FPGA支持的多变量模糊神经网络控制器设计与优化

本文档深入探讨了"基于FPGA的多变量模糊神经网络控制器的研究"这一主题，由靖固、刘璐杨和于晓洋三位作者合作完成，发表在中国科技论文在线上。论文关注的核心是将模糊神经网络控制技术与现场可编程门阵列（FPGA）硬件平台相结合，以实现高效且性能优化的控制器设计。 文章首先概述了模糊神经网络控制的基本原理，这种控制方法利用模糊逻辑来处理不确定性和非线性问题，通过模拟人类的决策过程，使系统具有更好的适应性和鲁棒性。作者详细介绍了设计过程中使用的算法，如模糊化、控制规则制定、归一化、权值-参数计算和去模糊化等关键步骤。 在硬件实现层面，作者特别强调了FPGA的选择，因为其并行处理能力有助于提升系统的实时性和响应速度。他们采用Verilog HDL（高级硬件描述语言）进行设计，这是一种用于描述数字系统行为的语言，能将算法模型转化为实际的电路结构。在设计过程中，加法和乘法模块作为基础运算单元，被优化以适应FPGA的特性，以提高整体性能。 论文的核心部分着重讨论了如何通过FPGA的灵活性和并行计算能力，改进传统模糊神经网络控制器的性能。实验结果显示，该设计方案不仅显著提高了控制器的运行速度，而且在控制精度和响应时间方面也有所增强，这对于许多工业控制应用来说是非常有价值的。 关键词：FPGA、Verilog HDL、模糊神经网络控制、径向基函数(RBF)的运用，表明了研究的主要关注点和贡献领域。整个研究旨在推动嵌入式计算在测控技术中的实际应用，特别是通过FPGA技术来提升复杂系统控制的效率和精确度。 这篇论文提供了关于如何利用FPGA技术提升多变量模糊神经网络控制器性能的实用方法，为嵌入式系统设计者和控制工程研究人员提供了有价值的设计思路和技术参考。