Project Engineering

针对早期火灾气体检测中传统BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,本文提出一种利用遗传算法优化的BP神经网络模型,并基于FPGA硬件平台实现高速计算,提升了火灾气体检测系统的精度与实时性。首先,通过遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络的初始权重与偏置,构建三层GA-BP网络。再基于FPGA硬件实现GA-BP模型的前向传播,采用模块化设计与流水线并行架构,结合定点数量化和分段拟合激活函数优化资源占用。实验结果证明,与传统BP网络相比,GA-BP模型在收敛速度上提升了28.57%。FPGA系统响应时间仅需6个时钟周期,且精确率与软件实现相比误差仅有0.86%。本研究为储能电站火灾检测提供了一种高精度、低延迟的硬件解决方案。