基于FPGA的預(yù)測控制算法并行加速研究.pdf

1、模型預(yù)測控制(MPC)在流程工業(yè)中應(yīng)用已經(jīng)比較成熟。MPC的核心為在線求解二次規(guī)劃(QP)問題,這一過程的運(yùn)算負(fù)荷大、耗時長,對控制器的運(yùn)算能力要求高,阻礙了MPC向更深更廣的應(yīng)用領(lǐng)域拓展。比如在運(yùn)動控制領(lǐng)域,采樣頻率比流程工業(yè)高得多,而且大多對控制器的體積有嚴(yán)格的限制,不能夠像流程工業(yè)那樣采用工業(yè)PC作為MPC運(yùn)行平臺。為了讓MPC這一優(yōu)秀的控制策略在更廣闊的領(lǐng)域發(fā)揮作用就必須提升MPC的執(zhí)行效率,縮小MPC控制器的體積,本文為達(dá)到這

2、兩個目的從算法本身和硬件平臺兩個方面入手,提出了MPC算法一種新的實(shí)現(xiàn)方案。新的以粒子群優(yōu)化算法(PSO)為核心的MPC算法很好地解決了帶約束的二次規(guī)劃問題,并且以可編程邏輯門陣列(FPGA)為平臺實(shí)現(xiàn)了PSO-MPC控制器。這一方案使得MPC可以應(yīng)用在控制器體積受限,采樣頻率高的運(yùn)動控制場合。
　　 主要研究成果如下:
　　 1、分析了FPGA作為并行計算平臺較傳統(tǒng)架構(gòu)處理器的結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢,總結(jié)了基于FPGA的算法分層次

3、并行化方法。
　　 2、提出了新的以PSO為QP求解器的PSO-MPC算法.對標(biāo)準(zhǔn)PSO在MPC中的應(yīng)用做了若干改進(jìn),使PSO-MPC在控制效果上與標(biāo)準(zhǔn)MPC算法相差無幾,同時克服了群智能優(yōu)化算法的隨機(jī)性帶來的求解失敗安全隱患,使得群智能算法的使用更安全可靠。PSO-MPC的結(jié)構(gòu)靈活性,是本文能夠加速M(fèi)PC算法的關(guān)鍵因素。
　　 3、提出了半自動模塊化FPGA編程方法。在充分利用現(xiàn)有RTL自動生成工具的同時,解決了現(xiàn)階段