脉频调制神经网络VLSI的设计及应用

• 作者: 吕琛 王桂增
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 故障诊断 超大规模集成电路 脉频调制
• 年，卷（期）: 2004,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 174-178
• 页数: 5页
• 分类号: TP18|TK418
• 字数: 5121字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2004.02.005

摘要

本文提出了一种用于故障诊断识别的改进脉冲频率调制(PFM)VLSI神经网络电路,改进了传统的基于软件的机械故障诊断模式,发挥了神经网络超大规模集成电路(VLSI)的优势.利用单层感知器网络、场效应管电路实现了一种新的数字模拟混合突触乘法/加法器电路,而且该神经网络电路的突触权值不需要学习调整,降低了电路的复杂性.以此电路为基础,设计了进行主轴承噪声故障诊断的神经网络故障识别系统.将含有故障信息的原始噪声信号,经过前置信号处理分析、故障特征值提取和神经网络运算,得出VLSI电路输出端电容的电压--代表待识别信号与模板故障信号的"欧氏距离",进而判断出故障的类别.经过仿真测试,基于硬件的诊断系统的识别性能接近于基于软件的系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王桂增	清华大学自动化系	58	1687	20.0	40.0
2	吕琛	清华大学自动化系	11	107	6.0	10.0