel einer 

Parameterstudie mit vorgegebenen Parametern: 

modelstring='rsim_vdp'; 

matfilename='params'; 

for a=[1 1.1 1.2 1.5 2 2.5] 

myrtp=rsimgetrtp(modelstring); 

save(matfilename, 'myrtp'); 

!rsim_vdp -p params.mat 

load(modelstring) 

plot(rt_tout, rt_yout) 

hold on 

end 

hold off 

MATLAB 

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Das zweite Beispiel arbeitet über ein kleines 

Eingabe-GUI in dem die Parameter interaktiv 

eingestellt werden können. 

modelstring='rsim_vdp'; 

matfilename='params'; 

dlgTitle='Enter parameters'; 

prompt='Gain'; 

answer=0; 

while ~isempty(answer) 

answer=inputdlg(prompt, dlgTitle, 1, {''}); 

if and(iscell(answer), ~isempty(answer)) 

a=str2double(answer{1}); 

if ~isnan(a) 

myrtp=rsimgetrtp(modelstring); 

save(matfilename, 'myrtp'); 

!rsim_vdp -p params.mat 

load(modelstring) 

plot(rt_tout, rt_yout) 

hold on 

end 

end 

end 

end 

end 

end 

Ausführliche Informationen zum „rsim“ finden 

Sie im Kapitel 11 des „Real-Time Workshop“ 

Handbuchs. 

35

36 

TIPPS&TRICKS 

■ TIPPS&TRICKS 

5. In Deutschland und Österreich 

werden Zahlen für gewöhnlich mit dem Komma- 

Zeichen „,“ getrennt. Unter MATLAB ist jedoch 

ausschließlich die Schreibweise mit dem Dezimalpunkt 

„.“ möglich. Daher kommt es häufig zu 

Kundenanfragen, in denen es darum geht, kommagetrennte 

ASCII-Daten in MATLAB einzulesen. 

Das Einfachste ist da ein automatisiertes Verfahren 

„Suchen und Ersetzen“. Dies in einem geeigneten 

Editor-Programm durchzuführen kann bei 

großen Datenmengen schon eine Weile dauern. 

Daher haben wir eine MEX-Datei „comma2dot.dll“ 

enwickelt. Diese wird einfach in Ihr MATLAB-Arbeitsverzeichnis 

kopiert und mit „comma2dot“ 

aufgerufen. Dann kann man sich die umzuwandelnde 

Datei über ein GUI aussuchen. Diese wird 

dann punktgetrennt unter einem anderen Dateinamen 

(altername_dot.alteextension) abgespeichert. 

Sie erhalten diese Datei durch den Technischen 

Support. Schreiben Sie einfach eine E-Mail 

an support.matlab@mathworks.de mit dem Titel 

„comma2dot“ und geben Sie Ihren Namen, Ihre 

Lizenznummer und die eingesetzte MATLAB- 

Version an. 

Abb. 2: Support-Homepage 

6. 24 Stunden-Service? 7 Tage in 

der Woche? Unser Webauftritt bietet das! Machen 

Sie sich vertraut mit den Möglichkeiten die wir 

Ihnen bieten. Hier eine Auswahl wichtiger Features: 

http://www.mathworks.com/products 

Zu allen Produkten (mehr als 60!) gibt es hier 

Kurzbeschreibungen, Datenblätter und Online- 

Dokumentationen sowie Beispiele und Anwenderberichte. 

Ein weiterer Link führt zu einem Bereich, 

in dem über 300 auf MATLAB aufbauende 

Drittanbieterprodukte beschrieben sind! 

Die Supportseiten (siehe Abbildung) unter 

http://www.mathworks.com/support/ bieten 

Ihnen in den Bereichen „Get Assistance“ und 

„Learn to use the products“ “How do I?” FAQs zu 

den wichtigsten Anwendungsbereichen. 

Ebenso unter „Learn to use the products“ liegt der 

“Installation Troubleshooting Wizard”, ein interaktives 

Werkzeug zur Behandlung der wichtigsten 

Installationsfragen und -probleme sowie Hunderte 

von Beispielen und Buchtipps. 

Ein sehr wichtiges Werkzeug bei Kaufentscheidungen 

ist die volle Verfügbarkeit der Produktdokumentationen. 

Hier können Sie auch alle aktuellen 

Dokumentationen im PDF-Format herunterladen. 

Sie können unsere technische Wissensbasis 

mit ca. 2500 Eintragungen auch an dieser Stelle 

durchsuchen. Für eine komfortablere und umfangreichere 

Suche empfehlen wir Ihnen aber 

http://www.mathworks.com/search/ . 

Nutzen Sie auch die Erfahrungen anderer 

Nutzer durch „User contributed files“ in der 

Download-Sektion oder in der Newsgroup 

„comp.soft-sys.matlab” 

Der „Get my information“-Bereich mit dem 

MATLAB-Access Zugang bietet Ihnen: 

■ Downloads von bereits erworbenen Produkten 

und deren Updates sowie der Test von 

Produkten 

■ Die Statusabfrage Ihrer Lizenzen oder eines 

Auftrags 

■ Wechsel der HostID (Netzwerklizenzen oder 

UNIX / Linux Einzelplatzlizenzen) 

■ Konvertierung von Release 12 Installationspasswörten 

(PLPs) für ältere Versionen (R11 

und R10) 

AG 

MATLAB 

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BUCHTIPPS ■ 

Numerische Methoden in der Technik 

Autor: R. Mohr 

Verlag: Friedr. Vieweg & Sohn 

Dieses Buch wendet sich insbesondere an Studierende 

der Ingenieurswissenschaften und stellt 

– wie der Titel schon besagt - numerische Methoden 

im ingenieurs- und naturwissenschaftlichen 

Umfeld vor. Die ersten Kapitel behandeln grundlegende 

numerische Verfahren wie Lineare 

Gleichungssysteme, Lineare Optimierung, Interpolation, 

numerische Integration, gewöhnliche 

und partielle Differentialgleichungen. Gerade zu 

diesem letzten Punkt diskutiert der Autor auch 

anspruchsvollere Methoden wie Finite Elemente. 

Abgerundet wird dieses Buch durch einen Aufgaben- 

und Lösungsteil, sowie durch eine Einführung 

in MATLAB. 

Insgesamt ist „Numerische Methoden in der 

Technik“ sowohl für den Anfänger als auch für 

den Praktiker eine sinnvolle Anschaffung. Der 

Autor hat durchaus erfolgreich auch den physikalisch-technischen 

Hintergrund numerischer Anwendungen 

aufgezeigt, die theoretische Durchdringung 

blieb etwas oberflächlich, was im Rahmen 

der Zielgruppe jedoch keinen echten Mangel 

darstellt und einem überschaubareren Umfang 

des Buches zu gute kommt. 

MATLAB 

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Regelungstechnik 1 

Systemtheoretische Grundlagen, Analyse 

und Entwurf einschleifiger Regelungen 

Autor: J. Lunze 

Verlag: Springer 

Dieses Lehrbuch - erschienen in 2. vollständig 

überarbeiteter Auflage – wendet sich an Studenten 

der Ingenieurwissenschaften, wird aber auch 

von dem an regelungstechnischen Fragen und seiner 

numerischen Umsetzung interessierten Anwender 

mit Gewinn gelesen werden. Das Buch 

diskutiert ausführlich dynamische Systeme und 

Regelungsvorgänge sowie die Stabilität rückgekoppelter 

Systeme. In Anhängen findet sich neben 

den Lösungen der Übungsaufgaben auch eine 

kurze Einführung in MATLAB. Viele Kapitel 

enden mit Hinweisen zur numerischen Umsetzung 

mit MATLAB bzw. zu relevanten MATLAB- 

Funktionen und der in diesem Bereich so nützlichen 

Control System Toolbox. Dieses Buch besticht 

insbesondere durch die umfangreichen Beispiele, 

die sowohl die Regelung von Elektroenergienetzen, 

als auch Flugregelungen oder die Temperatur- 

und Konzentrationsregelung von Rührkesselreaktoren 

beispielhaft diskutiert. 

Kurzum: Modellbildung und Analyse dynamischer 

Systeme sowie der Entwurf von Regelungen 

werden fächerübergreifend diskutiert, so dass 

sowohl Studenten der Elektrotechnik als auch z. 

B. Verfahrenstechniker und Maschinenbauer von 

diesem Buch profitieren. Einziger Wermutstropfen: 

Die Verarbeitung des Buches lässt zu wünschen 

übrig, so hat sich schon nach kurzer Zeit 

der Einband vom Inhalt getrennt. 

Mathematik mit MATLAB 

Eine Einführung für Ingenieure 

und Naturwissenschaftler 

Autor: H. Benker 


Dieses Lehrbuch ist als Einführung für den 

Einsteiger in MATLAB gedacht. In den ersten Kapiteln 

wird das Arbeiten mit MATLAB unter 

Windows ausführlich erklärt. Leider basiert dieses 

Buch noch auf dem Release 11, so dass die ersten 

60 von insgesamt immerhin rund 540 Seiten nur 

von eingeschränktem Nutzen für das Arbeiten 

mit dem aktuellen Release sind. In den folgenden 

Kapiteln beschreibt der Autor ausführlich und 

lehrreich MATLAB als Programmiersprache, das 

Arbeiten mit Reihen und Folgen, Gleichungen 

und Ungleichungen, Differential- und Integralrechung. 

Das Kapitel „Differentialgleichungen“ 

kann natürlich nicht die erweiterten Möglichkeiten 

des neuen Releases beschreiben, beispielsweise 

partielle Differentialgleichungen, diskutiert 

aber zusätzlich das dsolve Kommando aus der 

Symbolic Math Toolbox. Weitere Themen sind 

Optimierung und Statistik, wobei der Autor auch 

knapp auf die Optimization und Statistik Toolbox 

eingeht. 

Kurzum: Im Hauptteil des Buches werden auf 

rund 350 Seiten ausführlich mathematische 

Grundaufgaben, wie sie häufig in Technik und 

Naturwissenschaft auftreten, diskutiert und zahlreiche 

Querverweise geben dem MATLAB-Nutzer 

Hinweise zu weiteren Toolboxen, mit denen Probleme 

besser und effizienter zu lösen sind. Auf 

das angekündigte neue Buch des Autors zur „Statistik 

mit MATLAB“ darf man schon gespannt 

sein. 

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BUCHTIPPS 

■ BUCHTIPPS 

Chemische Reaktionstechnik 

Mit MATLAB und Simulink 

Autor: A. Löwe 

Verlag: Wiley-VCH 

Die Monographie von Arno Löwe ist eine gelungene 

Symbiose der Beschreibung numerischer 

Rechentechnik zur Lösung von Problemen der 

technischen Chemie und dem Einsatz fortschrittlicher 

Lösungswerkzeuge wie MATLAB und Simulink, 

um sicher und rasch ans Ziel zu kommen. 

Entstanden ist dieses Buch aus reaktionstechnischen 

Vorlesungen und Übungen für fortgeschrittene 

Studenten. Im Rahmen dieses Buches 

wird MATLAB und Simulink als Standardwerkzeug 

für wissenschaftliches Rechnen vorgestellt 

und eingeführt. Das Buch umfasst Stöchiometrie 

und Thermodynamik im chemotechnischen 

Umfeld, Rührkesselreaktoren, Festbettreaktoren 

und reaktionskinetischen Experimente und 

ihre numerische Simulation. Der Autor geht dabei 

ausführlich auf gewöhnliche Differential- und 

differential-algebraische Gleichungen ein. Dabei 

wird sowohl der mathematische Hintergrund beschrieben, 

als auch die Lösungsalgorithmen unter 

MATLAB und Simulink aufgezeigt. Dem Leser 

werden mittels praxisnaher Probleme und kommentierten 

Musterlösungen die Verknüpfung 

zwischen gleichungsorientierter (MATLAB) und 

grafikorientierter (Simulink) Programmierung 

erläutert. Die Begleitprogramme werden bequem 

auf einer beigefügten CD bereit gestellt. 

Dieses Buch ist nicht nur ein Gewinn für alle, 

die mit verfahrenstechnischen Fragestellungen 

konfrontiert sind, sondern auch für alle, die differential-algebraische 

Gleichungen lösen wollen 

oder praxisnah Beispiele zur Hybridbildung von 

MATLAB- und Simulink-Programmierung erleben 

wollen. 

Taschenbuch der Regelungstechnik 

Autoren: H. Lutz und W. Wendt 

Verlag: Harri Deutsch 

Das Taschenbuch der Regelungstechnik liegt 

nun in dritter überarbeiteter Auflage vor und 

wendet sich laut Vorwort an Studentinnen und 

Studenten der Fachrichtungen Elektrotechnik, 

Maschinenbau und allgemeinen Ingenieurwissenschaften. 

Diese Selbsteinschätzung kann sicherlich 

erweitert werden. Das Taschenbuch ist 

ein nützliches Nachschlagewerk für jeden, der mit 

regelungstechnischen Fragen konfrontiert ist. Der 

Themenkreis überdeckt einfache Regelungskreise, 

nichtlineare Regelungen und Fuzzy-Regelungen 

ergänzt durch zahlreiche Beispiele. Zu vielen 

Beispielen sind m-Files angegeben. Daneben finden 

sich zahlreiche Tabellen, wie beispielsweise 

Tabellen zur Laplace- und z-Transformation, die 

in der Regelungstechnik Anwendung finden. Ein 

Abschnitt mit über 100 Seiten befasst sich mit der 

Anwendung von MATLAB und Simulink für Problemstellungen 

der Regelungstechnik. Alles in allem 

– ein gelungenes Taschenbuch empfehlenswert 

als Nachschlagewerk zur Regelungstechnik 

für den Praktiker, die Studierenden und die Lehrenden. 

MATLAB 6 eine Einführung 

Autoren: Ch. Überhuber und 

S. Katzenbeisser 


Wie der Titel schon erwarten lässt, ist dieses 

Buch eine kurze und – wie es im Klappentext 

heißt - prägnante Einführung in MATLAB 6. Die 

Autoren gehen dabei einen anderen Weg und beschreiben 

nicht die zahlreichen Möglichkeiten, 

die MATLAB von der Zahl seiner Befehle her bietet, 

vielmehr steht im Vordergrund, MATLAB als 

„Problem Solving Environment“ zu beschreiben. 

Die Autoren diskutieren ausführlich die Befehlstruktur, 

Programme und Unterprogramme und 

gehen auch auf Datentypen, selbstdefinierte Datentypen 

unter den modernen Gesichtspunkten 

der objektorientierten Programmierung ein. Die 

im Buch referenzierten MATLAB-Programmbeispiele 

stehen im Internet als gezippte Files sowohl 

für Windows als auch für Unix unter 

http://www.math.tuwien.ac.at/matlab/ zur Verfügung. 

Insgesamt ein Buch, das insbesondere als 

Ergänzung zu anderen Büchern über MATLAB 

sehr zu empfehlen ist. 

Numerical Methods in 

Multibody Dynamics 

Autoren: E. Eich-Soellner und C. Führer 

Verlag: B. G. Teubner Stuttgart 

Dieses Buch beschreibt ausführlich numerische 

Techniken angewandt auf Mehrkörperprobleme. 

Als grundlegendes Beispielmodell wird ein 

Lastkraftwagen verwandt. An diesem Modell werden 

die Wege vom Modell zur Lösung und die 

entsprechenden Lösungsalgorithmen umfassend 

aufgezeigt. Das LKW-Modell (truck model) wird 

als MATLAB m-file zur Verfügung gestellt. Im 

Zentrum des Buches stehen mechanische Systeme 

unter Zwangsbedingungen, die mathematische 

Formulierung bedient sich vor allem differentialalgebraischer 

Systeme. Die Zielgruppe sind Studenten, 

Professoren und Ingenieure im industriellen 

Forschungsumfeld. Die meisten Verfahren 

und Beispiele wurden mittels MATLAB Programmen 

berechnet und stehen im Internet unter 

http://www.dna.lth.se/home/Claus_Fuhrer/teubner 

zur Verfügung.(Leider ist die im Buch angegebene 

Internetadresse falsch.) Alles in allem ein 

sehr gelungenes Buch und jedem zu empfehlen, 

der sich für Numerische Analysis im Bereich „Ingenieursmechanik“ 

interessiert. 

WS 

MATLAB 

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MATLAB 

select 1/01 

Terminkalender 

Messen, Infotage & 

Seminare 

Thema Ort Datum 

Einführung in MATLAB München 22.-23. Okt. 2001 

Einführung in Simulink München 29.-30. Okt. 2001 

Programmierung und Simulation von Steuerungen mit Stateflow Aachen 06.-07. Nov. 2001 

Einführung in MATLAB Aachen 20.-21. Nov. 2001 

MATLAB und Simulink in der Automatisierungstechnik Aachen 27.-29. Nov. 2001 

Einführung in Simulink Aachen 04.-05. Dez. 2001 

Infotage in 

Deutschland 

Thema Ort Datum 

MATLAB-Produktfamilie München 24.10.2001 

MATLAB-Produktfamilie Stuttgart 25.10.2001 

MATLAB-Produktfamilie Berlin 30.10.2001 

MATLAB-Produktfamilie Wiesbaden 31.10.2001 

Seminare in 

Gümlingen/Schweiz (auf Deutsch) 

Thema Datum 

MATLAB Basics 11.10.2001 

08.11.2001 

MATLAB Programming 18.10.2001 

15.11.2001 

Simulink Basics 25.10.2001 

22.11.2001 

Real Time Workshop 29.11.2001 

Seminare in Deutschland 

Messen in 


Die aktuellen deutschen Termine finden Sie unter 

http://www.mathworks.de/company/events/ 

Thema Ort Halle Datum 

DSP Deutschland München 23.10.2001 

SPS / IPC / Drives Nürnberg Halle 4 Stand 440 27.11.-29.11.2001 

Embedded Systems Nürnberg Halle 12 19.02.-21.02.2002 

CeBIT 2002 Hannover 13.03-20.03.2002 

Trainingskurse an der 

Ecole d'Ingenieurs de Fribourg 

Thema Datum 

Digital Communications using Simulink (auf Englisch) 19./20.12.2001 

Messen/Konferenzen in der 

Schweiz 

Die aktuellen schweizer Termine finden Sie unter 

http://www.mathworks.ch/company/events/ 

Thema Stand Datum 

Finance Forum Stand: Nr.65 6./7.11.2001 

Risk Management 4. - 7.12.2001 

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MATLAB select 1/01 

Friedlandstr. 18, 52064 Aachen 

info@mathworks.de 

Fax: 02 41 – 4 70 75-12 

Schweiz 


MATLAB select 1/01 

Schürmattstr. 6+8, CH-3073 Gümlingen 

Fax: 00 41–31–95 420-22 

FAXANTWORT 

GEWINNEN SIE 

EINEN VON DREI PALM m105 

Unsere Umfrage zu MATLAB select. Ihre Meinung ist uns wichtig. 

Beurteilen Sie unser neues Kundenmagazin! 

Beantworten Sie einfach den folgenden Fragenkatalog und faxen Sie ihn uns. Wir verlosen 

unter allen Einsendern 3 Palm m105. Zusätzlich erhalten die ersten 100 Einsendungen eine 

MATLAB-Tasse. Der Rechtsweg ist ausgeschlossen. 

Natürlich können Sie diese Faxantwort auch für einen Kollegen/eine Kollegin kopieren. 

Die Rubrik bitte mehr darüber gefällt mir gut ist so OK gefällt mir weniger interessiert mich nicht 

Intern ■ ■ ■ ■ ■ 

Anwendungen ■ ■ ■ ■ ■ 

Produkte ■ ■ ■ ■ ■ 

Tipps/Tricks ■ ■ ■ ■ ■ 

Die Länge der Artikel: ■ immer zu lang ■ manchmal zu lang ■ so OK ■ manchmal zu kurz ■ immer zu kurz 

Der Inhalt der Artikel: ■ immer zu speziell ■ manchmal zu speziell ■ so OK ■ manchmal zu oberflächlich ■ oft zu oberflächlich 

Das Layout: ■ sehr gut gelungen ■ gefällt mir gut ■ so OK ■ gefällt mir weniger ■ ist zu unübersichtlich 

Dieses Magazin ■ archiviere ich ■ lese mehrmals darin ■ lese 1x mal darin ■ lese ich kaum 

(früher Teil des 

"News Servers" ■ lesen mehrere Kollegen ■ lesen zwei Kollegen ■ liest auch mein Kollege ■ lese ich allein 

von Scientific Computers) 

Anzeigen von Fremdfirmen ■ interessieren mich ■ sind OK ■ interessieren mich nicht ■ stören 

Mein Gesamteindruck ■ Fachmagazin ■ objektive Info ■ informativ ■ einseitige Info ■ Nur Produktwerbung 

Mein Kommentar/Anregung 

Bitte schicken Sie mir Informationen zu folgenden ■ Produkten/Anwendungen ■ Schulungen/Veranstaltungen 

■ Meine Adresse hat sich geändert. Neue Adress-Info s.u. ■ Ich möchte MATLAB select nicht mehr beziehen. 

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Firma / Hochschule 

Straße 

Telefon / e-Mail 

Abteilung / Institut 

PLZ / Ort 

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