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文檔簡介
1、預測控制在石油化工領域的巨大成功證明了預測控制相對于其他的智能控制如神經(jīng)網(wǎng)絡,最優(yōu)控制等具有很強的實用性。目前,預測控制已經(jīng)在更廣的范圍內(nèi)得到了應用,如輪船,飛機,汽車等[1] [4]。新的應用要求控制器具有微型化,智能化,高實時性,低成本等特點。由于預測控制的滾動優(yōu)化部分涉及到多維搜索,控制器需要進行復雜的運算。FPGA(Field Programmable Gate Array)作為一種半定制的集成電路已經(jīng)廣泛應用在汽車,工業(yè),通信
2、,航空航天等領域。FPGA芯片體積小的特點能夠滿足微型化的要求;可重構(gòu)的特點能滿足智能化的要求;并行計算,硬件加速的特點能滿足高實時性的要求;相對于工控機,FPGA具有低成本的特點,因此有必要研究基于FPGA的預測控制器。本研究的目的是設計一個基于FPGA的多變量預測控制器,該控制器能對小型工業(yè)對象進行優(yōu)化控制,本文首先介紹基于FPGA的多變量預測控制器的基礎知識,包括預測控制原理,單/多變量DMC算法,帶約束的多變量DMC算法和FPG
3、A/SOPC的應用開發(fā)介紹,包括FPGA結(jié)構(gòu)特點,SOPC技術(shù),NIOS II軟核處理器,基于HDL的數(shù)字設計與綜合等。在此基礎上進行了以下研究工作:一。采用以NIOS II軟核處理器為核心的SOPC系統(tǒng),在Altera公司的Cyclone II FPGA上實現(xiàn)多變量DMC控制器。本文首先將DMC算法在Matlab平臺上進行了仿真驗證,然后將算法采用C語言實現(xiàn),再將基于浮點數(shù)的C語言算法優(yōu)化為基于定點數(shù)的C語言程序以加快計算速度和便于利
4、用Impulse C工具將C語言模塊轉(zhuǎn)化為HDL模塊??刂破髟贔PGA中的實現(xiàn)分為硬件與軟件設計兩部分,硬件部分主要包括NIOS II內(nèi)核定制,標準外設添加,基于Impulse C的自定義外設的定制與添加;軟件部分包括多變量DMC算法C語言實現(xiàn)以及基于UART的FPGA與MATLAB通信實現(xiàn)。二。創(chuàng)建FPGA與MATLAB/Simulink的聯(lián)合仿真平臺,對基于FPGA的多變量預測控制器進行實時仿真。以雙容水箱模型為被控對象,在Simu
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