function?[sysx0strts]=my_exppidf（txuflag）
switch?flag
????case?0
????????[sysx0strts]=mdlInitializeSizes;
????case?2
????????sys=mdlUpdates（xu）;
????case?3
????????sys=mdlOutputs（txu）;
????case?{149}
????????sys=[];
????otherwise
????????error（[‘unhandled?flag=‘num2str（flag）]）;%異常處理
end
function[sysx0strts]=mdlInitializeSizes
????sizes=simsizes;%用于設置模塊參數的結構體用simsizes來生成
????sizes.NumContStates=0;%模塊連續狀態變量的個數
????sizes.NumDiscStates=3;%模塊離散狀態變量的個數
????sizes.NumOutputs=4;%模塊輸出變量的個數
????sizes.NumInputs=7;%模塊輸入變量的個數
????sizes.DirFeedthrough=1;%模塊是否存在直接貫通，1表示存在直接貫通，若為0，則mdlOutputs函數里不能有u
????sizes.NumSampleTimes=1;%模塊的采樣時間個數至少是一個
????sys=simsizes（sizes）;%設置完后賦給sys輸出
????x0=zeros（31）;%系統狀態變量設置
????str=[];
????ts=[0.1?0];%采樣周期設為0表示是連續系統，%?????ts=[0.001?0];%采樣周期設為0表示是連續系統，
????

function?sys=mdlUpdates（xu）
????????T=0.001;
????????x=[u（5）;x（2）+u（5）*T;（u（5）-u（4））/T];%3個狀態量（偏差、偏差和以及偏差變化量），u（5）是偏差，u（4）是上一次的偏差，x（2）則是之前的偏差和
????????sys=[x（1）;x（2）;x（3）];
function?sys=mdlOutputs（txu）
????????????xite=0.2;
????????????alfa=0.05;
????????????IN=3;H=5;OUT=3;
????
????????????Oh=zeros（51）;%產生一個1*5的零矩陣（行矩陣）
????????????I=Oh;
????????????xi=[u（1）u（3）u（5）];%神經網絡訓練的3個輸入，期望值、誤差以及實際值
????????????epid=[x（1）;x（2）;x（3）];%3個狀態變量（偏差、偏差和、偏差變化量）（3*1矩陣，列向量）
????????????I=xi*wi‘;%隱層的輸入
???????