基于FPGA的高速模糊控制器设计与实现
《基于模糊控制的高精度伺服速度控制器的设计与实现》
《基于模糊控制的高精度伺服速度控制器的设计与实现》基于模糊控制的高精度伺服速度控制器设计与实现一、引言随着工业自动化和智能制造的快速发展，高精度伺服速度控制器的设计与实现显得尤为重要。
在许多工业应用中，如机器人、数控机床、自动化生产线等，伺服速度控制器的性能直接影响到整个系统的稳定性和工作效率。
传统的PID控制方法在某些情况下难以满足高精度控制的需求，因此，本文提出了一种基于模糊控制的高精度伺服速度控制器设计与实现的方法。
二、模糊控制理论基础模糊控制是一种基于模糊集合理论的控制方法，其核心思想是将人的经验知识和控制策略用模糊规则表示，然后通过模糊推理实现控制。
模糊控制具有较好的鲁棒性和适应性，特别适用于非线性、时变和复杂系统的控制。
三、高精度伺服速度控制器设计1. 系统架构设计本设计采用数字化控制系统架构，包括微处理器、传感器、执行器等部分。
微处理器负责接收传感器信号，根据模糊控制算法计算输出信号，驱动执行器实现伺服速度控制。
2. 模糊控制器设计模糊控制器是本设计的核心部分，包括模糊化、规则库、推理机和反模糊化四个部分。
首先，将速度误差和误差变化率进行模糊化处理；然后，根据模糊规则库进行推理，得到控制量；最后，通过反模糊化将控制量转换为实际输出。
四、高精度伺服速度控制器实现1. 硬件实现硬件部分包括微处理器、传感器、执行器等。
微处理器采用高性能的DSP或FPGA芯片，实现高速的数据处理和运算。
传感器用于检测伺服电机的速度和位置信息，执行器则根据微处理器的输出信号驱动伺服电机。
2. 软件实现软件部分包括操作系统、驱动程序和模糊控制算法等。
操作系统采用实时操作系统，保证系统的实时性和稳定性。
驱动程序负责与硬件进行通信，实现数据的采集和输出。
模糊控制算法则是本设计的核心软件部分，需要根据具体的应用场景和需求进行设计和优化。
五、实验与分析为了验证本设计的有效性，我们进行了大量的实验和分析。
实验结果表明，基于模糊控制的高精度伺服速度控制器具有较好的鲁棒性和适应性，能够有效地提高系统的稳定性和工作效率。
基于FPGA的模糊控制技术研究
基于FPGA的模糊控制技术研究模糊控制是一种非精确控制方法，它在控制系统中采用模糊逻辑来处理不确定性和模糊性。
它通过将输入和输出的关系描述为一系列模糊集合和模糊规则，来实现对系统的控制。
FPGA是一种可编程逻辑器件，具有高度的灵活性和可编程性。
将模糊控制技术与FPGA相结合，可以实现高效、实时的模糊控制系统。
首先，基于FPGA的模糊控制技术可以实现高速的计算和实时响应。
FPGA具有并行计算的能力，可以同时计算多个模糊规则，从而大大提高了控制系统的响应速度。
与传统的DSP或微控制器相比，FPGA在运算速度和计算能力方面具有明显的优势。
这对于一些实时性要求较高的控制系统尤为重要，如机器人控制、电力系统控制等。
其次，基于FPGA的模糊控制技术还可以实现灵活的控制算法和系统结构。
FPGA的可编程性使得模糊控制器的算法和结构可以根据实际需求进行灵活调整和优化。
可以根据系统的实际情况选择适当的模糊集合和模糊规则，从而提高控制系统的性能和效果。
此外，FPGA还提供了丰富的资源和接口，可以方便地与其他系统模块进行连接和集成，从而实现更复杂的控制系统。
另外，基于FPGA的模糊控制技术还具有一些其他的优点。
首先，FPGA的可重构性和可扩展性使得系统的升级和扩展变得更加容易。
当需要调整控制算法或增加输入输出接口时，只需对FPGA进行重新编程或重新配置即可，无需改变硬件结构。
其次，FPGA具有低功耗和体积小的特点，适合应用于一些嵌入式系统或移动设备中。
最后，FPGA还具有较高的可靠性和抗干扰性，能够适应各种复杂的环境和工作条件。
然而，基于FPGA的模糊控制技术也存在一些挑战和限制。
首先，FPGA的设计和编程需要专业的知识和技能，并且开发周期较长，成本较高。
其次，FPGA的资源有限，对于一些复杂的控制系统可能无法满足要求。
此外，FPGA的可编程性也可能导致一些优化问题，需要进行充分的设计和优化才能达到最佳性能。
综上所述，基于FPGA的模糊控制技术具有高速计算、灵活性、可重构性等优势，适用于一些实时性要求较高、复杂度较高的控制系统。
《基于模糊控制的高精度伺服速度控制器的设计与实现》
《基于模糊控制的高精度伺服速度控制器的设计与实现》基于模糊控制的高精度伺服速度控制器设计与实现一、引言随着工业自动化和智能制造的快速发展，高精度伺服速度控制器的设计与实现成为了工业控制领域的重要研究方向。
模糊控制作为一种智能控制方法，在处理非线性、不确定性和时变性的问题中，展现出优秀的鲁棒性和灵活性。
因此，本文以基于模糊控制的高精度伺服速度控制器设计与实现为研究对象，旨在通过设计一种高效的模糊控制算法，提高伺服系统的速度控制精度和稳定性。
二、系统概述本系统主要由伺服电机、驱动器、传感器和模糊控制器等部分组成。
其中，伺服电机负责执行运动任务，驱动器负责电机的驱动和控制，传感器负责实时监测电机的速度和位置信息，模糊控制器则根据传感器的反馈信息，采用模糊控制算法对电机进行精确的速度控制。
三、模糊控制算法设计1. 模糊化处理模糊化处理是模糊控制算法的关键步骤之一。
本系统采用将速度误差和速度误差变化率作为输入，通过设定论域、量化等级和隶属度函数等方法，将输入的精确量转化为模糊量。
其中，论域的设定需根据实际系统情况进行调整，量化等级和隶属度函数的选取则需根据经验和实践进行优化。
2. 制定模糊规则模糊规则是模糊控制算法的核心部分。
本系统根据伺服系统的特性和控制要求，制定了一系列模糊规则。
这些规则主要基于专家知识和实际操作经验，通过“if-then”的形式进行描述。
在实际应用中，还需根据系统的实际运行情况进行规则的调整和优化。
3. 解模糊化处理解模糊化处理是将模糊推理结果转化为精确控制量的过程。
本系统采用重心法进行解模糊化处理，将模糊推理结果转化为一个精确的控制量，用于驱动伺服电机进行精确的速度控制。
四、系统实现1. 硬件实现本系统的硬件部分主要包括伺服电机、驱动器、传感器等。
其中，伺服电机选用高性能的永磁同步电机，驱动器采用先进的数字驱动技术，传感器则选用高精度的速度传感器。
在实际应用中，还需根据实际需求进行硬件的选型和配置。
基于FPGA的自动调焦电路设计与实现(含PCB图)--毕业设计
h哈尔滨工程大学本科生毕业论文基于FPGA的自动调焦电路设计与实现院（系）：信息与通信工程学院专业：电子信息工程学号：学生姓名：指导教师：副教授2009年6月hh摘要随着超大规模集成电路的发展以及现代光学仪器设备在智能化、简便化方面的突破，令数字光学设备迅速普及。
数字信号处理理论的成熟与发展使得基于数字信号处理方式的自动调焦成为可能。
本设计使用FPGA作为数字信号处理与系统控制的核心器件。
将由摄像头输入的模拟电视信号转换为数字电视信号；经过FPGA处理后再将其转换为模拟电视信号输出，并由电视机显示；同时FPGA控制电机的进退实现自动调焦。
系统硬件部分以FPGA为核心，搭载输入视频处理器SAA7111AHZ与数字视频编码器SAA7120以及RAM等其他附属电路。
系统软件部分使用I2C总线实现对输入视频处理器和数字视频编码器的初始化，实现PAL制式模拟电视信号-YUV 数字电视信号-PAL制式模拟电视信号的转换，并使用电视机将其输出。
根据复合视频图像信号的相关原理，对输入视频的中心区域进行灰度熵值的运算，并控制电机的转动方向以阈值法实现自动调焦。
在本设计中，完成了相关的软件和硬件设计，并经过调试后，能够实现较好效果的自动调焦。
关键词：FPGA；灰度熵；输入视频处理器；数字视频编码器hhABSTRACTThe digtal optical equipments become popular,with the development of very-large-scale integrated circuits and the major breakthrough of the modern optical equipments in intelligentizating and facilitating process. The automatic focusing which based on digital signal processing can be realized.In this desgin, FPGA is the key component of digital signal processing and system control.Firstly, an analog TV signal captured by the camera is transformed to a digital TV signal; and then the digtal TV signal is processed by FPGA and finally it is transformed to an analog TV signal output; at the same time, the automatic focusing is realized by the motor controled by FPGA.In the hardware part of the system,FPGA is used as the key component,with accessory circuit such as video input processor, digital video encoder and so on.In the software part, the video input processor and digital video encoder is initialized throgh the I2C bus in order to realize the interconversion of PAL standard analog TV signals and YUV digital TV signals ,which are the output of monitor. According to the theory of composite video signal,the system selects the center part of the input video and calculates its gray region entropy , then control the motor rotation to realize automatic focusing using the thresholding method.hhIn this design, the relevant software and hardware are completed, and can bring automatic focusing into effect well after testing .Key words:FPGA;Gray entropy; Video Input Processor; Digital Video Encoder目hhh 录第1章绪论 (1)1.1 课题背景和意义 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.2.1 概述 (2)1.2.2 国外研究现状 (3)1.2.3 国内研究现状 (4)1.3 主要研究内容 (5)第2章自动调焦系统相关理论 (6)2.1 复合视频图像信号 (6)2.1.1 电视扫描原理 (6)2.1.2 复合视频图像信号的组成 (6)2.1.3 复合视频图像信号主要制式 (8)2.2 I2C总线 (9)2.2.1 概述 (9)2.2.2 I2C总线的主要特点 (10)2.2.3 I2C总线的工作状态及时序 (11)2.3 自动调焦的几种主要方法 (13)2.3.1 测距方法 (13)2.3.2 聚焦检测方法 (14)2.4 基于灰度熵值法的自动调焦算法 (15)2.4.1 灰度熵值提取算法 (15)2.4.2 阈值判断算法 (15)2.5 本章小结 (16)第3章自动调焦系统的硬件设计 (17)3.1 总体方案 (17)3.2 FPGA最小系统 (18)h3.2.1 芯片简介 (18)3.2.2 FPGA的配置 (20)3.3 视频输入处理器及系统 (22)3.3.1 SAA7111AHZ芯片简介 (22)3.3.2 SAA7111AHZ的应用电路 (23)3.4 视频输出处理器及系统 (25)3.4.1 SAA7120芯片简介 (25)3.4.2 SAA7120的应用电路 (26)3.5 其他电路设计 (27)3.5.1 电源电路 (28)3.5.2 外置RAM电路 (28)3.5.3 串口电路 (28)3.5.4 LED指示灯电路 (29)3.6 电路系统的PCB设计 (29)3.7 本章小结 (30)第4章自动调焦系统程序设计 (32)4.1 编程环境 (32)4.1.1 VHDL硬件描述语言特点 (32)4.1.2 VHDL的设计流程 (33)4.1.3 编译环境QuartusII的设计特点 (34)4.1.4 QuartusII开发软件的设计流程 (35)4.2 软件设计总体流程 (36)4.3 视频转换芯片的初始化 (36)4.3.1 I2C总线设计 (37)4.3.2 视频转换芯片的初始化寄存器设置 (37)4.4 自动调焦算法的编程实现 (41)4.5 本章小结 (44)hh第5章系统仿真、调试与性能分析 (45)5.1 系统仿真结果 (45)5.2 系统调试 (46)5.3 系统性能分析 (49)5.4 本章小结 (49)结论 (51)参考文献 (52)致谢 (55)hh第1章绪论1.1课题背景和意义自动调焦，又称为自动对焦、自动聚焦。
基于FPGA的高速模糊控制器设计与实现
基于FPGA的高速模糊控制器设计与实现张超;支晓东;司兵见;唐旭光【摘要】In order to improve the response speed of the fuzzy controller,this paper presents the design of a high-speed fuzzy controller based on FPGA.The program uses five pipeline structure.The first stage calculate the difference between the expected value and the actual value.The second stage get accurate value of e and ec,then the third stage get it's fuzzy values E and EC.The fourth stage look up the value of the third stage from a look-up table and get the fuzzy output U.Finally,the fifth stage get the accurate output u.This program runs on Vertex-II FPGA frequencies up to 100 M,suitable for sensitive response speed control domin.This paper describes the design and simulation of the fuzzy controller with matlab.Then show circuit simulation to verify the correctness of its functions and finally achieve the desired results,having a high market value.%为了提高模糊控制器的响应速度,提出了一种基于FPGA的高速模糊控制器设计方案.该方案采用了5级流水线结构:第一级计算期望值与实际值的差值,第二级得到精确的差值e与ec,第三级对其模糊化得到模糊值E与EC,第四级对前一级输出查表得到模糊输出U,第五级解模糊得到精确输出u.该方案在Vertex-II FPGA上运行时钟频率达到100 M,适用于对响应速度敏感的控制领域.通过对该模糊控制器的matlab以及电路的仿真,验证了其功能的正确性,达到预期的设计效果,具有较高的应用价值.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2017(025)011【总页数】4页(P122-125)【关键词】模糊控制;simulink仿真;FPGA;流水线结构【作者】张超;支晓东;司兵见;唐旭光【作者单位】哈尔滨理工大学应用科学学院,黑龙江哈尔滨150080;哈尔滨理工大学应用科学学院,黑龙江哈尔滨150080;哈尔滨理工大学应用科学学院,黑龙江哈尔滨150080;哈尔滨理工大学应用科学学院,黑龙江哈尔滨150080【正文语种】中文【中图分类】TN79+1对于复杂度很高的控制系统来说，很难对其建立精确的数学模型，这给控制系统的设计带来巨大的挑战，模糊控制理论的提出为解决这类问题提供了新的思路[1]。
基于FPGA的模糊控制器的设计
现场可编程门阵列FPGA是近年来发展迅速的大规模可编程逻辑器件，它具有设计周期短，片内资源丰富，可无限次加载和现场可编程等特点。
在FPGA上实现模糊控制器是一种介于专用集成电路(ASIC )和通用处理器之间的方案，具有电子产品的高速度、高可靠性、小型化、集成化、低功耗、保密性能好、具有自主知识产权、产品上市快等优势。
模糊控制器不需要控制对象的精确数学模型，是一种基于规则的控制，依据操作人员的控制经验和专家的知识，通过查表得到控制量。
因此，模糊控制器具有响应快，超调量小，鲁棒性强等特点。
它能够克服系统中模型参数变化和非线性等不确定因素，在大滞后、非线性系统中得到广泛应用。
随着EDA技术的发展，FPGA在数字逻辑系统中发挥越来越重要的作用，采用硬件描述语言的硬件电路设计方法得到了广泛应用。
本文利用VHDL硬件描述语言在FPGA芯片上设计一种简化的模糊控制器。
一模糊控制器的结构及其FPGA实现流程图1 模糊控制器的组成框图图2 模糊控制器机构图由于一维模糊控制器的动态性能不能令人满意，三维及三维以上的模糊控制器结构复杂，建立模糊控制规则比较困难，因此一般采用双输入单输出的二维模糊控制器。
典型的两输人单输出模糊控制器的结构如图2所示，它由知识库、模糊化、模糊推理和逆模糊化4部分构成。
知识库向模糊化模块提供模糊量的隶属函数形态，使模糊化模块在接收到外部的精确量输人之后，能够将其转换成相对应时模糊量及隶属度。
同时，知识库向模糊推理模块提供控制规则，由模糊推理模块执行推理过程，由输人的模糊量推出输出的模糊量。
知识库也向反模糊化模块提供模糊量的隶属函数形态，反模糊化接口则将输出的模糊量及隶属度转换成与之对应的精确量。
论域和模糊状态应根据问题的实际情况而定，现在假设e，ec和u的模糊子集均为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，模糊论域均为[-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4]，设e的基本论域为[-2，2]，ec的基本论域为[-1，1]，u的基本论域为[-5，5]。
基于FPGA的模糊PID控制器的设计
成了控制器 的 ＶＨ Ｌ设计 ，并在一个具 体的 Ｆ ＧＡ芯片上实现 了该控 制器 。由于采用 了模糊 自整定参 数技术 和 Ｄ Ｐ
增 量式 Ｐ Ｄ算法 ，本设计 既降低 了 Ｆ Ｇ Ｉ Ｐ Ａ的资源耗费 ，又改善 了传统 ＰＤ控 制器的控制性能 。 Ｉ
关键词 ：Ｔ ７ ０ Ｉ Ｎ １ Ｐ Ｄ控制器 ；模糊逻辑 ；Ｆ Ｇ Ｐ Ａ；ＶＨ Ｌ Ｄ 中图分类号 ： 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１７ —７ ３ （０ １０ —０ ０ —０ ６ ３ ９ ８ ２ １ ）１ ０ １ ３
过程 控 制 的需要 。模 糊 控制 是基 于规则 的智 能 控制
种信号处理算法 ， 包含很多乘法、 除法运算 ， 因此非 常适 合在 Ｆ Ｇ 上 实 现 。在 Ｆ Ｇ 上 实 现模 糊 控 ＰＡ ＰＡ
制器 是一 种 介 于 专 用 集 成 电路 （ ＳＣ） 通 用 处 理 ＡＩ 和
器之 间的方 案 ， 具 有性 能 高 、 发 周 期 短 、 再 用 它 开 可 性强 等优 势 。
应用 Ｆ Ｇ Ｐ Ａ实 现 的模 糊 控 制 器 ， 以很 方 便 地 可
场可 编 程 门 阵 列 ， 是 作 为 专 用 集 成 电 路 Ａ Ｉ 它 ＳＣ
（ ｐ ｌ ａｉ ｐ ｃ ｉ Ｉｔｇａｅ ｉ ｕｔ领 域 中的 一 Ａ ｐ ｃｔ ｎ Ｓ ｅｉｃ ｎｅ ｒｔｄＣ ｒ ｉ ｉ ｏ ｆ ｃ ） 种 半定 制 电路 而 出现 的 ， 解决 了定制 电路 的不足 ， 既 又 克服 了 原 有 可 编 程 器 件 门 电 路 数 有 限 的 缺 点 。
１ 模糊 ＰＤ控制 器 Ｉ
设计 开 发周 期短 、 计 制 造 成本 低 、 发 工 具 先 进 、 设 开
标准 产 品无需 测 试 、 质量 稳 定 以及 可实 时在 线 检 验 等优 点 引。
《基于模糊控制的高精度伺服速度控制器的设计与实现》
《基于模糊控制的高精度伺服速度控制器的设计与实现》基于模糊控制的高精度伺服速度控制器设计与实现一、引言随着工业自动化和智能制造的快速发展，高精度伺服速度控制器在生产制造和工艺控制领域中的重要性愈发突出。
伺服系统的高效性、准确性和响应速度对于设备的工作效率和产品质量的保证起到了决定性的作用。
为了更好地应对高精度速度控制的要求，本文设计并实现了一种基于模糊控制的高精度伺服速度控制器，以期为现代工业自动化提供更优的解决方案。
二、模糊控制理论概述模糊控制是一种基于模糊集合理论的控制方法，其通过模仿人的决策过程，将精确的数学模型转化为模糊的逻辑规则，从而实现对复杂系统的有效控制。
模糊控制具有对系统参数变化和外部干扰的强鲁棒性，特别适用于非线性、时变或不确定性的系统。
三、高精度伺服速度控制器的设计1. 硬件设计硬件设计是构建高精度伺服速度控制器的基石。
设计过程中，我们主要考虑了电机驱动器、传感器、微处理器等关键部件的选型和配置。
电机驱动器应具备高响应速度和低噪声的特点，传感器应具有高精度和高稳定性的性能，微处理器则应具备强大的数据处理能力和实时性。
2. 软件设计软件设计是实现高精度伺服速度控制器的核心。
在软件设计中，我们采用了模糊控制算法作为主要控制策略。
首先，我们根据系统的特性和需求，定义了输入和输出的模糊变量，并确定了模糊变量的论域和隶属度函数。
然后，我们根据专家的经验和知识，建立了模糊规则库。
最后，通过模糊推理机实现模糊规则的推理和决策，输出控制信号驱动电机执行相应的动作。
四、实现过程1. 搭建实验平台我们搭建了一个包含电机、传感器、微处理器等关键部件的实验平台，用于验证基于模糊控制的高精度伺服速度控制器的性能。
2. 编程实现在编程实现过程中，我们采用了模块化的设计思想，将整个系统划分为模糊控制器、电机驱动器、传感器数据处理等模块。
每个模块都有明确的输入和输出接口，方便后期维护和升级。
在编程过程中，我们特别注意了代码的实时性和稳定性，以保证系统的性能和可靠性。
基于FPGA的模糊控制自动垂直泊车系统的研究与实现
基于FPGA的模糊控制自动垂直泊车系统的研究与实现自动泊车技术是目前汽车智能化趋势下的一个研究热点,它可以通过传感器和控制器探测环境信息并控制汽车自动行进到泊车位内,从而避免驾驶员在狭小泊车空间内进行复杂而需要经验的泊车操作,进而有效缓解泊车难的问题。
针对现实生活中较为常见的垂直泊车情景,本文对自动垂直泊车系统的模糊控制策略进行了研究,并基于FPGA芯片对系统进行了软硬件协同的嵌入式设计。
首先,从阿克曼转向几何原理出发,推导出前轮转向后轮驱动车辆的运动学方程,作为泊车过程的数学理论；并依据车体参数和环境信息计算出各个初始角度下的可行初始泊车区域和倒车过程中的防碰撞约束条件。
其次,根据专家经验,在MATLAB模糊工具箱内,开发一种面向自动垂直泊车的角度、速度双输出模糊控制器,使车辆不仅可以调整舵机角度倒车,而且在向后倒车失败时,能够前后移动调整车身姿态,从而可以自适应的完成垂直泊车动作。
为了验证算法有效性,在Simulink内搭建仿真模型,使用动画输出的方式检验模糊控制器的控制效果。
再次,由于模糊控制器的设计存在较大主观性并需要大量的后续调试工作,本文使用混沌算法和遗传算法组合的优化策略对模糊控制器的隶属度函数参数和部分关键规则做优化。
从Simulink动画输出易见,优化后模糊控制器输出的泊车路线更加合理,泊车动作更加简洁。
最后,分析和设计超声波传感器在车体上的布局结构,搭建包含感知系统、决策系统和执行系统的自动垂直泊车智能车验证平台；同时,设计泊车系统的软件流程,并使用Xilinx公司的EDK开发平台将优化后的模糊控制器及车位寻找算法进行基于FPGA的软硬件协同嵌入式设计,将设计完成的智能车验证平台在垂直泊车的环境下进行实车验证,对实验结果进行分析。
实验结果表明,本论文开发的模糊控制自动垂直泊车系统可以顺利的完成垂直泊车动作,进入停车位后车身姿态良好,达到了预期的控制效果。
基于FPGA的模糊PID控制器设计
基于FPGA的模糊PID控制器设计许忠仁;姜丽;杨冶杰;朱文伟【摘要】针对实现传统模糊PID控制器时,需要建立比例、积分和微分三个模糊控制器,存在模糊规则较繁杂、运算量大、速度慢等问题,提出了以PD模糊控制器代替PI模糊控制器,采用两个PD模糊控制器,并引入FPGA技术,实现模糊PID控制器.通过Quartus Ⅱ和Matlab联合仿真,比较了基于FBC和SBC实现的模糊PID 控制器的控制效果,验证了设计方案的正确性和可行性.%In the implementation process of traditional fuzzy PID controller, three fuzzy controllers, including scale, integral and differential controllers, are built. To solve the problems of multifarious fuzzy rules, large calculation quantity, slow speed during the design process of the traditional controller, PD fuzzy controller is used instead of PI fuzzy controller. To realize fuzzy PID controller, two PD fuzzy controllers are applied and FPGA technology is introduced to the design scheme. Through the joint simulation of Quartus II and Matlab and the comparison of fuzzy-PID controller based on FBC and SBC, the correctness and feasibility of the design scheme is verified.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2012(035)021【总页数】4页(P112-115)【关键词】模糊PID;控制器;FPGA;Quartus Ⅱ;Matlab【作者】许忠仁;姜丽;杨冶杰;朱文伟【作者单位】辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺 113001;辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺 113001;辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺 113001;辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺113001【正文语种】中文【中图分类】TN47-34;TP2020 引言采用常规方法实现模糊PID控制器[1]，通常需要设计比例、积分和微分三个模糊推理系统，由于每一项都需要相应的模糊控制器和模糊规则，存在运算量大，求解时间长，响应过程慢等问题，而且大量的模糊规则在实现时也需要消耗较多的逻辑资源。
基于FPGA汽车电控单元模糊控制器的设计
基于FPGA汽车电控单元模糊控制器的设计王水鱼;安鸽【摘要】介绍了一种基于FPGA的汽车电子控制单元(ECU)二维模糊控制器的实现方法,给出了设计流程、模块的描述和仿真结果;汽车ECU上用传统的控制器不能实现参数的自动调整,具有局限性,而模糊控制集灵活性与鲁棒性为一体,发挥了传统控制与模糊控制的长处;二维模糊控制器以误差和误差变化率为输入,利用模糊推理的方法实现了参数的自动调整,经在MATLAB和QuartusII环境下仿真和验证,结果表明,模糊控制器控制效果优于传统的控制器,提高了汽车ECU的动、静态性能,具有实用价值.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2010(018)009【总页数】4页(P2073-2075,2079)【关键词】模糊控制;FPGA;电子控制单元(ECU);验证【作者】王水鱼;安鸽【作者单位】西安理工大学自动化与信息工程学院,陕西,西安,710048;西安理工大学自动化与信息工程学院,陕西,西安,710048【正文语种】中文【中图分类】TP273+.40 引言大多数工业过程不同程度地存在非线性、大滞后、参数时变性和模型不确定性、模糊控制芯片性价比不理想等缺点,而普通的模糊控制器难以获得满意的控制效果,造成系统不稳定甚至失控,使得模糊控制器的硬件实现起来有难度。
汽车电子控制单元上用传统的控制器不能实现参数的自动调整,在受到外界或者系统本身很强的干扰时,系统不能稳定地运行,其抗干扰能力具有局限性,而模糊控制集灵活性与鲁棒性为一体,能够实时地跟踪系统的变化,并且随时进行校正,使系统恢复到稳定的状态,其发挥了传统控制与模糊控制的长处。
模糊控制不需要控制对象的精确数学模型,是一种基于规则的控制。
在怠速状况下,尽量使汽车稳定在最低的可能的转速以节省资源并减少排放。
设计了一种基于FPGA的汽车ECU的模糊控制器,只需在线修改模糊控制规则表就可以做成不同精度和不同控制规则的模糊控制器且具有通用性,控制规则实现简单。
基于FPGA的高速数字信号处理系统设计与实现
基于FPGA的高速数字信号处理系统设计与实现随着时代的进步和科技的发展，数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）在各个领域中扮演着重要角色。
而FPGA （Field Programmable Gate Array）作为一种强大的可编程逻辑器件，已经被广泛应用于高速信号处理系统中。
本文将探讨基于FPGA的高速数字信号处理系统的设计与实现。
1. 引言高速数字信号处理系统在实时性和处理速度方面要求较高。
传统的通用处理器往往无法满足这些需求，而FPGA的并行处理能力和灵活性使其成为处理高速数字信号的理想选择。
本文将着重讨论FPGA系统的设计和实现。
2. FPGA基础知识2.1 FPGA原理FPGA是一种可编程逻辑器件，由大量的可编程逻辑单元和存储单元构成。
通过编程可以实现逻辑门、存储器和各种电路。
FPGA的可重构性使得其适用于不同的应用领域。
2.2 FPGA架构常见的FPGA架构包括查找表（Look-up Table，简称LUT）、寄存器和可编程互连网络。
LUT提供逻辑功能，寄存器用于数据存储，而可编程互连网络则实现不同逻辑单元之间的连接。
3. 高速数字信号处理系统设计3.1 系统需求分析在设计高速数字信号处理系统之前，需要明确系统的需求和目标。
这可能包括处理速度、资源利用率、功耗等方面的要求。
3.2 系统架构设计基于FPGA的高速数字信号处理系统的架构设计是关键步骤之一。
需要根据系统需求和目标来选择合适的算法和硬件结构。
可以采用流水线结构、并行处理结构等以提高处理速度。
3.3 硬件设计硬件设计包括选择FPGA器件、选择合适的外设、设计适配电路等。
通过合理的硬件设计可以实现信号处理系统的高速和稳定运行。
4. 实现与验证4.1 FPGA编程使用HDL（Hardware Description Language）进行FPGA编程。
常用的HDL语言包括VHDL和Verilog。
基于FPGA的模糊控制器的设计
路 （ ＳＣ 和通 用处 理 器 之 间 的方 案 ， 有 电 子 产 品 Ａ Ｉ） 具
的高速 度 、 可 靠性 、 型化 、 成 化 、 功耗 、 密 高 小 集 低 保
图 １ 模 糊 控 制 器 的 结 构
性 能好 、 具有 自主知识 产权 、 品上 市快 等优 势 ． 产
１ 模糊控制器 的结构及 其 Ｆ Ｇ Ｐ Ａ实现
部分 构成 ． 知识 库 向模 糊 化 模 块 提 供 模 糊 量 的隶 属 函数形态 ， 使模 糊化 模 块 在 接 收 到 外 部 的 精确 量输
入 之后 ， 能够将 其转 换成 相对 应 的模 糊量 及隶 属度 ．
Ｊ
对 各 功 能 模 块 进 行 编 译 、仿 真 、 综 合 和 适 配
维普资讯
第 ２ 第 ２期 ７卷
２０ ０ ６年 ５月
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北
水
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水 电
学
院
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
学
报
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Ｊ ｕ ａ ｆ Ａ ｈｎ ｎ ｔ ｕｅ ｏ ｔｒＣ ｎ ｅｖ ｎ ｙ ａ ｄ Ｈ ｄ ｏ ｌｃｒ ｏ ｅｒ ｏ ｒ ｌｏ ｎ Ｎｏ ｈ Ｃ ｉａ Ｉ ｓ ｔｔ ｆ ｉ Ｗａｅ ｏ ｓ ｒａ ｃ ｎ ｙ ｒ ｅｅ ｔ ｅ Ｐ ｗ ｉ
文章 编 号 ： ０ １ ２—５ ３ （０ ６ ０ ０ ６ —０ ０ ６ ４ ２ ０ ）２— ０ ９ ４
基 于 Ｆ ＧＡ 的模 糊 控 制器 的设 计 Ｐ
焦素敏 ，阎有运 一
（ ， 南 理 工 大 学 ， 南 焦作 ４４ ０ ； ． 南 工 业 大 学 ， 南 郑 州 ４０５ ） １河 河 ５００ ２ 河 河 ５０２
表 １ 论 域 量 化 和 表 示方 法
基于FPGA的模糊PID控制器实现
基于FPGA的模糊PID控制器实现锦晓曦;张天兴【摘要】在研究了数字PID的硬件串行与并行实现方法的基础上,对PID控制器的并行实现方法上进行优化,实现在保证快速性的前提下,减少硬件资源.在模糊控制器的FPGA的实现方面,研究了联合MATLAB的间接设计方法,通过MATLAB的模糊工具箱的GUI界面中的修改隶属度函数与模糊控制规则表得到整定参数.最后将模糊控制器与经过改进后设计的PID控制器进行综合设计,实现了模糊自整定PID控制器.【期刊名称】《河南科学》【年(卷),期】2010(028)008【总页数】6页(P1005-1010)【关键词】FPGA;PID控制器;模糊控制器;模糊PID控制器【作者】锦晓曦;张天兴【作者单位】上海交通大学,电子信息与电气工程学院自动化系,上海,200240;新乡白鹭化纤集团有限公司,河南,新乡,453011【正文语种】中文【中图分类】TP182对于控制算法的实现，目前应用最多的有两大类，即在通用处理器上的纯软件实现和在专用处理器ASIC）上的硬件实现.而对于模糊控制算法，应用最多的是在数字单片机上实现，利用单片机实现模糊化、模糊逻辑推理及解模糊化都比较容易实现，但是速度慢，稳定性及实时性较差，系统的硬件电路结构比较复杂.模糊控制专用硬件具有体积小，性能高，处理速度快等优点，但也存在价格昂贵，灵活性差，设计周期长等缺点.而本文是对基于FPGA（Field Programming Gate Array）的模糊PID控制器可编程门序列半定制的进行初步实现.因为随着EDA技术的发展，FPGA得到了越来越广泛的应用，FPGA以其功能强大、开发过程投资少、周期短、可反复修改，使系统的硬件功能可被编程和重配置，实时性强、保密性好、开发工具功能强大，成为硬件设计的首选方案之一.FPGA体系结构通常由相对简单的逻辑单元阵列和大量的寄存器组成，特别适用于并行运算的实现，将模糊控制器在FPGA上实现具有很强的实用价值[1-3].同时基于FPGA的控制器既可以作为单独的控制芯片模块，作为整个控制系统的控制单元模块，又可以将其嵌入到片上可编程系统中，成为片上可编程系统SOPC的一个IP核，或者作为ASIC的前期验证.因此，基于FPGA的控制器实现将会是一种更加高效、灵活的设计方法.FPGA发展非常迅速，形成了各种不同的结构.按逻辑功能块的大小，FPGA可分为细粒度FPGA和粗粒度FPGA.细粒度FPGA的逻辑功能块小，资源可以充分利用，但连线和开关多，速度慢；粗粒度FPGA的逻辑功能块规模大，功能强，但资源不能充分利用.从逻辑功能块的结构上分类，可分为查找表的结构、多路开关结构和多级与非门结构.根据FPGA内部连线的结构不同，可以分为分段互联型和连续互联型.根据编程方式，FPGA可分为一次编程与可重复编程两种，其中一次编程时基于反熔丝编程技术的，而可重复编程是基于SRAM与Flash编程技术.本文所用的FPGA芯片是XC3S400，它包含有3584个Slices、16个18×18的硬件乘法器与16块Block AM，每个Block RAM的容量都是18 kB，它属于Spartan 3系列的芯片.FPGA开发流程主要包括电路设计与输入（硬件描述语言编程）、逻辑综合、实现、编程与配置等主要步骤，每一步骤都有相应的开发工具.FPGA的开发流程如图1所示[4].PID增量型控制算法：其中：kp为比例增益；Ti为积分时间常数；Td为微分时间常数；u（k）为控制量；e（k）为偏差.整理后得其中：式（2）是本文所用的表达方式.2．2．1 串行实现方法串行实现的基本思想是基于ALAP（AS Last As Possible）的结构，以速度换取资源，只需要两个逻辑算子：一个乘法器和一个加法器，通过设计有限状态机（FSM）在不同的阶段采用该乘法器与加法器进行不同的逻辑计算.这种方法需要的资源最少但速度也最慢.2．2．2 并行实现方法并行实现方法是基于ASAP（As Soon As Possible）的结构.这种实现方法的基本思想是以面积换取速度，其特点是拥有较快的运算速度，但所需要的资源比较多.一共要用3个减法器，4个加法器，3个乘法器.结构示意图如图2所示[5].2．2．3 基于并行结构改进型实现在本文PID的FPGA的设计中.利用如图2所示的并行结构实现方法基础上，发挥并行结构延时小、计算速度快的特点.进一步将公式（4）分解，得：其中：r（k）为设定值；y（k）为实际值；p0，p1，p2，s1，s2为中间变量.尽管并行结构运算速度快，但其结构设计复杂，需要在设计结构上进行改进.并行结构的改进方法如下：①用减数二进制补码的加法代替减法，即A－B＝A＋（B 补），将负数用补码表示，且对系数进行扩展，即将系数增加一个符号位，1代表负数，0代表正数.这样可以重复利用加法器IP，从而降低设计难度.②扩展加法运算位数，当两个相同符号的数相加时，可能运算会溢出，导致结果出错，当数据结果扩展一位或多位时，可以防止数据出错.③当要进行小数运算时，由于FPGA只能进行正数运算，要获得较高的精度，必须对实数进行整数转换.可以通过将其扩大N倍，即左移N位实现，对最终的结果再右移N位或者直接舍弃最低N位数据作为输出信号.改进后的并行结构如图3所示.改进后的并行结构需要4个加法器、3个乘法器，比改进前相比要少用3个减法器，各个运算器之间的联线也少了很多，并且可以重复使用所设计的IP核，降低了设计的难度.在这次的设计编程过程中直接采用运算符运算，由ISE综合工具对其综合时转化为IP核.为了保证运算的准确性，所有的数据采用补码的方式运算，并且保证所有数据都是作为有符号数参与运算.当遇到减法时，将减数取反加一，转化为补码进行加法运算.而在进行加法与乘法运算时要进行扩位操作，以保证所得到的结果不会溢出.而这些扩位操作必须进行有符号的扩展，保证符号的不变以及运算的准确性.通过ISE软件的综合工具，可以得到PID仿真模块，其中：kp，ki，kd分别为比例、积分与微分系数；rk为设定值（在实际系统测试时，它是通过宏定义进行内给定）；yk为实际值；clk为时钟信号；pidout为输出信号.设定rk=100，yk=80，得到的行为仿真结果如图4.从仿真的结果可以看到，从输入到输出只要经过4个时钟周期，因此该控制器的运算时间是4个时钟周期，在实际系统的测试时，系统的晶振为50 MHz，时钟周期为20 ns，所以该控制器的速率为80 ns.相比纯软件上实现PID算法，速度要快很多.1965年，美国的L．A．Zadeh教授提出了模糊集理论[6].1974年英国工程师E．H．Mamdani首次把模糊集理论应用于锅炉和蒸气机的控制，并得到成功，这一开创性的工作标志着模糊控制工程的诞生[7].模糊控制以模糊规则为基础，用隶属函数和模糊运算实现模糊推理过程，以其强大的知识表达能力和处理能力在一些复杂系统中显示出了很强的优越性.对于模糊控制器的FPGA实现从总体的设计思想上来讲有3种：①FPGA上的直接硬件实现法.这种方法是将模糊控制器的模糊化、模糊推理、以及解模糊3个模块完全在FPGA上利用硬件实现.②联合MATLAB的间接实现法.这种方法区别于第一种的地方是模糊推理与解模糊都借助于MATLAB的模糊工具箱进行推理，并且获得了输出查找表，而在FPGA上所要完成的工作是将这些输出查找表利用FPGA的可编程性将其加载到其中所设计的ROM中，然后再利用查表的方法获得输出.③利用FPGA上固化的处理器或者软核处理器进行设计.这样一种设计方法与平常的通用处理器上的设计基本相同，而相比通用处理器的实现，这种实现方法可以比较容易的改变外部接口，可以根据自己的需求设计实现所要用的接口，并且这样一种SOPC设计可以减少外围电路，减小电路板的体积.3．2．1 实现方法描述通过MATLAB的模糊工具箱的GUI，设定模糊控制器为两输入三输出的控制器，通过GUI界面修改隶属度函数与模糊控制规则表，所有输入输出所用的隶属度函数都是一样，然后通过MATLAB推理能够得到输出表，所得到的输出表存储在ROM中，这样推理结果通过查找ROM输出得到，这种查找的方法结构简单，实施方便，在线运行速度快，设计结构图5.3．2．2 程序设计 1）误差生成模块功能：通过输入的设定值rk与实际值yk获得误差信号与误差差值信号，端口定义如表1.程序结构如下：2）模糊化模块功能：模糊化模块的功能与前面的设计的模块基本上是一样的，不同的是输出改为两个，分别为e_address，de_address，这两个输出是后面查找模块的地址信号，用四位寄存器表示，表示方法与直接法中模糊化模块一致，端口定义如表2.该模块的实现与直接法中实现的方法是一致的，不同之处在于输出端口的减少以及对输出信号的定义不同.其中对于负的误差或者误差差值都是通过对其进行取反然后加1转化为相应的正数来进行转化的，两条语句如下：其中：e_reg，de_reg为两个中间缓存的寄存器，然后通过这两个寄存器的值来进行量化.3）查找表模块功能：将MATLAB推理出来的输出表放入RAM中，以使能够根据地址得到相应的kp，ki，kd输出，端口定义如表3.程序结构：3．2．3 仿真结果设定 yk的值为 50，90，100，120，每隔200个时间单位变化一次，而rk的值固定为100，所得到的仿真结果如图6.从图中可以看到，当实际输入改变时，输出的改变只要经过6个时钟周期，相比直接设计中的40个时钟周期又缩短了许多，并且这种设计方法更加简单，除了独立性差以外，这是一种很好的实现方法.对于时滞、时变和非线性的特征比较明显的控制系统，传统PID控制算法控制参数不易在线调节，模糊控制较好的适应这些特征.模糊控制也有一些问题需要解决，其中之一就是如何消除模糊控制器的余差.由于模糊控制器只相当于比例和微分的功能，在本质上不能消除余差.解决方案包括引入积分环节、采用论域缩小逼近法、优化模糊控制规则和隶属度等方法.传统的PID控制具有简单、稳定性好、可靠性高等优点，但动态性能差.结合模糊和PID可以达到消除模糊控制余差和解决单纯PID控制性能差的问题.因此，为了达到更好的控制效果，有必要在实现模糊控制器和PID控制器的基础上在FPGA上实现模糊PID控制器，这样可以达到更好的控制效果.要实现这个控制器可以在模糊控制器实现的基础上，加上PID控制器的实现，从而实现模糊自整定PID控制器，其结构形式如图7[8].通过上已有的设计，已经能够在FPGA上实现比较高效的PID控制器与模糊控制器，可以利用这些设计结果进行进一步的设计.由于在设计模糊控制器的时候，对于采用直接法设计时，由于设计较复杂，所设计的模糊控制器并没有达到较好的效果，并且运算时间也相对较长，而对于联合MATLAB设计的模糊控制器，通过行为仿真效果比较好.因此在设计模糊自整定PID控制器时，为了保证设计的准确性，所以采用间接方法设计的模糊控制器.所以可以得到控制器的大体设计框图如图8所示.综合后得到的控制器消耗的FPGA芯片资源如下.行为仿真结果如表4.从以上的仿真结果可知，通过这种方法实现的模糊自整定PID控制器能够快速的整定PID的3个参数，并且通过这3个参数计算出PID的输出值，这个过程所需的时钟周期数也很少，因此，这种方法实现的控制器反应迅速，而且精度也高，在实际的控制系统中的测试得到的控制效果也很好.这是一种基于FPGA的模糊自整定PID控制器实现的较优的方法.基于FPGA的控制器的设计是结合了通用处理器上纯软件设计的灵活性和专用芯片上的运算速度的快速性两个优点的一种新的设计理念.由于FPGA技术的发展和SOPC技术的兴起，使得数字控制器的实现向硬件化方向的发展，而且使得控制器的外围接口控制芯片减少很多.基于这样一种设计理念，本文所做的主要完成的工作有以下两个方面：1）在FPGA上实现了一种较优的PID硬件运算结构，并且通过了实际系统的测试，获得了较好的控制效果.2）在已有研究的基础上，提出了一种结构相对较简单的模糊控制器直接硬件实现方法，并且通过了行为仿真.而且还借助MATLAB对模糊控制器FPGA上的间接实现法进行了设计，并且在此基础上结合PID控制器综合设计对性能更好的模糊自整定PID控制器进行了实现，通过实际系统的测试，能够达到很好的控制效果.本文中尽管对模糊控制器的直接全硬件实现在一定程度上已经做出了简化的方法，但是运算的时间相对于间接实现还是长很多，还有很多需要改进的地方，比如对各个模块的时序控制在本文中并没有实现很好.而间接实现法中，并没有解决其独立性不高的特点，在今后的研究中，可以设计一种通过串口通信随时将计算好的模糊输出表下载到FPGA芯片上的方法，可以缓解这一不足.【相关文献】［1］ Mohammed D，Hassan Y，Sharif F W ．Design of FPGA based PID－like fuzzy controller for industrial applications［J］．IAENG International Journal of Computer Science，2007，34：2．［2］ Tipsuwanporn V，Runghimmawan T，Intajag S．Fuzzy logic PID controller basedon FPGA for process control［C］//International Symposium on Industrial Electronics，Ajaccio，2004：1495－1500．［3］ Wei Zhao，Byung Hwa Kim，Amy C Larson，Richard M Voyles．FPGA implementation of closed－Loop control system for smallscale robot［C］//The 12th Internation Conference on Advanced Robotics，Seattle，2005：71－77.［4］李垂君．基于FPGA的PID控制器研究与实现［D］．大连：大连理工大学，2007．［5］ Wu L M，Liu J X，Single Chip Fuzzy Control System Based on Mixed－Signal FPGA ［C］//2009 International Conference on Intelli-gent Human－Machine Systems and Cybernetics，Proceedings，2009：397－400.［6］ Seising ．1965 －“Fuzzy Sets”appear － A Contribution to the 40th anniversary［C］//FUZZ－IEEE 2005：Proceedings of the IEEE International Conference on Fuzzy Systems，2005：5－10.［7］ 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模糊控制器的设计步骤
模糊控制器的设计步骤一、引言模糊控制器是一种基于模糊逻辑的控制方法，它能够应对非线性、时变系统的控制问题，具有广泛的应用前景。
本文将介绍模糊控制器的设计步骤。
二、模糊控制器的基本原理模糊控制器是一种基于人类直觉和经验的控制方法，其基本原理是将输入量和输出量都用隶属度函数来描述，并通过模糊推理来实现对系统的控制。
其中，输入量和输出量都需要进行隶属度函数的建立，以便进行后续的推理。
三、模糊控制器设计步骤1. 确定输入与输出变量首先需要确定要进行控制的系统中所涉及到的输入与输出变量。
例如，在温度控制系统中，输入变量可以是环境温度和设定温度，输出变量可以是加热功率。
2. 建立隶属度函数建立输入与输出变量对应的隶属度函数。
通常情况下，一个变量会有多个隶属度函数来描述其不同程度上的归属关系。
例如，在温度控制系统中，环境温度可以被划分为“冷”、“凉”、“温”、“热”和“炎热”五个隶属度函数。
3. 确定规则库规则库是模糊控制器的核心，它将输入变量的隶属度函数与输出变量的隶属度函数联系起来，形成一系列的规则。
例如，在温度控制系统中，如果环境温度为“冷”，设定温度为“温”，那么加热功率可以被设定为“高”。
4. 进行模糊推理根据输入变量和规则库进行模糊推理，得到输出变量的隶属度函数。
通常情况下，采用最大值合成法来进行推理。
5. 做出控制决策将输出变量的隶属度函数转化为具体的控制信号。
例如，在温度控制系统中，将加热功率的隶属度函数转化为具体的电压或电流信号。
四、模糊控制器设计实例以小车自动驾驶系统为例，介绍模糊控制器设计步骤。
1. 确定输入与输出变量输入变量：小车与目标点之间的距离、小车与目标点之间的角度。
输出变量：小车转向角度、小车速度。
2. 建立隶属度函数距离隶属度函数：近、中、远。
角度隶属度函数：左、直、右。
转向角度隶属度函数：大左、小左、直行、小右、大右。
速度隶属度函数：快、中等、慢。
3. 确定规则库共设定15条规则，例如：如果距离为“近”且角度为“左”，那么转向角度为“大左”且速度为“慢”。
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（ 哈 尔滨理 工 大学 应 用科 学学 院 电子科 学与技 术 ， 黑龙 江 哈 Байду номын сангаас滨 １ ５ ０ ０ ８ ０ ）
摘 要 ：为 了提 高模 糊 控制 器的 响应 速度 ， 提 出 了一种基 于 Ｆ Ｐ Ｇ Ａ 的 高速 模 糊控 制 器设 计 方 案 。该 方
案 采 用 了 ５级 流水 线结 构 ： 第一级 计 算期 望值 与 实际值 的差值 ， 第二级 得 到精 确 的差值 ｅ与 ｅ ｃ ， 第三
级 对 其模 糊化得 到 模糊 值 Ｅ与 Ｅ Ｃ， 第 四级对 前一 级 输 出查表 得到模 糊 输 出 Ｕ， 第五 级 解模 糊得 到 精
确输 出 ｕ 。该 方案 在 Ｖ ｅ ｒ ｔ ｅ ｘ — Ｉ Ｉ Ｆ Ｐ Ｇ Ａ 上运 行 时钟 频 率达 到 １ ０ ０ Ｍ， 适 用 于对 响 应速 度 敏 感 的控 制 领
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域 。通 过对 该模 糊控 制 器的 ｍａ ｔ ＿ ｌ ａ ｂ以及 电路 的仿 真 ， 验证 了其功 能 的正 确性 ， 达 到预 期 的设计 效 果 。 具有较 高的应 用价 值 。
关键 词 ： 模 糊控 制 ；ｓ ｉ ｍｕ ｌ ｉ ｎ ｋ仿真 ； Ｆ Ｐ Ｇ Ａ； 流 水 线结构
中图分 类 号 ： Ｔ Ｎ ７ ９ ＋ ｌ 文献 标识 码 ： Ａ 文章编 号 ：１ ６ ７ ４ — ６ ２ ３ ６ （ ２ ０ １ ７ ） １ １ － ０ １ ２ ２ — ０ ４
第 ２ ５卷 第 １ １ 期
Ｖ０ １ ． ２ ５
Ｎｏ． １ １
电子设计 工程
Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
２ ０ １ ７年 ６月
Ｊ ｕ ｎ ． ２ ０１ ７
基于 Ｆ Ｐ Ｇ Ａ 的高速模糊控制 器设计 与实现
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