一种基于嵌入式板卡的机车故障诊断系统的制作方法

本发明涉及机车故障诊断，具体涉及一种基于嵌入式板卡的机车故障诊断系统。

背景技术：

1、在机车故障诊断领域中，目前已有采用卷积神经网络的方式来获得更好的计算精度，但是由于卷积神经网络一般由卷积层、池化层以及全连接层基本单元构成，而全连接层因其巨大的参数量会占用大量的内容，虽然卷积层中的卷积运算能够减少参数数量，但会耗费大量的计算资源，因此，随着计算精度的增加，卷积神经网络模型的层数也在不断增加，导致其求解空间的需求逐渐升高，最终使得计算复杂度也越来越大。

2、而相对的，嵌入式平台中存储资源和计算资源是有限的，如何在有限的嵌入式平台中部署空间需求和计算需求逐渐增大的卷积神经网络，成为了目前机车故障领域中，急需解决的痛点。

3、现有的实现方式大多是采用专用于矩阵类型数值计算的gpu平台进行卷积神经网络的计算，以提升计算效率。但gpu在延时、功耗、可便携性等方面依旧存在较大的不足。若采用多核线程并行技术的gpu平台的方法，其功耗消耗较大，且计算效率不如gpu。

技术实现思路

1、针对现有技术中存在的不足，本发明目的是提供一种间距arm在嵌入式环境中的优势以及fpga强大的高并行运算能力，可适应机车的嵌入式移动环境的基于嵌入式板卡的机车故障诊断系统。

2、为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案是：一种基于嵌入式板卡的机车故障诊断系统，该系统包括集成arm芯片与fpga芯片的嵌入式板卡，所述嵌入式板卡搭载于车载控制箱上；

3、所述arm芯片和所述fpga芯片共用一片ddr ram，并通过axi4-lite总线协议进行通信；

4、所述fpga芯片包括依次设置的采集模块、数据输入缓存模块、数据预处理模块、数据输出缓存模块、卷积运算模块、卷积输出缓存模块、池化模块、池化输出缓存模块、全连接模块、softmax模块和权重缓存模块；

5、所述卷积运算模块包括逻辑控制单元、卷积运算单元、relu激活函数单元和加法树单元；当开始信号传送到所述卷积运算模块时，触发所述逻辑控制单元，所述卷积运算单元对接收的数据进行卷积运算，卷积运算得到的结果被送入所述加法树单元中完成与偏置的求和计算，求和计算得到的值被送入所述relu激活函数单元中进行非线性运算，所述逻辑控制单元将所述relu激活函数单元进行的非线性运算输出的结果写入到所述卷积输出缓存模块中；

6、所述卷积运算单元通过训练得到满足损失函数最小的一组最优卷积核，利用所述卷积核进行自动特征提取，提取过程为：

7、以经过时间步分割的信号x＝[x1,x2,…,xi,…,xs]t作为所述卷积运算模块的输入传递到所述卷积运算模块进行运算，其中，x∈rs×d为时间序列，s为时间序列长度，d为特征值个数，xt表示t时刻的特征值向量，xt的维数为d；

8、运算公式为：

9、

10、在上式中，*表示一维卷积运算，表示由卷积核生成的第j个特征映射，j∈[1,nc]，nc表示卷积核个数；卷积核为一个权值矩阵，其中m为卷积核尺寸，对于时间序列，m表示提取时序特征的局部时间窗宽度，b为偏置，fr(z)为激活函数，用于对经卷积运算后的数据进行非线性化；

11、所述池化模块用于完成从所述卷积输出缓存模块中读取数据进行池化运算；

12、所述全连接模块用于完成张量的展开，并输出给所述softmax模块完成故障数据的分类输出；

13、所述显示模块用于完成故障数据诊断结果的采集和显示。

14、与现有技术相比，本方案具备的显著优点有：

15、本方案采用在嵌入式板卡上集成arm和fpga芯片的方式，兼具了arm在嵌入式环境中的优势以及fpga强大的高并行运算能力，可以适应机车的嵌入式移动环境。本方案通过fpga芯片实现卷积神经网络的硬件加速器，增强机车故障诊断的实时性。本方案引入“时间步“的概念，保证了运算速度的同时又将较小的卷积核用于对输入特征的有效提取。

技术特征：

1.一种基于嵌入式板卡的机车故障诊断系统，其特征在于，该系统包括集成arm芯片与fpga芯片的嵌入式板卡，所述嵌入式板卡搭载于车载控制箱上；

技术总结本发明涉及机车故障诊断技术领域，具体涉及一种基于嵌入式板卡的机车故障诊断系统；该系统包括集成ARM芯片与FPGA芯片的嵌入式板卡，嵌入式板卡搭载于车载控制箱上；当开始信号传送到卷积运算模块时，触发逻辑控制单元，卷积运算单元对接收的数据进行卷积运算，卷积运算得到的结果被送入加法树单元中完成与偏置的求和计算，求和计算得到的值被送入ReLU激活函数单元中进行非线性运算，逻辑控制单元将ReLU激活函数单元进行的非线性运算输出的结果写入到卷积输出缓存模块中；本方案采用在嵌入式板卡上集成ARM和FPGA芯片的方式，兼具了ARM在嵌入式环境中的优势以及FPGA强大的高并行运算能力，可以适应机车的嵌入式移动环境。技术研发人员：王宏宇,黄永聪受保护的技术使用者：王宏宇技术研发日：技术公布日：2024/8/21