基于FPGA的网络通信流量模糊控制器的设计.doc

学科分类号： 08 湖南人文科技学院湖南人文科技学院 专科生毕业设计 题目（中文）：基于 FPGA 的网络通信流量模糊控制器的设计 （英文）：Network communication traffic fuzzy controller design based on FPGA 学生姓名： 张 锋 学 号 06306138 系 部： 通信与控制工程系 专业年级：06 级电子信息工程技术 指导教师： 李新君 2009 年 5 月 20 日 湖南人文科技学院毕业设计 I 湖南人文科技学院专科毕业设计诚信声明 本人郑重声明：所呈交的专科毕业设计，是本人在指导老师的指 导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议， 除文中已经注明引用的内容外，本设计不含任何其他个人或集体已经 发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体 均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本 人承担。 作者签名： 二 年 月 日 湖南人文科技学院毕业设计 II 目 录 摘 要： .1 ABSTRACT：.2 第一章 绪 论.3 1.1模糊控制理论研究的目的及意义.3 1.2模糊控制的发展与应用概况.4 1.3论文的主要构成及内容.4 第二章 模糊控制简介.5 2.1智能控制的概述.5 2.1.1智能控制.5 2.1.2智能控制的特点.6 2.1模糊控制的基本原理.7 2.2.1模糊控制器的一般结构.7 2.2.2模糊控制的特点.8 2.2模糊控制系统.10 2.3模糊控制器的基本结构与组成.11 2.4模糊控制器的设计基本方法.12 2.5.1模糊控制规则的设计.13 2.5.2模糊推理与模糊判决.14 第三章 FPGA 的设计要求与方法.15 3.1数字系统的设计要求.15 3.2基于 FPGA 的设计.16 第四章 网络通信流量模糊控制器的 FPGA 设计的实现 .19 4.1网络通信流量模糊控制系统的一般模型.19 4.2网络通信流量模糊控制器的设计方案.21 4.3模糊控制器中的设计思想.22 4.3.1模糊化模块的设计.22 4.3.2模糊推理模块的设计.23 4.3.3去模糊化模块的设计.24 4.3.4各模块的流程图及波形仿真.25 第五章 总 结 语.33 参考文献.34 致 谢.35 湖南人文科技学院毕业设计 1 摘 要 通信技术在信息技术发展迅猛的今天占据着越来越重要的地位，对通信质量和传输效率日益 增长的需求，激励着通信系统各自相关技术的发展。由于不断增长的对数据通信流量速率的需 求，网络通信流量的模糊控制器正受到越来越广泛的关注。 本文首先介绍了模糊控制的基本理论,及模糊控制的应用,接着讨论了网络通信流量模糊控制器的 FPGA 设计的实现，包括：网络通信流量模糊控制的系统模糊，网络通信流量模糊控制器的总 体设计，模糊控制器中各模块的设计思想（模糊化模块的设计，模糊推理模块的设计，去模糊 化模块的设计） 。还有主要 VHDL 源程序及其波形仿真。最后阐述了一个基于 FPGA 实现的网 络通信流量模糊控制器的设计。 本系统是按照优先级的不同的模糊控制来进行网络系统通信流量的控制设计。这样可确保 高优先级信息的通信质量，同时还可利用空闲资源去争取达到最有效的通信流量控制，以得到 最大总通信流通过量。 关键词 模糊控制；优先级；模糊逻辑；网络通信流量；FPGA 湖南人文科技学院毕业设计 2 Abstract The communication is occupying the more and more important status in information technology development swift and violent today, to the correspondence quality and the transmission efficiency daily aggregate demand, is driving the communications system respective correlation technology development.Because grows unceasingly to the data communication current capacity speed demand, the network traffic flow fuzzy controller is receiving the more and more widespread attention. This article first introduced the fuzzy control elementary theory, and the fuzzy control application, then discussed the network traffic flow fuzzy controller FPGA design realization, including: The network traffic flow fuzzy control system is fuzzy, network traffic flow fuzzy controller system design, in fuzzy controller various modules design concept (fuzzy module design, fuzzy reasoning module design, fuzzy module design).Also has the main VHDL source program and the profile simulation.Finally elaborated one based on the FPGA realization network traffic flow fuzzy controller design. This system is defers to the priority the different fuzzy control to carry on the network system communication current capacity the control design.This may guarantee the high priority information the correspondence quality, meanwhile may use the idle resources to strive for achieved the most effective traffic flow control, by obtains the most greatly total data flow through-put. Key Words: Fuzzy control; Priority; Fuzzy logic; Network traffic flow; FPGA 湖南人文科技学院毕业设计 3 第一章 绪 论 随着科学技术的迅猛发展，各个领域对自动控制系统精度，响应速度，系统稳 定性，自适应能力的要求越来越高，所研究的系统也日益复杂多变。然而，在许多 情况下被控对象的精确数学模型难以建立。例如，有些对象难以用一般的物理和化 学方面的规律来描述，有的影响因素很多，而且相互之间又有耦合，使其模型十分 复杂，难于求解。在这样的背景下，模糊控制理论呼之而出：1965 年，美国控制理 论专家 L.A.Zadeh 教授首先提出了模糊集合的概念，开创了模糊数学及其应用的新 纪元。1973 年，L.A.Zadeh 继续丰富和发展了模糊集合论，提出了一种把逻辑规则 的语言转化成相关控制量的思想，从而为模糊控制的形成奠定了理论基础，模糊集 合理论的诞生，为处理客观世界中存在的一类模糊性问题提供了有力的工具。同时， 也适应了自适应科学发展的迫切需要。正是在这种背景下，作为模糊数学一个重要 应用分支的模糊控制理论便应运而生了。 1.1模糊控制理论研究的目的及意义 自动控制理论经历了两个重要的发展阶段：经典控制理论和现代控制理论。经 典控制理论用于单输入但输出的定长线性系统控制的分析和设计，一般都可以取得 理想的效果。但是，对于时变系统、非线性系统，经典控制理论就显得力不能及了。 现代控制理论主要用于解决多变量系统的优化控制问题。现代控制理论考虑的不仅 是最终输出，而且还要考虑系统的内部状态。最优控制不是单纯输出值的反馈，而 且是系统的状态反馈控制：也就是说，控制作用是状态量的函数。所以，现代控制 理论可以解决过去经典控制无法解决的有关非线性系统的一些问题。 对于现实中大量的时变非线性系统，现代控制理论的应用结果往往不尽人意： 特别对一些复杂的大系统，现代控制系统显得束手无策。不论是经典控制理论还是 现代控制理论，在它的一开始就走了数学模型化这条道路，这就要求在运用控制方 法时必须十分清楚控制对象的数学模型，否则它将失去赖以生存的基础。 从 60 年代起，由于空间技术、计算机技术及人工智能技术的发展，控制界学 者在研究自组织、自学习控制的基础上，为了提高控制系统的学习能力，开始注意 将人工智能技术与方法应用于控制系统。 湖南人文科技学院毕业设计 4 模糊控制以模糊控制规则为基础，用隶属函数和模糊运算实现模糊推理过程，以强 大的知识表达能力和处理能力在一些复杂系统中显示出了很强的优越性。模糊控制 理论可以通过模拟人思维过程中的不确定性和不精确性，以人的经验为判断依据， 从而对那些不建立精确数学模型的场合进行有效的控制。模糊控制的长处最重要的 有两点：第一是可以用模糊性的自然语言表现：第二是可以用 MAX（最大化） ， MIN（最小化）这类简单运算实现知识的模糊推理。 1.2模糊控制的发展与应用概况 模糊控制是模糊集合理论应用的一个重要方面。1974 年英国教授 E.H.Mamdani 首先将模糊集合理论应用于加热器的控制，其后产生了许多的应用例子。其中比较 典型的有：热交换过程的控制，暖水工厂的控制，污水处理过程控制，交通路口控 制，飞船飞行的控制，机器人的控制模型小车的停靠和转弯的控制，汽车速度的控 制，电梯控制以及电流和反应堆的控制，并且生产出了专用的模糊芯片和模糊计算 机。在模糊控制的应用方面，日本走在了前列。日本在国内建立了专门的模糊控制 研究所，日本仙台的一条地铁的控制系统采用了模糊控制的方法取得了很好的成效。 日本还率先将模糊控制应用到日用家电产品的控制，如照相机，吸尘器，洗衣机等， 模糊控制的应用在日本已相当普及。 1.3论文的主要构成及内容 本文我们阐述了一个网络通信流量模糊控制器的 FPGA 的实现设计，包括系统 模型的建立，系统总体结构设计，系统中模糊化，模糊推理，去模糊化和主要模块 的 VHDL 程序设计及仿真分析。本系统是利用不同优先级的大工业控制来进行网络 系统通信流量的控制。可确保高优先级的信息质量，同时利用空闲资源去争取达到 最有效的通信流量控制，以得到最大通信流通过量。该系统可以应用于 ATM 和 IP 网络。本文所描述的基于模糊逻辑的网络通信流量模糊控制器在功能方面有很大的 进步，更加普遍，通用。 湖南人文科技学院毕业设计 5 第二章 模糊控制简介 模糊控制（Fuzzy Control）是智能控制的主要类型之一。因此，提起模糊控 制，还是要先概述一下智能控制的基本原理与发展概况。 2.1智能控制的概述 智能控制作为新兴的发展中的高技术学科，目前还没有统一的定义。G.N 萨晨 迪斯曾提出一种较抽象的定义：通过驱动智能机器自主地实现其目标而无需操作人 员干预的系统称为智能控制系统。所谓智能机器是指那些能够自主地或有人参与地 在定形或不定形，熟悉或不熟悉的环境中执行似人任务的机器。当一个具有较高智 能的控制系统工程工作时，控制器完成任务的特点与人完成任务的特点有着十分的 相似。 2.1.1智能控制 智能控制是针对系统的复杂性，非线性和不确定性而提出来的，因此对于这一 类系统，其解决问题的能力和水平明显高于传统控制。但智能控制作为一门发展中 的新学科，还缺少比较适合的数学工具和理论体系来描述和处理智能控制问题。 传统控制和智能控制的区别 传统控制和智能控制的区别主要表现在两个方面： 处理复杂性，不确定性问题的能力。传统控制方法在处理复杂化和不确定性 问题方面能力很弱。有时甚至丧失了这种能力。相反，智能控制在算是复杂性，不 确定性方面能力较强。这是因为智能控制系统具有仿人的的智能，这种智能主要表 现在智能快策上。智能控制系统的核心任务是控制具有复杂性和不确定性的系统， 而控制的最有效的途径就是采用仿人的智能控制决策。 对被控对象模型的依赖。传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式，然 而对多数被控对象很难建立精确的数学模型。为了控制必须建模，整个控制系统不 得不置于不精确的模型框架下，缺乏灵活性和应变性，因此很难胜任对复杂系统的 控制。而智能控制的核心是基于知识进行智能决策，采用灵活机动的决策方式迫使 控制朝着期望的目标逼近。 传统控制和智能控制的统一 湖南人文科技学院毕业设计 6 智能控制擅长解决非线性，时变等复杂的控制问题，而传统控制适合于解决线 性，时不变等相对简单的控制问题，尽管这些问题用智能方法同样也可以解决，但 传统控制的分析设计方法更成熟，简单。此外，智能控制的许多解决方案是在传统 控制方案基础上的改进，因此，智能控制是对付扩充和发展，传统控制是智能控制 的一个组成部分。在这个意义上，传统控制和智能控制可以统一在智能控制的框架 下，而不是被智能控制取代。 2.1.2智能控制的特点 传统控制研究的主要目标是被控对象，而智能控制研究的主要目标是控制器本 身。与传统控制器相比，智能控制器不再是纯粹的解析型数学模型，而是数学模型 和知识系统相结合的广义模型。智能控制具有以下的一些基本特点： 分层的递阶组织结构 智能控制系统的组织结构体现了“智能递增，精度递 减”的原理，其直辖市层次越高，所体现的智能也越高。 从模态控制 智能控制系统常驻采用具有开，闭环控制结合，定性决策与定 量控制结合，数学模型和非数学广义模型相结合的多模态控制。 自学习能力 一个系统，如果能对一个过程或其环境的未知特征所固有的信 息进行学习，并将得到经验用于进一步的估计，分类，决策或控制，从而使系统的 性能得到改善，那么就称该系统为学习控制系统。学习控制系统是智能控制系统的 一种，智能控制系统的学习功能可能有低有高，低层次的学习功能主要包括对控制 对象参数的学习，高层次的学习则包括知识的更新和遗忘。 自适应能力 智能控制系统中的智能行为裨上是一种从输入到输出之间的映 射关系。当系统的输入不是已经学习过的例子时，由于系统具有插补功能，从而可 给出合适的输出。如果系统具在更高程度的智能，它还能自动找出故障甚至具备自 修复的功能，从而体现了更强的适应性。 自组织能力 具有自组织能力的智能控制系统对复杂的任务和分散的传感信 息具有自行组织和直辖市的功能。该组织功能也表现为系统具有相应的主动性和灵 活性，即智能控制器要在任务要求的范围内自行决策，主支地采取行动，而当出现 多目标冲突时，在一定的限制下，控制器可自行裁决。 优化能力 智能控制系统能够通过不断优化参数和寻找最佳控制器结构实现 整体最优的控制性能。 湖南人文科技学院毕业设计 7 2.1模糊控制的基本原理 2.2.1模糊控制器的一般结构 现代计算机虽然有着极高的计算速度和极大的存储能力，但却不能完成人们看 起来非常简单的操作。一个重要的原因是人具有模糊决策和推理的功能，模糊控制 正是试图模仿人的这种功能。在糊控制的正式诞生其后的 20 多年中，已有很多模 糊控制在实际应用中获得成功的例子。 模糊控制的基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结成 一系列以“if 条件 then”作用形式表示的控制规则，通过模糊揄得到控制作用集， 作用于被控对象或过程。模糊控制器的模糊算法包括：定义模糊子集，建立模糊 控制规则；由基本论域转变为模糊集合论域；模糊关系矩阵运算；模糊推理 合成，求出控制输出模糊子集；进行逆模糊判决，得到精确控制量。模糊控制器 的一般结构如图 2-1 所示。 模糊量精确量精确量 控制动作过程输出和状态 模糊化 被控过程 规则库 逆模糊化 模糊量 图 2-1 模糊控制器的一般结构 模糊推理 与常规控制方法相比，模糊控制器有以下特点：模糊控制完全是在操作人员 控制经验基础上实现对系统的控制，无需建立数学模型，是解决不确定性系统的一 种有效的途径；模糊控制具有较强的鲁棒性，被控对象参数的变化对模糊控制的 影响不明显，可用于非线性，时变，时滞系统的控制；由离线计算得到控制查询 表，提高了控制系统的实时性；控制的机理符合人们对过程控制作用的直观描述 和思维逻辑，为智能控制应用打下了基础。 湖南人文科技学院毕业设计 8 2.2.2模糊控制的特点 模糊控制是指模糊理论在控制技术上的应用。它用语言变量代替数学变量或两者结 合应用；用模糊条件语句来刻画变量间的函数关系；，用模糊算法来刻画复杂关系， 是具有模拟人类学习和自适应能力的控制系统。模糊控制的优点有：无需预先知 道被控对象的精确数学模型；容易学习和掌握模糊逻辑控制方法；有利于人机 对话和系统知识处理。模糊控制系统中的控制逻辑更加接近于人类思维。这些我便 利在很能多工业控制中，熟练工人的经验可以直接应用。与常规的控制系统相比较， 模糊控制系统可以解决更复杂系统的控制问题。 2.2.3模糊推理 推理也就是根据已知的一些命题，按照一定的法则，去推断一个新的命题的思 维过程和思维方式。简而言之，从已知条件求未知结果的过程就是推理。 在形式逻辑中，我们经常使用三段论式的演绎推理，即由大前提、小前提和结 构构成的推理。比如，平行四边形两对角线相互平分，矩形是平行四边形，则矩形 的两条对角线也相互平分。这种推理可以写成如下模型： 大前提： 如果 X 是 A，则 Y 是 B 小前提： X 是 A 结论： 则 Y 是 B 在这个推理过程中，如果大前提中的“A“小前提的”B“是完全一样的，则结 论必然是”B“，这即是二值逻辑的本质。在这种推理过程中，不管”A“与” B“代表什么，推理是普遍适用的。目前的计算机就是基于这种形式逻辑推理进行 设计和工作的。 如果大前提中的“A“与小前提的”A“不一致，形式逻辑就无法再进行推理，因此 计算机也无法进行推理。但是在这种情况下人是可以进行思维和推理的。比如：健 康的人长寿，孔子非常健康，则孔子非常长寿。在这一推理中，大前提中“健康” 与小前提中的“非常健康”的“含义”的相似程度得到的。通常用模糊集方法模拟 人脑，这样一个思维过程的推理称为模糊推理。 E.H.Mamdani 推理法常用的推理形式有如下 3 种： “if A then B”的推理 对于这样一个系统，当有输入 A 时，则输出 B，它的蕴涵关系为。BA 湖南人文科技学院毕业设计 9 “if A then B else C“推理 对于这样一个系统，当有输入 A 时，则输出 B，如果输入为时，则有输出为 c A C，蕴涵关系为 。 )() c BC A (A “if A and B then C“的推理 对于这样一个系统，当输入 A 和 B 同时满足时，则输出 C，这种蕴涵关系为 。()ABC 在模糊控制系统中，用的最多的语句是“if A and B then C“语句。这是因 为在大量的模糊控制中，不但要考虑给定值和实际值所形成的误差，同时还要考虑 误差的变化率。在模糊控制原理图中，对建立的模糊控制规则则要经过模糊推理才 能决策出控制变量的一个模糊子集，它是一个模糊量不能直接控制被控对象，还需 要采用合适的方法将模糊量转化为精确量，把模糊量转化为精确量的过程称为模糊 判决。 MIN-MAX-重心法 考虑以下模糊推理形式： 规则 1： 111 and CAB 规则 2： 22 2 andB CA 规则 n: nn n andB CA 前提： 0 0 andy x _ 结论： C 由前提“”和各模糊规则“” （i=1,2,，n）可以得到 0 0 andy xiii and CAB 推理结果为= iC ( ) i z c 0 () iA x 0 ()( ) ii z cB y 最终结论是由综合推理结果得到的，即 C 12 , nC CC 12 ( )( )( )( ) n zzzz CCCC 模糊集合的的“重心”可由式 2.9 计算： C 湖南人文科技学院毕业设计 10 2.9 1 0 1 () () n ii c i n i c i o zz z z 上述方法就是著名的 Mamdani 推理法，其实质是加权平均法。 2.2模糊控制系统 模糊控制（Fuzzy Control）是一种以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑 推理为数学基础的新型计算机控制方法。显然，模糊控制的基础是模糊数学，模糊 控制的实现手段是计算机处理器。 从图 2-3 可知模糊控制系统由以下四大部分组成。 模糊控制器 它是整个系统的核心，实际上是一台微型计算机，主要完成输入量度模糊化、 模糊关系运算、模糊决策及决策结果的非模糊化处理（精确化）等重要过程。可以 说，一个模糊控制系统的性能指标的优劣在很大程度上取决于模糊控制器的“聪明” 程度。 A/D 装换器模糊控制器D/A 变换广义对象 传感器 图 2-3 模糊控制系统结构图 输入/输出接口电路 接口电路主要包括前向通道中的 A/D 转换电路以及后向通道中的 D/A 转换电路 等两个信号转换电路.前向通道的 A/D 转换电路把传感器检测到的反映被控对象输 出量大小的模拟量转换成为微机可以接受到数字量,送到模糊控制器进行运算;D/A 转换把模糊控制器输出动数字量转化成与之成比例的模拟量,控制执行机构的动作. 在实际控制系统中,选择 A/D 和 D/A 转换器主要应该考虑转换精度,转换时间以及性 能价格等三个因素. 广义对象 湖南人文科技学院毕业设计 11 广义对象包括执行机构和被控对象.常见到执行机构包括电磁阀,伺服电动机等.被 控对象可以是线性的,也可以是非线性的,可以是常定躲,也可以是时变的. 传感器 传感器也就是检测装置,它负责把被控对象的输出信号转换为对应的电信号.在 模糊控制系统中,应该选择精度高并且稳定的传感器,否则,不仅控制精度没有保证, 而且可能出现失控现象,甚至发生事故. 2.3模糊控制器的基本结构与组成 模糊控制器的基本结构如图 2-2 所示: 图 2-2 中，s 为系统的设定值，y 为系统的输出，e 和 分别是系统误差和误差 的变化率，也就是模糊控制器的输入，u 不控制器输出的控制信号，E,EC,U 分别为 相应的模糊量。由系统框图可知，模糊控制系统属于一种闭环的控制系统，模糊控 制器主要包含 3 个功能环节：用于输入信号处理的模糊化环节，模糊推理功能单元， 以及用于输出解模糊化的模糊判决环节。 S + _ d/dt yuU EC E 模糊化模糊判决控制对象 知识库 模糊推理 图 2-2 模糊控制器的结 构图 模糊控制器 模糊控制器主要由以下 4 部分组成： 模糊化 这部分的作用是将输入的精确量转换成模糊化量。其中输入量包括外界的参考 输入，系统的输出或状态等，模糊化的具体过程如下： 首先对这些输入量进行处理，使其变成模糊控制器要求的输入量，例如， 常见的情况是计算 e=r-y 和 =de/dt,其中 r 表示参考输入，y 表示系统输出，e 表 示误差， 表示误差导数。 湖南人文科技学院毕业设计 12 将上述已经处理过的输入量进行尺度变换，使其变换么各自的论域范围。 将已经变换到论域范围的输入量进行模糊处理，使其精确的输入量变成模 糊量，并用相应的模糊集合来表示。 知识库 知识库包括了具体应用领域中的知识和要求的控制目标。它通常由数据库和模 糊控制规则两部分组成。 数据库主要包括各自变量的隶属度函数，尺度变换因子以及模糊空间的分 级数等。 规则库包括了用模糊语言变量表示的一系列控制规则，它们反映了控制专 家的经验和知识。 模糊推理 模糊推理是模糊控制器的核心，它具有模拟人的基于模糊概念的推理能力，该 推理过程是基于杰逻辑中的蕴含关系及推量规则来进行的。 清晰化 清晰化的作用是将模糊推理得到的控制量（模糊量）变换为实际用于控制的清 晰量，它包含以下两部分的内容： 将模糊的控制量以清晰化变换变成表示在论域范围的清晰量； 将表示在论域范围内的清晰量以尺度变换变成实际的控制量。 2.4模糊控制器的设计基本方法 模糊控制系统的核心是模糊控制器，在本设计中模糊控制器利用 VHDL 语言编 程实现。模糊控制系统设计流程图见图 2-4。 模糊控制器的设计包括以下几项内容： 确定模糊控制器的输入变量和输出变量（控制量） 设计模糊控制器的控制规则 确立模糊化和非模糊化的方法 选择模糊控制器的输入变量和输出变量的论域并确定模糊控制器的参数。 编制模糊控制算法的应用程序 合理选择模糊控制算法的采样时间 湖南人文科技学院毕业设计 13 模糊规则 系统输入 模糊化 模糊推理 模糊输入 模糊输出 图 2-4 模糊控制系统设计流程图 非模糊化 在手动控制中，人们所获取得信息量基本上为三个：误差、误差变化以及误差 变化的速率。由于模糊控制规则是根据人的手动控制规则提出的。所以模糊控制器 躲输入变量也可以有三个，即误差、误差变化以及误差变化的速率，输出量一般选 择控制量的变化。 通常将模糊控制器输入变量的个数称为模糊控制的维数。从理论上讲，模糊控 制器的维数越高，控制越精细，但是维数过高，模糊控制规则变得过于复杂，控制 算法的实现相当困难。所以目前广泛应用的是二维的模糊控制器。 2.5.1模糊控制规则的设计 控制规则的设计是设计模糊控制器的关键。一般包括三个部分设计内容：选择 描述输入输出变量的词集，定义各模糊变量的模糊子集及建立模糊控制点控制规则。 选择描述输入和输出变量的词集 通过研究人对这些事物变量的语言描述，我们发现人们总是习惯于把事物分为 三个等级，因此，一般都选用“大、中、小”三个词汇来描述模糊控制器的输入、 输出变量的状态。考虑到正、负两个方向及零状态，共有七个词汇，即负大，负 中，负小，零，正小，正中，正大用英文缩写表示为：NB,NM,NS,O,PS,PM,PB， 见表 2.1。描述输入、输出变量的词汇都具有模糊特性，可用模糊集合来表示。因 此，模糊概念的确定问题就直接转化为求取模糊集合隶属函数的问题。 湖南人文科技学院毕业设计 14 定义各模糊变量的模糊子集 定义一个模糊子集，实际上就是要确定模糊子集隶属函数曲线的形状。将确定 的隶属函数曲线离散化，就得到率有限个点上的隶属度，便构成了一个相应的模糊 变量的模糊子集。 建立模糊控制器的控制规则 模糊控制器的控制规则是基于手动控制策略，而手动控制策略又是人们通过学 习、试验以及长期经验积累而逐渐形成的，存储在操作者头脑中的一种技术知识集 合。手动控制作用同自动控制系统中的作用是基本相同的，所不同是手动控制决策 是基于操作系统经验和技术知识，而控制器的控制决策是基于某种控制算法的数值 运算。利用模糊集合理论和语言变量的概念，可以把利用语言归纳的手动控制策略 上升为数值运算，于是可以利用计算机完成这个任务以代替手动控制，从而实现模 糊自动控制。 利用语言归纳手动控制策略的过程，实际上就是建立模糊控制器的控制规则的 过程，手动控制策略一般都可以用条件语句加以描述。 2.5.2模糊推理与模糊判决 常见的模糊推理方法有 Zadeh 法、Mamdani 法和 Sugeno 法等。去模糊的方法与 输出模糊子集的隶属函数定义方法有关。一般控制中心多使用隶属函数是单点形式 的非模糊方法，有最大隶属度法、重心算法、取中位数判决法等。本设计中选择了 重心算法。 表 2.1 控制规则算法表 -6-5-4-3-2-10123456 PB0000000000.10.40.81.0 PM000000000.20.71.00.70.2 PS00000000.91.00.70.200 O000000.510.500000 NS000.20.710.90000000 NM0.20.71.00.70.200000000 NB1.00.80.40.1000000000 湖南人文科技学院毕业设计 15 第三章 FPGA 的设计要求与方法 3.1数字系统的设计要求 现代数字系统的设计采用“” （自顶向下）的设计方法，设计步Topdown 骤如图 3-1。 在“”的设计方法中，设计者首先需要对整个系统进行方案设计Topdown 和功能划分，拟定采用一片或几片专用集成电路 ASIC 来实现系统的关键电路，系 统和电路设计师亲自参与这些专用集成电路的设计，完成电路和芯片版图，再交由 IC 工厂投片加工，或者采用可编程 ASIC 现场编程实现。 “” 的设计中，Topdown 行为设计确定该电子系统或 VLSI 芯片的功能、性能及允许的芯片面积和成本等。 结构设计根据系统或芯片的特点，将其分为接口清晰、相互关系明确、尽可能简单 的子系统，得到一个总体结构。这个结构可能包括算术运算单元、控制单元、数据 通道、各种算法状态机等。逻辑设计把结构转换成逻辑图，设计中尽可能采用规则 的逻辑结构或采用经过考验的逻辑单元或模块。电路设计将逻辑图转换成电路图， 一般都需要进行硬件仿真，最终确定逻辑设计的正确性。版图设计将电路图转换成 版图，如果采用可编程器件就可以在可编程器件的开发工具时进行编程制片。 利用 HDL 语言,采用“”的设计方法,一般分为 3 个步骤如图 3-2。Topdown 湖南人文科技学院毕业设计 16 行为设计 Topdown 结构设计 逻辑设计 电路设计 版图设计 图 3-1“” 设计方法的设计步骤Topdown 规格设计行为级描述行为级仿真RTL 级描述RTL 级仿真 逻辑综合优化门级仿真、定时检查输出门级网表 图 3-2“”设计系统硬件的过程Topdown 行为描述： 对系统进行行为描述的目的是在系统设计的初始阶段，通过对系统行为描述的 仿真发现系统设计中存在的问题。在行为描述阶段，考虑的是系统的结构及其工作 过程是否能达到系统设计规格书的要求，并不考虑其实际的操作和算法用什么方法 来实现。行为描述是对整个系统的数学模型的描述，其设计与器件工艺无关。 寄存器传输描述 RTL（又称数据流描述） 将行为方式描述的 HDL 程序，采用 RTL 方式描述，导出系统的逻辑表达式，再 用仿真工具对 RTL 方式描述的程序进行仿真。如果仿真成功通过，就可以利用逻辑 综合工具进行综合了。 逻辑综合 利用逻辑综合工具，将 RTL 方式描述的程序转换成用基本逻辑元件表示的文件，也 可以将综合结果以逻辑原理图方式输出。此后再对逻辑综合结果在门电路级上进行 仿真，并检查定时关系，如果一切正常，那么系统的硬件设计基本结束。 湖南人文科技学院毕业设计 17 如果在某一层上仿真发现问题，就应返回上一层，寻找和修改相应的错误，然 后再向下继续未完的工作。 由逻辑综合工具产生门级网络表后，在最终完成硬件设计时，还可以有两种选 择：一种是由自动布线程序将网表转换成相应的 ASIC 芯片的制造工艺，定制 ASIC 芯片；第二种是将网表转换成相应的 PLD 编程码点，利用 PLD 完成硬件电路的设计。 3.2基于 FPGA 的设计 可编程逻辑器件的设计流程 可编程逻辑器件的设计过程是利用 EDA 开发软件和编程工具对器件进行开发的 过程。可编程逻辑器件的一般设计流程如图 3-3 所示，包括设计准备、设计输入、 功能仿真、设计及处理、时序仿真和器件编程及测试七个步骤。 设计准备 在系统设计之前，首先要进行的是方案论证，系统设计和器件选择等准备工作。 设计人员需要根据任务，如系统的功能和复杂度，对工作速度和器件本身、成本及 连线的可布性等方面进行权衡，选择合适的设计方案和合适的器件类型，一般采用 自顶向下的设计方法。 设计输入 设计输入是设计人员将所设计的系统或电路以开发软件要求的某种形式表示出 来，并送入计算机的过程。设计输入通常有三种形式：原理图输入方式；HDL（硬 件描述语言）输入方式；波形输入方式。 功能仿真 功能仿真在编译之前对用户设计的电路进行逻辑功能验证，此时的仿真没有延 时信息，仅对初步的功能进行检测。仿真前，要先利用波形编辑器和硬件描述语言 等建立波形文件和测试向量，仿真结果将会生成报告文件和输出信号波形，从中便 可以观察到各个节点的信号变化。如果发现错误，则返回设计输入中修改逻辑设计。 湖南人文科技