人工智能-机器学习-模型预测控制并行计算系统研究.pdf

随着科技的不断发展，人工智能（AI）领域取得了显著的进步，尤其是在机器学习（ML）和模型预测控制（MPC）等方面。其中，MPC作为一种先进的控制策略，在处理具有复杂动态特性的系统时显示出了巨大的潜力。然而，MPC算法在面对大规模问题时计算量大、实时性要求高等挑战，使得其在实际应用中受到了限制。为此，研究者们提出了基于并行计算系统的设计，旨在提升MPC的性能和响应速度，以满足日益增长的工业需求。 本研究深入探讨了人工智能、机器学习及模型预测控制并行计算系统的核心技术。研究涉及了多个关键领域，包括鲁棒控制、现场可编程门阵列（FPGA）、矩阵乘法、稀疏矩阵处理等。通过这些技术的融合，研究者们试图开发出一种能够有效应对复杂系统控制挑战的并行计算平台。 模型预测控制（MPC）是研究中的核心。作为一种基于模型的控制策略，MPC通过利用数学模型对系统未来的状态进行预测，并优化控制输入，使得系统输出能够跟踪期望的参考轨迹。为了提高MPC算法的鲁棒性，本研究提出了基于线性矩阵不等式理论的状态反馈鲁棒MPC设计方法。此外，为了更好地处理系统动态和噪声，还研究了动态输出反馈鲁棒MPC设计方法，这种方法通过广义特征值优化和仪器矩阵变换，进一步增强了MPC在面对不确定性时的鲁棒性。 为了在实际中实现MPC的高效运行，研究者们着重研究了并行计算系统的设计。单个FPGA在处理复杂矩阵运算时存在性能瓶颈，因此，提出了一种基于多FPGA主从式分布式并行计算系统，以满足MPC系统的大规模计算需求。在该系统中，多个FPGA协同工作，通过分工协作的方式，显著提升了矩阵乘法等关键计算任务的处理速度，从而实现了MPC的实时控制。 在仿真实验和系统原型实验部分，研究者们对提出的并行计算系统进行了全面的测试。实验包括稠密矩阵乘法、稀疏矩阵乘法以及MPC计算过程中的矩阵连乘法等，充分验证了系统的性能。实验结果表明，所提出的并行计算系统在处理大规模计算任务时具有显著的加速比和实时性。 本研究不仅在理论层面取得了创新，而且在技术实现上也实现了突破。论文的最后章节对研究成果进行了总结，并指出了未来研究的方向。这些成果为模型预测控制系统的进一步发展和实际应用提供了坚实的基础，尤其是在需要高速、高精度控制的工业自动化领域。 本研究针对人工智能-机器学习-模型预测控制并行计算系统进行了全面的探索，通过多技术领域交叉融合，提出了一系列创新的设计方法和并行计算架构。这些创新不仅提高了MPC算法的性能，也为复杂系统的实时控制提供了有效解决方案，对推动人工智能在各个领域的应用具有重要的理论和实践意义。随着技术的不断发展，我们可以期待在未来的工业控制系统中看到更多采用本研究所提出的并行计算技术的实际案例。