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潘鹏辉 (潘鹏辉.) [1] | 汤龙飞 (汤龙飞.) [2] (Scholars:汤龙飞)

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根据永磁开关动作的一般分合闸时间,提出一种永磁开关断路器参数实时观测的神经网络加速计算模型.以双稳态永磁断路器为观测对象,分合闸线圈电流和分合闸线圈磁通为输入,动铁心位移为期望,搭建BP神经网络观测模型.随后,结合现场可编程逻辑门阵列(FPGA)嵌入式芯片的结构特点和运行方式,提出矩阵乘法、激活函数的并行运算和“串行循环”的结构设计,构建嵌入式模型,提高实时计算的速度.最后,将神经网络编译至嵌入式硬件中,通过硬件实验检测模型的运算周期和观测精度.

Keyword:

位移观测 双稳态永磁断路器 现场可编程逻辑门阵列 神经网络

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  • [ 1 ] 福州大学电气工程与自动化学院

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福州大学学报(自然科学版)

Year: 2025

Issue: 03

Volume: 53

Page: 294-301

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30 Days PV: 3

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