论文摘要
为实现对矿井机电设备开关输入信号的可靠控制,利用FPGA开发包含硬件整形和软件消抖的开关输入状态智能监控系统。设计FPGA最小系统及外围电路,经光耦隔离和电压比较器组成的施密特电路整形开关输入信号。根据机电设备的运行参数和FPGA载入的BP神经网络模型,判定硬件整形输入的跳变类型,消除抖动或接受跳变输入。测试表明,对于通用的矿井机电设备,系统可准确整形开关时序及消除抖动,从而确保开关控制的可靠性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘江文,梁纯
关键词: 矿井机电设备,开关信号,神经网络
来源: 煤炭技术 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 矿业工程,自动化技术
单位: 江苏建筑职业技术学院,中国矿业大学
基金: 江苏省矿山机械控制设备及零部件工程技术研究中心平台项目(JYAPT17-05)
分类号: TD67
DOI: 10.13301/j.cnki.ct.2019.03.047
页码: 141-143
总页数: 3
文件大小: 303K
下载量: 26
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