CN111239548A - 一种基于分数忆阻神经网络系统的电路故障检测装置 - Google Patents

一种基于分数忆阻神经网络系统的电路故障检测装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于分数忆阻神经网络系统的电路故障检测装置，包括用于运输的运输模块，以及用于进行电路故障检测的检测模块；所述检测模块包括检测主机、第一检测模块、第二检测模块和搭载探测器；本发明采用基于分数阶忆阻器的神经元电路搭载在传统的电路故障检测装置上，能够通过故障检测状态反馈控制与脉冲控制；采用第一检测模块、第二检测模块分别检测，再通过神经网络系统对两种信号进行整合、分析，能够有效的提高检测的准确性，并且能够有效地提高脉冲的反馈检测速度。

Description

一种基于分数忆阻神经网络系统的电路故障检测装置
技术领域
本发明涉及电路检测技术领域，具体涉及一种基于分数忆阻神经网络系统的电路故障检测装置。
背景技术
随着科学技术和工业生产发展的需要，电力技术在通信、运输、动力等方面逐渐得到广泛应用，社会对电力的需求也急剧增大。
电力的输送有赖于电缆线路的正常运行。一旦线路发生障碍，不及时查出故障并迅速予以排除，就会造成很大的经济损失和不良的社会影响。因而，电路故障检测设备时保障电力输送的重要设备。
现有技术中，在对电力输送的电路进行故障排除时，多利用电路故障探测设备进行人为检测。其在实际的使用中难以保证时效性以及准确性。
人工神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。将分数阶导数引入到神经网络中，能够有效地扩展神经网络的能力，结合忆阻器具备天然的信息记忆功能的优点，利用分数阶忆阻神经网络系统来控制脉冲反馈能够有效地提高电路故障排除的时效性以及准确性。
发明内容
针对上述存在的问题，本发明提供了一种准确性高的基于分数忆阻神经网络系统的电路故障检测装置。
本发明的技术方案为：一种基于分数忆阻神经网络系统的电路故障检测装置，包括用于运输的运输模块，以及用于进行电路故障检测的检测模块；所述检测模块包括检测主机、第一检测模块、第二检测模块和搭载探测器；
所述检测主机包括主机本体，以及搭载在主体本体上的基于分数阶忆阻器的神经元电路；
所述第一检测模块包括发射机、传感器和接收机；所述发射机采用脉冲发射器；所述接收机采用脉冲接收器；
所述第二检测模块包括用于绝缘和漏电检测中产生高压电源的高压发生器，用于断线、短路、接触不良故障测试的路径仪，确定精确故障位置的定位仪；
所述搭载探测器包括搭载组件，用于探测脉冲的脉冲传感器，以及用于电流信号探测的电流探测器；所述搭载组件包括搭载壳体，安装在搭载壳体上的固定圈，安装在搭载壳体上端的绝缘件，以及安装在绝缘件上端的缆线夹板；所述脉冲传感器安装在所述搭载壳体内部，所述电流探测器安装在所述固定圈内部；
所述神经元电路包括控制连接单元、忆阻器单元、模拟转换单元、信号反馈控制单元；所述忆阻器单元通过所述控制连接单元与所述主机本体并联连接；所述模拟转换单元用于将电信号转换为数字模拟单元，且模拟转化单元与忆阻器单元藕接；所述信号反馈控制单元包括电位接收模块与输入模块，所述输入模块用于将所述电位接受模块接受到的电位信号传输至模拟转化单元。
进一步地，还包括手提箱，所述检测模块安装在所述手提箱内部；利用手提箱能够有效的提高整个设备在使用时的便捷性。
进一步地，检测主机还包括GSM模块，能够与使用者移动终端连接；使用时，能够将检测信息以短信的形式发放至使用者的移动终端，具体可为移动手机。
进一步地，所述运输模块采用可折叠式推拉车，所述可折叠式推拉车包括车体底盘，安装在车体底盘下端的万向轮，安装在车体底盘上端的放置槽，安装在车体底盘上端的折叠杆，以及安装在折叠杆上的把手；所述折叠杆与车体底盘之间设置有加固杆；由于电力传输其野外环境居多，采用可折叠式推拉车更适用于野外作业，能够有效的减轻使用者因设备运输产生的劳动量。
进一步地，所述搭载探测器还包括无线发射模块、电信号调理模块；所述主机本体还包括无线接收模块；所述无线发射模块与所述无线接收模块构成无线传输模块；所述电信号调理模块用于对脉冲、电流探测器接收的信号进行调理，所述无线传输模块用于将调理后的信号与所述主机本体进行传输；利用无线传输更具灵活性。
进一步地，所述模拟转换单元包括2～5组运算放大器，4～8组与运算放大器输出端连接的电阻，以及与电阻藕接的晶体管。
进一步地，所述缆线夹板包括H型支架，设置在H型支架横杆上的弹簧件，活动设置在H型支架竖杆内侧面上的卡板，安装在H型支架竖杆上端的活动卡扣；所述弹簧件上端作用于所述卡板下端；所述卡板位于H型支架横杆上方；利用缆线夹板能够实现与待测的缆线进行活动卡接，在使用时更加便捷。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：本发明采用基于分数阶忆阻器的神经元电路搭载在传统的电路故障检测装置上，能够通过故障检测状态反馈控制与脉冲控制；采用第一检测模块、第二检测模块分别检测，再通过神经网络系统对两种信号进行整合、分析，能够有效的提高检测的准确性，并且能够有效地提高脉冲的反馈检测速度。
附图说明
图1是本发明的结构示意图；
图2是本发明的检测模块的结构示意图；
图3是本发明的搭载探测器的结构示意图；
图4是本发明的分数阶忆组神经网络系统的框架图；
图5是实施例2的模拟转换单元的电路模块图；
图6是实施例3的模拟转换单元的电路模块图；
其中，1-运输模块、11-车体底盘、12-万向轮、13-放置槽、14-折叠杆、140-加固杆、15-把手、2-检测模块、3-检测主机、4-第一检测模块、5-第二检测模块、6-搭载探测器、61-搭载组件、611-搭载壳体、612-固定圈、613-绝缘件、62-缆线夹板、621-H型支架、622-弹簧件、623-卡板、624-活动卡扣、7-手提箱。
具体实施方式
实施例1：如图1、2所示的一种基于分数忆阻神经网络系统的电路故障检测装置，包括用于运输的运输模块1，用于进行电路故障检测的检测模块2，以及用于放置检测模块2的手提箱7；如图2所示，检测模块2包括检测主机3、第一检测模块4、第二检测模块5和搭载探测器6；
将电位接受模块接受到的电位信号传输至模拟转化单元。
其中，如图1所示，运输模块1采用可折叠式推拉车，可折叠式推拉车包括车体底盘11，安装在车体底盘11下端的万向轮12，安装在车体底盘11上端的放置槽13，安装在车体底盘11上端的折叠杆14，以及安装在折叠杆14上的把手15；折叠杆14与车体底盘11之间设置有加固杆140；
检测主机3包括主机本体，以及搭载在主体本体上的基于分数阶忆阻器的神经元电路；
第一检测模块4包括发射机、传感器和接收机；发射机采用脉冲发射器；接收机采用脉冲接收器；其中，脉冲发射器、脉冲接收器均为市售；
第二检测模块5包括用于绝缘和漏电检测中产生高压电源的高压发生器，用于断线、短路、接触不良故障测试的路径仪，确定精确故障位置的定位仪；
如图3所示，搭载探测器6包括搭载组件61，用于探测脉冲的脉冲传感器，以及用于电流信号探测的电流探测器；搭载组件61包括搭载壳体611，安装在搭载壳体611上的固定圈612，安装在搭载壳体611上端的绝缘件613，以及安装在绝缘件613上端的缆线夹板62；脉冲传感器安装在搭载壳体611内部，电流探测器安装在固定圈612内部；
缆线夹板62包括H型支架621，设置在H型支架621横杆上的弹簧件622，活动设置在H型支架621竖杆内侧面上卡板623，安装在H型支架621竖杆上端的活动卡扣624；且卡板623位于H型支架621横杆上方；弹簧件622上端作用于卡板623下端；
神经元电路包括控制连接单元、忆阻器单元、模拟转换单元、信号反馈控制单元；忆阻器单元通过控制连接单元与主机本体并联连接；模拟转换单元用于将电信号转换为数字模拟单元，且模拟转化单元与忆阻器单元藕接；信号反馈控制单元包括电位接收模块与输入模块，输入模块用于
其中，搭载探测器6还包括无线发射模块、电信号调理模块；主机本体还包括无线接收模块；无线发射模块与无线接收模块构成无线传输模块；电信号调理模块用于对脉冲、电流探测器接收的信号进行调理，无线传输模块用于将调理后的信号与主机本体进行传输。
使用时，将搭载探测器6挂设在待测电路缆线上；利用第一检测模块4、第二检测模块5分别对脉冲信号以及电流信号进行检测；利用神经网络系统对两种信号进行整合、分析，并对故障位置进行定位。
实施例2：与实施例1不同的是：如图5所示，模拟转换单元包括2组运算放大器：A1～A2，4组与运算放大器输出端连接的电阻：R1～R4，以及与电阻藕接的晶体管。
实施例3：与实施例1不同的是：如图6所示，模拟转换单元包括3组运算放大器:A1～A3，6组与运算放大器输出端连接的电阻:R1～R6，以及与电阻藕接的晶体管。
实施例4：与实施例1不同的是：检测主机3还包括GSM模块，能够与使用者移动手机连接。

Claims (7)

1.一种基于分数忆阻神经网络系统的电路故障检测装置，包括用于运输的运输模块(1)，以及用于进行电路故障检测的检测模块(2)；其特征在于：所述检测模块(2)包括检测主机(3)、第一检测模块(4)、第二检测模块(5)和搭载探测器(6)；
所述检测主机(3)包括主机本体，以及搭载在主体本体上的基于分数阶忆阻器的神经元电路；
所述第一检测模块(4)包括发射机、传感器和接收机；所述发射机采用脉冲发射器；所述接收机采用脉冲接收器；
所述第二检测模块(5)包括用于绝缘和漏电检测中产生高压电源的高压发生器，用于断线、短路、接触不良故障测试的路径仪，确定精确故障位置的定位仪；
所述搭载探测器(6)包括搭载组件(61)，用于探测脉冲的脉冲传感器，以及用于电流信号探测的电流探测器；所述搭载组件(61)包括搭载壳体(611)，安装在搭载壳体(611)上的固定圈(612)，安装在搭载壳体(611)上端的绝缘件(613)，以及安装在绝缘件(613)上端的缆线夹板(62)；所述脉冲传感器安装在所述搭载壳体(611)内部，所述电流探测器安装在所述固定圈(612)内部；
所述神经元电路包括控制连接单元、忆阻器单元、模拟转换单元、信号反馈控制单元；所述忆阻器单元通过所述控制连接单元与所述主机本体并联连接；所述模拟转换单元用于将电信号转换为数字模拟单元，且模拟转化单元与忆阻器单元藕接；所述信号反馈控制单元包括电位接收模块与输入模块，所述输入模块用于将所述电位接受模块接受到的电位信号传输至模拟转化单元。
2.如权利要求1所述的一种基于分数忆阻神经网络系统的电路故障检测装置，其特征在于，还包括手提箱(7)，所述检测模块(2)安装在所述手提箱(7)内部。
3.如权利要求1所述的一种基于分数忆阻神经网络系统的电路故障检测装置，其特征在于，所述运输模块(1)采用可折叠式推拉车，所述可折叠式推拉车包括车体底盘(11)，安装在车体底盘(11)下端的万向轮(12)，安装在车体底盘(11)上端的放置槽(13)，安装在车体底盘(11)上端的折叠杆(14)，以及安装在折叠杆(14)上的把手(15)；所述折叠杆(14)与车体底盘(11)之间设置有加固杆(140)。
4.如权利要求1所述的一种基于分数忆阻神经网络系统的电路故障检测装置，其特征在于，所述搭载探测器(6)还包括无线发射模块、电信号调理模块；所述主机本体还包括无线接收模块；所述无线发射模块与所述无线接收模块构成无线传输模块；所述电信号调理模块用于对脉冲、电流探测器接收的信号进行调理，所述无线传输模块用于将调理后的信号与所述主机本体进行传输。
5.如权利要求1所述的一种基于分数忆阻神经网络系统的电路故障检测装置，其特征在于，所述模拟转换单元包括2～5组运算放大器，4～8组与运算放大器输出端连接的电阻，以及与电阻藕接的晶体管。
6.如权利要求1所述的一种基于分数忆阻神经网络系统的电路故障检测装置，其特征在于，所述忆阻器单元与所述主机本体并联连接。
7.如权利要求1所述的一种基于分数忆阻神经网络系统的电路故障检测装置，其特征在于，所述缆线夹板(62)包括H型支架(621)，设置在H型支架(621)横杆上的弹簧件(622)，活动设置在H型支架(621)竖杆内侧面上的卡板(623)，安装在H型支架(621)竖杆上端的活动卡扣(624)；所述弹簧件(622)上端作用于所述卡板(623)下端；所述卡板(623)位于H型支架(621)横杆上方。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112130057A (zh) * 2020-09-14 2020-12-25 哈尔滨工业大学（威海） 基于忆阻器神经网络的辐射效应诊断系统

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20000052725A (ko) * 1996-10-23 2000-08-25 제이. 알. 드로우일래드 비트-시리얼에 근거한 회귀성 뉴로프로세서를 포함하는 차량용 엔진 불발 감지 장치
KR20050107548A (ko) * 2004-05-07 2005-11-11 (주)미래시스템 신경망의 역전파 알고리즘에 의한 탐색 레이더의 적응적표적 신호식별
TW201209734A (en) * 2010-07-07 2012-03-01 Qualcomm Inc Methods and systems for memristor-based neuron circuits
CN103995200A (zh) * 2014-05-23 2014-08-20 中国人民解放军国防科学技术大学 一种基于光耦的忆阻器可编程等效电路
CN105224986A (zh) * 2015-09-29 2016-01-06 清华大学 基于忆阻器件的深度神经网络系统
CN109558946A (zh) * 2018-10-29 2019-04-02 南京邮电大学 一种基于忆阻器阵列的识别系统
CN109657787A (zh) * 2018-12-19 2019-04-19 电子科技大学 一种二值忆阻器的神经网络芯片
CN109787592A (zh) * 2018-12-21 2019-05-21 西安交通大学 一种随机神经脉冲发生器
CN110163365A (zh) * 2019-05-29 2019-08-23 北京科易达知识产权服务有限公司 一种应用于忆阻器突触阵列的脉冲神经元电路

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20000052725A (ko) * 1996-10-23 2000-08-25 제이. 알. 드로우일래드 비트-시리얼에 근거한 회귀성 뉴로프로세서를 포함하는 차량용 엔진 불발 감지 장치
KR20050107548A (ko) * 2004-05-07 2005-11-11 (주)미래시스템 신경망의 역전파 알고리즘에 의한 탐색 레이더의 적응적표적 신호식별
TW201209734A (en) * 2010-07-07 2012-03-01 Qualcomm Inc Methods and systems for memristor-based neuron circuits
CN103995200A (zh) * 2014-05-23 2014-08-20 中国人民解放军国防科学技术大学 一种基于光耦的忆阻器可编程等效电路
CN105224986A (zh) * 2015-09-29 2016-01-06 清华大学 基于忆阻器件的深度神经网络系统
CN109558946A (zh) * 2018-10-29 2019-04-02 南京邮电大学 一种基于忆阻器阵列的识别系统
CN109657787A (zh) * 2018-12-19 2019-04-19 电子科技大学 一种二值忆阻器的神经网络芯片
CN109787592A (zh) * 2018-12-21 2019-05-21 西安交通大学 一种随机神经脉冲发生器
CN110163365A (zh) * 2019-05-29 2019-08-23 北京科易达知识产权服务有限公司 一种应用于忆阻器突触阵列的脉冲神经元电路

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
TAKAO MARUKAME 等: "Proposal analysis and demonstration of Analog/Digital-mixed Neural Networks based on memristive device arrays", 《2018 IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON CIRCUITS AND SYSTEMS(ISCAS)》 *
陈佳 等: "基于忆阻器的神经网络应用研究", 《微纳电子与智能制造》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112130057A (zh) * 2020-09-14 2020-12-25 哈尔滨工业大学（威海） 基于忆阻器神经网络的辐射效应诊断系统
CN112130057B (zh) * 2020-09-14 2024-04-16 哈尔滨工业大学（威海） 基于忆阻器神经网络的辐射效应诊断系统

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