| 面向FPGA便捷部署的智能模型预测控制 |
| |
| 引用本文： | 李星辰,赵斐然,孟庆辉,游科友.面向FPGA便捷部署的智能模型预测控制[J].控制理论与应用,2023,40(9):1519-1528. |
| |
| 作者姓名： | 李星辰 赵斐然 孟庆辉 游科友 |
| |
| 作者单位： | 清华大学 自动化系,清华大学 自动化系,潍柴动力股份有限公司,清华大学 自动化系 |
| |
| 基金项目： | 科技创新2030–“新一代人工智能”重大项目(2022ZD0116700), 国家自然科学基金重点项目(62033006), 清华大学国强研究院项目 |
| |
| 摘 要： | 现场可编程逻辑门阵列(FPGA)具有可编程、易并行化的独特优势, 是实现一体化感知、决策、控制最具前景的人工智能芯片之一, 但其硬件描述语言(HDL)不易掌握. 本文提出了一种基于神经网络的智能MPC及其FPGA便捷部署方法, 使用高层次综合(HLS)生成HDL代码, 并通过MATLAB-Modelsim联合仿真验证代码功能, 可克服人工编写HDL代码的困难, 提高控制算法的部署效率. 该方法利用了深度神经网络的结构特点和FPGA的并行计算优势, 离线训练神经网络在线仅需硬件化正向传播, 在低资源占用的同时具有严格计算时间保证. 将所提方法分别应用于高速、高维控制系统中, FPGA在环测试验证了其有效性.
|
| 关 键 词： | FPGA 模型预测控制 神经网络 |
| 收稿时间： | 2022/5/1 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2023/7/17 0:00:00 |
Intelligent model predictive control with efficient FPGA implementation |
| |
| LI Xingchen,ZHAO Feiran,MENG Qinghui and YOU Keyou.Intelligent model predictive control with efficient FPGA implementation[J].Control Theory & Applications,2023,40(9):1519-1528. |
| |
| Authors: | LI Xingchen ZHAO Feiran MENG Qinghui and YOU Keyou |
| |
| Affiliation: | Department of Automation, Tsinghua University,Department of Automation, Tsinghua University,Weichai Power Co., Ltd.,Department of Automation, Tsinghua University |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | FPGA model predictive control neural network |
|
| 点击此处可从《控制理论与应用》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《控制理论与应用》下载全文 |
|
