申请/专利权人：南京信息工程大学

申请日：2024-02-27

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117786537A

主分类号：G06F18/2415

分类号：G06F18/2415;G06F18/214;G06N3/047;G06N3/08;G06F17/16;G01M99/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明公开了一种基于玻尔兹曼机投票网络的分布式故障诊断方法，包括：构建玻尔兹曼机投票网络平台；基于空调传感器的训练数据集，在核心FPGA中对玻尔兹曼机投票网络平台进行训练，将获得的最优可信度矩阵发送至非核心FPGA；采用非核心FPGA分别调用相应的可信度向量与激活函数计算出的投票值相乘，以获得传感器节点之间的投票边权值，将投票边权值发送给核心FPGA；整合投票值矩阵，对投票值矩阵对称化处理后得到对称化玻尔兹曼机，迭代玻尔兹曼机状态，得到玻尔兹曼机每个传感器节点的状态值，由非核心FPGA对状态值进行显示。本发明能够精确确定暖通空调系统中各个传感器的故障位置和诊断。

主权项：1.一种基于FPGA的玻尔兹曼机投票网络的分布式故障诊断方法，其特征在于，所述分布式故障诊断方法包括以下步骤：步骤A，准备n+1块FPGA，将其中一块FPGA定义为核心FPGA，其余n块FPGA定义为非核心FPGA；以n块非核心FPGA分别表征n个传感器节点，结合空调传感器对应的约束等式连接节点，构建玻尔兹曼机投票网络平台；n为大于1的正整数；步骤B，基于空调传感器的训练数据集，在核心FPGA中对玻尔兹曼机投票网络平台进行训练，将获得的最优可信度矩阵发送至n块非核心FPGA；步骤C，采用n块非核心FPGA分别调用相应的可信度向量与激活函数计算出的投票值相乘，以获得传感器节点之间的投票边权值，将投票边权值发送给核心FPGA；步骤D，利用核心FPGA将所有投票边权值整合成投票值矩阵，对投票值矩阵对称化处理后得到对称化玻尔兹曼机，迭代玻尔兹曼机状态，得到玻尔兹曼机每个传感器节点的状态值，将每个传感器节点的状态值发送给对应传感器节点的非核心FPGA，使非核心FPGA接收状态值后，调用工具库函数对状态值进行显示。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京信息工程大学 一种基于FPGA的玻尔兹曼机投票网络的分布式故障诊断方法

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