Структура измерительной части основного нейрона

УДК 004.3
А.Н. Корнилков1, А.И. Посягин1
1
Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Пермь,
Россия
Структура измерительной части основного нейрона
самомаршрутизирующегося аналого-цифрового преобразователя
Аннотация:
Рассматривается
структура
самомаршрутизирующегося
аналого-цифрового
преобразователя на основе нейронной сети. Приводится структура основного нейрона, входящего в эту
структуру.
Ключевые слова: аналого-цифровой преобразователь, нейронная сеть, отказоустойчивость.
В настоящее время практически во все сферы человеческой жизни проникают
автоматизированные системы управления. Основа каждой такой системы –
микроконтроллер, который и осуществляет принятие решений. Но для того чтобы принять
решение в микроконтроллер должна поступить информация о состоянии объекта
управления. Эта информация зачастую снимается с помощью аналоговых датчиков,
выходом которых является аналоговое напряжение. Микроконтроллер при этом является
цифровым устройством и для его работы информация должна быть представлена в виде
двоичного кода. Для осуществления перехода от аналоговой информации к цифровой
используются аналого-цифровые преобразователи (АЦП).
Современные АЦП предлагают огромный выбор различных устройств для
различных нужд: от быстродействующих параллельных АЦП до миниатюрных
конвеерных АЦП. Каждое из этих устройств обладает определенным набором
характеристик, но в рамках современных систем управления и общего направления
конструирования на микроминитюаризацию, актуальной является задача создания
адаптивного АЦП, который за счет минимального количества аппаратных издержек,
позволял бы создавать различные структуры для решения конкретных задач, и при этом
мог перестраивать в любой удобный момент.
Одним из прогрессивных направлений в разработке подобных АЦП являются
АЦП, построенные с использованием нейронных сетей [1]. Нейронные сети — это
математические модели, а также их программные или аппаратные реализации,
построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных
сетей — сетей нервных клеток живого организма. Нейронные сети представляют собой
систему соединённых и взаимодействующих между собой универсальных элементов
(искусственных нейронов). Каждый элемент этой сети имеет дело только с сигналами,
которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает
другим элементам. И, тем не менее, будучи соединёнными, в достаточно большую сеть с
управляемым взаимодействием, такие относительно простые элементы вместе способны
выполнять довольно сложные задачи. Ключевое место в создании и совершенствовании
устройств, использующих технологии нейронных сетей занимает моделирование их
функционирования при нормальной работе создаваемых устройств и при их нештатном
функционировании.
В настоящее время ведутся работы по созданию самомаршрутизирующегося
аналого-цифрового преобразователя (АЦП) на основе нейронной сети [2], в результате
этих исследований получена структурная схема (рис.1), включающая в себя следующие
блоки: блок компараторов, блок вычисления необходимой разрядности АЦП и
непосредственно саму нейронную сеть.
На вход системы поступают аналоговые сигналы (U1…Un). Блок компараторов
сравнивает полученные аналоговые сигналы с уравновешивающими напряжениями,
вырабатываемыми нейронной сетью для каждого входа. Уравновешивающие напряжения
получаются в нейронной сети за счёт суммирования токов, соответствующих каждому
разряду, генерирующихся матрицей R-2R, образованной нейронами. На выходе
компаратора выставляется логический 0, если уравновешивающее напряжение превысило
входное напряжение, и 1, если нет.
Одновременно эти же входные сигналы обрабатываются и системой вычисления
требуемой разрядности для индивидуального аналого-цифрового преобразователя
(ИАЦП). На выходе этого блока формируется параллельный код (ki), который, поступив
в нейронную сеть (НС), служит для неё сигналом к формированию ИАЦП и
соответствует требуемому количеству разрядов.
Рис.1. Структурная схема аналого-цифрового преобразователя на основе нейронной сети.
НС выполняет основную функцию аналого-цифрового преобразования методом
поразрядного взвешивания, когда сформированный ИАЦП поочерёдно взводит каждый
разряд в единицу, начиная со старшего. При этом после выставления разряда в единицу,
проверяется выход компаратора: если уравновешивающее напряжение превысило
входное, то разряд сбрасывается, в противном случае он остаётся в 1, система переходит к
следующему разряду.
Кроме того НС обеспечивает адаптивность всего самомаршрутизирующегося АЦП,
объединяя необходимое количество разрядов, определяемое числом ki.
Рассмотрим подробнее структуру самой нейронной сети (рис.2). Она состоит из 4
слоёв: слой входных нейронов, слой коммутаторов (Км), слой основных нейронов (ОН) и
выходной слой. Работа всего АЦП делится на три этапа: формирование индивидуального
аналого-цифрового преобразователя, непосредственное измерение и третий этап –
«разрушение» ИАЦП.
На этапе формирования ИАЦП коммутаторы собирают информацию о количестве
свободных ОН, на её основе делается вывод о том, где в сети может быть расположен
ИАЦП. Сбор информации о количестве свободных ОН осуществляется благодаря
горизонтальным связям между ними. По команде Км происходит формирование ИАЦП и
соединение его входов с входными нейронами, а выходов с выходными нейронами
соответственно. НС переходит к этапу измерения.
Рис.2 Структурная схема нейронной сети в самомаршрутизирующемся АЦП
Основой НС является множество ОН, с помощью которых происходит
непосредственное измерение сигнала. Каждый ОН представляет собой одноразрядный
АЦП дополненный системой управления (СУ) и системой маршрутизации (СМ). Каждый
из ОН способен подключаться к коммутаторам, выходному слою нейронов, предыдущему
и последующему ОН. При этом, так как каждый из ОН подключен сразу к нескольким
соседним нейронам, система маршрутизации, при формировании ИАЦП, может выбирать
путь для обрабатываемого сигнала по НС. Такая маршрутизация обеспечивается
срабатыванием коммутаторов и обработкой флагов готовности, поступающих от других
нейронов. Всё измерение проходит за 2n+1 такт, при этом последний такт необходим из-за
задержки в сдвиговом регистре выходного нейрона. В результате измерения НС подаёт
на свои выходы значения отсчётов каждого из измеряемых сигналов (N1-Nn).
На этапе «разрушения» ИАЦП система управления отключает связи в слое ОН и
связи ОН с коммутаторами. Этот этап выполняется с минимальной задержкой. После
окончания «разрушения» ИАЦП, все задействованные нейроны возвращаются в исходное
состояние и система способна формировать новые ИАЦП через них.
Нами разработана структурная схема основного нейрона (рис.3), включающая в
себя три основные части: измерительную, ответственную за маршрутизацию и
осуществляющую самодиагностику ОН.
Рис. 3 Структурная схема основного нейрона
СУ осуществляет управление входными и выходными ключами ОН, включая его,
таким образом, в состав ИАЦП. ОН, соответствующий старшему разряду, получает
сигналы от коммутатора: сигнал компаратора, сигналы с цифровой и аналоговой шин.
Если ОН не является старшим, то соответствующие сигналы будут поступать с
предыдущего ОН. Выходные ключи замыкаются также в соответствии с управляющими
сигналами, либо на следующий ОН, либо, если ОН оказался младшим разрядом
сформированного ИАЦП, то на выходные нейроны. Схема тестирования обеспечивает
самодиагностику ОН и вырабатывает значение флага готовности, который определяет
работу системы маршрутизации.
На данный момент разработана и промоделирована измерительная часть ОН,
которую можно разделить на схему получения разряда, звено матрицы R-2R, схему
добавления разряда в цифровую шину ИАЦП.
Сигнал с компаратора поступает на схему получения разряда, где ОН определяет
значение соответствующего ему разряда. Этот сигнал также поступает на выходные
ключи напрямую, без какой либо задержки, распространяясь по сформированному ИАЦП.
Сигнал с аналоговой шины поступает на звено матрицы R-2R, с помощью которой
формируется опорное напряжение для последующего нейрона и происходит передача
тока. Далее сигнал со звена матрицы R-2R подаётся на выходные ключи, таким образом из
этих звеньев в итоге получается полноценная матрица R-2R.
По цифровой шине от нейрона к нейрону в сформированном ИАЦП передаётся
последовательность битов, соответствующая значению отсчёта измеряемого напряжения.
При этом каждый ОН в ИАЦП добавляет в эту последовательность выработанное им
значение разряда, соответствующего положению этого ОН в ИАЦП, таким образом, что в
итоге цифровая шина представляет собой сдвиговый регистр, который заканчивается в
выходном нейроне. Поступление сигнала метки на выходной нейрон свидетельствует о
том, что преобразование завершено и в сдвиговом регистре выходного нейрона находится
значение отсчёта старшим разрядом «вперёд».
На данный момент в среде Multisim выполнена разработка действующей модели
измерительной части основного нейрона. При этом между собой нейроны соединены
напрямую.
В дальнейшем планируется уделить внимание вопросам самомаршрутизации,
добавлению входных и выходных ключей и реализации системы управления. Кроме того,
необходимо разрабатывать СУ ОН с учётом ее взаимодействия с СУ Км
Библиографический список
1. Цифровые адаптивные информационно-измерительные системы / Авдеев Б. Я.,
Белоусов В. В., Брусаков И. Ю. и др. // СПб.: Энергоатомиздат, 1997.
2. Посягин А.И., Южаков А.А. Разработка аналого-цифрового преобразователя на
основе нейронной сети // Электротехника. 2013. №11. С.10-13.
Об авторах
Антон Николаевич Корнилков (Пермь) – студент третьего курса группы АТ-11, ЭТФ,
ПНИПУ (e-mail: anton-kornilkov@yandex.ru)
Антон Игоревич Посягин (Пермь) – ассистент кафедры АТ, ЭТФ, ПНИПУ (614081
г.Пермь, ул. Плеханова 71-79, e-mail: posyagin.anton@gmail.com)