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[IEEE 2019年国际乌拉尔电力工程会议(UralCon) - 俄罗斯车里雅宾斯克 (2019.10.1-2019.10.3)] 2019年国际乌拉尔电力工程会议(UralCon) - 用于监测架空输电线路状态的光纤声光滤波传感器

DOI：10.1109/uralcon.2019.8877632 出版年份：2019 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 本文提出了一种先进技术，用于开发结合神经网络与基于极点-留数法的传递函数模型，以实现微波器件电磁（EM）特性的参数化建模。该技术通过训练神经网络来学习传递函数极点/留数与几何参数之间的关系。极点-留数传递函数的阶数可能随几何参数的不同区域而变化，为此我们开发了极点-留数追踪技术来解决这一阶数变化问题。经过所提出的建模流程后，训练好的模型可用于以几何参数为变量，对微波器件的电磁特性进行快速准确的预测。与传统建模方法相比，本方法在处理高维几何参数空间和大幅几何变化的挑战性应用中能获得更高精度，尤其在高阶问题求解方面展现出优异的有效性与鲁棒性。技术有效性通过三个电磁参数化建模实例予以验证。
作者： Feng Feng，Chao Zhang，Jianguo Ma，Qi-Jun Zhang
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一种结合神经网络与基于极点-留数传递函数的高级技术，用于微波元件电磁（EM）特性的参数化建模，以解决几何参数在大范围内变化时阶数变动的难题。

研究成果

所提出的方法有效解决了基于极点-留数传递函数在微波器件电磁特性参数化建模中阶数变化带来的挑战。该方法为高维几何参数空间和大幅几何变异提供了稳健解决方案，其精度优于传统方法。该技术尤其适用于高阶问题，并可集成至高层级电路与系统设计中。

研究不足

该技术需要谨慎处理极点和留数中与几何参数相关的不连续性问题，特别是在几何变化较大和高阶传递函数的情况下。

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