Thesis Implementación de algoritmos de control predictivo por modelo en FPGA utilizando técnicas de síntesis de alto nivel
Date
2022-03
Authors
Morrison Torres, Andrew George
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Abstract
El presente informe reporta los principales resultados del trabajo de memoria de título orientado
a la exploración de técnicas y herramientas para la implementación de algoritmos Control
Predictivo por Modelo (Model Predictive Control o MPC) en Field Programmable Gate Arrays
(FPGAs) utilizando el paradigma de Síntesis de Alto Nivel (High-Level Synthesis o HLS).
Específicamente, se utiliza como base un código ya implementado y validado en MATLAB
de un lazo MPC que utiliza el algoritmo Primal Dual Interior Point (PDIP) para el control
de un motor DC, el cual fue reestructurado y portado a un versión equivalente en C++ . A
partir del código en C++ , se exploran optimizaciones y herramientas para su ejecución eficiente
en procesadores embebidos, y también para la generación asistida de códigos en Lenguaje de
Descripción de Hardware (Hardware Description Language o HDL) mediante HLS.
Para comparar y validar las técnicas consideradas, se realizaron distintos experimentos para
obtener estimaciones cuantitativas y cualitativas en términos de tiempos de ejecución y complejidad de diseño e implementación en FPGA del lazo MPC de referencia, en relación a un
implementación de software ejecutada en un microprocesador embebido. El principal resultado
de este trabajo es la documentación de técnicas y procedimientos prácticos para facilitar la
exploración de tecnologías y herramientas emergentes para la implementación de MPC en
sistemas con dinámicas rápidas.
Description
Keywords
CONTROL PREDICTIVO POR MODELO (MPC) , FORMULACIÓN DENSA DE MPC , C++