采用VB与Matlab混合编程实现在WEDM仿真软件开发中的

基于BP神经网络的电火花线切割(WEDM)工艺仿真系统需要具有工艺数据库管理、工艺效果预测、加工参数优化等设计功能。借助Matlab的神经网络工具箱，可以建立良好的工艺效果预测模型和参数优化模型，这正是工艺仿真软件最主要的功能要求。

VB是Windows操作系统下优秀的可视化编程工具软件，在用户界面设计和快速开发等方面具有独特的优势。同时，Matlab仿真软件以其强大的科学计算功能和开放式开发思想使其成为当前最为流行的仿真计算工具。综合两种开发环境各自的优势，可采用VB与Matlab混合编程的方法实现工艺仿真软件的编程开发。

在VB开发环境下制定前台用户界面，利用Matlab强大的计算功能实现后台模型的实时仿真。为了实现前台界面与后台仿真环境间的数据传递，应用ActiveX自动化技术进行VB与Matlab之间的接口设计，通过建立在VB应用程序和Matlab仿真环境之间的ActiveX自动化连接，实现了在VB环境下对Matlab仿真命令的调用，并在VB友好的用户界面中实时显示仿真结果。

1  VB与Matlab间的接口分析   

1.1  VB与Matlab接口形式

为了能够充分利用Matlab系统提供的丰富函数库，Matlab本身提供了应用程序接口API(Matlab application program interface)。因此，VB与Matlab接口设计有多种实现方式。

(1)借用C++与Matlab的接口，将Matlab的程序文件(*．M)编译为动态链接库(*．DLL)，VB在代码中调用生成DLL中的函数，以实现算法，便于用户脱离Matlab环境使用。由于算法部分采用C++语句，运行速度较快，可应用于实时运算。但是这种方法对开发者在设置和编程上都有较高的要求。

(2)通过使用嵌入VB中矩阵函数库MatrixVB的方法实现接口。MatrixVB是第三方插件，利用与Matlab相似的函数、语法嵌入到VB中，可以像使用VB的函数、命令一样使用Matlab函数。这种方法的语法和函数使用比较简单，编程效率很高，几乎完全可以融入VB语言，特别是对图形的处理非常方便，弥补了其他方法在图形处理上的弱点。但由于它仍然采用解释执行，执行效率较低，因此实时运算难以实现，特别对于Matlab各类工具箱的调用尤为困难。

(3)在Visual Basic中通过调用Matlab的引擎接口，使用Windows的ActiveX技术与Matlab进行数据交互。通过Object．Execute语句在程序中直接使用Matlab提供的函数库和图形库。

1.2 ActiveX自动化技术

ActiveX是一种支持组件集成MicroSoft Windows协议的自动化技术，通过ActiveX技术可以将不同环境下开发的组件集成到一个应用程序中；ActiveX同时又是一种面向对象技术，属于组件对象模型(COM)的子类。COM为所有的ActiveX对象定义了对象模型，每个ActiveX对象支持一定的接口，即支持不同的方法、属性和事件。利用这些方法执行相应的动作，帮助客户端实现一定的功能。Matlab支持两种类型的ActiveX技术：ActiveX控制容器和ActiveX Automation。ActiveX控制容器可以将不同的ActiveX控件集成在一个应用中；而ActiveX Automation是一种允许一个应用程序(客户端)去控制另一个应用程序(服务器端)的协议。在本文中，Matlab是服务器端，VB是客户端，通过Automation，客户端可以执行Matlab命令，并与Matlab的工作空间进行数据交换，以达到调用Matlab来训练神经网络的目的。

2  ActiveX技术在接口设计中的应用

Matlab ActiveX自动化服务的功能主要包括在Matlab工作空间执行Matlab命令，直接对工作空间进行存取矩阵操作等。

Matlab提供了一个自动化对象，其外部名称为Matlab．Application，支持COM技术。外部程序(如VB)通过COM技术提供的函数，得到自动化服务器对象支持的指针，并通过调用接口函数控制和使用自动化对象。在VB应用程序中，创建了Matlab的ActiveX对象后，就可以使用这个对象所包含的各种方法来实现对Matlab的调用。Matlab．Application对象含有3种方法，分别是Execute，GetFullatrix和PutFullMatrix。

(1)BSTR Execute([in]BSTR Command)：BSTR表示宽字符串类型，它与VB存储字符串所采用的数据格式相同。该方法接收字符串命令并在Matlab中执行，将结果以字符串形式返回。

(2)void GetFullMatrix([in]BSTR Name[in]BSTR Workspace，[in，out]SAFEARRAY(douMe)*pr，[in，out]SAFEARRAY(double)*pi)：GetFullMatrix方法从指定的工作空间检索一个完整的实型或虚型mxArray，其实部和虚部被分别存放到2个单独的Double型数组中。可以利用GetFullMatrix方法将Matlab中的一个矩阵变量传送到VB程序中的一个一维或二维数组中。其中，Name指定了Matlab中的矩阵变量名；Workspace指定了该矩阵所在的Matlab工作区；pr指VB程序中的实部数组；pi指VB程序中的虚部数组。

(3)void PutFullMatrix([in]BSTR Name，[in]BSTRWorkspaee，[in，out]SAFEARRAY(double)*pr，[in，out]SAFEARRAY(double)*pi)：PutFullMatrix方法将一个mxArray放入指定的工作空间。各参数的含义及调用方法与GetFullMatrix方法类似。

3 VB调用Matlab在WEDM仿真软件开发中的应用

基于BP神经网络的电火花线切割(WEDM)工艺仿真系统主要用于实现工艺数据库的管理、工艺效果的预测、加工参数的优化等功能。在VB开发环境中调用Matlab的神经网络工具箱，是为了建立工艺效果的预测模型和加工参数优化模型，这是仿真系统的主要功能。建模部分的核心代码如下：



该部分程序的作用是VB把用户输入的参数传到Matlab空间，在Matlab的空间中利用神经网络工具箱训练网络，将结果输出。进而实现仿真系统几个模型的建模。array 1是训练神经网络时的样本输入数据，包括工件厚度T(单位：mm)、脉冲宽度tON(单位：s)、脉冲间隔tOFF(单位：s)、峰值电流IP(单位：A)、间隙电压VS(单位：V)；array 2是样本输出数据，包括切割速度vw(单位：mm2／min)表面粗糙度Ra(单位：μm)。图1为线切割工艺仿真系统主控界面，包括加工参数数据库、系统建模、工艺效果的预测及参数优化等部分。建立模型时，首先利用数据库中的参数训练模型，模型训练完成后，便可以对不同加工参数所对应的加工效果进行预测，并对给定材料、厚度条件下的加工参数进行优化，给出优化结果。



建模所需的样本数据如表1所示，网络训练的结果如图2所示。



为验证模型的正确性，用没有参与神经网络训练的验证数据检验模型，结果如表2所示。从仿真结果可以看出，利用VB调用Matlab混合编程建立的预测模型可以反映机床的工艺规律，建模是成功的。可以应用于实际生产中。



4 结  语

VB与Matlab混合编程简单方便，效率高，能够应用于WEDM仿真系统中，以实现系统功能。缺点是要依托于Matlab平台，执行速度慢，灵活性较差。