一种神经网络PID闭环控制的FPGA实现方法

摘要

本发明涉及一种神经网络PID闭环控制的FPGA实现方法。包括：在一个训练周期内将运动状态量作为输入，再经过输出层、隐含层及输出层的乘加器和激活函数；而后经过增量式PID算法计算得到PWM波输入控制对象中；判断期望输出和实际输出是否相等，若不满足期望则根据梯度下降原理修正各层神经元的权值；通过PWM波调节占空比控制直流电机的转速，通过四倍频计数测得一段时间内的脉冲总个数，再经过数学换算计算得到实际转速；通过多次学习训练使系统的控制参数能根据环境实时变化以达到控制效果最优。本发明能够找到最优的控制策略，在复杂环境下具有自动调节控制参数以到达自适应控制并且具有性能可靠和实时性高的特点。