本发明专利技术提供一种基于ＦＰＧＡ平台的模糊逻辑控制器在线演化优化系统，设置模糊关系计算ＩＰ核和传感器控制ＩＰ核，以及遗传算法模块，模糊控制器模块和传感器控制模块，使用遗传算法优化模糊逻辑控制器的规则。系统运行时将模糊逻辑控制器的控制过程分为两个阶段，将遗传算法的个体适应值分为两个部分，替换个体时根据使用情况部分替换，实现了模糊逻辑控制器的在线演化。本发明专利技术采用软硬件协同工作的方式实现糊逻辑控制器在线演化优化，减轻了ＣＰＵ负担，加快了运行速度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及演化硬件领域，特别是涉及一种基于FPGA的模糊逻辑控制器的在线 演化优化系统。
技术介绍
模糊逻辑控制器已在许多方面取得成功的应用，目前其实现方法主要有两种，一 种是硬件法，一种是软件法。软件法是由软件来实现。大致可分为查表法、公式法、推理法 三种。由于模糊逻辑控制器的推理计算量大，常规的模糊逻辑控制器在软件实现时一般都 采用离线推理的方式生成模糊逻辑控制查询表，利用查询表进行在线控制。由于一般控制 器未能实现在线推理，使其应用领域受到一定限制，难以获得满意的控制效果。硬件法即是 利用硬件速度高的特点，实现快速在线推理的硬件模糊逻辑控制器。近年来，随着电子技术的发展，已经出现了很多可编程的器件(如FPGA、FPAA)， 基于遗传算法的演化硬件技术已成为目前研究的热点方向。H. Surmarm利用现场可编程 门阵列FPGA来优化模糊逻辑控制器结构(H. Surmann, A. Ungering, K. Goser. Optimized fuzzycontrolIer architecture for field programmable gate arrays, in Lecture Notes on Computer ScienceNr. 705. Berlin :SpringerVerlag,1993.)。J. F. M Amara 石if 究利用FPMA来实现可演化的模糊逻辑控制器，演化出了模糊逻辑控制器的取大、取小和 高斯隶属度函数等模拟电路(J.F.M Amara. Towards Evolvable Analog Fuzzy Logic Controllers. 2003 NASA/D0D Conference on EvolvableHardware (EH' 03),2003 101-107.)。然而，在模糊逻辑控制器设计过程中最困难的是如何确定规则，如何自适应调整 结构和参数。目前已有的研究工作多是从软件的角度对规则等进行优化，但是这类优化方 法多属于离线演化，其一算法的运行速率较低，其二每次调整硬件需要重新从软件部分重 新获取参数，相当耗时。因此，如何提高模糊逻辑器的演化效率成为目前研究的热点。尤其 在对实时性要求较高的系统中，设计快速的自适应可控模糊逻辑控制器的方法就显得尤为 重要。
技术实现思路
为解决模糊逻辑控制器自适应演化效率较低的问题，本专利技术提供了一种基于FPGA 平台的模糊逻辑控制器在线演化优化系统。本专利技术所提供基于FPGA平台的模糊逻辑控制器在线演化优化系统，所述FPGA平 台包括PLB总线、OPB总线和作为处理器的PowerPC，PowerPC连接到PLB总线，PLB总线与 OPB总线通过总线桥连接；其特征在于在FPGA平台中实现以下各部分，与OPB总线连接的硬件IP核，包括模糊关系计算IP核和传感器控制IP核；在PowerPC上实现的演化控制核心模块，所述演化控制核心模块包含遗传算法模 块，用于采用遗传算法演化模糊控制规则，并输出给模糊关系计算IP核；模糊控制器模块，用于与模糊关系计算IP核协同对控制对象进行模糊控制，即由模糊关系计算IP核根据遗 传算法模块所提供的模糊控制规则计算模糊查询表，由模糊控制器模块根据该模糊查询表 进行模糊控制；传感器控制模块，用于与传感器控制IP核协同完成传感器控制并获取控制 对象的采样数据；与OPB总线连接的非易失性存储器，用于存储系统信息。而且，所述模糊关系计算IP核，固定了模糊等级划分和隶属度函数，根据输入的 模糊控制规则，自动计算模糊查询表输出并输出给模糊控制器模块。而且，所述传感器控制IP核，包括有输入寄存器、输出寄存器、采样命令发送模 块、采样数据接收模块和计时模块；其中输入寄存器包括开始位和命令位，输出寄存器包括 结束位、超时位和采样数据位；所述传感器控制模块拥有一个与传感器所构成的无线网络对应的节点集合，不同 的节点对应的采样命令不同；所述传感器控制模块与传感器控制IP核协同完成传感器控制并获取控制对象的 采样数据，实现方式包括以下步骤，传感器控制模块从节点集合中选择一个节点，将该节点的采样命令写入传感器控 制IP核的输入寄存器中的命令位，然后置输入寄存器中的开始位为‘1’，然后循环检测输 出寄存器的结束位和超时位；传感器控制IP核中，发送采样命令模块检测到输入寄存器的开始位为‘1’后，发 送输入寄存器中的命令位所提供采样命令，同时计时模块开始计时，采样数据接收模块准 备接收数据；当传感器有数据发送回，采样数据接收模块读接收该数据，将数据写入输出寄 存器的采样数据位，并置结束位为‘1’ ；传感器控制模块检测到传感器控制IP核中输出寄存器的结束位为‘1’后，从输出 寄存器读取采样数据位的数据并分析数据，如果数据不合法，则采样不成功，增加失败次数 并重新采样；传感器控制IP核中，计时模块的计时器到时后，置输出寄存器的超时位为‘1’ ；传 感器控制模块检测到超时位为‘1’而结束位为‘0’，增加失败次数并重新采样；当某节点采样失败次数超过设定次数，从传感器控制模块的节点集合中去除该节 点，节点集合为空后，关闭系统。而且，按照模糊控制器特性将模糊控制过程分为宏调阶段和微调阶段；所述模糊 控制器模块，在宏调阶段是将控制对象从初态调节至设定目标的预设误差范围内，在微调 阶段是将控制对象在宏调阶段所得结果基础上微幅调节的过程。而且，所述非易失性存储器中存储有四个文件，即info, dat、init. dat、popu. dat 和fit. dat, info, dat存储系统的初始化状态；init. dat存储遗传算法的初始种群；popu. dat存储系统当前种群信息；fit. dat存储popu. dat中系统当前种群的适应值；在线演化模糊逻辑控制器的运行过程依次分为系统初始化阶段、宏调阶段、微调 阶段和信息保存阶段，(1)系统初始化阶段中，遗传算法模块首先读取非易失性存储器中的info, dat文 件，然后检查info, dat文件中的初始化位，如果标志系统初始化状态的初始化位为‘0’，则 遗传算法的种群从popu. dat文件读取，种群的适应值从fit. dat中读取；如果标识系统初始化状态的初始化位为‘1’，则遗传算法的种群从init. dat读取，种群的适应值全部置为 一个大数；(2)宏调阶段中，包括以下两个步骤，步骤2. 1，遗传算法模块产生一个新个体，即一个模糊控制规则，模糊关系计算IP 核通过该个体计算模糊查询表；步骤2. 2，传感器控制模块与传感器控制IP核协同获取控制对象的采样数据，模 糊控制器模块计算控制对象的采样数据变化及变化率后进行模糊运算，将计算所得的控制 量输出，如果采样数据显示控制对象已达设定目标的预设误差范围之内，则将系统调节时 间作为该个体适应值，遗传算法根据替换策略进行个体替换，宏调阶段结束；否则重复步骤2. 2继续采样及控制的循环，直到采样数据显示已达设定目标的预 设误差范围之内；(3)微调阶段中，包括以下两个步骤，步骤3. 1，由遗传算法模块产生一个新个体，即一个模糊控制规则，模糊关系计算 IP核通过该个体计算模糊查询表；步骤3. 2，通过传感器控制模块与传感器控制IP核本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于ＦＰＧＡ平台的模糊逻辑控制器在线演化优化系统，所述ＦＰＧＡ平台包括ＰＬＢ总线、ＯＰＢ总线和作为处理器的ＰｏｗｅｒＰＣ，ＰｏｗｅｒＰＣ连接到ＰＬＢ总线，ＰＬＢ总线与ＯＰＢ总线通过总线桥连接；其特征在于：在ＦＰＧＡ平台中实现以下各部分，与ＯＰＢ总线连接的硬件ＩＰ核，包括模糊关系计算ＩＰ核和传感器控制ＩＰ核；在ＰｏｗｅｒＰＣ上实现的演化控制核心模块，所述演化控制核心模块包含遗传算法模块，用于采用遗传算法演化模糊控制规则，并输出给模糊关系计算ＩＰ核；模糊控制器模块，用于与模糊关系计算ＩＰ核协同对控制对象进行模糊控制，即由模糊关系计算ＩＰ核根据遗传算法模块所提供的模糊控制规则计算模糊查询表，由模糊控制器模块根据该模糊查询表进行模糊控制；传感器控制模块，用于与传感器控制ＩＰ核协同完成传感器控制并获取控制对象的采样数据；与ＯＰＢ总线连接的非易失性存储器，用于存储系统信息。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：王峰，李元香，王珑，刘海峰，聂鑫，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：83[中国|武汉]
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