基于软计算的结构冲击源识别及其FPGA实现

发布时间：2020-03-23 08:49

【摘要】：结构损坏已成为目前在航空、军事等领域的常见问题,而这种损坏大多数的原因来自于冲击,由于损坏不能及时被发现而造成事故发生,因此冲击源识别系统研究已具有非常重要的意义。但是由于传统的识别方法复杂且成本高,而新型的软计算方法可以通过数据的训练建立模型来省略中间复杂的计算过程和处理非线性、复杂问题的能力,从而本文基于软计算设计并制造出一套冲击源识别系统,具体研究工作如下:1.通过查阅期刊,文献和硕博论文,介绍了冲击源识别的发展史,分析了结构损坏所造成的危害,以及冲击源识别的迫切性。在此基础上引入软计算的方法,介绍了软计算方法的类型和具体理论知识,最后提出了基于模糊神经网络的冲击源识别系统的方法。2.根据模糊神经网络模型的特点搭建实验采集平台,通过示波器采集大量冲击波形,将数据导入Matlab中计算出所有波形均值和最大值,再根据数学公式计算得到模糊神经网络模型,并介绍了模糊神经网络的改善算法。3.介绍了数据采集系统的硬件电路实现,其中包括仪表放大电路、滤波电路、采集传输电路、FPGA最小系统的介绍以及PCB布局注意事项。4.介绍了冲击源识别系统的FPGA软件实现,首先介绍了FPGA的发展历程和设计流程,而后介绍了模糊神经网络的模糊模块、规则库模块、去模糊模块、权值参数计算模块和输出处理模块的FPGA实现,最后介绍了数据采集系统的AD7903模块和SDRAM模块的实现,从而完成了整个冲击源识别系统的设计5.首先介绍了实验仿真模型的训练和30次仿真模型的验证,然后进行实际系统实验搭建,最后进行30次冲击源识别系统的验证,实验证明,该方案具有可行性。
【图文】：

示意图,神经元结构,示意图

为激励函数之间的权重，，这些权重相当于人类神经元的记忆，出是根据激励函数和权重的决定的，改变激励函数或者权重，样神经网络可以对现实中某种函数的逼近或者是某种逻辑的逼神经网络也是一种运算模型[25]。经网络在最近十多年来随着人工智能的发展，已取得了巨大的发展人脸识别、智能机器、自动控制、智能电网、仿生物、医疗等了传统方法难以解决的社会性难题，得到各个领域的专家学者的经网络结构神经元结构中信息是来自于轴突的刺激并传递到突触，然后信发送到下一个神经元[26]。和生物神经元信息传递方式类似，人号 xi、权重 wi、阈值θ和输出信号 y 组成，其中输入和输出定的，而中间隐含层神经元个数不确定，通过输入输出对神经隐含层的层数和神经元互相之间的连接权值，以此逼近复杂的 2-2 神经元结构示意图。

前向神经网络,正切函数,函数

前向神经网络结构
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN791;TP183

【参考文献】