Method of evolutionary designing of FPGA-based controllers

• Autorzy: Przybył A. , Szczypta J.

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2016.07.38

Warianty tytułu

PL

Metoda ewolucyjnego projektowania regulatorów bazujących na FPGA

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Controller design is a difficult and time consuming process. Moreover, high implementation accuracy of theoretically developed control algorithm causes high computational complexity and may result in inability of control system to work with selected time step. Short time step is often a necessary condition of correctness of control algorithm and finally of control system. These requirements may be fulfilled by use of the field programmable gate array (FPGA) as a implementation platform. However, in many cases designed controller is sensitive to inaccuracy due to limited resolution of input and output signals as well as of digital word used in implementation. All of these limitations should be taken into consideration in design stage. In this paper is proposed a method based on an evolutionary algorithm which takes into account mentioned limitations. As a result the process of controller design is performed easier and faster.

PL

Projektowanie regulatora jest trudnym i czasochłonnym procesem. Ponadto implementacja opracowanego teoretycznie algorytmu sterowania niejednokrotnie skutkuje wysoką złożonością obliczeniową. Może to skutkować brakiem możliwości pracy systemu sterowania z zadanym krokiem czasowym. Oprócz wspomnianych zjawisk występują problemy związane z rozdzielczością sygnałów wejściowych i wyjściowych jak i słowa cyfrowego użytego w implementacji realizowanej w na przykład układach programowalnych FPGA. Aby powstający system działał prawidłowo wszystkie te ograniczenia powinny być uwzględnione już na etapie projektowania. W artykule przedstawiona została metoda projektowania systemu regulacji bazująca na algorytmie ewolucyjnym. Metoda ta uwzględnia wspomniane ograniczenia oraz czyni trudny i czasochłonny proces projektowania regulatora łatwiejszym i szybszym.

Słowa kluczowe

EN

evolutionary algorithm; optimization; FPGA; state space

PL

algorytm ewolucyjny; optymalizacja; FPGA; zmienna stanu

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2016
• Tom: R. 92, nr 7
• Strony: 174--179
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Przybył A.

• Czestochowa University of Technology, Institute of Computational Intelligence, Al. Armii Krajowej 36, 42-200 Czestochowa

autor

Szczypta J.

• Czestochowa University of Technology, Institute of Computational Intelligence, Al. Armii Krajowej 36, 42-200 Czestochowa

Bibliografia

• [1] Astrom, K.J., Hagglund, T.: PID Controllers: Theory, Design, and Tuning. Instrument Society of America: Research Triangle Park (1995)
• [2] Przybył, A., Er M.J.: The Idea for the Integration of Neuro-Fuzzy Hardware Emulators with Real-Time Network. In: Rutkowski, L., Korytkowski, M., Scherer, R., Tadeusiewicz, R., Zadeh, L.A., Zurada, J.M. (eds.) ICAISC 2014, pp. 279–294. Springer, Heidelberg (2014)
• [3] Przybył, A., Cpałka, K.: A new method to construct of interpretable models of dynamic systems. In: Rutkowski, L., Korytkowski, M., Scherer, R., Tadeusiewicz, R., Zadeh, L.A., Zurada, J.M. (eds.) ICAISC 2012, Part II. LNCS, vol. 7268, pp. 697–705. Springer, Heidelberg (2012)
• [4] Bartczuk, Ł., Przybył, A., Koprinkova-Hristova, P.: New method for nonlinear fuzzy correction modelling of dynamic objects. In: Rutkowski, L., Korytkowski, M., Scherer, R., Tadeusiewicz, R., Zadeh, L.A., Zurada, J.M. (eds.) ICAISC 2014, Part I. LNCS(LNAI), vol. 8467, pp. 169–180. Springer, Heidelberg (2014)
• [5] Cpałka, K., Łapa, K., Przybył A., Zalasiński, M.: A new method for designing neuro-fuzzy systems for nonlinear modelling with interpretability aspects. Neurocomputing 135, pp. 203–217 (2014)
• [6] Dziwiński, P., Bartczuk, Ł., Przybył, A., Avedyan, E.D.: A New Algorithm for Identification of Significant Operating Points Using Swarm Intelligence. In: Rutkowski, L., Korytkowski,M., Scherer, R., Tadeusiewicz, R., Zadeh, L.A., Zurada, J.M. (eds.) ICAISC 2014, Part II. LNCS(LNAI), vol. 8468, pp. 349–362. Springer, Heidelberg (2014)
• [7] Łapa, K., Przybył, A., Cpałka, K.: A new approach to designing interpretable models of dynamic systems. In: Rutkowski, L., Korytkowski, M., Scherer, R., Tadeusiewicz, R., Zadeh, L.A., Zurada, J.M. (eds.) ICAISC 2013, Part II. LNCS(LNAI), vol. 7895, pp. 523–534. Springer, Heidelberg (2013)
• [8] Przybył, A., Szczypta, J.: Optimization of controller structure using evolutionary algorithm. In: Rutkowski, L., Korytkowski, M., Scherer, R., Tadeusiewicz, R., Zadeh, L.A., Zurada, J.M. (eds.) ICAISC 2015, LNCS, Springer, Heidelberg (2015)
• [9] Szczypta, J., Przybył, A., Cpałka, K.: Some aspects of evolutionary designing optimal controllers. In: Rutkowski, L., Korytkowski, M., Scherer, R., Tadeusiewicz, R., Zadeh, L.A., Zurada, J.M. (eds.) ICAISC 2013, Part II. LNCS(LNAI), vol. 7895, pp. 91–100. Springer, Heidelberg (2013)
• [10] Fogel, D.B.: Evolutionary Computation: Toward a New Philosophy of Machine Intelligence, 3rd edn. IEEE Press, Piscataway (2006)
• [11] Michalewicz, Z.: Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs. Springer (1999)
• [12] Dębowski, A., Control procedures of programmable controllers, http://pcc.imir.agh.edu.pl/poz16/ (In polish)
• [13] Spartan-6 FPGA DSP48A1 Slice, User Guide, UG389 (v1.2) May 29, 2014 http://www.xilinx.com/support/documentation/user_guides/ug389.pdf
• [14] Abdie, H.: Master degree thesis: Observer based Speed Control of PMSM using TMS320F2812 DSP. Addis Ababa University
• [15] Rutkowski, L., Przybył, A., Cpałka, K., Er, M.J.: Online speed profile generation for industrial machine tool based on neurofuzzy approach. In: Rutkowski, L., Scherer, R., Tadeusiewicz, - R., Zadeh, L.A., Zurada, J.M. (eds.) ICAISC 2010, Part II. LNCS(LNAI), vol. 6114, pp. 645–650. Springer, Heidelberg (2010)
• [16] Rutkowski, L., Przybył, A., Cpałka, K.: Novel Online Speed Profile Generation for Industrial Machine Tool Based on Flexible Neuro-Fuzzy Approximation. IEEE Transactions on Industrial Electronics 59(2), 1238–1247 (2012)

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.