基于压电振动能量采集器的信息感知与模式识别系统

摘要：

压电振动能量采集器不仅能高效收集环境振动能量,同时也可感知振动信息,通过进一步信息处理也可识别出振动的模式.在充分研究振动能量采集器输出特征的基础上,构建了一种振动信息感知以及振动模式识别系统.根据能量采集器输出的信号特征,采用卷积神经网络(CNN)算法给出了振动模式识别方法,并通过现场可编程门阵列(FPGA)的算法运行实现了振动模式的实时快速识别.实验结果表明:采用卷积神经网络算法的模式识别准确率可达96.7％,基于FPGA的识别系统能在能量采集器触发后的0.6 s内完成振动模式的快速识别.

关键词：压电振动能量采集器、信息感知、卷积神经网络、模式识别

所属期刊栏目：41

分类号：TP212;TP183(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金61834007

在线出版日期：2022-07-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：37-39,43