神經網絡控制算法作為一種比較成熟的智能控制算法，在空空導彈的理論研究中也得到了很多應用，但它的實際應用通常是通過軟件實現的，而軟件實現是串行執行指令，運行速度慢，可靠性低，很難滿足實際導彈制導系統實時性的要求?？刂扑惴ㄓ布崿F的最大特點就是可提高控制算法的實時運算速度和可靠性。本課題針對導彈制導系統，以FPGA為硬件平臺研究神經網絡控制算法的硬件實現。本文首先對BP神經網絡算法思想進行了深入分析，并對BP網絡的各個階段進行了理論推導，最后對BP神經網絡PID飛行控制算法進行了研究和總結，為硬件實現提供了理論基礎。基于對上述理論的深入研究和分析，本文提出了一種適合FPGA實現該神經網絡控制算法的硬件實現模型。在該模型中，神經網絡各層之間采用串行執行數據方式，層間則采用并行運行方式，可有效提高系統的運算速度。由于模塊化、層次化的自頂向下的模塊化設計方法可有效減少錯誤的產生，是設計復雜大規模系統的理想設計方法。本文采用了此設計方法，通過把系統模塊化，對各個子模塊分別用VHDL硬件描述語言進行描述，并基于QUARTUS II軟件開發平臺進行綜合和仿真，直到達到研究設計要求。最后將仿真程序源代碼下載配置到具體的Cyclone II系列EP2C70 FPGA芯片中,應用于某實際導彈控制系統的研究。理論分析和實驗結果表明該神經網絡飛行控制算法的FPGA硬件實現是有效可行的，可滿足系統實時性的要求，為制導系統的實際工程實現提供了基礎。
標簽：
FPGA
PID
神經網絡
飛行控制
上傳時間：
2013-04-24
上傳用戶：冇尾飛鉈
