基于FPGA的智能PID控制研究.doc

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  • 更新时间:2016-11-24
  • 论文字数:15549
  • 课题出处:(小胖猫)提供原创资料
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摘要:随着工业的迅速发展,人们对控制的要求越来越高。生产过程中的非线性和不确定性很难建立精确的数学模型,使用传统的PID控制器要想达到理想的控制结果已经变得越来越难。人工神经网络作为智能控制的一个重要组成部分,已成为非线性系统建模和控制识别的一般理论和方法。其中,神经元的自组织,自学习和自适应能力,可以解决许多困难的描述模型和程序规则。将神经网路和传统的PID结合在一起,应用神经网络在线调整PID参数,使系统具有非常好的抗干扰能力,以及自适应能力和鲁棒性。

本文主要在神经网络技术实现的基础上,分析了神经网络的PID控制算法的设计原理和设计研究;接着,利用了MATLAB来研究了单神经元网络参数训练,用相应参数来训练常规PID,最后通过仿真实验来获得合适的被控对象,可以得到较好的系统输出;继而完成单神经元网络的智能PID控制,对每一层进行了verilog分层设计。通过得出来的结论,智能PID控制器具有更优秀的性能,继而取代了传统的PID控制器。

关键词:FPGA;神经网络;PID控制

 

目录

摘要

ABSTRACT

引言-1

1 绪论-2

1.1 研究背景-2

1.2 研究现状-2

1.3 研究意义-2

1.4 本文内容安排-3

2 FPGA-4

2.1 引言-4

2.2 FPGA简介-4

2.2.1 概述-4

2.2.2 FPGA产品-4

2.2.3 FPGA发展趋势-5

2.3 FPGA的开发流程-6

2.4 硬件描述语言-9

3 PID控制理论-10

3.1 传统PID控制器-10

3.1.1 模拟PID控制器-10

3.1.2 数字PID控制器-11

3.2 智能PID控制器-12

3.2.1 基于单神经元网络的智能PID控制器-12

3.2.2 学习规则-15

3.2.3 单神经元PID控制器-16

4 基于FPGA的智能PID控制器-20

4.1 FPGA开发流程-20

4.2 PID控制分析-20

4.3 神经网络参数分析-22

4.4 基于FPGA的智能PID控制器的模板设计-25

4.5 本章总结-27

5 总结-28

致谢-29

参考文献-30


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