基于SOPC神经网络的地铁屏蔽门故障报警设计

摘要：

基于SOPC神经网络的地铁屏蔽门故障报警系统与传统报警相比有很大的区别.采用神经网络的自学习能力,建立故障报警系统的数学模型.以Altera公司的Cyclone Ⅳ E的EP4CE15E22C8为硬件开发平台,设计了一种地铁安全门故障报警系统.利用MODELSIM软件进行模拟仿真试验,改变了传统地铁安全门故障报警模型的稳定性较差、误报频率较高的缺点,对避免影响地铁正常运行具有重要的指导作用.

关键词：地铁屏蔽门、数学模型、神经网络、故障报警

所属期刊栏目：45

分类号：TM92

在线出版日期：2023-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：29-31