高压电器
高壓電器
고압전기
HIGH VOLTAGE APPARATUS
2012年
8期
34-39,44
,共7页
樊高辉%魏明%刘卫超%陈翔%曹艳宾
樊高輝%魏明%劉衛超%陳翔%曹豔賓
번고휘%위명%류위초%진상%조염빈
静电放电电磁脉冲%NARX%遗传算法%非线性辨识
靜電放電電磁脈遲%NARX%遺傳算法%非線性辨識
정전방전전자맥충%NARX%유전산법%비선성변식
针对现有机理建模算法普遍存在计算电磁脉冲响应过程过于复杂的问题,为能够给电子设备静电放电电磁脉冲响应计算提供一种简便有效的能量耦合建模方法,设计了脉冲场强测试仪的静电放电辐射实验.用NARX神经网络代替传统NARX网络,依靠遗传算法对网络的初始权值、阈值进行优化,以3.5 kV静电放电实验数据作为建模数据对系统进行非线性辨识,并对4.5 kV静电放电电磁脉冲响应进行预测.建模结果表明,两种模型均能准确预测响应波形,但优化后的NARX神经网络模型精度更高.该建模方法计算过程简单.该方法同样适用于其他电磁脉冲响应建模.
針對現有機理建模算法普遍存在計算電磁脈遲響應過程過于複雜的問題,為能夠給電子設備靜電放電電磁脈遲響應計算提供一種簡便有效的能量耦閤建模方法,設計瞭脈遲場彊測試儀的靜電放電輻射實驗.用NARX神經網絡代替傳統NARX網絡,依靠遺傳算法對網絡的初始權值、閾值進行優化,以3.5 kV靜電放電實驗數據作為建模數據對繫統進行非線性辨識,併對4.5 kV靜電放電電磁脈遲響應進行預測.建模結果錶明,兩種模型均能準確預測響應波形,但優化後的NARX神經網絡模型精度更高.該建模方法計算過程簡單.該方法同樣適用于其他電磁脈遲響應建模.
침대현유궤리건모산법보편존재계산전자맥충향응과정과우복잡적문제,위능구급전자설비정전방전전자맥충향응계산제공일충간편유효적능량우합건모방법,설계료맥충장강측시의적정전방전복사실험.용NARX신경망락대체전통NARX망락,의고유전산법대망락적초시권치、역치진행우화,이3.5 kV정전방전실험수거작위건모수거대계통진행비선성변식,병대4.5 kV정전방전전자맥충향응진행예측.건모결과표명,량충모형균능준학예측향응파형,단우화후적NARX신경망락모형정도경고.해건모방법계산과정간단.해방법동양괄용우기타전자맥충향응건모.
