一种基于遗传算法与克隆算法优化的半球谐振陀螺仪模糊
PID控制方法及控制电路
技术领域
背景技术
[0002] 半球谐振陀螺仪的特点是高
精度，使用期限长，鲁棒性好，抗撞击能力强，可以屏蔽太空中的各种
辐射干扰。在航空航天领域，尤其是
航天器空中
姿态调整，复杂环境下稳定平台的测量控制领域应用广泛。国内半球谐振陀螺仪和国外研究前沿相比，起步晚，精度差，存在着较大的差距，力平衡式半球谐振陀螺的
稳定性受速率控制影响较大，能否快速调节保持非进动状态至关重要。国外重要的高精度半球谐振陀螺仪生产公司对中国地区实施严格禁运政策，所以研制出高性能的国产半球谐振陀螺仪对国防和国民经济有着重要的意义。
发明内容
[0003] 发明目的：为克服现有半球谐振陀螺仪模糊PID技术控制参数调整能力差，模糊化系数无法根据力平衡控制系统运行时特征进行动态调整的缺点，本发明旨在提供一种可以快速生成较优的模糊PID
控制器的初始参数，同时模糊控制器的模糊化系数可以根据系统运行状态动态调整的基于遗传算法与克隆算法优化的半球谐振陀螺模糊PID控制控制方法及控制电路。
[0004] 技术方案：本发明提供了一种基于遗传算法与克隆算法优化的半球谐振陀螺仪模糊PID控制方法，包括以下步骤：
[0005] (1)分析半球谐振陀螺仪的力学特性，建立半球谐振子的动力学模型；
[0006] (2)半球谐振陀螺仪进动检测
电极电压值，并计算半球谐振陀螺仪的旋转速率误差
信号e(t)；
[0007] (3)设计模糊PID控制器结构，使用免疫克隆算法初步选取模糊PID控制器参数的初始值；
[0008] (4)根据模糊PID控制器参数的特点，通过遗传算法对模糊PID控制器参数优化。
[0009] 进一步的，步骤(1)具体步骤如下：
[0010] (11)根据半球谐振陀螺仪的结构，设定控制对象是半球谐振陀螺仪，控制变量是半球谐振陀螺仪谐振状态下的旋转速率，控制目标是在外力作用下使半球谐振子的振型
波腹的方位
角与预先设定的0度电极轴对齐；
[0011] (12)用二阶系统等效半球谐振陀螺仪，则半球谐振陀螺仪的动力学模型表示为公式：
[0012]
[0013] 其中，T表示半球谐振陀螺仪的衰减常数，ω表示半球谐振陀螺仪驱动模态的振动
频率，G(s)表示半球谐振陀螺仪的传递函数。
[0014] 进一步的，步骤(2)具体步骤如下：
[0015] 半球谐振陀螺仪进动检测135°电极的电压测量值，经过信号调制获得半球谐振陀螺仪的旋转速率信号，半球谐振陀螺仪的旋转速率信号与半球谐振陀螺仪谐振时的波腹保持在0°电极时的电压基准值的调制信号作差，获得半球谐振陀螺仪的旋转速率误差信号e(t)。
[0016] 进一步的所述步骤(3)包括：
[0017] (31)模糊PID控制器设计
[0018] 模糊PID控制器包括模糊控制单元和PID控制单元，模糊控制单元用于调整模糊PID控制器的控制参数，模糊控制单元的
输入信号是半球谐振陀螺仪的旋转速率误差信号e(t)与误差信号变化量△e(t)，模糊控制单元的
输出信号是对PID控制单元的调节变量，对应kp0，ki0，kd0分别是△kp，△ki，△kd；调节变量会在半球谐振陀螺仪运行时动态地对PID控制器参数调整，调整后的模糊PID控制器的控制参数分别为：kp＝kp0+△kp，ki＝ki0+△ki，kd＝kd0+△kd；
[0019] (32)用二进制编码数分别表示模糊PID控制器的三个决策变量集合为：比例参数集合{kpi_temp}、积分参数集合{kii_temp}和微分参数集合{kdi_temp}；
[0020] (33)使用免疫克隆算法初步选取模糊PID控制器参数的初始值
[0021] 使用半球谐振陀螺仪的旋转速率误差信号e(t)在时间上的积分作为模糊PID控制器参数整定的目标函数，同时在目标函数里加入模糊PID控制器输出值u(t)的平方，约束目标函数避免控制系统控制量过大，得到最优控制目标的函数表达式是：
[0022]
[0023] 以f＝1/g，作为亲和度函数，其中，tr是半球谐振陀螺仪输出值的调节时间，a1,a2,a3是克隆算法的权值；
[0024] 选择变异概率pm，首先在步骤(32)的三个决策变量集合中，随机挑选初始群体，然后进行
迭代，根据亲和度函数f计算群体亲和度，对群体进行克隆、变异，若变异后亲和度比变异前高，则替换之前群体；最后从群体亲和度计算开始，迭代种群，循环进行以上操作；循环结束条件是多次次克隆变异操作后，群体的亲和度值没有更新；输出此时三个集合中亲和度最高的参数，并将其转换为对应的十进制值，得到模糊PID控制器参数的初始值：kp0，ki0，kd0。
[0025] 进一步的，所述步骤(4)包括：
[0026] 通过遗传算法对模糊PID控制器的模糊化系数ke与k△e进行优化，遗传算法中的解空间，是二进制数值表示的模糊化系数集合 和 适值度函数H以半球谐振陀螺仪的旋转速率误差信号e(t)，模糊控制单元的输出量o(t)，相邻两时刻模糊PID控制器的输出量的差值y(t)-y(t-1)，还有半球谐振陀螺仪输出值的调节时间tr作为适值度函数的考量因子，适值度函数H由以上因子的绝对值在时间轴上的积分表示：
[0027]
[0028] 其中，t1,t2,t3,t4分别是遗传算法预设的权值；
[0029] 具体为：首先在模糊化系数集合 和 中随机挑选初始种群，之后根据适值度函数H计算个体适值度，适值度低的后半部分个体将有50％概率被淘汰，对剩余群体按照概率pj进行二进制位的交叉，按照变异概率pb实施变异，产生新的种群再次重复如上操作；直至连续若干代群体中最好个体的适值度不再提升；选择适值度最高的个体，转换成十进制的模糊化系数ke与k△e输出；运行参数包括种群规模，基因交叉概率pj和基因变异概率pb。
[0030] 本发明还提供了一种用于半球谐振陀螺仪力平衡控制的FPGA控制电路，该电路包括以下功能模
块：
[0031] PID控制单元：用于实现对半球谐振陀螺仪的PID控制；
[0032] 模糊控制单元：用于调整模糊PID控制器的控制参数；
[0033] 克隆算法单元：用于初步选取模糊PID控制器参数的初始值；
[0034] 遗传算法单元：用于实现对模糊PID控制器参数优化；
[0035] 其中，半球谐振陀螺仪检测的电极电压值经过
调制器后与陀螺仪非进动时电极电压基准值经过比较器后得到半球谐振陀螺仪的旋转速率误差信号，旋转速率误差信号e(t)分别输入PID控制单元、模糊控制单元、克隆算法单元和遗传算法单元，另外旋转速率误差信号经过微分器后得到旋转速率误差信号变化量△e(t)，该旋转速率误差信号变化量分别输入模糊控制单元和克隆算法单元，克隆算法单元模块的输出与PID控制单元的一个输入，遗传算法单元的输出作为模块控制单元的一个输入，模糊控制单元的输出作为PID控制单元的一个输入，PID控制单元的输出与调制器的输入连接，调制器的输出与
放大器的输入连接，放大器的输出与半球谐振子相连。
[0036] 优选的，所述克隆算法单元包括克隆变异模块、第一控
制模块、第一选择模块、第一初始化模块、第一随机数模块、第一2选1模块、第二2选1模块、亲和度模块、第一存储模块、第二存储模块、第三存储模块、第四存储模块以及更新模块，各模块之间的连接关系如下：
[0037] 第一初始化模块的输入有：第一随机数模块、第一
控制模块以及亲和度模块的输出；
[0038] 第一2选1模块的输入有：第一初始化模块和第一存储模块的输出；
[0039] 亲和度模块的输入有：第一2选1模块的输出；
[0040] 第一存储模块的输入有：第一随机数模块和第一控制模块的输出；
[0041] 第一选择模块的输入有：第一控制模块的输出；
[0042] 第一控制模块的输入有：参考值与被控对象输出的差值、第一初始化模块、第一选择模块和克隆变异模块的输出；
[0043] 克隆变异模块的输入有：第二存储模块、第三存储模块、第一控制模块和更新模块的输出；
[0044] 第二存储模块的输入有：第一控制模块、第一选择模块和更新模块的输出；
[0045] 更新模块的输入有：克隆变异模块和第四存储模块的输出；
[0046] 第三存储模块的输入有：第一选择模块、更新模块和第一控制模块的输出；
[0047] 第二2选1模块的输入有：第二存储模块和第三存储模块的输出；
[0048] 第四存储模块的输入有：亲和度模块和第一控制模块的输出。
[0049] 优选的，所述遗传算法单元包括第二控制模块、多路选择器、第二初始化模块、第二随机数模块、交叉变异模块、交叉变异概率计算模块、适值度计算模块、第二选择模块、第五存储模块、第三2选1模块、第四2选1模块、双口RAM1和双口RAM2，各模块之间的连接关系如下：
[0050] 双口RAM1的输入有：多路选择器的输出；
[0051] 双口RAM2的输入有：适值度计算模块输出和多路选择器的输出；
[0052] 多路选择器的输入有：第二随机数模块、第二初始化模块和第五存储模块的输出；
[0053] 第二初始化模块的输入有：适值度计算模块和第二控制模块的输出；
[0054] 第二选择模块的输入有：双口RAM1、双口RAM2和第二控制模块的输出；
[0055] 第二控制模块的输入有：第二选择模块、第二初始化模块、第五存储模块和交叉编译模块的输出；
[0056] 交叉编译概率计算模块的输入有：适值度计算模块的输出；
[0057] 交叉变异模块的输入有：交叉变异概率计算模块、第二控制模块和第二选择模块的输出；
[0058] 第五存储模块的输入有：交叉变异模块、适值度计算模块、第二随机数模块和第二控制模块的输出；
[0059] 适值度计算模块的输入有：基准值与被控对象输出差值、第三2选1模块的输出；
[0060] 第三2选1模块的输入有：第五存储模块和第二初始化模块的输出；
[0061] 第四2选1模块的输入有：多路选择器和第二选择模块的输出。
[0062] 有益效果：与
现有技术相比，本发明通过克隆算法可以快速确定较优的模糊PID控制器的初始参数，提高系统的稳定性和优化时间；之后通过遗传算法优化模糊PID控制器的模糊参数提高了系统的鲁棒性，在同等
硬件条件下，大幅提升系统的力平衡控制精度和稳定性，使用FPGA实现控制器模块，使运算速度大幅提升，加快陀螺仪进动状态的调整速度。
附图说明
[0063] 图1是本发明具体实施时用到的半球谐振陀螺仪的结构示意图；
[0064] 图2是图1中所示的电极信号
电路板示意图；
[0066] 图4是本发明的FPGA控制电路结构示意图；
[0067] 图5是免疫克隆算法的FPGA硬件结构
框图；
[0068] 图6是遗传算法的FPGA硬件结构框图。
具体实施方式
[0069] 为了更好的理解本发明，下面结合附图和具体
实施例进一步阐明本发明的内容，但发明的内容不仅仅限于下面实例。
[0070] 如图1和图2所示，一种十六电极控制的半球谐振陀螺仪，包括玻璃盖帽1、半球谐振子2(即半球壳体)、电极信号电路板3以及
信号处理电路板4。半球谐振子球面向下，十六个外电极均匀的分布在半球谐振子周围。
[0071] 如图2所示，为电极信号电路板结构示意图，电极以圆周排布，为方便描述这里以22.5°为间隔，从0°电极开始，逆
时针标注电极。
[0072] 如图3所示，一种基于遗传算法与克隆算法优化的半球谐振陀螺仪模糊PID控制方法，包括以下步骤：
[0073] (1)分析半球谐振陀螺仪的力学特性，建立半球谐振陀螺仪的动力学模型，具体包括：
[0074] (11)根据半球谐振陀螺仪的结构，设定控制对象是半球谐振陀螺仪，控制变量是半球谐振陀螺仪谐振状态下的旋转速率，控制目标是在外力作用下使半球谐振子的振型波腹的方位角与预先设定的0度电极轴对齐。
[0075] (12)通过把半球谐振模态下的半球谐振子等效为单
质量块在二维质点的振动方程，简化运动模型。如果用单位阶跃信号作为半球谐振陀螺仪控制回路的输入信号，则半球谐振陀螺仪可以用二阶系统等效，即半球谐振陀螺仪的动力学模型表示为公式：
[0076]
[0077] 其中，T表示半球谐振陀螺仪的衰减常数，ω表示半球谐振陀螺仪驱动模态的振动频率，G表示动力学模型等效的传递函数，即半球谐振陀螺仪传递函数。
[0078] (2)半球谐振陀螺仪进动检测电极电压值，并计算半球谐振陀螺仪的旋转速率误差信号e(t)
[0079] 半球谐振陀螺仪进动检测135°电极的电压测量值，经过信号调制获得半球谐振陀螺仪旋转速率信号，半球谐振陀螺仪旋转速率信号与半球谐振陀螺仪谐振时的波腹保持在0°电极时的电压基准值的调制信号作差，获得半球谐振陀螺仪的旋转速率误差信号e(t)。
[0080] (3)设计模糊PID控制器结构，使用免疫克隆算法初步选取PID控制参数的初始值[0081] 具体包括以下步骤：
[0082] (31)模糊PID控制器设计
[0083] 模糊PID控制器包括模糊控制单元和PID控制单元，模糊控制单元用于调整模糊PID控制器的控制参数，模糊控制单元的输入信号是半球谐振陀螺仪的旋转速率误差信号e(t)与误差信号变化量△e(t)，模糊控制单元的输出信号是对PID控制单元的调节变量，对应kp0，ki0，kd0分别是△kp，△ki，△kd；调节变量会在半球谐振陀螺仪运行时动态地对PID控制器参数调整，调整后的模糊PID控制器的控制参数分别为：kp＝kp0+△kp，ki＝ki0+△ki，kd＝kd0+△kd。
[0084] (32)用二进制编码数分别表示模糊PID控制器的三个决策变量集合为：比例参数集合{kpi_temp}、积分参数集合{kii_temp}和微分参数集合{kdi_temp}；
[0085] 本实施例中用长度为10位的二进制编码数，分别表示三个决策变量集合：比例参数集合{kpi_temp}、积分参数集合{kii_temp}和微分参数集合{kdi_temp}，每个集合的取值范围是从1111111111到0。
[0086] (33)使用免疫克隆算法初步选取模糊PID控制器参数的初始值
[0087] 使用半球谐振陀螺仪的旋转速率误差信号e(t)在时间上的积分作为模糊PID控制器参数整定的目标函数，同时在目标函数里加入模糊PID控制器输出值u(t)的平方，约束目标函数避免控制系统控制量过大，得到最优控制目标的函数表达式为：
[0088]
[0089] 以f＝1/g，作为亲和度函数，其中，tr是力平衡控制系统输出值的上升时间，a1,a2,a3是克隆算法的权值。
[0090] 首先在步骤(32)的三个决策变量集合中，随机挑选初始群体，然后进行迭代，根据亲和度函数f计算群体亲和度，对群体进行克隆、变异，若变异后亲和度比变异前高，则替换之前群体；最后从群体亲和度计算开始，迭代种群，循环进行以上迭代操作；循环结束条件是多次克隆变异操作后，群体的亲和度值没有更新；本实施例中选择循环结束条件是10次克隆变异操作后，群体的亲和度值没有更新。输出此时三个集合中亲和度最高的参数，其转换为对应的十进制值，得到PID控制器的初始参数：kp0，ki0，kd0。
[0091] 免疫克隆算法所求最优PID控制参数的影响因素包括：初始群体的数量，亲和力函数的形式，变异概率p(m)，最优控制目标函数表达式的各项权值a1,a2,a3，进化代数N和克隆后分化的比例。其中进化代数和最优控制目标函数表达式的各项权值对最终得到的亲和度最大
抗体所对应的kp0，ki0，kd0影响最大。
[0092] 本实施例中选择免疫克隆算法所需要的相关参数为：始群体的数量30，亲和度函数f，变异概率pm定为0.1，最优控制目标函数表达式的各项权值a1,a2,a3分别为0.4，0.2，0.4。
[0093] (4)根据模糊PID控制器参数的特点，通过遗传算法对模糊PID控制器参数优化[0094] 模糊PID控制器中的模糊控制单元的输出量，主要由模糊控制规则和模糊决策方法以及模糊量化中的相关参数影响，其中对误差相关信号量e(t)与△e(t)的模糊化处理中，使用的模糊化系数ke与k△e影响最大。模糊PID控制器的模糊化系数ke与k△e通过遗传算法对其优化。具体为：
[0095] 遗传算法中的解空间是十位二进制数值表示的模糊化系数集合{kei}和{k△ei}，每个集合的取值范围是从1111111111到0。适值度函数H主要以半球谐振陀螺仪的旋转速率误差信号e(t)，模糊控制单元的输出量o(t)与相邻两时刻模糊PID控制器的输出量的差值y(t)-y(t-1)，还有力平衡控制系统输出值的上升时间tr作为适值度函数的主要考量因子，适值度函数H由以上考量因子的绝对值在时间轴上的积分表示为：
[0096]
[0097] 其中，t1,t2,t3,t4分别是遗传算法预设的权值。
[0098] 首先在模糊化系数集合{kei}和{k△ei}中随机挑选初始种群，之后根据适值度函数H计算个体适值度，适值度低的后半部分个体将有50％概率被淘汰，对剩余群体按照概率pj进行二进制位的交叉，按照变异概率pb实施变异；然后从种群个体适值度计算开始，迭代种群，循环进行以上迭代操作；直至连续10代群体中最好个体的适值度不再提升。选择适值度最高的个体，转换成十进制的模糊化系数ke与k△e输出。运行参数包括种群规模，基因交叉概率pj和基因变异概率pb。
[0099] 本实施例中种群规模为30，基因交叉概率pj为20％，基因变异概率pb为10％。
[0100] 如图4所示，一种用于半球谐振陀螺仪力平衡控制的FPGA控制电路，在FPGA中分别通过逻辑实现PID控制单元、模糊控制单元、遗传算法单元和克隆算法单元，PID控制单元用于实现对半球谐振陀螺仪的PID控制，模糊控制单元用于调整模糊PID控制器的控制参数，克隆算法单元用于初步选取模糊PID控制器参数的初始值；遗传算法单元用于实现对模糊PID控制器参数优化。
[0101] 其中，半球谐振陀螺仪检测的电极电压值经过调制器后与陀螺仪非进动时电极电压基准值经过比较器后得到半球谐振陀螺仪的旋转速率误差信号，旋转速率误差信号e(t)分别输入PID控制单元、模糊控制单元、克隆算法单元和遗传算法单元，另外旋转速率误差信号经过微分器后得到旋转速率误差信号变化量△e(t)，该旋转速率误差信号变化量分别输入模糊控制单元和克隆算法单元，克隆算法单元模块的输出与PID控制单元的一个输入，遗传算法单元的输出作为模块控制单元的一个输入，模糊控制单元的输出作为PID控制单元的一个输入，PID单元制器的输出与解调器的输入连接，解调器的输出与放大器的输入连接，放大器的输出与半球谐振子相连；即PID控制单元的
输出电压，经过信号解调器与信号放大器，从45°电极输入。
[0102] 克隆算法单元包括克隆变异模块、第一控制模块、第一选择模块、第一初始化模块、第一随机数模块、第一2选1模块、第二2选1模块、亲和度模块、第一存储模块、第二存储模块、第三存储模块、第四存储模块以及更新模块，各模块之间的连接关系如下：
[0103] 第一初始化模块的输入有：第一随机数模块、第一控制模块以及亲和度模块的输出；
[0104] 第一2选1模块的输入有：第一初始化模块和第一存储模块的输出；
[0105] 亲和度模块的输入有：第一2选1模块的输出；
[0106] 第一存储模块的输入有：第一随机数模块和第一控制模块的输出；
[0107] 第一选择模块的输入有：第一控制模块的输出；
[0108] 第一控制模块的输入有：参考值与被控对象输出的差值、第一初始化模块、第一选择模块和克隆变异模块的输出；
[0109] 克隆变异模块的输入有：第二存储模块、第三存储模块、第一控制模块和更新模块的输出；
[0110] 第二存储模块的输入有：第一控制模块、第一选择模块和更新模块的输出；
[0111] 更新模块的输入有：克隆变异模块和第四存储模块的输出；
[0112] 第三存储模块的输入有：第一选择模块、更新模块和第一控制模块的输出；
[0113] 第二2选1模块的输入有：第二存储模块和第三存储模块的输出；
[0114] 第四存储模块的输入有：亲和度模块和第一控制模块的输出。
[0115] 具体为：第一控制模块为克隆算法单元的控制中心，其输入分别与参考值与被控对象的差值、克隆变异模块、第一选择模块和第一初始化模块的输出连接，第一控制模块的输出分别与克隆变异模块、第一存储模块、第一初始化模块、第一选择模块、第二存储模块、第三存储模块和第四存储模块的输入连接；第一随机数模块的三个输出分别与第一初始化模块的三个输入连接，第一随机数模块的另一个输出与第一存储模块的一个输入连接；第一初始化模块的另两个输入端分别与亲和度模块和第一存储模块的一个输出端连接，第一初始化模块的一个输出端与第一2选1模块的一个输入端连接；第一2选1模块的另一个输入端与第一存储模块的一个输出端连接，第一2选1模块的输出端与亲和度模块的输入端连接；亲和度模块的另一个输出端与第四存储模块的一个输入端连接；第一选择模块的另外两个输出端口分别与第二存储模块和第三存储模块的一个输入端连接；克隆变异模块的另外三个输入端分别与更新模块、第二存储模块和第三存储模块的一个输出端连接，克隆变异模块的另一个输出端与更新模块的一个输入端连接；更新模块的另一个输入端与第四存储模块的输出端连接，更新模块的另外两个输出端分别与第二存储模块和第三存储模块的一个输入端连接；第二存储模块和第三存储模块的另一输出端分别与第二2选1模块的两个输入端连接，第二2选1模块输出模糊PID控制器的初始参数kp0，ki0，kd0给PID控制单元。
[0116] 克隆算法单元的FPGA硬件结构
框架如图5所示。系统上电后，各个模块会完成初始化，第一控制模块使第一选择模块根据亲和度划分初始群体，得到细胞抗体与记忆群体后，进行克隆变异操作，更新抗体集合后计算抗体间亲和度，接着下一次迭代。直到完成迭代次数得到较优模糊PID控制器参数的初始值比例系数kp0、积分系数ki0、微分系数kd0。
[0117] 遗传算法单元包括第二随机数模块、适值度模块、第二选择模块、第二控制模块和交叉变异模块等。各模块之间的连接关系如下：
[0118] 双口RAM1的输入有：多路选择器的输出；
[0119] 双口RAM2的输入有：适值度计算模块输出和多路选择器的输出；
[0120] 多路选择器的输入有：第二随机数模块、第二初始化模块和第五存储模块的输出；
[0121] 第二初始化模块的输入有：适值度计算模块和第二控制模块的输出；
[0122] 第二选择模块的输入有：双口RAM1、双口RAM2和第二控制模块的输出；
[0123] 第二控制模块的输入有：第二选择模块、第二初始化模块、第五存储模块和交叉编译模块的输出；
[0124] 交叉编译概率计算模块的输入有：适值度计算模块的输出；
[0125] 交叉变异模块的输入有：交叉变异概率计算模块、第二控制模块和第二选择模块的输出；
[0126] 第五存储模块的输入有：交叉变异模块、适值度计算模块、第二随机数模块和第二控制模块的输出；
[0127] 适值度计算模块的输入有：基准值与被控对象输出差值、第三2选1模块的输出；
[0128] 第三2选1模块的输入有：第五存储模块和第二初始化模块的输出；
[0129] 第四2选1模块的输入有：多路选择器和第二选择模块的输出。
[0130] 具体为：第二控制模块为遗传算法单元的控制中心，其通过采集交叉变异模块的输出、第五存储模块的输出、第二初始化模块的输出以及第二选择模块的输出，经过控制算法处理后用于控制交叉变异模块、第五存储模块、第二初始化模块以及第二选择模块；多路选择器的输入与接收第五存储模块、第二初始化模块和第二随机数模块的输出连接，多路选择器的输出分别与第四2选1模块、双口RAM1和双口RAM2的输入连接；适值度计算模块的输入与基准值与被控对象输出差值和第三2选1模块的输出连接，适值度计算模块的输出与交叉变异概率计算模块、双口RAM2、第五存储模块和第二初始化模块的输入连接；交叉变异模块的输入与交叉变异概率计算模块、第二控制模块、第二选择模块的输出连接，交叉变异模块的输出与第二控制模块和第五存储模块的输入连接；第二选择模块的输入与双口RAM1和双口RAM2的输出连接，第二选择模块的输出与交叉变异模块、第四2选1模块和第二控制模块的输入连接；第二随机数模块的输出与多路选择器和第五存储模块连接；第三2选1模块的输入与第五存储模块和第二初始化模块的输出连接；第四2选1模块输出模糊PID控制器的模糊化系数ke与k△e给模糊控制单元。
[0131] 遗传算法单元的FPGA实现框架如图6所示。遗传算法模块运行过程如下：系统上电后各个模块初始化，第二初始化模块工作，系统进入适值度计算，生成新个体，重复选择得到两个新个体，送入交叉变异模块操作，之后进行下一次迭代，直到完成设定迭代次数得到模糊PID控制器的模糊化系数ke与k△e。
[0132] FPGA设计实现的控制模块，与信号测量调制电路相连，获得完整的半球谐振陀螺仪力平衡控制回路。
[0133] 本发明提供了一种基于遗传算法与克隆算法优化的半球谐振陀螺仪模糊PID控制方法及控制电路。原始的模糊PID控制器，初始参数的选择一般性能较差，需要多轮迭代优化才能获得较优性能。针对半球谐振陀螺仪在运动过程中受外界速率影响较大的情况，模糊PID控制器不能够及时的进行参数调整。本发明中的方法通过克隆算法，又快又准的生成了模糊PID控制器的初始控制参数。另一方面通过遗传算法，对模糊PID控制器的模糊化系数动态调整，不断根据外部速率的变化优化对控制器参数的调节速率，使半球谐振陀螺力平衡控制系统的调节速率与精度更高，鲁棒性更好。通过FPGA实现各个算法模块可以大幅提升控制环节的运算速度，使控制系统能根据陀螺仪的速率变换施加实时的反馈，对外部情况的变化进行即使调整。
[0134] 以上所述仅为本发明的较佳施例，凡依本发明
申请专利范围所做的均等变化和修饰，皆应属本发明
覆盖范畴。
