基于DSP的BP神经网络真空度数据采集系统

发布时间：2018-02-27 01:11

本文关键词： 真空灭弧室真空度 DSP TMSF BP神经网络数据融合 e CAN　出处：《高压电器》2014年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：设计了基于DSP芯片TMS320F2812和BP神经网络数据融合的真空度信号数据采集融合系统。首先,利用横磁场脉冲磁控法和屏蔽罩电位法双传感器,对真空灭弧室进行真空度检测,采集的模拟信号经放大处理后通过DSP转换到数字信号;其次,利用BP神经网络方法进行数据融合,以获取准确的采样数据。BP神经网络的训练过程需要的时间长、数据量大,所以利用特征向量进行训练的环节在MATLAB上实现,将训练好后得到的权值矩阵和阈值向量嵌入到DSP中;然后,对真空灭弧室的真空度采集数据处理后的融合值由TMS320F2812的e CAN模块串行通信到上位机由VB可视化页面对数据进行检测分析。重点提出的基于DSP的BP神经网络数据融合技术的数据处理方法和串口通信,并实验证明这种方法具有良好的容错性,诊断结论的可信度明显提高,能够有效提高测量数据的稳定性和准确度。
[Abstract]:The design of the vacuum DSP chip TMS320F2812 and BP neural network data fusion signal data acquisition system based on fusion. Firstly, using the transverse magnetic field pulse cover potential method dual sensor method and magnetron shield of vacuum interrupter of vacuum detection, analog signal acquisition after amplified by DSP converted into digital signal; secondly, a data fusion method based on BP neural network to obtain accurate sampling data of.BP neural network training process requires a long time, a large amount of data, so that trained by the feature vector link in MATLAB implementation, will be trained by the weight matrix and threshold vector into the DSP; then, the vacuum vacuum degree data processing after fusion value from e CAN module serial communication to PC TMS320F2812 by VB visual page with data were analyzed. The focus of the BP DSP neural network data fusion technology based on the method of data processing and serial communication, and experimental results show that this method has good fault tolerance, the diagnosis of the credibility of the conclusion is obviously improved, can effectively improve the stability and accuracy of measurement data.

【作者单位】：河北工业大学电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室;天津市电力公司城东供电分公司;
【基金】：河北省自然科学基金项目(E2011202053)~~
【分类号】：TM561.5

【参考文献】

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2 曹小龙;张治武;曹小青;陈平;霍光;;真空断路器真空度检测方法综述[J];电气开关;2010年04期

3 李执力;薛长生;许屹晖;;基于信息融合技术的装备故障诊断系统研究[J];电子产品可靠性与环境试验;2006年02期

4 赵子玉,江秀臣,侯园红,邹积岩;真空灭弧室内气体压强与离子电流的关系[J];高压电器;2000年05期

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6 陈国磊;舒双宝;季振山;;电能质量监测高速数据采集系统的设计和实现[J];电力系统保护与控制;2009年03期

7 赖小红;真空开关的现状与发展[J];江苏理工大学学报(自然科学版);2000年03期

8 王龙鹏;谷立臣;王伟;;BP神经网络在基于DSP的液压系统功率监测中的应用[J];石油仪器;2006年06期

9 党宏社;寇强;杨红喜;;工业测控系统中的数据融合方法与应用[J];陕西科技大学学报;2006年05期

10 王小华;荣命哲;吴翊;刘定新;;高压断路器故障诊断专家系统中快速诊断及新知识获取方法[J];中国电机工程学报;2007年03期

【共引文献】

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2 罗日成,袁松贵;真空开关真空度在线检测系统的设计与实现[J];长沙电力学院学报(自然科学版);2005年03期

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4 盛德刚;赵文龙;戴卫力;王明;;便携式电能质量监测分析仪的设计[J];电测与仪表;2011年11期

5 董华军;廖敏夫;邹积岩;邱红辉;周正阳;;真空开关电弧图像采集及其处理过程[J];电工技术学报;2007年08期

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8 董华军;吴延清;向川;廖敏夫;;真空开关关键技术及发展趋势的分析[J];电气应用;2008年13期

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2 修士新,王季梅;真空灭弧室CuCoTa触头材料研究[J];电工技术学报;1999年04期

3 赵子玉,陈雾,李兆治,江秀臣,陶贺林,李锋;不拆卸灭弧室测量真空度的技术研究[J];电工技术杂志;2003年08期

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5 王季梅;论开发750 kV超高压真空断路器的必要性[J];电力设备;2004年09期

6 于刚,高正平,徐治皋,姚学忠;基于神经网络与专家系统的汽轮发电机组故障诊断系统[J];电力系统自动化;2004年04期

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8 石岩,邹旭;真空断路器灭弧室真空度在线监测装置[J];电力自动化设备;2004年05期

9 曹小龙;张治武;曹小青;陈平;霍光;;真空断路器真空度检测方法综述[J];电气开关;2010年04期

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6 许进,保铮;神经网络与图论[J];中国科学E辑:技术科学;2001年06期

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