VLSI实现的可发展的PID控制器

K.Subbulakshmi
Bharath大学助理教授、ECE印度钦奈- 600073

文摘

众所周知,PID控制器的应用跨度从小型工业高技术产业。由于PID控制器的广泛使用在工业、调优过程对他们来说总是一个感兴趣的话题。在本文中,提出控制器调整使用遗传算法技术。使用遗传算法执行控制器的调整将导致最优控制器系统每次被评估。在这项研究中,模型的选择是一个容错系统。设计模型的PID控制器将使用经典的方法和结果进行了分析。相同的模型将使用GA方法重新设计。设计都比较的结果,分析和结论将画出仿真。然后优化比例积分-微分(PID)控制器发展使用现场可编程门阵列(FPGA)技术。算法实现usingDistributed算术(DA)的方案,查阅表(附近地区)机制利用FPGA内部。Twonovel DA-based FPGAimplementation提出了PID控制器。实现结果表明,twoDA方法需要逻辑设备的13%和4%,分别比设计使用乘数。 Furthermore, thepower consumption is reduced by about 40%. A design whichis efficient in terms of power consumption and chip areawhile having adequate speed means that the FPGA chip canbe used to accommodate more controllers with low powerconsumption, resulting in a cost reduction of the controllerhardware.

关键字

遗传算法、FPGA设计、分布式算法,功率优化PID控制器。

介绍

使用进化计算技术的兴趣,如可演化硬件[1][2][3],[4]和基因遗传算法编程[5],在设计智能和灵活的控制器显示最近相当大的增加。在过去的几十年,PID控制器已经成功地应用于控制领域的许多不同的问题,取得了有价值的结果[6]。由于在工业上被广泛使用,优化PID控制器程序总是感兴趣的主题[6]。传统上,调优程序是根据设计者的经验和直觉或利用古典Ziegler-Nichols方法当它是可能的。一个可发展的PID控制器由一个PID控制器硬件的收益可以通过进化计算技术。这项工作的主要目的是探讨利用遗传算法优化的PID控制器。遗传算法在天然免疫机制启发。这种技术是一个过程的适应性和并行搜索[7][8]。遗传算法搜索控制器收益Kp(比例),Ki(积分)和Kd(导数或微分)这样的闭环阶跃响应。在下面的部分中基本概念和建模的可发展的PID控制器。

二世。可发展的PID控制器

一个可发展的PID控制器(图1)由一个PID控制器硬件的Kp, Ki和Kdcan将进化计算技术。存在。在可发展的PID控制器进化算法集收益PID控制器硬件设计要求非常满意。即遗传算法,进化算法用于优化控制器。通过这个过程,设计师只需要指定所期望的闭环响应。这个控制器自适应进化的自然享受,这是很重要的在应用程序控制器需要长时间在严酷的环境下运作。可发展的PID控制器的框图所示。优化过程的实现PID控制器通过遗传算法初始种群开始三个实数描述对应的个人评估和三个收益(Kp, Ki和Kd)调整以达到一个令人满意的行为。既然目标是最小化误差设置点(期望输出值)和植物输出(实际产出),关联函数被定义为:

遗传算法搜索最佳个体(控制器)最大化亲和力(在0和1之间)。对于一个给定的期望和实际反应系统如图2所示。

三世。优化设计的PID控制器

优化方法用于设计PID控制器.steepest梯度下降的方法。在这种方法中,我们将得到控制器的传递函数

最小化误差函数的选择问题是可以做到,只要问可以确定的合适的值。这三个组合的潜在价值形成一个三维空间。误差函数将形成一些轮廓内的空间。这个轮廓有最大值,最小值和梯度,导致连续的表面。这种优化方法的想法达到最小值的最短路径。为了实现这一目标最短路径,最陡梯度向下运动将导致最快达到最小值。当从点对点的梯度变化,以确保最大的路径仍在使用,它是重要的选择一个新的方向并进行相应更改。因此误差函数的最小化是通过分析函数本身的功能。

90以上的人口规模是尝试和程序没有任何改善的迹象显示优化。因此决定坚持80年的人口规模,分析了它对最速下降梯度法PID优化。继续更高的人口规模将占用大量的计算机内存空间。由于遗传算法设计PID与80年人口规模似乎比别人反应最好的回应。现在如何遗传算法设计PID反对最陡下降梯度法的PID吗?上面的图表明,遗传算法设计PID表现得比最速下降梯度法(SDGM)。

结果SDGM控制器和GA设计控制器设计如下表。从上面的表中,我们可以看到,遗传算法设计的控制器有一个显著的改善了SDGM设计控制器。平均改进GA控制器对SDGM控制器比例范围从30%到GA响应SDGM响应超过40%的除了测量。SDGM控制器,它进行了遗传算法设计的控制器。然而挫折是较低时相比,上升时间和稳定时间。这是GA擅长的地方。最后改进影响下的系统效率的研究。

IV.PID控制器实现

PID控制器的应用是一个容错系统。我们知道kp、Ki和kd的控制参数。最简单的形式是由PID控制算法

从实用的角度,实现上述算法有一定的局限性[4]。首先,执行机构饱和会导致积分器上发条,导致缓慢的瞬态响应。其次,纯微分项放大噪声,导致恶化的控制命令。最后,误差信号的微分项行为,将指令信号的导数。这个过程可能导致的指令信号峰值时,例如,用户突然改变设定点。在以下部分[10]中,改进的PID控制算法,克服了上述问题给出了在拉普拉斯域

K, b, Ti, Td, N是控制器参数,和U (s),加州大学(s)和Y (s)表示的拉普拉斯变换U,加州大学,分别和Y。为了实现控制算法使用数字技术,方程(2)离散。表示采样周期T和使用落后的差异使离散微分项和转发差异积分项,

k代表k采样时刻的位置。现在让我们来看看这两种类型的实现即分布式算术I和II

答:直接DA实现(DA-I)

让我们考虑控制器(4)中给出。假设u (kT), u ((k−1) T), y (kT)和y ((k−1) T)位数字和[j]代表j的数字

K, b, Ti, Td, N是控制器参数,T是采样周期。上面的表达式的结果可以预先计算的并存储在3附近地区,基于上述方程,直接的DA实现PID控制器,即DA-I,如图4所示。它由四个延迟块,三个附近地区,三ACCs,两条。延迟块1和2是用来获得u ((k−1) T)和y ((k−1) T),分别。延迟块3和4用于生成条款我((k−1) T和D (T) (k−1),分别。使用三个附近地区和相应的shift-add蓄能器(ACCs)、P (kT),我(kT)和D (kT)可以获得在m时钟周期。DA表达式的主要优势在于其能够计算PID功能利用丰富的FPGA。基于上述方程,直接的DA实现PID控制器,即DA-I,实现所示。

b .直接DA II实现(DA-II)

为了提高设计的效率,我们应用一个管道计划利用直接DA实现。我(kT)术语,

D (kT)术语我们修改预定义的方程如下:

和相应的ACC的附近地区和相应的ACC将生成PIDoutput m时钟周期,在第二个管道阶段。Thistwo-stage DA-based PID控制器的实现,即DA-II,如图3所示。它需要三个附近地区,三个ACCs和两个延迟块而DA-I需要两条和两个延迟块。因此,所需的硬件资源DA-II比DA-I较低。DA-II需要两个阶段来完成一个PID计算管道。第一阶段包括两个附近地区和两个CCs计算我(kT)和D_ (kT),分别。

第二阶段由一个附近地区,一个ACC的总和来计算PID功能使用的结果我(kT)和D_ (kT)可以在第一阶段。这些阶段是管线式所以当第二阶段执行第一个计算,第一阶段是执行下一个计算。因此,吞吐量(速度)只是m时钟周期。两个阶段,每个时钟周期,需要引入一个延迟2 m的时钟周期。方面的性能、复杂度和速度,提出了设计,multiplier-based设计表2中列出。multiplier-based PID控制器相比,两个DA-based设计,DA-I DA-II,利用FPGA的记忆丰富的特点。提出的设计(DA-II)需要少条/ sub拖拉机和延迟块比直接DA实现,即。,DA-I。的速度(吞吐量)DA-II设计有点高于DA-I,但延迟更多。由于延迟启动期间只发生一次,这不是很重要在我们的控制系统考虑。因此,DA-II设计改善了特征相比DA-I和最优先的设计在控制系统中三个设计. .

V。仿真结果

六。结论

结论反应给我们的设计与遗传算法PID比使用传统方法更快的响应。经典的方法很好给我们的起点是什么PID值遗传算法,最后给出了最优的解决方案。并提出了两个小说DA-based PID控制器对FPGA实现。通过使用基于DA附近地区计划,FPGA内部的记忆一直利用提供有效的PID控制器的设计。,FPGA实现结果表明,这两个达设计要求只有13%和4%的逻辑设备,respectivelycompared设计使用乘数。Furtherthe能耗降低约40%,从而使一个有效的实现方案。

引用

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