基于压电振动能量采集器的信息感知与模式识别系统

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。