有几种原因可能导致仿真运行速度很慢：
1. 模型中有一个 MATLAB 函数块 ：当存在 MATLAB Fcn 模块时，在每个采样时间都会调用 MATLAB 解释器。这会大大降低仿真速度。所以，应尽可能使用内置Simulink模块。
2. MATLAB S函数(S-Function)：在每个时间步长都会计算 S-Function。把MATLAB代码转为MEX文件，这样性能可以得到显著提高。此外，如果可能，应尽量使用内置模块建模。
3. 较小的步长或采样时间(或者彼此间不是倍数关系的采样时间)：为了在仿真期间捕获重要事件，有时必须设置最够小的步长;反过来，步长太小会导致产生不必要的输出点，从而减慢仿真速度。
4. 最大步长太小：如果您更改了最大步长，请尝试用默认值(设置为自动)来运行仿真。
5. 您要求的精度可能过高：默认相对容差(0.1% 精度)通常就足够了。对于状态趋于零的模型，如果绝对容差参数太小，则仿真可能在近零状态值附近采用过多步长请记住，所有要输入的容差值都是绝对值。所以，默认相对容差值设置为 1e-3 时，意味着相对容差是 0.001，或者 0.1%(采用百分比形式)。
6. 时间尺度可能太长：减少时间间隔。
7. 您的模型中包含一个 Memory 模块：使用 Memory 模块会导致在每个步长上变阶求解器(ode15s 和 ode113)被重置回阶数 1。
8. Extras 库中有包含以上三项之一(即Graph Scope、Autoscaling Scopes、Spectrum analyzer等)的Mask模块：Unmask模块来看看它们是否调用 S-Function。
9. 使用了Scope模块：尽管它们的影响很可能不明显。
10. 代数环：为了解代数环，会在每个步长上都执行迭代计算。因此，它大大降低了速度。
11. 不要在积分函数中引入白噪声模块：对于连续系统，使用 Extras/Sources 库中的带限白噪声模块。
12. 这可能是个刚性(stiff)问题，而您使用的是非刚性(non-stiff)求解器：尝试使用 ode15s。
13. 您可能碰到了连续过零，导致仿真逐渐“停滞”，时间很长(并且可能是无限长时间)：要解决此问题，可以禁用过零检测。这可以通过在“Simulation 参数”(Simulation Parameters) 对话框的“高级”(Advanced) 窗格中选择“禁用过零检测”(Disable zero crossing detection) 选项来实现。在 R11 中，可通过转到模型的“仿真”(Simulation) ->“参数”(Parameters) ->“诊断”(Diagnostics) 部分来实现此目的。
14. 您也可能想要尝试设置“模型参数配置”(Model Parameter Configuration) 对话框以便您的 Simulink 模型使用“内联参数”(Inline Parameters) 选项：选择此选项可使 Simulink 能够将指定参数视为常量，从而加快仿真速度。
15. Simulink Accelerator 仿真模式可以加快仿真时间。Profiler可以分析模型性能瓶颈来提高仿真速度。
16. 如果模型非常复杂(涉及大量模型引用和子系统)且包含大量数据记录，仿真速度也会受到影响：禁用数据记录功能也能提高仿真速度。 除此之外，仿真速度受系统(即处理器、RAM、正在发生的交换量等)的制约。 关于仿真速度有还有几点需要考虑： - 图形引擎速度 - CPU 速度 - 内存量 为此，下面是几点提示： - 如果在仿真过程中有打开的scope或其他可视化输出设备，这些都会降低性能 - 性能与 CPU 速度成正比
