[發明專利]一種基于人工神經網絡的電感自動化設計綜合模型及方法

有效

• 申請號: 202110285875.0
• 申請日: 2021-03-17
• 公開（公告）號: CN112883670B
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發明（設計）人: 王勇;馬殊;王振宇;閆富宸
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06F30/32
• 分類號: G06F30/32;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F115/10
• 代理公司: 電子科技大學專利中心 51203
• 代理人: 吳姍霖

1.一種基于人工神經網絡的電感自動化設計綜合模型進行電感設計的方法，其特征在于，所述電感自動化設計綜合模型包括綜合模塊、分析模塊、自檢模塊和輸出選擇模塊；

所述綜合模塊對輸入的所需要的電感工作頻率范圍、電感外徑和性能參數進行處理后，得到電感的幾何參數，并根據幾何參數生成電感版圖，同時將電感版圖傳輸至輸出選擇模塊，并將幾何參數傳輸至分析模塊；

所述分析模塊根據輸入的所需要的電感工作頻率范圍和綜合模塊輸入的幾何參數，生成電感的預測性能參數，并將預測性能參數中的電感的感值、品質因數和自諧振頻率傳輸至自檢模塊，同時將預測性能參數傳輸至輸出選擇模塊；

所述自檢模塊根據輸入的電感性能參數和分析模塊得到的預測電感性能參數進行判斷，確定生成的電感版圖是否滿足設計需求；

所述輸出選擇模塊根據自檢模塊的判斷結果，選擇輸出電感版圖和預測性能參數，或者錯誤提示信息；

電感設計的方法包括以下步驟：

步驟1.將所需要的工作頻率范圍、電感外徑和性能參數輸入至綜合模塊和自檢模塊，并同時將所需要的工作頻率范圍輸入至分析模塊；

步驟2.綜合模塊利用訓練好的綜合人工神經網絡預測電感的幾何參數，并利用生成工具根據預測的幾何參數，生成電感版圖，然后將幾何參數傳輸至分析模塊，將電感版圖傳輸至輸出選擇模塊；

步驟3.分析模塊根據所需要的工作頻率范圍和步驟2輸入的幾何參數，利用訓練好的第一分析人工神經網絡，獲得步驟2所生成電感版圖的感值、品質因數和自諧振頻率，利用訓練好的第二分析人工神經網絡，獲得所生成電感版圖的散射參數的實部和虛部，利用計算公式，進而獲得散射參數的幅度和相位，同時將散射參數的幅度和相位、以及生成電感的感值和品質因數傳輸至輸出選擇模塊，將生成電感版圖的感值、品質因數和自諧振頻率傳輸至自檢模塊；

步驟4.自檢模塊比較步驟3所得到的生成電感版圖的感值、品質因數、自諧振頻率和步驟1輸入的感值、品質因數、自諧振頻率，并判斷所生成的電感的各項特性與所需求的電感的特性的誤差，若小于指定值，則判斷為符合要求；否則為不符合要求，然后將判斷結果傳輸至輸出選擇模塊；

步驟5.輸出選擇模塊根據步驟4的判斷結果，若符合要求，輸出當前的電感版圖及其性能參數；若不符合要求，則輸出錯誤提示信息及各項指標的誤差百分比。

2.如權利要求1所述的電感自動化設計綜合模型進行電感設計的方法，其特征在于，電感的性能參數具體為：感值、品質因數、自諧振頻率和散射參數。

3.如權利要求1所述的電感自動化設計綜合模型進行電感設計的方法，其特征在于，電感的幾何參數具體為：電感的金屬線寬度W、金屬線邊緣的間距S、電感內徑d和電感匝數N。

4.如權利要求1所述電感自動化設計綜合模型進行電感設計的方法，其特征在于，步驟3中的計算公式具體為：

其中，real為散射參數的實部，image為散射參數的虛部，A為計算得出的散射參數的幅度，θ為計算得出的散射參數的相位。

5.如權利要求1所述電感自動化設計綜合模型進行電感設計的方法，其特征在于，綜合模塊的綜合人工神經網絡和分析模塊的分析人工神經網絡的訓練過程是分別提前訓練好的，不存在相互聯系，訓練效果不存在相互影響。

6.如權利要求1所述電感自動化設計綜合模型進行電感設計的方法，其特征在于，步驟4中的指定值為10％。

7.如權利要求1所述電感自動化設計綜合模型進行電感設計的方法，其特征在于，設計者可根據步驟4輸出的各項指標的誤差百分比進行設計需求調整。