📦 改善纳米铁酸镧与高分子复合湿敏元件输出特性的神经网络方法及其FPGA实现 - 免费下载

纳米铁酸镧与高分子制成复合材料湿敏元件.测量元件的灵敏度、湿滞特性、电容特性、阻抗特性、响应恢复时间特性、温度特性.其中测试电压为1V、测试频率为10Hz~100KHz、测试温度为5℃~30℃.结果表明,元件灵敏度较高,在相对湿度11％~97％范围内,元件的电阻变化了四个数量级,最大湿滞约为4％RH,测试频率在100Hz-10KHz范围内,具有较好的线性度,响应时间为90s,恢复时间为100s.温度漂移问题是湿度传感器应用的主要障碍之一.纳米铁酸镧与高分子复合湿敏元件的温度漂移系数在2.5~3％RH/℃.本文用BP神经网络方法改善湿敏元件的温度漂移.首先基于Matlab做定性的分析,通过比较采用不同隐层神经元个数、不同传递函数以及不同学习算法的BP神经网络,得出一个可以使精度达到±2％RH的神经网络,网络结构是单隐层、隐层含5个神经元、传递函数是双曲正切函数、学习算法采用加动量项的梯度下降法.接着讨论了硬件实现中有限精度的问题,确定了具体实现时,网络输入、权值、阈值、传递函数的精度.得出网络输入为8位有符号数、权值为16位有符号数、阈值为18位有符号数、传递函数采用CORDIC算法实现、输出是8位有符号数的神经网络.位数的统一,可以进行乘法器、加法器和传递函数的复用,以节约资源.接着应用Matlab做算法级的仿真,得出具体硬件系统实现是正确可行的.通过FPGA硬件实现该BP神经网络.首先采用ModelSim做功能验证和时序验证、Leonard 2002a做综合、QuartusⅡ做布局布线,然后在Altera公司的ACEX1k EP1k50208-3 FPGA验证板上进行验证,其工作频率设置为12MHz.得出一个离线的人工神经网络硬件系统,其精度可以达到±3％RH.此系统可以有效的解决温度漂移对测量带来的影响.

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