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现对调速要求较高的领域比如军工、机器人控制等还广泛的使用直流调速。随着计算机的发展，数字控制器已逐步替代模拟控制器用于直流调速系统，用FPGA做为数字控制器的直流调速系统应是实时性最好的数字直流调速系统方案，该系统可烧制各种先进的智能控制算法，又有技术保密的特点，但初次开发复杂度较高。本设计采用Xilinx公司推出的现场可编程逻辑器件Spartan3系列的XC3S1000作为直流调速系统的数字控制器，运用PID控制算法对直流电动机进行控制，并将最新颖的生物启发式优化算法应用于PID控制器参数整定，以达到最优的控制效果。本文的第一部分是关于PID控制器的设计问题。PID控制器设计的主要问题在于优化PID控制器的参数，重点对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization PSO)和细菌觅食优化算法(Bacterial Foraging Optimization BFO)做了详细的介绍，根据两种算法的特点，将PSO算法中的寻优算子融合到BFO算法中，形成了一种改进的BFO算法(PS-BFO算法)，此算法提升了BFO的收敛速度。本设计将改进的细菌觅食优化算法用于PID控制器参数整定中，并在Simulink中建立双闭环直流调速系统仿真模型，将传统算法与PSO、BFO以及PS-BFO进行对比。仿真结果表明，基于生物启发式优化算法的仿真波形有较好的快速性和鲁棒性，并且其中PS-BFO有更加优秀的表现。进而采用PS-BFO同时整定双闭环调速系统中的两个PID控制器，仿真结果表明，系统的控制效果要比只整定速度控制器时有所提升。在第二部分中，对比了几种普遍采用的数字控制器，通过分析各个控制器的特点，本设计采用FPGA作为直流调速系统中的数字控制器。在FPGA控制器中设计了速度检测模块，增量式PI控制模块，PI参数查找表模块，PWM波输出模块和分频器模块，鉴于PS-BFO算法在直流调速系统中的PID控制器设计方面的优越性，在基于FPGA的直流调速系统中，控制器的参数采用PS-BFO算法进行整定，并将整定的参数存储在控制参数表中，通过速度反馈得到误差值，查表选择相对应的PI参数值计算出控制量，最终实现了直流电动机的无偏差控制。从而避开了用FPGA难以直接实现PS-BFO算法编程的困难。