智能控制策略较为理想的实现方式是基于硬件。FPGA技术[1]的快速发展与VHDL (Very high speed intergated circuit Hardware Descrription Language) 硬件描述语言[2]的支持, 使得智能控制策略 (模糊逻辑神经网络遗传算法等) [3]的VHDL描述和FPGA固核实现研究也随之活跃。
文中阐述的重点:一是通过Matlab的Fuzzy工具箱完成模糊逻辑策略的建立, 计算出在不同的输入条件下的模糊控制参数, 制成模糊查找表;二是基于VHDL描述并在FPGA上实现模糊自整定PID控制励磁系统的算法。
模糊自整定PID控制器结构[4]:是模糊控制器与传统PID控制器的结合, 利用模糊推理判断的思想, 根据不同的偏差偏差变化率对PID的参数Kp、Ki、Kd进行在线自整定, 传统PID控制器在获得新的Kp、Ki、Kd后, 对控制对象输出控制量。
由模拟PID控制器的控制规律:
由 (2) 可知, 只要使用前后3次测量值的偏差, 就可以求出控制增量。计算和存储量都大大减小了。由于在本文中, 参数自整定机构采用增量型调整原理, 因此参数自整定机构的输出变量为上述三个参数的变化量, 即Kp、Ki、Kd。
控制器模糊修正值的推理规则[6,7]如下:
其中:Li表示第i条推理规则, i=1, 2, …。Ai、Bi、 Ci、Di、Ei分别为E、EC、Kp、Ki、Kd。所对应的模糊变量模糊推理规则的获取是根据被控对象的理想阶跃响应, 针对的E、 EC对应变化, Kp、Ki、Kd所应采取的变化规律。E的模糊论域取[-3, 3], 取7个模糊子集, 其中NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB分别代表负大、负中、负小、零、正小、正中、正大, EC的模糊论域取[-2, 2], 取5个模糊子集, 分别是NB、NS、ZO、PS、 PB, Kp的基本论域为{8, 32, 64}, Ki的基本论域为{1, 2, 6}, Kd的基本论域为{4, 24, 48}, 分别取三个模糊子集, NB、 ZO、PB, 诸模糊变量的隶属函数均取等腰三角型。控制器参数模糊推理过程采取Mamdani直接推理法设计中, 模糊规则库中的规则总数为7×5=35条。虽然模糊规则比较多, 但因为在本设计中选用的隶属度函数为等腰三角型函数[8], 在一般情况下, 偏差E和偏差变化率EC可分别属于两个相邻的可信度不为零的模糊子集中。
模糊PID控制算法模块[9]由偏差生成模块、模糊量化模块、PID参数生成模块和PID运算模块构成。
现就偏差生成模块、模糊量化模块、PID参数生成模块和PID运算模块等主要模块的建立来描述VHDL的设计过程。
偏差量和偏差变化率作为模糊PID控制算法的两个输入值, 根据给定值和采集回来的反馈值进行比较就可以得出偏差量, 根据前后两次偏差量可以得出偏差变化率。在离散化论域中, 我们将当前周期的偏差量与上一个周期的偏差量进行比较产生偏差变化量, 利用偏差变化量的值来代替偏差变化率。本模块的设计通过QuartusⅡ模块库中的LPM_ADD_SUB减法器来实现, 但只采用了此模块的减法功能。给定值和反馈值在时钟周期作用下, 同时送入两个减法器, 用于产生第k次和k-1次偏差值。然后再将这两个偏差值送入第三个减法器中, 用以产生偏差变化量, 即采用了二级减法机制来实现偏差和偏差变化量的设计。生成偏差变化量两个输入值的减法器采用相对延时的处理方式来实现。
误差和误差变化量模块送出的是精确值, 而模糊控制器的输入必须经过模糊化后才能用于控制输出的求解, 因此实际上模糊量化模块是模糊控制器的输入接口, 其主要作用是将精确量输入转化为一个模糊矢量。在本课题的模糊量化等级设计过程中, 其基本思想是:首先将模糊论域范围内输入的精确量进行量化, 使其符合论域范围, 将模糊论域按基本元素的不同分为若干段, 每一段对应于一个论域中的基本元素。当输入精确值落入某个论域范围段时, 经过模糊量化后, 对应此精确量的输出量即为此论域的基本元素值。基本论域需根据被控对象的特性及专家经验给出, 考虑模糊PID内核的通用性, 保留了内核处理器对基本论域分段点设置的权限, 这样可以方便的实现模糊论域的更改。如模糊基本论域范围为[-0.3, 0.3], 量化因子为100, 根据基本元素的个数, 采用四舍五入的方法, 将基本论域分为7段。假设一个输入量精确值为0.23, 此精确值落入[15, 24]的论域段, 则表示E=2。本文对论域段的判断通过比较器来实现。在QuartusⅡ的原理图设计环境中, 可直接调用宏函数库里的LPM_COMPARE来实现, 论域区间判断输出值经过编码之后即可得到输入精确值的模糊量化值, 即量化过程结束。
通过对从模糊量化等级模块输出地参数进行处理, 利用前面的道德得到的Kp、Ki、Kd模糊控制查询表1, 表2, 表3, 查找需要输出的PID控制参数。对于二输入三输出模糊算法模块, 由于三个输出控制量相对独立, 三个输出控制量的模糊推理过程基本相似。
增量式PID算法的控制方程如式2, 从式2可以看出, 增量式PID算法只要存储最近三个误差采样值即可。解模糊接口送出的最终结果为三个参数的八位有符号数增量, 这个十位有符号数增量进行参数处理后, 直接作为Kp、Ki、Kd的三个值送入PID的三个输入接口。完成PID控制算法的运算。由于参数采样数据e (k) 、e (k-1) 、e (k-2) 由同一数据总线送出, 在实现运算时, 必须对各个PID控制器设置必要的延时。
在DSPBuilder开发环境中, 将模糊PID励磁控制系统, 通过逻辑优化等处理后, 搭建起来并通过利用有效的仿真工具对其进行仿真。其原理图如图1。
用DSPBuilder进行仿真得到如图2所示波形, 由于FPGA只识别数字信号, 因此得到的信号是一系列阶跃组成的信号。
由于EP1C12Q240C8N具有强大的计算能力和逻辑判断能力, 利用其开发的励磁装置控制系统, 运行稳定, 可靠性高, 功能强大, 实现了完备的调节, 限制, 保护功能及智能化的容错与避错测量, 能够在其简单可靠的硬件基础保证其优良的调节特性。大屏幕的显示, 人机界面友好, 运行显示直观, 维护方便。该调节器高性能, 成本低, 调试周期短, 适用于很多中小型电站控制, 具有良好的经济社会效益。
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对模糊控制励磁系统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控制励磁系统进行了实现, 通过实际系统的测试, 能够达到很好的控制效果。
摘要：本文介绍了一种基于FPGA的模糊PID励磁控制系统, 详细的叙述了励磁系统的工作原理及基于FPGA的模糊PID控制器的设计过程, 在设计中将模糊PID控制模块和励磁模块集成到一个单片FPGA上, 使设计出的系统具有集成度高、灵活性好等优点。
关键词：模糊PID,FPGA,励磁系统
[1] 黄志伟, 王彦.FPGA系统设计与实践[M].北京:电子工业出版社, 2005.
[2] 潘松, 黄继业.EDA技术与VHDL[M].清华大学出版社, 2007.
[3] 刘伯春.智能PID调节器的设计及其仿真[J].电气自动化, 1995 (3) :18-21.
[4] 诸静.模糊控制原理与应用:第二版[M].北京:机械工业出版社, 2005.
[5] 周小仨, 万德年.浅谈增量式PID参数整定[J].信息与电脑:理论版, 2010 (9) :118.
[6] 诸静.模糊控制原理与应用:第二版[M].北京:机械工业出版社, 2005.
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[8] Speed Control System with FPGA-2010 International Conference on Future Information Technology and Management Engineering.2005:261-264.
[9] 刘继伦.一种基于模糊PID控制策略的微型同步发电机励磁系统[D].河北工业学学位论文, 2009.
[10] 锦晓曦, 张天兴.基于FPGA的模糊PID控制器的实现[J].河南大学, 2010, 28 (8) :1005-1010.
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