基于FPGA技術(shù)的智能簡單自適應(yīng)控制算法的實(shí)現(xiàn).pdf

1、在自適應(yīng)控制基礎(chǔ)上發(fā)展起來的簡單自適應(yīng)控制算法具有結(jié)構(gòu)簡單，系統(tǒng)設(shè)計(jì)幾乎與被控對象無關(guān)等特點(diǎn)，系統(tǒng)性能與選定的參考模型有關(guān)，在工業(yè)過程控制中有廣泛的發(fā)展前景。另外，在簡單自適應(yīng)控制的基礎(chǔ)上融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能簡單自適應(yīng)控制也在研究發(fā)展中，為滿足工業(yè)生產(chǎn)過程中的高精度、高質(zhì)量控制要求提供了可靠的實(shí)現(xiàn)方法。
　　 在現(xiàn)階段工業(yè)生產(chǎn)過程中實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的控制算法，主要依靠CPU控制芯片來完成，但從算法的實(shí)時(shí)性和控制周期等方面來考慮，這并不是實(shí)

2、現(xiàn)復(fù)雜控制算法的理想選擇。隨著FPGA技術(shù)的發(fā)展以及高密度、大容量FPGA器件的出現(xiàn)，在FPGA上硬件實(shí)現(xiàn)復(fù)雜控制算法的研究得到了廣泛的開展。
　　 本文研究了基于VHDL硬件描述語言的小腦模型（CMAC）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可重用IP軟核模塊、小腦模型簡單自適應(yīng)（Cerebellar Model Articulation ControllerSimple Adaptive Control，CMACSAC）控制器的FPGA實(shí)現(xiàn)方法以及智能控

3、制器在冷軋張力控制系統(tǒng)中的應(yīng)用。
　　 首先，研究了小腦模型（CMAC）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FPGA實(shí)現(xiàn)方法。通過綜合分析直接地址映射CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和算法，在MATLAB平臺上，對直接地址映射CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力作了仿真研究，然后基于Altera公司的FPGA芯片，完成了CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可重用IP軟核模塊設(shè)計(jì)。其次，給出了小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡單自適應(yīng)控制器（CMACSAC）的控制原理和結(jié)構(gòu)框圖，并在MATLAB平臺上，對定義

4、的智能簡單自適應(yīng)控制器的控制效果進(jìn)行了仿真研究，然后基于Altera公司的FPGA芯片完成了CMACSAC的FPGA實(shí)現(xiàn)方法，生成了CMACSAC控制器的IP核。最后，將本文提出的智能簡單自適應(yīng)控制器應(yīng)用于冷連軋機(jī)張力控制系統(tǒng)中，并進(jìn)行了MATLAB仿真研究，仿真結(jié)果表明CMACSAC智能控制器與通常的PID控制器相比，控制效果要好。本文研究表明：將小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與簡單自適應(yīng)控制算法相結(jié)合構(gòu)成的CMACSAC智能控制器，與通常的自適應(yīng)