采用FPGA的SOPC技術(shù)研究了傳感器非線性軟件校正的實(shí)現(xiàn)

2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正算法

利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)非線性誤差軟件校正的文獻(xiàn)較多，但主要是基于PC機(jī)的仿真實(shí)驗(yàn)。單片微處理器由于存儲(chǔ)容量和數(shù)據(jù)總線寬度的限制，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)類(lèi)型和計(jì)算精度只能控制在一定范圍之內(nèi)。SOPC在大規(guī)模集成電路的基礎(chǔ)上，底層電路采用硬件描述語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，而軟件算法則在SOPC IDE調(diào)試環(huán)境下采用高級(jí)語(yǔ)言，如C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)。在本文中，SOPC系統(tǒng)板采用NIOS-Ⅱ軟核微處理器，32 bit總線，工作頻率為50 MHz，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用動(dòng)量法，在ALTERA公司提供的SOPC IDE調(diào)試環(huán)境下完成。算法處理結(jié)構(gòu)如圖2所示。

3 算法測(cè)試

本文采用三層前向網(wǎng)絡(luò)，輸入層神經(jīng)元2個(gè)，分別代表溫度傳感器ADS90和氣體傳感器TGS813輸入信號(hào)，DS18B20的測(cè)量值作為AD590的期望值，輸出層神經(jīng)元1個(gè)，代表AD590的校正值。

本文共采集了70個(gè)樣本對(duì)數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練采樣動(dòng)量自適應(yīng)算法，剔除部分不符合要求的樣本，58個(gè)樣本作為訓(xùn)練樣本，8個(gè)樣本作為測(cè)試樣本。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用C語(yǔ)言編程實(shí)現(xiàn)，由于微處理器與PC機(jī)相比，在工作頻率和總線結(jié)構(gòu)方面還存在很大差距，因此，在計(jì)算算法的誤差輸出時(shí)，本文采用的是各個(gè)訓(xùn)練樣本的絕對(duì)誤差的累加和，而不是均方根誤差，這樣，可以避免大量的乘法和開(kāi)方運(yùn)算，否則，算法很難收斂。 作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)量法的重要參數(shù)，如果學(xué)習(xí)率參數(shù)選擇的范圍比較窄，那么，網(wǎng)絡(luò)性能的隨機(jī)性特點(diǎn)就會(huì)非常明顯，不利于網(wǎng)絡(luò)的推廣應(yīng)用。圖3是選擇不同的學(xué)習(xí)率時(shí)網(wǎng)絡(luò)輸出誤差的變化情況。測(cè)試條件是動(dòng)量系數(shù)為0.9，增益為1，隱含層節(jié)點(diǎn)6個(gè)，算法停止迭代的判斷條件是輸出絕對(duì)誤差累加和小于0.01。

圖4是58對(duì)訓(xùn)練樣本完成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后的測(cè)試結(jié)果。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能受隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)影響比較大，圖中數(shù)據(jù)是在不同隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的條件下得到的，并與MATLAB軟件仿真得到的結(jié)果作了比較。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的條件：學(xué)習(xí)率為0.1，動(dòng)量系數(shù)為0.9，增益為1，SOPC停止迭代的判斷條件是輸出絕對(duì)誤差累加和小于0.01，MATLAB停止迭代的判斷條件是均方根誤差小于0.0001，圖中，n代表隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。

由于采用的是12 bit的A/D轉(zhuǎn)換芯片，采集數(shù)據(jù)送入FPGA系統(tǒng)板后，經(jīng)過(guò)歸一化處理，數(shù)據(jù)類(lèi)型發(fā)生變化。與MATLAB仿真軟件輸出結(jié)果保持一致，基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出取小數(shù)點(diǎn)后4位有效數(shù)字。由圖4可以得出：雖然在個(gè)別測(cè)試點(diǎn)上基于MATLAB軟件仿真結(jié)果優(yōu)于SOPC的輸出結(jié)果，但在隱含層節(jié)點(diǎn)對(duì)算法性能的影響程度上，基于SOPC技術(shù)的輸出受到的影響比較小，穩(wěn)定性好，這與SOPC技術(shù)采用32位字長(zhǎng)有很大關(guān)系。

4 結(jié)論

基于FPGA的SOPC技術(shù)不同于IC芯片設(shè)計(jì)，它是把已有的模塊資源組合成一個(gè)系統(tǒng)，系統(tǒng)的功能直接由載體FPGA芯片實(shí)現(xiàn);它又不同于傳統(tǒng)的基于單片微處理器的系統(tǒng)設(shè)計(jì)，因?yàn)镾OPC系統(tǒng)的微處理器性能和外圍接口控制電路都是由用戶(hù)編程設(shè)定的，因此，采用SOPC技術(shù)可以節(jié)省成本，提高資源利用率，縮短開(kāi)發(fā)周期和便于系統(tǒng)升級(jí)等特點(diǎn)。本文采用基于FPGA的SOPC技術(shù)研究了傳感器非線性軟件校正的問(wèn)題。算法的測(cè)試結(jié)果證實(shí)了方法的可行性。