LabVIEW与MATLAB混合编程

LabVIEW建立在易于使用的图形数据流编程语言——G语言上，大大简化了过程控制和测试软件的开发。 MATLAB以其强大的科学计算功能、大量稳定可靠的算法库，已在为数学计算工具方面事实上的标准。但才者各有 欠缺，利用混合编程可以相互补充。 MATLAB是MathWorks公司开发的“演算纸”式的程序设计语言。它提供了强大的矩阵运算和图形处理功能，编 程效率高，几乎在所有的工程计算领域都提供了准确、高效的工具箱。但MATLAB也有不足之处，例如界面开发能 力较差，并且数据输入、网络通信、硬件控制等方面都比较繁琐。 美国NI公司推出的LabVIEW语言是一种非常优秀的面向对象的图形化编程语言。LabVIEW是实验室虚拟仪器集 成环境（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）的简称，是一个开放型的开发环境，使用图 标代替文本代码创建应用程序，拥有大量与其它应用程序通信的VI库。例如LabVIEW使用自动化ActiveX、DDE和 SQL，可与其它Windows应用程序集成；使用DataSocket技术、Web Server、TCP/IP和UDP网络Vis，与远程应用程 序通信。在对硬件的支持方面，LabVIEW集成了与GPIB、VXI、PXI、RS-232/485、PLC和插入式数字采集设备等进 行数据通信的全部功能。在LabVIEW下开发的程序称为虚拟仪器VI（Virtual Instrument），因为其外形和操作可 以模拟实际的仪器。在对各种算法的支持方面，LabVIEW的工具箱非常有限，这就限制了大型应用程序的快速开 发。 鉴于LabVIEW和MATLAB的优点，本文介绍了通过ActiveX技术，在LabVIEW(Ver6.1)中调用和操作MATLAB （Ver6.5）的方法，实现LabVIEW和MATLAB的混合编程，充分发挥两者的优势。 1 基本原理 ActiveX自动化是基于组件对象模型COM（Component Object Model）的技术，允许应用程序或组件控制另一 个应用程序或组件的运行，它包括自动化服务器和自动化控制器。MATLAB支持ActiveX自动化技术。通过使用 MATLAB自动化服务器功能，可以在其它应用程序中执行MATLAB命令，并与MATLAB的工作空间进行数据交换。因此 可以借助这一特性，把LabVIEW与MATLAB结合，充分利用MATLAB提供的大量高效可靠的算法和LabVIEW的图形化编 程能力，混合开发出功能强大的应用软件。 2 应用举例 在混合编程中，通常用LabVIEW设计用户图形界面，负责数据采集和网络通信；MATLAB在后台提供大型算法供 LabVIEW调用。 2.1 方法一：使用MATLAB Script节点 为了简化调用过程，LabVIEW提供了MATLAB Script节点。LabVIEW使用ActiveX技术执行该节点，启动一个 MATLAB进程。这样用户就可以很方便地在自己的LabVIEW应用程序中使用MATLAB，包括执行MATLAB命令、使用功能 丰富的各种工具箱，如神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）、优化工具箱（Optimization Toolbox）。 值得注意的是：LabVIEWgn MATLAB之间的数据通信仅支持Real、RealVector、RealMatrix、Complex、 VectorComplex、Matrix六种格式的数据，且必须根据具体情况进行选择。 当开发涉及工业控制的应用程序时，常常由于控制参数的非线性变化，而无法建立合适的模型。由于此类问 题，神经网络提供了一条有效的解决途径。 在LabVIEW开发环境下新建一个三层BP神经网络的VI程序，程序框图见图1。网络结构部分主要设置隐层 （Hidelay）神经元的个数、传递函数（Transfer Function）以及网络训练算法（Algorithm）。经过样本数据 （Training Data）训练过的网络，即可进行仿真测试了。MATLAB脚本程序可以在MATLAB环境下调试，再使用 MATLAB Script节点导入MATLAB脚本；也可以直接在MATLAB Script节点中编写。位于 Function>>Mathematics>>Formula模板中的MATLAB Script节点可以导入MATLAB脚本。图1中的脚本程序使用CASE 语句进行传递函数和训练算法的选择。MATLAB Script节点中神经网络的输入层和隐层之间的权值矩阵inweight应 指定为RealMatrix，在LabVIEW中对应的数据类型是二维实数据组Net.I-Weight。各变量数据类型见表1。 表1 MATLAB Script节点输入、输出变量的数据类型 变量名 LabVIEW数据类型 MATLAB数据类型 size of algorithm Double floating point numeric Real t outweight hideb outb result 1D array double floating numeric Real Vector p data inweight Multidimensional array double floating point numeric Real Matrix 在此程序中，得到的BP网络各层的权值矩 阵、阈值向量和传递函数三类参非常有用的，它们决定了神经网络 的结构与特性。因此当神经网络训练好后，可以直接使用这些参数处理新的数据，得到预测值，而不必重新调用 MATLAB。这样程序的运行效率会更高。另一方面，将调试好的神经网络VI创建成一个子VI，作为模块保存，当需 要更新网络时，可以随时调用。 虽然通过MATLAB Script节点进行通信比较易于实现，但以这种方式调用MATLAB时，在任务栏中将出现一个 MATLAB图标，单击该图形会打开MATLAB窗口，在其中可以任意输入。通常，这会干扰前台程序的运行，甚至造成 程序的崩溃。另一方面，当MATLAB Script节点中的脚本执行完后，MATLAB也不能自动关闭。 2.2 方法二：使用ActiveX函数模板 在LabVIEW中使用引用（Refnum,也称“参考”）作为某个对象的唯一标识符，对象可以是文件、设备、网络 连接等。由于引用是指向某一对象的临时指针，因此它仅在对象被打开时有效，一旦对象被关闭，LabVIEW就会自 动断开连接。为了获得对MATLAB更多的控制，可以在框图程序中使用LabVIEW提供的相关子VI创建和获取自动化对 象，然后在代码中调用对象拥有的方法和属性。当不再需要对象时，可以随时释放。 LabVIEW可以调用MATLAB（Ver6.5）ActiveX接口提供的8个方法和1个属性： （1）BSTR Execute([in]BSTR Command)：Execute方法调用MATLAB执行一个合法的MATLAB命令，并将结果以 字符串的形式输出。其输入参数Command为字符串类型变量，表示一个合法的MATLAB命令。 （2）void GetFullMatrix([in] BSTR Name，[in]BSTR Workspace，[in,out]SAFEARRAY（double）*pr, [in,out]SAFEARRAY（double）*pi)