实际测试了Python 3.9加上Simulink 2022b，遭遇过仿真脚本运行到一半就崩溃的情况，还有测试结果对不上的情况。
第一步 搭建自动化测试框架
开启Simulink模型，点击菜单栏里的“Apps”选项卡，挑选“Simulink Test”工具。在左侧项目面板里右键点击“Test Sequences”，选取“Create New Test Sequence”。将测试输入参数设定成激励信号频率100Hz，此项参数最优推荐值依据工业电机控制标准，能够包括多数常规工况且不至于过采样卡死。给测试序列命名时，别用中文路径，用英文加下划线。
【新手避坑】
平常会出现的报错情况是，在成功创建测试序列接着进行保存时，系统给出提示“Invalid path”。而其核心导致出错的原因在于，模型文件所放置的目录当中存在空格或者中文。针对此情况的解决方式为，将整个工程文件夹挪动到仅仅由英文构成的路径下面，就像D:/sim_test，并且所有的文件名都采用字母以及数字来命名。
第二步 编写自动化运行脚本
在Simulink模型目录那儿，去新建一个.m文件，而后写入如下这核心的三行代码。
model = 'your_model_name';
load_system(model);
simOut = sim(model, 'StopTime', '10');
将关键参数StopTime设定为10秒，原因在于该时长足以捕获稳态响应，且不会导致测试总耗时过度延长。要是你打算运行多组参数，那就把这套代码纳入一个for循环里，在循环内部借助set_param动态调整模块参数。
针对两种方案对比：方案A是借助Simulink Test Manager的批量运行功能来展开，方案B是通过编写上述脚本达成手动控制。方案A适宜于参数组合数量不超过20组的情况，是以快速验证需求能满足，此方式其界面操作简便然而灵活性欠缺；方案B适宜在超过50组的大型回归测试场景运用，是因脚本能够实施自动记录日志以及比对结果的操作。对于简单场景应当选择A，处于复杂场景则应选用B，切记不可混合使用。
【新手避坑】
存在的常见报错情况是，在运行sim命令的时候，会出现提示“Could not find block diagram”。其核心的出错原因在于，模型未能成功加载。对应的解决办法是，在load_system之前添加一句bdclose all来将缓存清空，然后再进行尝试。要是如此做之后仍然不行，那就去检查模型文件名是不是拼写错误了。
第三步 提取结果与自动判定
待运行完毕之后，借助 simOut.logsout 将仿真的数据提取出来，在脚本里进行追加:
data = simOut.logsout.get('signal_name').Values;
if max(data.Data) > 1.5
disp('测试通过');
else
disp('测试失败');
end
按照行业标准留出百分之十裕量后，将设定的通过阈值确定为一点五，若低于此值则判定为信号幅值不足，把这段判定写进循环里，再配合fprintf输出日志文件。
完整高频报错：脚本运行结束之后, data对象处于为空状态这样一种情况。其导致的原因是，在模型里信号并未选中“Log signals”此项。解决流程为：对信号线实施双击操作，通过右键点击选定“Signal Properties”，勾选“Log signal data”，在保存模型之后再度运行脚本动作！要是依旧呈现为空的状态，那就去核查信号名是不是相匹配，借助simOut.logsout.getElementNames将所有已记录的信号列举出来用以开展验证。
这个方法对于包括FPGA硬件在环（HIL）的混合仿真情况是不适用的，原因在于HIL需要额外的驱动库以及实时内核。可供替换的方案是：运用Speedgoat或者NI的HIL平台自身带有的自动化接口，再结合MATLAB的hil函数去开展实时测试。
