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智能PID控制器的FPGA实现

作　者: 黄明
导　师: 黄友锐
学　校: 安徽理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 径向基神经网络免疫克隆选择算法 PID控制器 FPGA DSP Builder
分类号: TP273
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

作为最早发展起来的控制策略,PID控制可谓是控制领域的常青树,PID控制器的主导作用日益凸显。人工智能技术伴随着科学技术的发展而提高,智能控制是当今自动控制发展的方向,导致传统PID控制器的控制方式在时变、非线性、大滞后、实时性有着较高要求的控制系统面前显得暗淡无光。智能PID控制器正是顺应了发展的需要,不仅算法简单易行,建模手续得以简化,还具有自学习、自组织、自适应的能力,高效、可靠的实现了PID控制器各个参数的自整定。因此,研究设计智能PID控制器具有深远的理论和实际价值。本文分别采用人工神经网络和智能优化算法分别优化PID控制器的参数,首先在理论的角度上仔细分析了两种算法,接着在MATLAB软件平台下结合传统PID控制进行参数优化,最后利用FPGA搭建硬件平台实现智能PID控制器。径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络在神经网络的大家族里是一名重要成员,属于多层的静态前向网络。利用RBF神经网络整定传统PID控制器参数,二者的优点互补从而可大大改善整个智能PID控制器的性能指标。免疫克隆选择算法该算法具有很强的自学习、自组织能力,可以根据给定并且在稳定的基础上使系统快速反应,是一种适合用于对复杂控制对象的参数进行优化的智能控制算法。利用免疫克隆选择算法优化PID控制参数,可使得PID控制器的鲁棒性能大大提高。本文先对RBF神经网络和免疫克隆选择算法进行介绍,然后分别利用这两种智能控制方法优化传统PID控制其参数,并通过MATLAB进行仿真验证,仿真结果可知基于径向基神经网络和免疫克隆选择算法的智能PID控制器在兼顾系统动态和静态性能的基础上,使PID控制的精度和自适应程度都得到提高。接着搭建硬件平台分别实现基于FPGA的径向基神经网络和免疫克隆选择算法的智能PID控制器,系统的计算过程比较复杂,且运算量大,无法采用一个模块实现,由此就把大的系统模块分割为许多小的模块,许多小模块的设计由VHDL语言或者DSP Builder搭建完成。当各功能模块建立完成,通过DSP Builder和Simulink搭建一个PID控制的闭环测试系统,接着进行MATLAB的算法级仿真,最后再使用Modelsim SE和Quartus II进行RTL级电路仿真。整个设计过程中算法运行速度快,充分的利用了FPGA的并行计算能力和流水线技术。最后,通过PID的闭环测试实验结果表明,这种基于FPGA的智能PID控制器,有效地模拟控制器输入,解决了两大问题：控制器的样本的输入提取、待测样本的输入源,同时具有设计灵活、可靠性高、可在线调整、开发周期短、鲁棒性强、系统运行速度快的多个优点,对于非线性、时变性和不确定性的复杂工业过程,可获得良好控制效果,从而可以证明系统控制方案切实可行。

全文目录

摘要  5-7
Abstract  7-13
1 绪论  13-23
  1.1 PID控制器及其参数整定和国内外发展现状  13-16
    1.1.1 国内发展现状  13-14
    1.1.2 国外发展现状  14-16
  1.2 可编程逻辑器件的发展及现状  16-21
  1.3 本课题的研究内容和意义  21-22
  1.4 论文组织安排  22-23
2 相关技术平台简介  23-33
  2.1 Quartus Ⅱ开发平台  23-26
  2.2 DSP builder介绍  26-29
  2.3 ModelSim SE仿真平台介绍  29-31
  2.4 本章小结  31-33
3 基于RBF神经网络PID控制器的FPGA实现  33-63
  3.1 PID控制基本原理  33-37
  3.2 径向基神经网络简介  37-41
  3.3 基于RBF神经网络的PID控制器参数整定仿真  41-47
  3.4 RBF神经网络PID控制器硬件架构  47-49
  3.5 RBF神经网络PID控制器各功能模块设计  49-57
    3.5.1 输入模块  49
    3.5.2 隐层计算模块  49-51
    3.5.3 权值计算模块  51-53
    3.5.4 辨识网络输出模块  53-55
    3.5.5 控制模块  55-57
  3.6 硬件电路设计  57-60
  3.7 仿真实验与结果分析  60-62
  3.8 本章小结  62-63
4 基于免疫克隆算法PID控制器的FPGA实现  63-89
  4.1 引言  63-64
  4.2 免疫克隆算法介绍  64-68
  4.3 基于免疫克隆算法的PID控制器参数整定仿真  68-72
    4.3.1 免疫克隆算法的PID控制器  68-70
    4.3.2 PID参数整定程序及仿真结果  70-72
  4.4 免疫克隆算法PID控制器硬件架构  72-74
  4.5 免疫克隆算法PID控制器各功能模块设计  74-85
    4.5.1 随机数模块  74-76
    4.5.2 初始化模块  76-77
    4.5.3 亲和力计算模块  77-79
    4.5.4 选择模块  79-81
    4.5.5 克隆变异模块  81-82
    4.5.6 存储模块  82-83
    4.5.7 控制模块  83-85
  4.6 仿真实验与结果分析  85-87
  4.7 本章小结  87-89
5 总结与展望  89-91
  5.1 研究成果  89-90
  5.2 研究展望  90-91
参考文献  91-95
致谢  95-97
作者简介及读研期间主要科研成果  97

智能PID控制器的FPGA实现

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