基于FPGA实现的SMU-粒子群算法优化BP神经网络PID控制算法

本发明提供了基于FPGA实现的SMU(源测量单元)‑粒子群算法优化BP神经网络PID控制算法，包括以下步骤：通过输入模块即ADC(模数转换器)反馈的实时数据；采用BP神经网络模块对输入数据进行误差计算，生成初始控制信号；利用粒子群优化(PSO)算法对BP神经网络的权重和偏置进行动态优化，将优化后的参数输入PID控制器模块，生成控制指令；通过输出模块即DAC(数模转换器)驱动执行器，完成控制操作。该算法通过FPGA的并行计算架构，实现了BP神经网络前向传播、粒子群优化(PSO)参数迭代与PID控制指令生成的同步处理，系统响应时间缩短40％以上，满足毫秒级实时控制需求，具有良好的应用前景。