基于FPGA的非线性预测控制器设计与实现

【摘要】模型预测控制是以模型为基础的先进优化控制算法，虽然线性化模型被广泛应用于预测控制器设计，但大部分的实际系统都具有固有的非线性特性。同时，对控制品质的精益求精使得系统越来越复杂，使用线性化的模型进行预测控制有时无法达到期望的控制性能，甚至可能影响系统的稳定性。基于非线性模型的预测得到越来越多的关注，逐渐成为研究的热点。非线性模型预测控制需要在线求解非线性规划问题，计算负担较重，限制了非线性预测控制的应用领域。针对这一问题，一些学者从理论角度，通过新的优化策略和优化方法，提高了非线性预测控制的在线求解速度。也有一些学者从控制器的实现角度，通过设计硬件结构实现算法的运算加速。本文从硬件实现的角度，采用粒子群优化算法求解非线性规划问题，对算法计算步骤进行了并行和流水线处理，得到了性能和面积相对优化的电路结构，针对轮毂电机电动车稳定性控制进行实时仿真实验，实验结果验证了控制器的实时性和有效性。本文进行的工作主要包括：1、为了充分利用FPGA的并行特性，本文采用粒子群优化算法求解非线性规划问题，在MATLAB环境下完成粒子群优化算法的调试和验证。由于高级综合工具不支持M语言输入，同时为了提高计算速度，采用了定点数据类型，所以将M语言描述的粒子群优化算法转换为定点C语言描述。2、根据粒子群优化算法的特点，通过将算法中的计算步骤进行并行或流水线处理，尝试不同架构下电路的性能和面积，得到控制器的优化解决方案。同时，完善了基于高级综合工具进行FPGA全硬件方案的开发流程，比如在SIMULINK离线仿真阶段就加入对串口通信导致数据精度丢失的评估、使用MALTAB中的数据对设计全程进行仿真验证、在VisualStudio环境下进行定点模型的设计和验证等。3、为了验证基于FPGA全硬件方案的控制器的有效性和实时性，联合dSPACE实时仿真系统，手工编写串口通信接口的Verilog代码，搭建了全硬件方案下的验证平台。针对轮毂电机电动车稳定性控制问题，进行了实时仿真实验。仿真结果验证了设计的非线性预测控制器的实时性和有效性，同时说明了使用高级综合工具进行FPGA全硬件开发的可行性。4、针对轮毂电机电动车稳定性控制，采用分层和统一两种不同的控制器结构，实现横摆稳定性控制，并对结果进行简要分析。本文使用高级综合工具辅助进行FPGA全硬件设计，整体设计流程得以完善，一定程度上降低了开发的难度，但流程中还存在一些问题，比如复杂设计在高级综合阶段以及RTL综合阶段比较耗时，使得调试和优化比较困难；由于RTL综合工具不兼容，生成的RTL级描述在板级实现时可能存在时序无法闭合等。另外，粒子群优化算法也存在一些问题，比如多变量优化求解困难，无法处理较复杂的约束等。针对耗时问题，下一步考虑在CatapultC中使用基于C-Core的自底向上的设计流程；针对时序无法闭合问题，对电路进行时序分析和优化，通过对布局布线过程的约束，实现时序闭合；针对粒子群算法求解，考虑对其改进或寻求新的非线性优化算法。
【作者】靳伟伟；
【导师】陈虹；
【作者基本信息】吉林大学，控制理论与控制工程，2014，硕士
【关键词】非线性模型预测控制(NMPC)；FPGA；高级综合；电动车稳定性控制；

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