多功能智能实验系统设计

莫松颖　莫琦　邱旭华　徐绮晨

摘要：为了解决各大高校模拟电子技术实验的实验过程繁复，老师批改实验报告时间较长的问题，我们提出了一个基于神经网络的模拟电子技术智能实验系统。该系统能够简化学生的实验流程，也能节省老师帮同学们检查错误的精力和批改实验报告的时间。

关键词：实验室；神经网络；自动评判

中图分类号：TP391.4；TP183 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2018）09-0137-02

1 引言

目前，我们学校的电工电子类实验都是经过实验预习→进行实验→记录实验数据→老师检查签名→学生进行最后的数据处理→上交，这样的流程。其中，这个流程有很多让人很不满意的地方。由于预习内容较少，很多同学不重视预习，结果到了上课的时候才把实验指导书拿出来看，造成实验效率低下。其次，在做实验的过程中，老师只有一个，而学生有很多，老师无法每时每刻关注到每一个学生，告知他们哪里出错。大家都是到了快下课才拿实验数据交给老师，一旦实验数据出错，又要延长实验时间重新进行实验，或是重新找时间进行实验，非常麻烦。老师精力有限，无法对每个同学的实验报告进行很严谨的打分。基于以上几点现在教学的不足，我们提出一种多功能智能实验系统。

2 系统组成及功能

该系统由采集器，手机客户端、服务器端组成。

（1）采集器：采集器主要由STM32核心板以及程控放大器，电压检测探头以及电压输出端子组成，主要负责采集电路上的直流电压和交流电压波形以及对需要信号源的电路进行信号输出，同时将直流电压数据及波形电压数据发送到手机客户端和接收手机客户端发来的控制命令。（2）手机客户端：手机客户端基于安卓7.0系统进行编写，主要功能是显示与转发。客户端将采集器采集到的直流电压及波形电压数据进行数据显示和绘图显示，以及当学生点击“检测”或“提交数据”按钮时将当前接收到的数据发送到服务器。手机客户端还可以控制采集器信号的输出。（3）服务器：服务器主要运用神经网络，对手机客户端上传的数据经过离散余弦变换及归一化处理后送入神经网络中进行识别，即可判断出该数据的正误以及给出错误数据的错误原因。

系统功能框图如图1所示：

3 硬件设计方案

在硬件制作方面，我们采用STM32F103VET6这款芯片作为主控芯片，集成运放μA741、AD623还有数字电位器组成的程控放大器。这两个程控放大器负责将大的信号进行降压，小的信号进行放大，将采集回来的信号控制在STM32可采集的范围之内。

如图2所示，该采集器有一个电压、波形采集端口，还有个信号输出端口。采集端口通过程控放大器调整后接到STM32的AD转换接口，STM32的DA转换接口通过另一个程控放大器接到输出端。使用者通过客户端下达命令来控制采集端口采集的快慢。采集电压数据时，为节省功耗，设定STM32 ADC扫描频率为239.5个时钟周期，采集50次后取平均值，作为一个数据。采集波形数据时，设定ADC扫描频率为1.5个时钟周期采样一次，采集完1040个电压数据后立即向手机客户端发送数据。

4 软件设计方案

4.1 手机客户端

手机客户端主要是用作波形、电压的展示以及数据转发功能。手机客户端启用两组通讯，使用蓝牙与采集器进行通信，将手机连接上WiFi，通过局域网与服务器进行通信。手机客户端将采集器采集回来的电压数据在屏幕上使用Canvas进行描点连线，使用SurfaceView对图像进行展示，即可得到一幅完整的波形图。学生在做实验的过程中，若看到波形符合要求，点击提交按钮，客户端就会将当前的图像对应的电压数据通过局域网发送到服务器，服务器通过神经网络对数据进行判断。

手机客户端通信原理框架如图3所示。

4.2 服务器端

服务器端主要是接收手机客户端发来的数据，然后用神经网络来对上传的波形进行识别，判断波形的正误，以及给出错误波形的错误分析，然后生成实验报告。

（1）波形评判。在制作该系统的时候，我们使用比较好的实验设备，将每种可能的错误的电路分别测取300组波形数据，每一组测取1040个数据点，然后对每一组数据进行离散余弦变换，然后将每个波形变换后得到的矢量的前18项元素作为特征矢量，然后进行归一化处理，送入神经网络中进行训练。

我们为每一个实验内容都训练了一个网络，网络中把每种可能的波形（无论错误还是正确）都分成一个类，当在做该实验内容的时候，学生只要在手机端将波形数据提交，服务器端就会自动对上传的数据进行离散余弦变换以及归一化处理，然后放入神经网络中进行识别，神经网络就能分析出该提交的波形是正确的或是属于哪种错误的波形。程序再根据识别的结果给手机端反馈分析结果。

波形评判流程如图4所示。

（2）实验评分。在对波形数据进行正误验证的同时，我们获取实验中的电压，电流等相关实验参数，与相应的经验值进行对比，分析，再结合做实验的时间，错误次数等多种参数进行评分，最后得出一个合理，公正的实验分数。

评分流程如图5所示。

（3）报告生成。该功能通过Python代码，新建一个word文档，然后使用输出流向word文档中写入相应的题目说明，然后将评判结果写进去，按照一定的模板形成一篇图文并茂，符合格式要求的實验报告，这样，一篇实验报告就完成了。

5 结语

该多功能实验系统可以作为学生们的实验助手，帮助学生熟悉实验，指导学生进行实验以及为学生的实验进行错误分析，还能自动生成实验报告供老师批阅，既节省了学生的实验时间，提高了学生课堂上的实验效率，也节省了老师逐个为学生进行实验线路检查的精力，同时节省了老师批改实验报告的时间，是一个一举多得的智能实验系统。

参考文献

[1]曾翔，姜本清，徐涛.测试系统中波形的神经网络识别方法[J].舰船电子工程，2014，34（03）：141-145.

[2]孙帆，施学勤.基于MATLAB的BP神经网络设计[J].计算机与数字工程，2007，（08）：124-126+202.