基于嵌入式系统的BP神经网络及其在模拟电路故障诊断中的应用

发布时间：2018-03-24 22:12

  本文选题：BP神经网络　切入点：嵌入式　出处：《大连工业大学学报》2016年01期

【摘要】：针对模拟电路故障的实时诊断问题,提出使用嵌入式系统实现BP神经网络进行诊断的解决方案。对诊断系统的芯片选择、系统架构、诊断流程、训练算法等问题进行了研究,提出使用STM32芯片作为核心芯片以及加入动量项的反向传播算法进行训练的策略,明确了系统的结构及运行流程。最后使用设计的系统分别进行了线性和非线性模拟电路的故障诊断实验进行验证。实验结果表明,基于嵌入式系统的BP神经网络能够有效及时地诊断出模拟电路的故障。
[Abstract]:Aiming at the problem of real-time diagnosis of analog circuit fault, a solution of BP neural network diagnosis using embedded system is put forward. The chip selection, system architecture, diagnosis flow and training algorithm of diagnosis system are studied. The strategy of using STM32 chip as the core chip and adding momentum term in the back propagation algorithm is put forward. Finally, the fault diagnosis experiments of linear and nonlinear analog circuits are carried out using the designed system. The experimental results show that, BP neural network based on embedded system can diagnose analog circuit fault effectively and timely.
【作者单位】： 大连工业大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61374154)
【分类号】：TN710;TP183

【参考文献】

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【共引文献】

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