非线性模型预测控制器的FPGA全硬件实现及应用

发布时间：2017-03-24 15:14

  本文关键词：非线性模型预测控制器的FPGA全硬件实现及应用，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：模型预测控制是一种基于系统当前状态预测系统未来动态从而实现反馈控制的先进计算机控制算法,由于模型预测控制具有在线显式处理多约束、多目标等优化问题并具有很好的控制性能等系列优点,广泛应用于小型或冶金、制药、石油化工等慢动态系统。由于实际系统存在固有的约束非线性、工作点大范围变化,随着系统日趋复杂及控制性能要求的不断提高,以往被广泛采用的基于线性化模型的模型预测控制已无法满足要求。因此,非线性模型预测控制逐渐成为研究热点。非线性模型预测控制需要在线求解非线性规划问题,计算负担更大,在线计算性能是限制非线性模型预测控制应用的瓶颈。为提高非线性模型预测控制在线计算能力,本文基于Verilog硬件描述语言从FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)硬件实现角度,采用粒子群优化算法求解非线性规划问题,通过并行设计、流水线设计与资源共享等,得到满足速度与面积要求的高性能硬件非线性模型预测控制器,为验证非线性模型预测控制器的快速性及有效性,对轮式移动机器人轨迹跟踪控制进行了实时实验,实验结果验证了基于Verilog硬件描述语言设计非线性模型预测控制器的实时性与有效性。本文进行的工作主要包括以下三个方面:1.综合考虑轮式移动机器人快速稳定轨迹跟踪控制要求及执行机构约束问题,基于轮式移动机器人轨迹跟踪问题建立非线性模型预测控制器并完成离线验证。为解决求解非线性规划时,MATLAB工具箱或商业求解软件中库函数难以在FPGA上实现的问题,本文采用算法结构简单、具有并行计算机制的粒子群优化算法求解非线性规划问题。在MATLAB中搭建轮式移动机器人数学模型,根据控制要求,设计粒子群优化算法求解非线性规划问题,搭建“非线性模型预测控制器-轮式移动机器人”闭环系统,并完成轮式移动机器人轨迹跟踪实验,最后通过与“NAG”求解非线性规划问题仿真结果的比较,验证了粒子群优化算法求解本文非线性规划问题的有效性。2.为提高非线性模型预测控制器的在线计算能力,通过Verilog硬件描述语言设计基于FPGA的非线性模型预测控制器。首先按照FPGA开发流程,设计非线性模型预测控制器顶层电路结构;然后为提高控制器运算速度,通过算法分析,设计各功能模块的电路结构及定点数据结构,各个模块根据实际精度选择不同的电路结构及定点数据结构;然后按照自底向上的原则通过Verilog硬件描述语言设计目标函数模块、矩阵运算模块、随机数发生模块及三角函数模块等。通过改变代码描述方式尝试不同架构及定点数据类型,在Model Sim环境下进行功能仿真,确定各个模块的电路结构。然后根据实际需要例化各个模块,通过顶层状态机进行资源共享与时序安排,完成非线性模型预测控制器的设计。为提高速度,例化多个模块实现并行化设计;为减少硬件资源消耗,控制模块信号实现资源共享。最后为实现非线性模型预测控制器与轮式移动机器人的数据通信,通过Verilog硬件描述语言设计串口通信模块,基于FPGA的控制器与通信接口单元的结构为:“接收模块-非线性模型预测控制器计算模块-发送模块”。3.为验证基于FPGA的非线性模型预测控制器的有效性与实时性,进行轮式移动机器人轨迹跟踪硬件在环试验。首先联合d SPACE搭建轮式移动机器人的轨迹跟踪实时实验平台,“d SPACE”模拟实时仿真系统,FPGA作为非线性模型预测控制器的硬件实现平台,通过串口进行通信并构成闭环系统。在实时实验平台上进行轮式移动机器人轨迹跟踪实时实验。并比较Matlab环境下、高级综合硬件方案与基于Verilog硬件方案控制器的计算性能,其中,基于Verilog硬件方案中非线性模型预测控制器的计算时间为0.56 ms,串口通信时间为1.38 ms,轮式移动机器人采样时间为10 ms,实验结果验证了基于FPGA设计的非线性模型预测控制器的实时性与有效性。本文通过Verilog设计了基于FPGA的非线性模型预测控制器,从离线控制器的设计、定点数据类型的选择、各个模块微架构设计测试及实时实验都给出了详细的设计流程与设计思路,对基于Verilog设计控制器具有一定的借鉴意义。设计中仍需要进一步完善的问题有:(1)非线性模型预测控制算法及约束粒子群优化算法的需要进一步考虑。本文为验证基于FPGA设计的硬件非线性模型预测控制器的有效性,采用的轮式移动机器人为三阶系统,没有考虑收敛稳定性问题,为应用于更加复杂的非线性快速动态系统,下一步将通过讨论终端域,在理论上解决收敛性问题。(2)进行轮式移动机器人实物控制实验。本实验通过d SPACE模拟轮式移动机器人数学模型进行了硬件在环试验,下一步将基于实验室已有的P3 DX Mobile Robot轮式移动机器人实物平台进行实物控制实验。
【关键词】：非线性模型预测控制 优化问题求解 粒子群优化算法 FPGA硬件实现 轮式移动机器人轨迹跟踪控制
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP273
【目录】：

• 前言4-6
• 摘要6-8
• Abstract8-16
• 第1章 绪绪论16-30
• 1.1 课题背景16-17
• 1.2 非线性模型预测控制的研究现状17-21
• 1.2.1 理论算法研究17-20
• 1.2.2 硬件实现研究20-21
• 1.3 FPGA硬件实现优势21-23
• 1.4 基于Verilog的硬件方案23-24
• 1.5 轮式移动机器人的研究现状24-27
• 1.6 本文的主要研究内容27-30
• 第2章 非线性模型预测控制器设计30-52
• 2.1 轮式移动机器人轨迹跟踪控制30-32
• 2.1.1 控制要求30-31
• 2.1.2 模型建立31-32
• 2.2 非线性模型预测控制器设计32-36
• 2.2.1 预测模型33-34
• 2.2.2 约束优化问题描述34-36
• 2.3 粒子群优化求解算法36-39
• 2.4 算法结构及并行性分析39-46
• 2.5 离线仿真46-49
• 2.6 本章小结49-52
• 第3章 非线性预测控制器的FPGA实现52-72
• 3.1 硬件实现方案52-56
• 3.1.1 基于Verilog的FPGA开发流程52-54
• 3.1.2 控制器电路结构设计54-56
• 3.2 定点数据类型设计56-57
• 3.3 控制器的模块设计57-66
• 3.3.1 PSO并行电路结构设计57-59
• 3.3.2 目标函数模块设计59-61
• 3.3.3 矩阵运算模块设计61-64
• 3.3.4 三角函数计算模块设计64-66
• 3.3.5 随机数发生模块设计66
• 3.4 通信接口设计66-68
• 3.5 综合布局布线及板级验证68-71
• 3.6 本章小结71-72
• 第4章 硬件在环实验验证72-78
• 4.1 实时实验平台搭建72-73
• 4.2 实时实验及结果分析73-74
• 4.3 性能分析74-77
• 4.4 本章小结77-78
• 第5章 全全文总结78-80
• 参考文献80-87
• 攻读硕士学位期间的研究成果87-88
• 致谢88

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