基于神經(jīng)網(wǎng)絡模型的智能傳感器在線自診斷、自修復摘要本文首次提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡模型實現(xiàn)智能傳感器在線診斷、在線修復的原理、方案，及軟、硬件實現(xiàn)方法，對利用生物結(jié)構(gòu)來提高電子系統(tǒng)可靠性進行了初步嘗試。本文的成果適用于對速度要求不高的智能傳感器系統(tǒng)，有一定的參考價值。關鍵字智能傳感器、在線自診斷、自修復、神經(jīng)網(wǎng)絡模型、觸突、閾值THEINTELLIGENTSENSORSCHECKANDREPAIRONLINEWHICHBASEDONNERVOUSMODELHUXUEHAI、GUTIANXIANGABSTRACTINTHISPAPER,ITISCARRIEDOUTTHERESEARCHONTHEPRINCIPLEOFINTELLIGENTSENSORSCHECKANDREPAIRONLINEWHICHBASEDONNERVOUSMODELANDITSSTRUCTUREOFSOFTWAREANDHARDWARETHEWAYTOIMPROVERELIABILITYBYNATURALSTRUCTUREISTRIEDTHEWAYSUITSFORTHEINTELLIGENTSENSORKEYWORDSINTELLIGENTSENSOR,CHECKANDREPAIRONLINE,NERVOUSMODEL,CONJUNCTION,LIMITVALUE中圖分類號TP21261引言進入信息時代后，一場數(shù)字化革命正在各國蓬勃的展開。作為信息技術(shù)的三大支柱之一的傳感器技術(shù)也同樣面臨著這個挑戰(zhàn)。內(nèi)置MCU系統(tǒng)，可自動對輸出進行線性化、標度變換、數(shù)字濾波、數(shù)字補償，即提高測量精度，又能補償受溫度、壓力、氣體濃度等因素影響的智能傳感器成為了當今傳感器技術(shù)發(fā)展和研究的主流和前沿。但由于內(nèi)部結(jié)構(gòu)更加復雜，特別是系統(tǒng)全部基于內(nèi)置MCU系統(tǒng)的正常運行，不可避免的降低了傳感器的可靠性。為了提高可靠性，就必須對傳感器內(nèi)置的MCU系統(tǒng)進行在線監(jiān)控，這也就成為了智能傳感器研究的重要課題。2基本原理智能傳感器使用內(nèi)置的MCU系統(tǒng)作為系統(tǒng)控制核心。由于MCU系統(tǒng)較易受電磁干擾而發(fā)生系統(tǒng)程序“跑飛”，或內(nèi)存單元數(shù)據(jù)突然改變現(xiàn)象，這種故障是隨機發(fā)生的，且和運行環(huán)境有關，難于檢測、排除。傳統(tǒng)方法采用電壓比較器對電源監(jiān)控，采用“看門狗”對程序監(jiān)控，存在的缺陷主要有測試故障覆蓋率低、難以檢測變周期運行系統(tǒng)、測試時間太長，并可能因此而引起連鎖反應，造成直接經(jīng)濟損失、故障處理智能度差，無法進行過程重入，從而無法實現(xiàn)在線故障排除。我們利用神經(jīng)網(wǎng)絡模型可以很好的解決這一問題，實現(xiàn)了MCU系統(tǒng)的智能在線監(jiān)控和在線故障排除，從而極大的提高智能傳感器的可靠性和運行平穩(wěn)性。21神經(jīng)網(wǎng)絡模型圖1細胞核觸突最簡單的神經(jīng)元生物模型如圖1所示。它是由傳遞神經(jīng)反應的觸突，細胞核組成。如果有一個信號傳到觸突，觸突先對信號的特點進行衡量，當刺激信號的權(quán)重和大于這個神經(jīng)細胞的閾值則這個神經(jīng)細胞被激發(fā)，反之則未被激發(fā)。22神經(jīng)網(wǎng)絡自診斷原理仿造這一原理我們可以模仿大腦中的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)把系統(tǒng)的軟硬件劃分為由A/D變換、數(shù)字濾波、線性化處理、標度變換、數(shù)字補償，通訊等功能構(gòu)成的神經(jīng)元。每個神經(jīng)元由細胞核、傳遞觸突、閾值衡量觸突組成。將這些簡單的、彼此之間高度連接的處理單元組成神經(jīng)網(wǎng)絡。本文采用閾值型神經(jīng)元模型,系統(tǒng)運行時，第N次激發(fā)的神經(jīng)元的興奮度對應的計算公式為公式（1）ANU（|N|TNSN|）（1）式中AN第N次激發(fā)的神經(jīng)元的興奮度，AN1運行正常，AN0運行故障|N|第N次激發(fā)的神經(jīng)元無故障運行時的最大誤差時間的理論值TN第N次激發(fā)的神經(jīng)元運行時間的實際值SN第N次激發(fā)的神經(jīng)元運行時間的理論值23神經(jīng)網(wǎng)絡自修復原理如前所述可得，當AN1時，神經(jīng)元運行正常，傳遞觸突輸出激發(fā)信息XI1，表明需激發(fā)神經(jīng)元I，閾值衡量觸突的輸出Y對應的計算公式為公式（2）YU（WJIANXI）（2）M式中WJI神經(jīng)元J與神經(jīng)元I的互聯(lián)權(quán)重衡量閾值,AN第N次激發(fā)的神經(jīng)元的興奮度XI傳遞觸突輸出激發(fā)信息當Y1時，神經(jīng)元I被激發(fā)，保存系統(tǒng)現(xiàn)狀態(tài)，進入神經(jīng)元I的細胞核程序。當AN0時，神經(jīng)元運行故障，當Y0時，激發(fā)失敗，系統(tǒng)回到第N次神經(jīng)元激發(fā)前的狀態(tài)，并重新激發(fā)該神經(jīng)元，如果連續(xù)失敗3次，系統(tǒng)中止運行，并輸出故障信號。24神經(jīng)元網(wǎng)絡的自學習由于雙CPU結(jié)構(gòu)的時間基準之間有一定差異，且使用中由于溫度、濕度、使用時間的影響，時間基準會發(fā)生頻率漂移，從而使誤差時間較難確定，造成系統(tǒng)在線自診斷失效，我們可以讓該神經(jīng)元網(wǎng)絡結(jié)合蟻群算法，進行定期的自學習，把結(jié)果存入知識庫，就能有效且快速的確定誤差時間I庫。由于誤差時間近似服從高斯分布，即PEXP（I2/（22）/（2）1/2）（3）式中P概率密度；I第I個神經(jīng)元的誤差時間；標準差對于第I個神經(jīng)元，第N次學習，誤差時間NI的計算公式為公式4J1|NI|（3|TNISNI|/MQNI1）/（1Q）（4）M式中Q遺忘速度，取值01；M取50|NI|第I個神經(jīng)元，第N次學習無故障運行時的最大誤差時間的理論值TN第N次激發(fā)的神經(jīng)元運行時間的實際值SN第N次激發(fā)的神經(jīng)元運行時間的理論值這樣，通過觀察神經(jīng)網(wǎng)絡中被激發(fā)的神經(jīng)元和將被激發(fā)神經(jīng)元的觸突連接、激發(fā)關系可以判斷運行過程是否正常，實現(xiàn)在線監(jiān)控；通過對故障神經(jīng)元的重激發(fā)和重入，實現(xiàn)系統(tǒng)的在線故障排除。通過對環(huán)境的自學習而實現(xiàn)本神經(jīng)網(wǎng)絡的在線監(jiān)控參數(shù)NI可隨著環(huán)境的變化自調(diào)節(jié)，從而提高了系統(tǒng)的自適應能力和可靠性。3在線自診斷的實現(xiàn)方法31硬件設計為提高系統(tǒng)監(jiān)控的可靠性，克服系統(tǒng)本身受干擾而癱瘓，系統(tǒng)采用雙CPU結(jié)構(gòu)。硬件結(jié)構(gòu)如圖2。圖2硬件結(jié)構(gòu)圖考慮到可靠性高、綜合成本低、精度高、調(diào)試方便、抗干擾能力強、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單，選用一片ADI公司的ADUC812高精度數(shù)據(jù)采集片上系統(tǒng)芯片作主系統(tǒng)實現(xiàn)A/D、D/A、單片機系統(tǒng)的全部功能。ADUC812包含8通道12BITSARA/D，無噪聲14位，速度10KHZ；2通道12位D/A，速度15US；8KE2PROM程序存儲器；640字節(jié)FLASHROM數(shù)據(jù)存儲器；工業(yè)標準8052核；精密基準電壓源；時鐘頻率最高16MHZ。考慮到價格便宜，可靠性高，體積小，采用89C2051作為實時監(jiān)控主系統(tǒng)。89C2051包含2KE2PROM程序存儲器；時鐘頻率最高20MHZ；20腳芯片。采用IMP690A芯片作為硬件監(jiān)控，它能為單片機提供可靠的上電、掉電復位低電壓早期報警，“看門狗”及后備電池管理、寫保護等功能，同時還具有抗高溫及短路保護功能，能極大的提高系統(tǒng)的抗干擾能力和系統(tǒng)的可靠性。32神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的在線自檢測程序?qū)崿F(xiàn)敏感頭信號調(diào)理電路數(shù)據(jù)采集片上系統(tǒng)信息接口監(jiān)控系統(tǒng)模擬輸出總線被測量IMP690A激發(fā)信號響應信號J1神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的在線自檢測程序程序流程如圖3，主系統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)圖3神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的在線自檢測程序流程圖4監(jiān)控系統(tǒng)性能分析41故障覆蓋率MCU系統(tǒng)受電磁干擾而發(fā)生故障主要有系統(tǒng)程序“跑飛”、部分寄存器改變兩種。傳統(tǒng)方法采用電壓比較器對電源監(jiān)控，采用“看門狗”對程序監(jiān)控，只能檢測出系統(tǒng)飛死故障，當發(fā)生程序出現(xiàn)“跑飛”時，由于“跑飛”到任意標號的概率是相同的，而MCU系統(tǒng)平均一條指令占2字節(jié)，故程序跳過一段程序，正好進入另一條指令的概率為50。故障檢測率低于50，且不能檢測出發(fā)生部分寄存器改變的故障。利用神經(jīng)網(wǎng)絡模型，由于“跑飛”到任意標號的概率是相同的，而N一般小于10字節(jié)指令的運行時間，故障檢出率的計算公式為公式（5）PW110/M（4）式中M存儲空間，本系統(tǒng)為8K所以，本系統(tǒng)故障檢出率大于99，同時，由于系統(tǒng)不斷對比關鍵寄存器值，能及時發(fā)現(xiàn)部分寄存器改變的故障。42故障檢出時間本方案的故障檢出時間小于單個神經(jīng)元細胞的運行時間，可以檢測變周期運行系統(tǒng)所以在對外狀態(tài)發(fā)生改變之前總可以檢出故障，不會出現(xiàn)檢出時間太長，并因此而引起連鎖反應，造成直接經(jīng)濟損失。而傳統(tǒng)方案由于檢出時間不發(fā)出刺激響應信號響應激發(fā)信號產(chǎn)生INT1中斷產(chǎn)生INT0中斷，啟動T1產(chǎn)生INT1中斷，終止T1發(fā)出激發(fā)終止信號激活第N個神經(jīng)元，運行細胞核程序計算AN、YAN1、Y1NI，發(fā)出激發(fā)信號恢復原狀態(tài)，NN，發(fā)出激發(fā)信號T1超時中斷可變，“看門狗”的定時總要大于程序最長運行時間，無法克服這一缺點。43故障誤檢及在線故障修復由于本方案采用神經(jīng)元網(wǎng)絡的自學習算法，可有效克服系統(tǒng)時間基準會發(fā)生頻率漂移產(chǎn)生的故障誤檢，誤判概率03，同時，采用神經(jīng)元網(wǎng)絡的重入技術(shù)，不但可實現(xiàn)系統(tǒng)的在線故障修復，同時可克服故障誤檢出現(xiàn)的系統(tǒng)故障。本方案把系統(tǒng)分成許多神經(jīng)元模塊，利于邏輯編程和結(jié)構(gòu)化設計，是一種提高程序可靠性和運行的穩(wěn)定的好方法。當然，這種方法要求衡量閾值觸突程序的運行時間遠小于細胞核程序的運行時間，所以只適用對速度要求不高的智能傳感器系統(tǒng)。5小結(jié)本文介紹了一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡