我刚工作，初步接触单片机，自己仿照编写的步进电机控制程序，用proteus仿真步进电机不动

你重新写一个test函数，这是四相的，你这样驱动电机，P2=0x08,delay();P2=0x04;delay();P2=0x02;

delay();P2=0x01;delay();

这个delay（）的时间长短是控制转速的，有一定范围的，在一定范围内，越小越快，超过了的话，电机识别不了脉冲就不转了。

#include<reg52h>

#define uchar unsigned char

#define uint unsigned int

#define MotorData P0 //步进电机控制接口定义

uchar phasecw[4] ={0x08,0x04,0x02,0x01};//正转 电机导通相序 D-C-B-A

uchar phaseccw[4]={0x01,0x02,0x04,0x08};//反转 电机导通相序 A-B-C-D

//ms延时函数

void Delay_xms(uint x)

{

uint i,j;

for(i=0;i<x;i++)

for(j=0;j<112;j++);

}

//顺时针转动

void MotorCW(void)

{

uchar i;

for(i=0;i<4;i++)

{

MotorData=phasecw[i];

Delay_xms(400);//转速调节

}

}

//逆时针转动

void MotorCCW(void)

{

uchar i;

for(i=0;i<4;i++)

{

MotorData=phaseccw[i];

Delay_xms(40);//转速调节

}

}

//停止转动

void MotorStop(void)

{

MotorData=0x00;

}

//主函数

void main(void)

{

uint i;

Delay_xms(50);//等待系统稳定

while(1)

{

for(i=0;i<500;i++)

{

MotorCW(); //顺时针转动

}

MotorStop(); //停止转动

Delay_xms(500);

for(i=0;i<500;i++)

{

MotorCCW(); //逆时针转动

}

MotorStop(); //停止转动

Delay_xms(500);

}

}

上面这个给你参考，你先不加按键调试先，这个模块完成了再加按键进行调试。

matlab中电机仿真模块是电源模块。

：

1电源模块

提供三相正弦交流电，幅值、频率、相位可调。

2控制信号给定模块

可以设置电机的给定速度与负载转矩大小。

3按转子磁链定向的电机及其控制模块

此模块是仿真的主体，实现对异步电机主体的转子磁链定向控制。

4信号分路与显示模块

通过demux模块将复合信号进行拆分，得到想要观测的目标信号，并通过示波器进行显示。

e(x0,y0,x)

n=length(x0);m=length(x);

for i=1:m

z=x(i);

s=00;

for k=1:n

p=10;

for j=1:n

if j~=k

p=p(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j));

end

end

s=py0(k)+s;

end

y(i)=s;

end

SOR迭代法的Matlab程序

function [x]=SOR_iterative(A,b)

% 用SOR迭代求解线性方程组,矩阵A是方阵

x0=zeros(1,length(b)); % 赋初值

tol=10^(-2); % 给定误差界

N=1000; % 给定最大迭代次数

[n,n]=size(A); % 确定矩阵A的阶

w=1; % 给定松弛因子

k=1;

% 迭代过程

while k=N

x(1)=(b(1)-A(1,2:n)x0(2:n)')/A(1,1);

for i=2:n

x(i)=(1-w)x0(i)+w(b(i)-A(i,1:i-1)x(1:i-1)'-A(i,i+1:n)x0(i+1:n)')/A(i,i);

end

if max(abs(x-x0))=tol

fid = fopen('SOR_iter_resulttxt', 'wt');

fprintf(fid,'\n用SOR迭代求解线性方程组的输出结果\n\n');

fprintf(fid,'迭代次数: %d次\n\n',k);

fprintf(fid,'x的值\n\n');

fprintf(fid, '%128f \n', x);

break;

end

k=k+1;

x0=x;

end

if k==N+1

fid = fopen('SOR_iter_resulttxt', 'wt');

fprintf(fid,'\n用SOR迭代求解线性方程组的输出结果\n\n');

fprintf(fid,'迭代次数: %d次\n\n',k);

fprintf(fid,'超过最大迭代次数，求解失败！');

fclose(fid);

end

Matlab中龙格-库塔(Runge-Kutta)方法原理及实现龙格-库塔(Runge-Kutta)方法是一种在工程上应用广泛的高精度单步算法。由于此算法精度高，采取措施对误差进行抑制，所以其实现原理也较复杂。该算法是构建在数学支持的基础之上的。龙格库塔方法的理论基础来源于泰勒公式和使用斜率近似表达微分，它在积分区间多预计算出几个点的斜率，然后进行加权平均，用做下一点的依据，从而构造出了精度更高的数值积分计算方法。如果预先求两个点的斜率就是二阶龙格库塔法，如果预先取四个点就是四阶龙格库塔法。一阶常微分方程可以写作：y'=f(x,y),使用差分概念。

(Yn+1-Yn)/h= f(Xn,Yn)推出（近似等于，极限为Yn'）

Yn+1=Yn+hf(Xn,Yn)

另外根据微分中值定理，存在0t1,使得

Yn+1=Yn+hf(Xn+th,Y(Xn+th))

这里K＝f(Xn+th,Y(Xn+th))称为平均斜率，龙格库塔方法就是求得K的一种算法。

利用这样的原理，经过复杂的数学推导（过于繁琐省略），可以得出截断误差为O(h^5)的四阶龙格库塔公式：

K1＝f(Xn,Yn);

K2=f(Xn+h/2,Yn+(h/2)K1);

K3=f(Xn+h/2,Yn+(h/2)K2);

K4=f(Xn+h,Yn+hK3);

Yn+1=Yn+h(K1+2K2+2K3+K4)(1/6);

所以，为了更好更准确地把握时间关系，应自己在理解龙格库塔原理的基础上，编写定步长的龙格库塔函数，经过学习其原理，已经完成了一维的龙格库塔函数。

仔细思考之后，发现其实如果是需要解多个微分方程组，可以想象成多个微分方程并行进行求解，时间，步长都是共同的，首先把预定的初始值给每个微分方程的第一步，然后每走一步，对多个微分方程共同求解。想通之后发现，整个过程其实很直观，只是不停的逼近计算罢了。编写的定步长的龙格库塔计算函数：

function [x,y]=runge_kutta1(ufunc,y0,h,a,b)%参数表顺序依次是微分方程组的函数名称，初始值向量，步长，时间起点，时间终点（参数形式参考了ode45函数）

n=floor((b-a)/h);%求步数

x(1)=a;%时间起点

y(:,1)=y0;%赋初值，可以是向量，但是要注意维数

for ii=1:n

x(ii+1)=x(ii)+h;

k1=ufunc(x(ii),y(:,ii));

k2=ufunc(x(ii)+h/2,y(:,ii)+hk1/2);

k3=ufunc(x(ii)+h/2,y(:,ii)+hk2/2);

k4=ufunc(x(ii)+h,y(:,ii)+hk3);

y(:,ii+1)=y(:,ii)+h(k1+2k2+2k3+k4)/6;

%按照龙格库塔方法进行数值求解

end

调用的子函数以及其调用语句：

function dy=test_fun(x,y)

dy = zeros(3,1);%初始化列向量

dy(1) = y(2) y(3);

dy(2) = -y(1) + y(3);

dy(3) = -051 y(1) y(2);

对该微分方程组用ode45和自编的龙格库塔函数进行比较，调用如下：

[T,F] = ode45(@test_fun,[0 15],[1 1 3]);

subplot(121)

plot(T,F)%Matlab自带的ode45函数效果

title('ode45函数效果')

[T1,F1]=runge_kutta1(@test_fun,[1 1 3],025,0,15);%测试时改变test_fun的函数维数，别忘记改变初始值的维数

subplot(122)

plot(T1,F1)%自编的龙格库塔函数效果

title('自编的 龙格库塔函数')

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