基于FPGA的高速公路机电设备智能监测系统

• 作者: 郑梽浩
• 来源期刊: 电子测量技术
• 关键词: 公路机电 设备智能监测 FPGA STM32 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与设计|Research and Design
• 页码范围: 27-31
• 页数: 5页
• 分类号: TN914|TP23.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.2005484

摘要

针对高速公路机电设备维护过程中人工效率低、管理不够精确的问题,设计一种基于FPGA的高速公路机电设备智能监测系统.首先,该系统以FPGA为主控芯片,结合STM32模块对设备状态信息进行多种传感器数据采集,其中传感器输出的信号利用放大滤波电路进行了调理.其次,利用分层卷积深度学习对采集到获得机电设备状态数据进行分析.通过残差网络替换传统的特征提取网络并建立候选区域的损失函数模型,实现了机电设备故障智能监测.实验结果表明,相比其他监测方法,该系统在噪声干扰下的故障漏警率得到大幅降低,仅为0.16％,满足了自动化管理工作的需求.