一种基于FPGA的RBF神经网络PID参数整定方法

本发明提出了一种基于FPGA的RBF神经网络PID参数整定方法，涉及智能控制与FPGA嵌入式系统领域。采用三级流水线结构设计：输入层实时采集误差信号及其微分，隐含层构建6个高斯核函数并行计算非线性映射，输出层通过线性组合生成PID参数。基于Xilinx Zynq7020开发板实现，通过泰勒展开式计算隐含层的径向基函数。本发明解决了传统的PID控制器参数固定，局部控制效果好而整体控制效果不佳的问题，通过RBF神经网络实现PID参数的自适应调整。而且FPGA采用并行处理机制，计算速度和响应速度快，灵活性高，能显著提高神经网络的计算运行速度。方法可广泛应用于各种需要精确控制的工业场景，如电机控制、温度控制等，对于工业流程控制具有实际参考意义。