人工神經(jīng)網(wǎng)絡在電子設備自動控制方面的研究與應用.pdf

1、智能型日用電器是電器發(fā)展的方向之一。應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡或模糊人工神經(jīng)網(wǎng)絡來實現(xiàn)電器的智能控制，具有功能強大、適應性強等特點。家用電器的控制相對而言較為簡單，但是目前工業(yè)上所使用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡采用大規(guī)模現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)實現(xiàn)，造價高并不適用于一般電器的應用。常見的軟件法人工神經(jīng)網(wǎng)絡大多采取在數(shù)學軟件MatLab的平臺上進行，難以移植到小型電器中。 本論文研究的內(nèi)容在于，研究一種基于簡單的模擬電路以實現(xiàn)電器設備的人工神經(jīng)網(wǎng)絡

2、控制。它有如下特點：滿足電器設備的自動控制的基本要求；結構簡單，造價低廉，經(jīng)濟實用性強；學習訓練簡單，便于操作，適合于規(guī)?；a(chǎn)；具有通用特性，即通過不同的學習訓練可以滿足不同的應用要求。 本課題研究過程中利用PSpice電路仿真軟件進行電路的建模、仿真及優(yōu)化設計。論文中分別對非線性函數(shù)產(chǎn)生器電路、加法器電路和模擬乘法器電路利用PSpice仿真軟件進行了建模、仿真和優(yōu)化，最終達到了理想的效果。PSpice電路仿真軟件方便快捷，利

3、用仿真結果指導實驗，達到了事半功倍的效果。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練是本論文的關鍵工作之一。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練可以分為硬件與軟件混合方法以及單純的軟件訓練方法。單純的軟件訓練方法又可以分為電路仿真軟件優(yōu)化法和自編程訓練方法。本文用自編程方法對人工神經(jīng)網(wǎng)絡的硬件電路進行訓練。訓練程序具有通用性，便于相關人員根據(jù)不同的應用需求設置不同的參數(shù)，從而得到所需的訓練結果。這是本論文的一大特色。 本論文中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡采用模擬電路來實現(xiàn)，

4、各部分的電路可由加法器電路和乘法器電路構成。LM324是四運放集成電路，功耗小、價格低廉，可用于構成加法器電路和乘法器電路。NJM4200是集成模擬乘法器，體積小、價格低廉，而且具有非線性、失調(diào)和失真三種補償特性，是構成人工神經(jīng)網(wǎng)絡整體電路的關鍵器件。本文最終利用加法器電路和乘法器電路構成滿足要求的人工神經(jīng)網(wǎng)絡整體電路。本論文的成果在于給出了一種結構簡單，成本低，學習訓練的程序具有通用性，便于生產(chǎn)廠家大規(guī)模生產(chǎn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡整體電路的設