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基于ARM的软测量仪表开发平台研制

作　者: 马高伟
导　师: 杨耀权
学　校: 华北电力大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 嵌入式Linux 软测量神经网络支持向量机
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

随着科学技术的不断发展,工业生产工艺的不断提高,工业生产现场过程越来越复杂,工业生产指标能否得到准确测量以现精确控制直接影响到生产效率和运行的稳定,但是部分指标由于生产条件苛刻,不允计外部环境的参与以致难以直接测量。为了适应市场的需求,各式各样的测量仪表应运而生。但是它们大部分仍是传统概念下的产物,存在着这样那样的缺点,难以准确测量,阻碍了生产效率的提高。本文研制了一种基于嵌入式ARM的软测量平台。系统采用S3C2440处理器,linux2.6.32内核,Qtopia桌而系统。应用神经网络、支持向量机等软测量的算法进行建模,实现在Linux环境下对于工业生产现场指标的预测。应用Qt库设计人机界面,硬件方面扩展NAND FLASH、NOR FLASH、SDRAM存储器等逻辑控制器,使用3.5英寸NEC触摸屏等外部设备实现人机交流。软测量平台的建立主要包括硬件的设计、开发环境的移植、软件的编写这三个过程；软件的编写是实现算法的阶段,主要包括界面设计、数据预处理、建立模型。此程序编译固化到FLASH存储器中。最后为了验证本次设计的软测量平台的效果,通过采集电厂的与一次风量相关的现场数据对平台进行测试,数据分为两部分,分别用来建模和对模型进行验证。最终实验测试表明,该系统预测的指标结果与真实值之间的误差平均控制在3%以内,基本满足了此次设计的要求。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-13
  1.1 开发背景  9-10
  1.2 发展现状与趋势  10-11
  1.3 本设计的研究内容  11
  1.4 论文章节安排  11-13
第2章软测量  13-21
  2.1 软测量的提出  13
  2.2 软测量的应用  13-14
  2.3 BP神经网络  14-17
    2.3.1 特点  14-15
    2.3.2 结构及算法  15-17
  2.4 支持向量机  17-20
    2.4.1 支持向量分类机  17-18
    2.4.2 支持向量机回归机  18-20
  2.5 本章小结  20-21
第3章嵌入式系统  21-36
  3.1 嵌入式系统概述  21
  3.2 硬件开发平台  21-30
    3.2.1 处理器  22-23
    3.2.2 存储器接口  23-25
    3.2.3 LCD与触摸屏  25-27
    3.2.4 电源与时钟电路  27-28
    3.2.5 UART通信接口  28-29
    3.2.6 JTEG  29-30
  3.3 嵌入式操作系统概述  30-31
    3.3.1 嵌入式操作系统  30
    3.3.2 Linux操作系统  30-31
  3.4 LINUX内核移植  31-35
    3.4.1 移植的慨念  31
    3.4.2 内核移植过程  31-35
  3.5 本章小结  35-36
第4章软测量算法的实现  36-44
  4.1 神经网络的实现与改进  36-41
    4.1.1 样本预处理  36
    4.1.2 初始权值和确定学习率  36-37
    4.1.3 训练终止条件和隐层个数  37-38
    4.1.4 算法的改进  38
    4.1.5 人机交互界面  38-40
    4.1.6 神经网络编译流程设计  40-41
  4.2 支持向量机的实现  41-43
    4.2.1 样本的组成  41
    4.2.2 参数ε和C的选择  41-42
    4.2.3 选择核函数  42
    4.2.4 训练终止条件  42-43
  4.3 本章小结  43-44
第5章仿真实验与结果分析  44-47
  5.1 神经网络  44-45
  5.2 支持向量机  45-46
  5.3 结果分析  46-47
第6章结论与展望  47-49
参考文献  49-51
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果  51-52
致谢  52

基于ARM的软测量仪表开发平台研制

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