基于FPGA的神经网络在非线性实时系统辨识中的应用

针对动态系统的辨识问题,设计一种采用现场可编程门阵列(FPGA)实现输出反馈递归模糊神经网络进行非线性动态系统辨识的方法。输出反馈递归模糊神经网络能够实现非线性动态系统的高精度快速辨识,但神经网络复杂的并行结构需要较长的运算时间,限制了它在实时控制和在线系统辨识中的应用。由于FPGA具有并行运算能力,使它在神经网络实现上具有本质的优势。因此,利用NI公司的高性能FPGA板卡以及LabVIEW图形化编程定义FPGA芯片上的逻辑功能,实现具有动态反向传播算法的输出反馈递归模糊神经网络以及舵机位置伺服系统的在线辨识。实验结果表明:基于FPGA的神经网络实现系统辨识周期在毫秒范围内,为非线性实时系统辨识的应用提供了一条新途径。