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项目信息
项目名称:【HLS】基于HLS的模型预测控制算法实现  
项目信息:
应用领域:工业控制、科研、医疗
设计摘要:
基于一种现代控制算法——“模型预测控制”(Model predictive control,MPC)完成对APF的控制。MPC主要针对的是有优化需求的控制问题,在复杂工业过程中充分显现出其处理复杂约束优化控制问题的巨大优势,在电力控制领域有着很大的潜力,结合APF的控制要求,适合优化其一些列的控制性能。然而,因为MPC本身的的算法的复杂程度,决定了在线计算量太大, 难以为应用领域所接受。
基于HLS用C语言完成验证实现该算法,证明FPGA实现MPC的可行性与优越性,为其在工业领域的应用提供新的思路和方法。
系统原理和技术特点:

一、MPC原理
    模型预测控制使用模型对过程输出在输入变化下的未来行为进行预测,控制输入通常是某些调节控制回路的设定值,输出变量通常是与约束有关的变量。模型预测控制使用模型和当前过程的测量值来计算操纵变量的未来动作,并保证所有的输入输出满足约束条件,而后模型预测控制将计算好的多个控制量下载到控制器回路中,由控制器完成基础的控制作用。

二、MPC特点
1)卓越的处理束的能力
    大量的预测控制权威性文献都无一例外地指出,预测控制最大的吸引力在于它具有显式处理约束的能力,这种能力来自其基于模型对系统未来动态行为的预测,通过把约束加到未来的输入、输出或状态变量上,可以把约束显式表示在一个在线求解的二次规划或非线性规划问题中。随着预测控制工业应用的普及和软件产品的成熟,标准二次规划算法和序贯二次规划算法被引入预测控制的优化求解。在全球数千个大型工业设施上的成功应用,表明预测控制作为一种实际可用的约束控制算法,已受到了工业过程控制领域的广泛认同。
2)在线计算量大,难以为应用领域所接受
    预测控制定性综合理论研究的出发点是如何在理论上保证闭环系统在算法滚动实施时的稳定性、最优性和鲁棒性,通常要把原优化问题转化为由新的性能指标和一系列线性矩阵不等式约束描述的优化算法,所以几乎每一篇论文都会根据所研究的问题提出一个甚至多个预测控制综合算法。但是这些研究的重点几乎都放在算法条件如何保证性能的理论证明上,至于算法的具体实施,则认为已有相应的求解软件包即可,并不关注其在线实现的代价。大量人为约束的加入,虽然对系统性能保证是必要的,但同时也极大地增加了优化求解的计算量。
预测控制理论和应用之间存在着严重的脱节,除了因为算法本身需要就应用场合进行调整外,最主要的是大量的复杂度高实时性严格的的算法软硬件实现的难度。

预测控制原理和结构.jpg
系统框图:预测控制原理和结构.jpg
三电平NPC逆变器结构拓扑.jpg
系统框图:三电平NPC逆变器结构拓扑.jpg
软件流程介绍: 模型预测控制实现SVPWM的软件流程.doc [28 KB]
计划书:基于HLS的模型预测控制算法下的空间矢量调制算法实现.doc [480 KB]
当前项目状态:
参赛信息:
指导老师姓名: 戴鹏
指导老师职称: 教授
学校: 中国矿业大学
研究方向: 电力电子与电力传动方向。
参赛情况: OpenHW2014开源硬件与嵌入式计算大赛
需求信息:
拟采用的平台:挑战赛目标器件Kintex7-325T
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需要的基本功能:
最新版本:
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