CN106650171A - 变压器局部放电超高频检测Hilbert分形天线优化方法 - Google Patents

变压器局部放电超高频检测Hilbert分形天线优化方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106650171A
CN106650171A CN201710007241.2A CN201710007241A CN106650171A CN 106650171 A CN106650171 A CN 106650171A CN 201710007241 A CN201710007241 A CN 201710007241A CN 106650171 A CN106650171 A CN 106650171A
Authority
CN
China
Prior art keywords
antenna
individual
high frequency
structural parameters
ultrahigh frequency
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710007241.2A
Other languages
English (en)
Inventor
李剑
杜林�
黄正勇
王有元
王飞鹏
杨丽君
张晓星
廖瑞金
唐炬
陈伟根
鲍连伟
张劲
颜薪瞩
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chongqing University
Original Assignee
Chongqing University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chongqing University filed Critical Chongqing University
Priority to CN201710007241.2A priority Critical patent/CN106650171A/zh
Publication of CN106650171A publication Critical patent/CN106650171A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/12Computing arrangements based on biological models using genetic models
    • G06N3/126Evolutionary algorithms, e.g. genetic algorithms or genetic programming

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Support Of Aerials (AREA)

Abstract

本发明公开了一种变压器局部放电超高频检测Hilbert分形天线优化方法,包括以下步骤:S1)根据超高频天线的设计目标,确定遗传算法的适应度函数,控制算法的搜索方向;S2)确定天线的结构参数a、b、c以及(x,y)的编码解码方案;S3)将每组超高频天线的结构参数作为一个个体,确定一定数量个体作为遗传算法的初始种群;S4)将每一个体的二进制编码解码为超高频天线的结构参数,调用Ansoft Designer软件来仿真获得天线的电特性参数,并将计算得到的驻波比代入适应度函数中计算该个体的适应度值,S5)根据返回的个体适应度值判断是否满足天线的设计要求。本发明提供了一种分析天线自动优化算法,提高天线的设计能力和效率,获得性能优异的局部放电超高频Hilbert天线。

Description

变压器局部放电超高频检测Hilbert分形天线优化方法
技术领域
本发明涉及变压器等电力设备的局部放电在线或离线检测技术,具体涉及一种变压器局部放电超高频检测Hilbert分形天线优化方法。
背景技术
小型化、宽频带的超高频天线是天线领域的研究热点问题之一。为避开电晕脉冲干扰并具有足够的灵敏度,局部放电超高频监测的频带下限通常为300MHz,频带上限可达3GHz,因此,局部放电超高频监测天线是一种宽频带天线。为便于安装于变压器内部或者变压器箱体上的介质窗上,变压器局部放电超高频监测天线的小型化是其工程应用的关键问题之一。对于普通的超高频天线,如果减小天线尺寸,天线导体的长度随之减小,导致监测频带下限提高,监测频带变窄。
分形天线开发与设计是基于分形曲线能够在理论上充满整个平面的思想,分形天线导体在有限尺寸平面上可实现高占空比,从而保证天线在检测频带达到设计要求的前提下具有最小的尺寸。研究小型化、宽频带的超高频分形天线,是实现变压器局部放电超高频监测传感器新技术的有效途径之一。
分形天线的分形阶数、外围尺寸、导体宽度、馈电点位置等参数对分形天线谐振频率及方向性的影响。现有的天线设计工作中存在三个主要问题:(1)由于分形天线的性能与天线参数具有紧密关系,天线设计是通过人为设置参数值进行仿真计算,仿真计算无法自动完成,天线设计参数与最优值具有一定偏差;(2)未考虑天线导体与介质的厚度对天线性能的影响;(3)在仿真计算中天线驻波比的阈值设为5,与通常天线设计的驻波比为2的目标具有一定差距。
发明内容
有鉴于此,本发明公开了一种变压器局部放电超高频检测Hilbert分形天线优化方法。本发明通过建立仿真模型,采用智能算法(遗传算法、粒子群算法等)实现了分形天线参数的自动仿真计算与优化选择,设计出频带低限达到300MHz、频带高限超过1GHz的具有良好方向性的宽频带四阶分形天线。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:一种变压器局部放电超高频检测Hilbert分 形天线优化方法,包括以下步骤:
S1)根据超高频天线的设计目标,确定遗传算法的适应度函数,通过计算每一个体的适应度来判断优化结果的好坏,控制算法的搜索方向;
S2)将天线的结构参数导线宽度a、介质层厚度b、导体厚度c以及馈电点位置(x,y)作为一个整体进行综合考虑,确定其编码解码方案,将天线的结构参数映射为遗传算法能够处理的二进制编码形式;
S3)将每组超高频天线的结构参数作为一个个体,确定一定数量个体作为遗传算法的初始种群;
S4)利用公式将每一个体的二进制编码解码为超高频天线的结构参数,调用Ansoft Designer软件来仿真获得天线的电特性参数,并将计算得到的驻波比代入适应度函数中计算该个体的适应度值,其中,δ为参数的优化精度,vmin和vmax为待优化参数v的范围;
S5)根据返回的个体适应度值判断是否满足天线的设计要求;若满足则程序退出循环并输出当前个体所代表的超高频天线的结构参数组合;若不满足,则基于该返回的适应度值继续进行遗传算法操作;通过选择、交叉及变异手段产生新的种群,继续进行步骤S4);每次循环都将已获得的最优个体进行更新保存,直到程序循环终止时作为最终结果输出。
进一步,在步骤S3)中,编码解码方案为:a、b转化的二进制字符串分别为13位,c转化的二进制字符串为11位,x、y转化的二进制字符串分别为7位。
由于采用了以上技术方案,本发明具以下有益技术效果:
传统的天线设计方法主要依靠设计者的理论水平与经验,通过不断的调整天线的各项结构参数来获取性能较好的天线,设计过程具有很大的随意性、盲目性,效率低下,周期长,而且最终制作出来的天线也不一定是性能最优的天线。本发明提供了一种分析天线自动优化算法,提高天线的设计能力和效率,获得性能优异的局部放电超高频Hilbert天线。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述,其中:
图1分形天线优化工程基本思路;
图2优化后分形天线的驻波比;
图3优化后分形天线的增益;
图4优化后天线的二维方向图和增益;
图5优化后天线的三维方向图和增益。
具体实施方式
以下将结合附图,对本发明的优选实施例进行详细的描述;应当理解,优选实施例仅为了说明本发明,而不是为了限制本发明的保护范围。
超高频Hilbert分形天线优化工程的基本思路如图2所示。该方案适用于对微波无源结构天线进行自动优化设计。主要分为以下6个步骤。
(1)根据本文超高频天线的设计目标,确定遗传算法的适应度函数,通过计算每一个体的适应度来判断优化结果的好坏,控制算法的搜索方向。
(2)将天线的导线宽度、介质层厚度、导体厚度以及馈电点位置等结构参数作为一个整体进行综合考虑,确定其编码解码方案,将天线的结构参数映射为智能算法能够处理的二进制编码形式。
(3)将每组超高频天线的结构参数作为一个个体,确定一定数量个体作为遗传算法的初始种群。
(4)利用公式(2)将每一个体的二进制编码解码为超高频天线的结构参数,调用Ansoft Designer软件来仿真获得天线的电特性参数,并将计算得到的驻波比代入适应度函数中计算该个体的适应度值。
(5)根据返回的个体适应度值判断是否满足天线的设计要求。若满足则程序退出循环并输出当前个体所代表的超高频天线的结构参数组合。若不满足,则基于该返回的适应度值继续进行遗传算法操作。通过选择、交叉及变异手段产生新的种群,继续进行步骤(4)。每次循环都将已获得的最优个体进行更新保存,直到程序循环终止时作为最终结果输出。
实例:
本实施例为获得性能更优的局部放电超高频检测宽频带Hilbert分形天线。因此要求经过优化工程优化后的超高频天线的工作频段范围为300MHz~1GHz,即要求在该频率范围内天线的驻波比小于2。
1、优化目标
将目标频率范围内天线驻波比R的平均值作为适应度函数,即:
式中,Fi为目标频段内的抽样点频率,N为抽样点数目。通过计算每一个体的适应度来判断优化结果的好坏,控制算法的搜索方向。
2、优化过程
(1)待优化参数。局部放电超高频Hilbert分形天线的导线宽度、介质层厚度、导体厚度以及馈电点位置等参数对超高频天线的性能具有显著的影响。本文将以上天线的结构参数选为待优化的变量并定义其取值范围如下表1所示。
表1待优化的天线参数
(2)将天线的结构参数a,b,c,(x,y)作为一个整体参数v进行综合考虑,采取二进制编码形式将待优化的天线结构参数v映射为遗传算法能够处理的一组51位的二进制的字符串(其中a、b转化的二进制字符串分别为13位,c转化的二进制字符串为11位,x、y转化的二进制字符串分别为7位)。对于待优化的参数v,参数的优化精度δ可以由下式计算获得:
式中,vmin和vmax为待优化参数v的范围,该范围可根据经验确定。根据式(3)可以对参数v进行编码,构成可行解空间。通过优化程序获取到最优解的个体后,将相应位置的二进制代码解码为十进制代码,即为最终得到的相应的天线参数。
式中,bi为组成个体的基因值b1~b51,每个基因值取值为1或0。
(3)将每组超高频天线的结构参数作为一个个体,确定一定数量个体作为遗传算法的初始种群。
(4)将每一个体的二进制编码解码为超高频天线的结构参数,调用AnsoftDesigner软件来仿真获得天线的电特性参数,并将计算得到的驻波比代入适应度函数中计算该个体的适应度值。
(5)根据返回的个体适应度值判断是否满足天线的设计要求。若满足则程序退出循环并输出当前个体所代表的超高频天线的结构参数组合。若不满足,则基于该返回的适应度值继续进行遗传算法操作。通过选择、交叉及变异手段产生新的种群,继续进行步骤(4)。每次循环都将已获得的最优个体进行更新保存,直到程序循环终止时作为最终结果输出。
本发明的目的是通过优化工程获得性能更优的局部放电超高频检测宽频带Hilbert分形天线。根据本发明对遗传算法的适应度函数的定义,在目标频率范围内天线驻波曲线选取了14个抽样点,均匀分布于目标频率范围内,间隔为50MHz。当各抽样频率处驻波比R的平均值f(x)小于2时,则认为达到了本文的设计目标。利用本文构建的优化工程对超高频天线进行优化后,输出的超高频天线最优结构参数组合如表2所示。
表2优化后的天线参数
针对表2中优化得到的超高频天线的结构参数组合,采用Ansoft Designer仿真软件对天线的电特性进行仿真。图2-3为计算得到的超高频天线在100MHz~1GHz内的驻波比和增益的变化情况。由图2可知,优化后的超高频天线在目标频率范围(300MHz~1GHz)内驻波比均小于2,且变化平稳,达到了设计要求。图4中天线的增益曲线表明,在目标频段内,天线增益>-25dB,500MHz以上的频段内,天线增益>-15dB。图4为天线在400MHz和700MHz两个频率点的二维和三维方向图,可知经优化后的天线具有非常好的方向性,可以接收天线正前方各方向的电磁波并对背面的干扰信号有一定的屏蔽作用,其接收面上各方向的增益很稳定。
以上所述仅为本发明的优选实施例,并不用于限制本发明,显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (2)

1.一种变压器局部放电超高频检测Hilbert分形天线优化方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1)根据超高频天线的设计目标,确定遗传算法的适应度函数,通过计算每一个体的适应度来判断优化结果的好坏,控制算法的搜索方向;
S2)将天线的结构参数导线宽度a、介质层厚度b、导体厚度c以及馈电点位置(x,y)作为一个整体进行综合考虑,确定其编码解码方案,将天线的结构参数映射为遗传算法能够处理的二进制编码形式;
S3)将每组超高频天线的结构参数作为一个个体,确定一定数量个体作为遗传算法的初始种群;
S4)利用公式将每一个体的二进制编码解码为超高频天线的结构参数,调用Ansoft Designer软件来仿真获得天线的电特性参数,并将计算得到的驻波比代入适应度函数中计算该个体的适应度值,其中,δ为参数的优化精度,vmin和vmax为待优化参数v的范围;
S5)根据返回的个体适应度值判断是否满足天线的设计要求;若满足则程序退出循环并输出当前个体所代表的超高频天线的结构参数组合;若不满足,则基于该返回的适应度值继续进行遗传算法操作;通过选择、交叉及变异手段产生新的种群,继续进行步骤S4);每次循环都将已获得的最优个体进行更新保存,直到程序循环终止时作为最终结果输出。
2.根据权利要求1所述的一种变压器局部放电超高频检测Hilbert分形天线优化方法,其特征在于:在步骤S3)中,编码解码方案为:a、b转化的二进制字符串分别为13位,c转化的二进制字符串为11位,x、y转化的二进制字符串分别为7位。
CN201710007241.2A 2017-01-05 2017-01-05 变压器局部放电超高频检测Hilbert分形天线优化方法 Pending CN106650171A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710007241.2A CN106650171A (zh) 2017-01-05 2017-01-05 变压器局部放电超高频检测Hilbert分形天线优化方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710007241.2A CN106650171A (zh) 2017-01-05 2017-01-05 变压器局部放电超高频检测Hilbert分形天线优化方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN106650171A true CN106650171A (zh) 2017-05-10

Family

ID=58843355

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710007241.2A Pending CN106650171A (zh) 2017-01-05 2017-01-05 变压器局部放电超高频检测Hilbert分形天线优化方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106650171A (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109101746A (zh) * 2018-08-29 2018-12-28 沈阳工业大学 一种结构表达编解码方法
CN109740238A (zh) * 2018-12-28 2019-05-10 哈尔滨工业大学 一种基于拓扑优化的宽频超材料吸波体的结构优化方法及其制备方法
CN110255247A (zh) * 2019-05-22 2019-09-20 江苏大学 一种渔网机自适应张力控制机构
CN112834877A (zh) * 2021-01-05 2021-05-25 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 一种变压器局部放电电气定位方法及设备
CN113283129A (zh) * 2021-04-13 2021-08-20 上海电力大学 基于时频域分析变压器局部放电信号接收器位置设计方法
CN117313558A (zh) * 2023-11-29 2023-12-29 深圳飞骧科技股份有限公司 渐变结构超宽带天线参数的优化方法、系统及相关设备

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101557035A (zh) * 2009-05-20 2009-10-14 重庆大学 局部放电超高频检测分形天线及其制备方法
CN102156761A (zh) * 2010-12-01 2011-08-17 北京邮电大学 一种微波射频器件快速仿真与优化方法
CN103065007A (zh) * 2012-12-25 2013-04-24 北京航空航天大学 一种基于方向图和输入阻抗测试数据的天线建模方法
CN103793573A (zh) * 2014-02-18 2014-05-14 华北电力大学(保定) 一种Hilbert分形超高频天线的设计方法
US20140340278A1 (en) * 2011-09-06 2014-11-20 Variable Z0, Ltd. Variable z0 antenna device design system and method
CN105572658A (zh) * 2016-01-19 2016-05-11 苏州桑泰海洋仪器研发有限责任公司 基于改进遗传算法的三维成像声纳接收平面阵阵元稀疏优化方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101557035A (zh) * 2009-05-20 2009-10-14 重庆大学 局部放电超高频检测分形天线及其制备方法
CN102156761A (zh) * 2010-12-01 2011-08-17 北京邮电大学 一种微波射频器件快速仿真与优化方法
US20140340278A1 (en) * 2011-09-06 2014-11-20 Variable Z0, Ltd. Variable z0 antenna device design system and method
CN103065007A (zh) * 2012-12-25 2013-04-24 北京航空航天大学 一种基于方向图和输入阻抗测试数据的天线建模方法
CN103793573A (zh) * 2014-02-18 2014-05-14 华北电力大学(保定) 一种Hilbert分形超高频天线的设计方法
CN105572658A (zh) * 2016-01-19 2016-05-11 苏州桑泰海洋仪器研发有限责任公司 基于改进遗传算法的三维成像声纳接收平面阵阵元稀疏优化方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
鲍连伟 等: "采用遗传算法优化局部放电超高频Hilbert分形天线", 《高压电技术》 *

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109101746A (zh) * 2018-08-29 2018-12-28 沈阳工业大学 一种结构表达编解码方法
CN109101746B (zh) * 2018-08-29 2022-11-15 沈阳工业大学 一种结构表达编解码方法
CN109740238A (zh) * 2018-12-28 2019-05-10 哈尔滨工业大学 一种基于拓扑优化的宽频超材料吸波体的结构优化方法及其制备方法
CN109740238B (zh) * 2018-12-28 2022-05-24 哈尔滨工业大学 一种基于拓扑优化的宽频超材料吸波体的结构优化方法及其制备方法
CN110255247A (zh) * 2019-05-22 2019-09-20 江苏大学 一种渔网机自适应张力控制机构
CN112834877A (zh) * 2021-01-05 2021-05-25 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 一种变压器局部放电电气定位方法及设备
CN112834877B (zh) * 2021-01-05 2022-05-13 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 一种变压器局部放电电气定位方法及设备
CN113283129A (zh) * 2021-04-13 2021-08-20 上海电力大学 基于时频域分析变压器局部放电信号接收器位置设计方法
CN117313558A (zh) * 2023-11-29 2023-12-29 深圳飞骧科技股份有限公司 渐变结构超宽带天线参数的优化方法、系统及相关设备
CN117313558B (zh) * 2023-11-29 2024-03-15 深圳飞骧科技股份有限公司 渐变结构超宽带天线参数的优化方法、系统及相关设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106650171A (zh) 变压器局部放电超高频检测Hilbert分形天线优化方法
CN107045562B (zh) 一种毫米波阵列天线设计方法及阵列天线装置
CN104793187B (zh) 一种数字阵列雷达的数字赋形波束设计方法
WO2018032052A1 (en) Optimisation of designs of electromagnetic devices
CN110162847A (zh) 基于添加特征策略的机器学习辅助天线设计方法
Peixeiro Design of log-periodic dipole antennas
Ma et al. Optimal design of a highly compact low-cost and strongly coupled 4 element array for WLAN
Singh et al. A hybrid approach for antenna optimization using cat swarm based genetic optimization
CN112149360A (zh) 一种基于alo-lmbp神经网络的双陷波特性超宽带天线逆向建模研究方法
Sun et al. Optimization based on genetic algorithm and HFSS and its application to the semiautomatic design of antenna
Chen et al. Applications of optimization techniques to designs of ultra-wideband planar monopole antennas
Ram Optimization for the reduction of power in sidebands and side lobes of time‐modulated antenna array
CN113395094A (zh) 动态超表面天线辅助的大规模mimo上行统计传输方法
Hao et al. An Antenna Array Design Method Based on Residual Graph Neural Network
Anita et al. An efficient artificial bee colony algorithm for optimising the design of rectangular microstrip patch antenna
CN111725625A (zh) 一种基于多目标演化算法设计的双频段Wi-Fi天线
Koziel et al. Simulation-driven design of broadband antennas using surrogate-based optimization
CN111029760A (zh) 基片集成波导可编程超材料天线方向图估计方法
Guney et al. Improved formulas for narrow and wide aperture dimensions of optimum gain pyramidal horn
Feiz et al. Design, simulation and fabrication of an optimized microstrip antenna with metamaterial superstrate using particle swarm optimization
Zhao et al. Evolutionary optimization of zig-zag antennas using gaussian and multiquadric radial basis functions
Wang et al. A Wideband Butterfly Antenna Based on Deep Learning Parameter Optimization Algorithm
Jagadeesh et al. Design of normal mode helical antenna using neural networks
Li et al. Analysis of omnidirectional waveguide slots array antennas
CN206850011U (zh) 一种天线阵元

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20170510

RJ01 Rejection of invention patent application after publication