基于FPGA技術的智能簡單自適應控制算法的實現(xiàn).pdf

1、在自適應控制基礎上發(fā)展起來的簡單自適應控制算法具有結構簡單，系統(tǒng)設計幾乎與被控對象無關等特點，系統(tǒng)性能與選定的參考模型有關，在工業(yè)過程控制中有廣泛的發(fā)展前景。另外，在簡單自適應控制的基礎上融入神經(jīng)網(wǎng)絡的智能簡單自適應控制也在研究發(fā)展中，為滿足工業(yè)生產過程中的高精度、高質量控制要求提供了可靠的實現(xiàn)方法。
　　 在現(xiàn)階段工業(yè)生產過程中實現(xiàn)復雜的控制算法，主要依靠CPU控制芯片來完成，但從算法的實時性和控制周期等方面來考慮，這并不是實

2、現(xiàn)復雜控制算法的理想選擇。隨著FPGA技術的發(fā)展以及高密度、大容量FPGA器件的出現(xiàn)，在FPGA上硬件實現(xiàn)復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)絡可重用IP軟核模塊、小腦模型簡單自適應（Cerebellar Model Articulation ControllerSimple Adaptive Control，CMACSAC）控制器的FPGA實現(xiàn)方法以及智能控

3、制器在冷軋張力控制系統(tǒng)中的應用。
　　 首先，研究了小腦模型（CMAC）神經(jīng)網(wǎng)絡的FPGA實現(xiàn)方法。通過綜合分析直接地址映射CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡的結構和算法，在MATLAB平臺上，對直接地址映射CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡的學習能力作了仿真研究，然后基于Altera公司的FPGA芯片，完成了CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡的可重用IP軟核模塊設計。其次，給出了小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡簡單自適應控制器（CMACSAC）的控制原理和結構框圖，并在MATLAB平臺上，對定義

4、的智能簡單自適應控制器的控制效果進行了仿真研究，然后基于Altera公司的FPGA芯片完成了CMACSAC的FPGA實現(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控制器應用于冷連軋機張力控制系統(tǒng)中，并進行了MATLAB仿真研究，仿真結果表明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)絡與簡單自適應控制算法相結合構成的CMACSAC智能控制器，與通常的自適應