期刊专题

10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2023.04.011

基于时间递归神经网络的轨道车辆自检系统设计

引用
针对轨道车辆内部复杂的信号和多样化的故障类型,为提高故障自检的快速性和有效性,设计了一种基于时间递归神经网络的轨道车辆自检系统,此系统中包含了基于FPGA的神经网络加速器、信号处理芯片、通信模块和传感器.加速器是利用时间递归神经网络LSTM作为自检系统内部智能化神经网络模型,采用剪枝、量化和编码等方式对模型进行了轻量化压缩,最后设计相应的加速器部署在自检系统中,同时完成了LSTM网络轻量化压缩实验和神经网络加速器实验.实验结果表明,自检系统的神经网络压缩算法的设计虽然使模型准确率下降了12.1%,但是压缩率可达7.1%;加速器部分在FPGA部署时仅占用了1.28%的硬件存储资源,性能则可以达到200 MHz,吞吐率为19.39 GOPS.

轨道车辆、故障检测、神经网络、LSTM、模型压缩、硬件加速、FPGA

TP311.52(计算技术、计算机技术)

陕西省教育科学十三五规划课题;西安交通工程学院中青年基金项目

2023-08-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

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工业仪表与自动化装置

1000-0682

61-1121/TH

2023,(4)

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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
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