随着控制领域的发展,各类新型控制器被研发出来,但PID控制器仍然是最为热门的一个选择,这不仅是因为它具有简单的结构易于操作,再者较高的鲁棒性也是一大优点。近年来,智能控制理论发展迅速,智能PID控制器也随之迅速崛起。智能PID控制器在兼具传统PID控制器优点的同时,降低了构建模型的精确度,算法也变的更加简明。FPGA (Field—Programmable Gate Array),即现场可编程门阵列。FPGA的兴起使得软件和硬件之间的界线被重新划分,然而随着人们生活水平的提高、需求的增大,对FPGA产品的的大容量、低压、低耗这类的要求也更高,这就意味着FPGA的设计难度的增大。现在工程师都热衷于将“智能”和FPGA(?)(?)结合,各种智能化的产品应运而生本文采取了FPGA来实现两种方法的智能PID控制器的参数整定。第一种为模糊控制：首先对模糊PID控制器进行模块划分,主要由误差生成模块、模糊量化模块、生成模糊查找地址模块、模糊推理模块、解模糊化模块、参数处理模块及PID运算模块构成。本文采用的是图形设计的方法实现各个功能模块,在Quartus Ⅱ9.0进行RTL级电路仿真。第二种为以生物群体演化而来的群智能算法——ACO(蚁群算法)。本文采用的是利用verilog语言来描述各个模块,由于蚁群算法中所涉及的各类函数较多,这里通过宏模块来搭建函数模块,再由程序来实现参数的寻优。该设计中涉及大量小数,因此选择了用整数转为浮点型来进行数据处理,通过SOPC定制CPU来控制蚁群算法的实现。结果表明基于模糊控制和蚁群算法的智能PID控制器在兼顾了系统的动态和静态性能的同时提高了传统PID控制器参数整定的精度和控制系统的自适应性。