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1 问题引入
在汽车电控开发中，测试标定工程师可以通过CANape将控制器运行时的观测量实时地录制下来，保存成MDF文件。MDF文件中的数据有助于工程师排查控制器的问题，从而优化控制策略。
对于简单的问题，工程师只要看一看MDF文件的数据，就能定位到问题在模型的位置。对于更加复杂的问题，可以将模型的输入信号从MDF文件中摘取出来，导入到模型中进行仿真调试，从而在模型层面复现问题。这个过程，汽车软件工程师称之为数据回灌。
进行数据回灌首先需要将MDF中的数据解析出来，转化为Simulink可以识别的格式。然后通过Simulink中的FromWorkspace导入模型进行仿真。
2 导入MDF文件示例
1）首先打开Matlab安装路径 C:\Program Files\Polyspace\R2019a\examples\vnt\CANape.MF4 ，从中可以获取Matlab的示例文件CANape.MF4；
4）在Matlab中运行以下函数，可以以该文件创建一个mdf对象；
>> m = mdf('CANape.MF4')
m =
MDF - 属性:
File Details
Name: 'CANape.MF4'
Path: 'E:\Lesson\Blog\Mathworks\Matlab\MDF\CANape.MF4'
Author: 'Otmar Schneider'
Department: 'PMC @ Vector Informatik GmbH'
Project: 'Demo'
Subject: 'XCPSim'
Comment: 'Example file created with Vector CANape'
Version: '4.10'
DataSize: 176545
InitialTimestamp: 2016-04-21 14:27:17.000010629
Creator Details
ProgramIdentifier: 'MCD14.02'
Creator: [1×1 struct]
File Contents
Attachment: [0×0 struct]
ChannelNames: {2×1 cell}
ChannelGroup: [1×2 struct]
运行该函数会返回很多关于此MDF文件的信息，其中最后一行表示该MDF文件中有两个ChannelGroup；
5）再输入以下代码并回车，可以知道两个ChannelGroup的具体信息；
>> m.ChannelGroup(1)
ans =
包含以下字段的 struct:
AcquisitionName: '10 ms'
Comment: '10 ms'
NumSamples: 1993
DataSize: 153461
Sorted: 1
Channel: [1×74 struct]
>> m.ChannelGroup(2)
ans =
包含以下字段的 struct:
AcquisitionName: '100ms'
Comment: '100ms'
NumSamples: 199
DataSize: 23084
Sorted: 1
Channel: [1×46 struct]
其中，第一个ChannelGroup的名字是“10ms”，也就是想要提取的信号PWM所在的组；
6）接着，通过read函数可以读出PWM信号的具体数据，返回的格式是一个随时间变化的TimeTable；
>> read(m,1,'PWM')
ans =
1993×1 timetable
Time PWM
____________ ___
0.00082554秒 100
0.010826秒 100
0.020826秒 100
0.030826秒 100
0.040826秒 100
第一列是时间序列，并且有1993个时刻点；第二列是PWM信号的数据数值，与时间序列对应；至此，就已经解析出来了PWM的数据信息。
3 将信号导入Simulink
博主以前写过一篇文章 ，介绍了TimeSeries类型的数据可以导入Simulink进行仿真测试。本章节就通过这个思路写一个脚本，把PWM信号转为TimeSeries类型，从而进行仿真测试。
1）结合上一章的内容，编写脚本如下：
clear;clc;
m = mdf('CANape.MF4');
pwm_timetable = read(m,1,'PWM');
pwm_timeseries = timeseries(pwm_timetable.PWM,(0:0.01:size(pwm_timetable.PWM,1)*0.01-0.01));
最后一行脚本把timetable转为了timeseries，并且强制把时间序列转为等间隔的0.01s，如下所示：
这是因为再CANape中会有采样偏差，但是在Simulink中是理想的时间间隔模型，不存在偏差；
2）运行脚本，就会在工作空间生成pwm_timeseries对象，作为模型的输入；
3）在Simulink中新建一个Fromworkspace模块和一个Scope模块，并且将模型配置成FixStep，以及时间步长改为0.01s；
4）运行模型，打开Scope模块，可以看到MDF中的PWM信号数据导入了模型；
对于实际工作而言，只要把模型中的Inport换成FromWorkspace，再把MDF中对于的信号一个个地匹配起来即可。
4 总结
本文研究了如何用脚本解析MDF文件，将其中的信号回灌到Simulink模型中进行仿真。
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