Matlab/Simulink和AMEsim联合仿真（以PSO-PID算法为例）

本文主要是介绍Matlab/Simulink和AMEsim联合仿真（以PSO-PID算法为例），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

安装软件和配置环境变量

Matlab/Simulink和AMEsim联合仿真详细流程

非常重要的一点

Simulink模型和AMEsim模型用S-Function建立连接

从AMEsim软件打开Matlab

Matlab里的设置

Matlab的.m文件修改（对于PSO-PID算法）

运行程序

我印象中好像做过Matlab/Simulink和AMEsim联合仿真的分享似的，但翻看了我之前上传的文章又没有，所以这篇文章主要是记录以Simulink为主的Simulink和AMEsim联合仿真以及操作流程。

安装软件和配置环境变量

我当时学习主要是看B站的一个UP主上传的视频，目前按照他的方法安装和配置环境变量进行联合仿真，都是可以正常进行的。（只要看软件安装和配置环境，他的例子可以不看，毕竟是要搭建自己的模型）

B站视频：🚪👉：Adams，AMESim，Matlab联合仿真入门

安装包的话在网络上找一找，我的软件版本分别是：

Simcenter Amesim 2020.1

Visual Studio 2019

matlab R2019b

电脑是Windows 11，64位

看了很多网上的资料，AMEsim与Simulink联合仿真的时候用Microsoft Visual Studio C++编译器比较好。（GNU GCC 64bit是AMEsim自带的。）安装顺序最好是1Visual Studio-2 Amesim-3 matlab。

Matlab/Simulink和AMEsim联合仿真详细流程

※非常重要的一点

无论是你的液压模型还是Simulink模型还是matlab的.m文件，都放在一个文件夹下，这个文件夹命名为你需要仿真的项目，要用英文命名，路径不能出现中文！！！

Simulink模型和AMEsim模型用S-Function建立连接

B站视频的P10在2分40秒有介绍怎能分别在两个软件里面建立S-Function模块，附上链接。

🚪👉：Matlab为主的AMESim和Matlab联合仿真

我的另外两篇文章也有对S-Function的涉及，感兴趣的可以看看。

🚪👉：AMEsim和Simulink联合仿真生成新的.mexw64液压模型文件

🚪👉：AMEsim第四步simulation报错unable to create an executable for the system解决方法

从AMEsim软件打开Matlab

建立好的液压模型进入第四阶段（Sketch草图-Submodel子模型-Parameter参数-Simulation仿真）即Simulation仿真模式

按理来说只要进入仿真模式就行，但是把上图都点上，以防万一。

通过AMEsim上方工具栏Tools-Matlab打开Matlab软件。

Matlab里的设置

把你刚刚保存的文件夹地址复制一下，输入到下图的位置中回车；

返回上一级列表，把这个文件夹先从路径中删除再从路径中添加（为了确保你的文件夹在仿真的路径中）；

“设置路径”设置，把最新的路径保存。

Matlab的.m文件修改（对于PSO-PID算法）

常常需要改动的地方（因为不同的迭代要求和迭代算法所用的硬件关系，这些参数你需要根据实际情况进行调整）

主程序：

粒子维数、粒子群规模、子程序对应的待优化句柄、迭代次数、速度边界、位置边界

Dim = 5;                % 维数
SwarmSize = 100;          % 粒子群规模
ObjFun = @PSO_FuzzyPID;   % 待优化函数句柄
MaxIter = 200;            % 最大迭代次数  
MinFit = 0.0001;       % 最小适应值 
Vmax = 1;
Vmin = -1;
Ub = [2 2 10 3 4];      %边界最大值
Lb = [0 0 0 0 0];       %边界最小值

子程序：

更改自己建立的Simulink模型名称，以及每一次仿真时长（如果需要的话）

function z=PSO_FuzzyPID(x)   %function的名字要与文件名一样    
assignin('base','Kup',x(3));
assignin('base','Kui',x(4));
assignin('base','Kud',x(5));
[t_time,x_state,y_out]=sim('PSO_FuzzyPIDModel',[0,1]); %需要仿真的simulink模型，与其名字一样
z=y_out(end,1);   %返回性能指标输出矩阵

我的另外几篇相关PSO算法联合仿真推荐，感兴趣的可以看看。

🚪👉：基于PSO算法优化PID参数的一些问题

🚪👉：PSO算法寻优模糊PID五个量化/比例因子参数（附代码）

🚪👉：PSO_GA混合算法优化PID参数（附代码）