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基于硬件加速器的DMC把持器实现研究

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毕业论文范文题目：基于硬件加速器的DMC把持器实现研究，论文范文关键词：基于硬件加速器的DMC把持器实现研究
基于硬件加速器的DMC把持器实现研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：模型猜测把持(ModelPredictiveControl,MPC)于20世纪70年代末期在产业过程把持范畴中产生,是一类以模型为基本的进步打算机优化把持算法。在利用过程中,模型的情势不重要,重点是功能。基于单位阶跃响应模型的猜测把持称为动态矩阵把持(DMC)。该算法不请求对被控对象有先验常识,模型可能直接从体系的响应得到,因此在产业范畴有广泛的利用。因为DMC算法的状况变量维数比较高,利用中这些状况变量又存在束缚,因此转化成的QP问题束缚前提多,求解速度慢,这重大制约了DMC算法在疾速体系中利用。近年来,一些学者从实际入手,提出了一些新的优化方法,必定程度上进步了猜测把持的在线求解速度。也有些学者从把持器实现入手,提出了硬件并行运算的思路。本文以（此处忽略..）硬件方法来实现DMC算法,并结合硬件并行运算的特点选则优化算法,进步DMC的在线求解速度。整体打算是在FPGA芯片中嵌入了一个软核处理器-NiosIICPU,并为之设计协处理器(硬件加速器),全部算法运行在NiosIICPU上,比较耗时的向量/矩阵运算由硬件加速器并行实现。为进步DMC的在线求解速度,扩大其利用范畴,本文从以下多少方面进行了研究,使得QP求解速度晋升700倍左右：(1)QP求解算法。DMC终极可能转化为QP求解问题,QP求解速度直接影响全部DMC的求解速度。首先探讨了原始对偶算法跟内点算法原理跟打算流程。原始对偶算法存在程序流程复杂,打算步骤间耦合性强等特点,不利于FPGA硬件并行实现,而内点算法不存在这些问题,因此本文抉择内点算法（本文此处忽略..）。而后通过矩阵变换将高阶次的矩阵求逆转化为低阶次矩阵求逆,使QP求解速度进步25倍左右。最后将算法中的运算分类以便下一步硬件实现。(2)硬件加速,包含两方面：一自定制指令。参加单精度浮点数据四则运算跟开平方运算,使得一次单精度浮点运算速度晋升10倍左右,全部QP求解速度晋升6.5倍左右。二自定制组件(硬件加速器)。根据Avalon总线接口的读写时序,给出打算一：Slave接口打算跟打算二：Slave+Master接口打算,经时序分析跟实验得悉打算二较打算一能更大限度的降落CPU包袱,速度晋升2倍左右。而后设计通用的架构跟Avalon,总线接口模块,向量加/减法,向量元素累加跟,向量对应元素积,向量内积,数与向量积以及矩阵求逆运算的逻辑功能模块,并将逻辑功能（略..）模块跟总线接口模块结合在一起构成标准的硬件加速器,使得QP求解速度晋升4.2倍左右。(3)NiosIICPU架构。通常的NiosIICPU架构将所有IP全部与Avalon总线连接,所有的Master接口跟Slave接口有专属连接,大大增加了体系复杂度,使得体系最大频率拉不高,通过利用PipelineBridge技巧,在AvalonBus的信号间参加了PipelineRegister,使得体系最大频率从150MHZ晋升到250MHZ。最后设计把持器硬件跟软件。硬件部分包含NiosIICPU设计、DE3FPGA开发板跟ICB通信板的连接配置。软件包含QP内点算法、DMC算法、跟通信协定的程序设计。并以网络拥塞把持为对象设计具体把持器,在xPC-target实时（此处忽略..）仿真体系上做无烦扰跟有烦扰实时仿实在验,实验表明本文设计的DMC把持器满意实时性跟把持请求,验证了本文提出的把持器设计方法的可行性。按照本文采取的办法,使得QP求解速度有明显晋升,然而硬件加速器方面的奉献还比较小,这是因为本文只针对向量运算设计了加速器,下一步可能用CatapultC软件将全部QP算法硬件化,利用本文设计的通用硬件加速器构造跟Avalon总线接口模块,构建硬件加速器,作为NiosIICPU的协处理器。此外实时仿实在验时,将浮点数放大成为整数再通过串口传输,数据精度受到影响,下一步可能将浮点数按照十六进制直接传输,以保障数据精度。

以上为本篇毕业论文范文基于硬件加速器的DMC把持器实现研究的介绍部分。

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