基于FPGA的温度模糊自适应PID控制器的设计
基于fpga的温度模糊自适应pid控制器的设计
此外，在fpga中还集成有altera公司提供的nios ii软核处理器，fpga一方面通过内部的双口ram与其内部的硬件逻辑控制模块进行通讯，获取控制模块的状态信息并配置其参数；另一方面监控显示模块和键盘模块。fpga内部逻辑示意图如图3所示。
模糊自适应pid控制模块是整个控制系统的核心，可实现模糊参数自整定pid控制算法。为便于实现计算机的实时控制，采用离线计算，在线查表方式。如有需要，只需重新修改控制算法模块，并重新配置fpga，就可实现控制算法升级。fpga内部各硬件逻辑控制模块均通过vhdl硬件描述语言编程实现。vhdl是一种自上而下的设计方法，具有优秀的可移植性、eda平台的通用性及与具体硬件结构的无关性等特点。与用常规顺序执行的计算机程序不同，vhdl根本上是并发执行的，这在很大程度上可提高自适应pid温度控制系统的处理速度，有效提高设计效率，改善温度控制效果。
4 嵌入式软件设计
基于nios软核cpu的嵌入式软件设计采用c语言编写完成，该嵌入式软件设计主要实现人机交互和模糊自适应pid控制模块监控两部分功能，总体流程如图4所示。
温度控制系统上电启动后，首先初始化系统，然后模糊自适应pid控制模块读双口ram1获得控制器的初始参数信息，并进行控制运算，根据运算所得结果在显示屏上显示当前温度控制系统的参量及温度变化曲线等当前状态信息，同时将这些实时控制参数及状态信息写入双口ram2保存，nios软核处理器再由ram2中读取数据，获得模糊自适应pid控制模块的当前状态信息。若由键盘重新输入新的温度设定值，则当系统读取到该值时，自动查询模糊控制规则表修改双口ram1中的配置参数值，重新代入模糊自适应pid控制模块进行运算，并将新的参数值及系统实时状态信息写入双口ram2保存且反馈给nios软核；若无键盘输入。则系统状态保持不变。
5 温度模糊自适应pid控制系统仿真
利用matlab的simulink和fuzzy logic toolbox工具箱仿真模糊自适应pid温度控制系统，图5为其仿真模型。在此，假定以恒温箱为被控对象的传递函数为：[0.15，(80s+1)]exp(-2s)模糊自适应pid和传统pid仿真比较，结果如图6所示，可看出模糊自适应pid控制比传统pid控制的调节时间短，响应速度快，超调量小，系统的动、静态性能均有提高。
6 实际运行结果及存在问题
设定恒温箱的目标温度为80℃，系统运行中的调节时间为400 s，超调量为5％，在系统稳定运行时加入阶跃干扰信号，经约300 s后系统重新趋于稳定，且在此过程中产生的波动较小。
因此，对于具有大惯性、大滞后等特点的温度控制系统，基于fpga的温度模糊自适应pid控制器可取得良好的控制效果且自适应能力强。但在控制器的应用过程中仍存在一些问题，如模糊规则和隶属函数的优化、系统抗干扰性能的增强等。因此，仍需进一步完善和修改该控制系统。
7 结论
该设计基于高密度的可编程逻辑器件fp-ga，在传统pid控制器的基础上利用模糊控制的优点控制恒温箱的温度。结果表明，该控制系统具有良好的动、静态性能和鲁棒性能，对参数时变具有很好的适应能力，实时计算量小，调校方便，且具有良好的升级性能和灵活性。市场应用前景较好。
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基于nios软核cpu的嵌入式软件设计采用c语言编写完成，该嵌入式软件设计主要实现人机交互和模糊自适应pid控制模块监控两部分功能，总体流程如图4所示。
温度控制系统上电启动后，首先初始化系统，然后模糊自适应pid控制模块读双口ram1获得控制器的初始参数信息，并进行控制运算，根据运算所得结果在显示屏上显示当前温度控制系统的参量及温度变化曲线等当前状态信息，同时将这些实时控制参数及状态信息写入双口ram2保存，nios软核处理器再由ram2中读取数据，获得模糊自适应pid控制模块的当前状态信息。若由键盘重新输入新的温度设定值，则当系统读取到该值时，自动查询模糊控制规则表修改双口ram1中的配置参数值，重新代入模糊自适应pid控制模块进行运算，并将新的参数值及系统实时状态信息写入双口ram2保存且反馈给nios软核；若无键盘输入。则系统状态保持不变。
5 温度模糊自适应pid控制系统仿真
利用matlab的simulink和fuzzy logic toolbox工具箱仿真模糊自适应pid温度控制系统，图5为其仿真模型。在此，假定以恒温箱为被控对象的传递函数为：[0.15，(80s+1)]exp(-2s)模糊自适应pid和传统pid仿真比较，结果如图6所示，可看出模糊自适应pid控制比传统pid控制的调节时间短，响应速度快，超调量小，系统的动、静态性能均有提高。
6 实际运行结果及存在问题
设定恒温箱的目标温度为80℃，系统运行中的调节时间为400 s，超调量为5％，在系统稳定运行时加入阶跃干扰信号，经约300 s后系统重新趋于稳定，且在此过程中产生的波动较小。
因此，对于具有大惯性、大滞后等特点的温度控制系统，基于fpga的温度模糊自适应pid控制器可取得良好的控制效果且自适应能力强。但在控制器的应用过程中仍存在一些问题，如模糊规则和隶属函数的优化、系统抗干扰性能的增强等。因此，仍需进一步完善和修改该控制系统。
7 结论
该设计基于高密度的可编程逻辑器件fp-ga，在传统pid控制器的基础上利用模糊控制的优点控制恒温箱的温度。结果表明，该控制系统具有良好的动、静态性能和鲁棒性能，对参数时变具有很好的适应能力，实时计算量小，调校方便，且具有良好的升级性能和灵活性。市场应用前景较好。
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