永磁断路器参数实时观测的神经网络加速计算模型设计

摘要

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.

关键词

双稳态永磁断路器 / 神经网络 / 现场可编程逻辑门阵列 / 位移观测

基金资助

国家自然科学基金资助项目(52277136); 福建省自然科学基金资助项目(2021J01634)