CN109766629B - 基于多目标优化算法的空间行波管电参数智能调试系统 - Google Patents

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Abstract

本发明属于微波电真空技术领域，具体涉及基于多目标优化算法的空间行波管电参数智能调试系统。本发明选采用多目标遗传算法，针对由于调试过程的决策变量和目标函数之间没有确定的代数表达式，属于复杂非线性优化而且需要同时优化多个目标的问题；以使相互影响、甚至相互冲突的多个目标在满足优化条件和约束条件的前提下，获得整体上的最优。在调试系统中增加了行波管保护机制，避免因为螺线圈电流超过限定螺线圈电流损坏行波管，最大程度地保护行波管。并在调试系统中增加了种子稳定性排序算法，减弱切换电压组合时对高压程控电源和行波管的影响，增加了系统稳定性。

Description

基于多目标优化算法的空间行波管电参数智能调试系统
技术领域
本发明属于微波电真空技术领域，具体涉及一种基于多目标优化算法的空间行波管电参数智能调试系统。
背景技术
行波管是目前使用范围最广、数量最多的电真空器件。由于其具有高功率、高频率、高效率、宽频带等特点，广泛应用于雷达、电子对抗和卫星通信系统。空间行波管是行波管系列产品中对性能要求最高的产品之一，主要用于卫星通信系统。由于行波管工作时有多组电源同时给内部的多组电极供电，不同的工作电压组合决定了行波管不同的工作性能，因此在行波管的研制过程中，需要调整不同的电压组合，调试行波管的最佳工作点，使得行波管工作于最佳状态。而空间行波管调试面临的问题是特性参量较多，参量之间互相耦合，满足所有指标要求极为不易。
目前行波管的调试工作主要通过人工手动测试进行，研制者通过个人经验不断调试各种电压组合下行波管的工作状态，直至找到满意的行波管工作状态。
这种调试方法主要有两个问题：
1.这种调试方法的结果不具有可重复性与准确性，严重依赖研制者的个人经验，无法保证能够得到最佳状态；
2.由于决策变量和目标函数较多，测试过程耗时巨大，数据整理和分析工作繁重，导致行波管的研制效率极低。
发明内容
针对上述存在问题，为了解决人工调试行波管无法保证结果的可重复性与准确性以及研制效率低下的问题，本发明提供了一种基于多目标优化算法的空间行波管电参数智能调试系统。
基于多目标优化算法的空间行波管电参数智能调试系统，包含电源控制模块、优化算法模块和数据获取模块。
所述电源控制模块包括行波管保护机制、高精度程控电源和电源控制系统。
高精度程控电源为行波管内的多组电极提供电压，使行波管正常工作。
优化算法模块与电源控制系统相互通信，电源控制系统根据种子稳定性排序算法排序后结果实时地调整高精度程控电源的电压组合，进而让高精度程控电源的电压组合按照优化算法模块提供的电压组合输出到行波管。
行波管保护机制用于避免将连续波直接加在行波管上，导致螺线圈电流超过限定螺线圈电流进而损坏行波管。通过测试得到稳定性排序算法排序后的种子占空比为0.1、0.2、0.4、0.6、0.8脉冲下的螺线圈电流，利用趋势外延法，推测出连续波下的螺线圈电流，如果超过限定螺线圈电流则抛弃这个电压组合。
所述优化算法模块包括种子稳定性排序算法和第二代非支配排序遗传算法。
第二代非支配排序遗传算法将行波管所有输入电压作为决策变量，每个决策变量组合在遗传算法中也称为种子，将需要优化的电参量作为目标函数，利用第二代非支配排序遗传算法生成未排序的种子去逼近全局最优解，实现行波管电参数的优化，其优化目标函数值通过数据获取模块获得。
种子稳定性排序算法对第二代非支配排序遗传算法生成的未排序种子进行排序，使排序后相邻种子的变化达到最小。这样使切换电压组合时对高压程控电源和行波管的影响达到最小，增加系统的稳定性。在切换电压组合时，如果四个电极的电压组合变化太大，会严重影响高压程控电源的正常工作，同时也会影响行波管的性能。
所述数据获取模块包括待测试行波管和全电参数自动测试系统。在高精度程控电源为待测试行波管提供电压后，行波管正常工作，全电参数自动测试系统通过各种测量仪器和高精度程控电源自动获取行波管的各种电参数，并及时将测得的数据传送给优化算法模块。
本发明选采用多目标遗传算法，针对由于调试过程的决策变量和目标函数之间没有确定的代数表达式，属于复杂非线性优化而且需要同时优化多个目标的问题；以使相互影响、甚至相互冲突的多个目标在满足优化条件和约束条件的前提下，获得整体上的最优。在调试系统中增加了行波管保护机制，避免因为螺线圈电流超过限定螺线圈电流损坏行波管，最大程度地保护行波管。并在调试系统中增加了种子稳定性排序算法，减弱切换电压组合时对高压程控电源和行波管的影响，增加了系统稳定性。
与现有的方式相比，本发明的有益效果体现在：
1、利用多目标优化算法的全局搜索能力，能够得到全局最优解，从而找到行波管的最佳工作状态；并且对于同一只行波管，多次调试可以获得同样的调试结果。克服了人工调试行波管无法保证结果的可重复性与准确性的缺陷。
2、整个调试系统都实现了自动化，所有的调试工作和数据处理工作都由系统完成，耗时短，极大地减轻了研制人员的工作，提高了研制效率。克服了人工调试行波管研制效率低的缺陷。
3、增加了行波管保护机制，避免因为螺线圈电流超过限定螺线圈电流损坏行波管，最大程度地保护行波管。
4、增加了种子稳定性排序算法，减弱切换电压组合时对高压程控电源和行波管的影响，增加了系统稳定性。
附图说明
图1为本发明的结构示意图；
附图标记：P1电源控制模块，P2数据获取模块，P3优化算法模块。
具体实施方式
下面对本发明做进一步的详细说明，基于多目标优化算法的空间行波管电参数智能调试系统的具体实施步骤如下：
步骤1、打开高压程控电源、功率计、信号源，安装待测行波管，连接好所有仪器，转步骤2
步骤2、在优化算法模块中设置多目标优化算法的参数，决策变量:各级电压；目标函数:需要优化的行波管电参数。启动多目标优化算法，算法自动生成需要优化的电压组合。启动种子稳定性排序算法，将所有电压组合进行排序，排序完成后将这些电压组合数据传给电源控制模块，转步骤3。
步骤3、电源控制模块中的电源控制系统接收优化算法发送过来的电压组合数据，并实时调整高精度程控电源的电压组合。启动行波管保护机制，预测当前电压组合是否会导致行波管螺线圈电流过限。如果过限，放弃当前种子；如果没有过限，让高精度程控电源的电压按照优化算法要求的电压组合输出到行波管各电极，转步骤4。
步骤4、在待测行波管正常工作后，数据获取模块中的全电参数自动测试系统通过测量仪器和高精度程控电源获取行波管的各种电参数，并及时将行波管的电参数数据传给优化算法模块，转步骤5
步骤5、优化算法模块接收全电参数自动测试系统传来的行波管的电参数数据，然后通过第二代非支配排序遗传算法进一步优化电压组合。完成优化后判断是否达到优化算法的结束条件，如果达到结束条件就关闭系统并输出调试结果，否则转步骤1。
本发明以多目标优化算法为核心，将行波管所有输入电压作为决策变量，将任何需要优化的电参量作为目标函数，结合高精度程控电源和全电参数自动测试系统，加入种子稳定性排序算法和行波管保护机制，利用优化算法去逼近全局最优解，实现了行波管的综合性能优化。

Claims (1)

1.基于多目标优化算法的空间行波管电参数智能调试系统，其特征在于：
包含电源控制模块、优化算法模块和数据获取模块；
所述电源控制模块包括行波管保护机制、高精度程控电源和电源控制系统；
高精度程控电源为行波管内的多组电极提供电压，使行波管正常工作；
优化算法模块与电源控制系统相互通信，电源控制系统根据种子稳定性排序算法排序后结果实时地调整高精度程控电源的电压组合，进而让高精度程控电源的电压组合按照优化算法模块提供的电压组合输出到行波管；
行波管保护机制通过测试得到稳定性排序算法排序后的种子占空比为0.1、0.2、0.4、0.6、0.8脉冲下的螺线圈电流，利用趋势外延法，推测出连续波下的螺线圈电流，如果超过限定螺线圈电流则抛弃这个电压组合；
所述优化算法模块包括种子稳定性排序算法和第二代非支配排序遗传算法；
第二代非支配排序遗传算法将行波管所有输入电压作为决策变量，每个决策变量组合在遗传算法中也称为种子，将需要优化的电参量作为目标函数，利用第二代非支配排序遗传算法生成未排序的种子去逼近全局最优解，其优化目标函数值通过数据获取模块获得；
种子稳定性排序算法对第二代非支配排序遗传算法生成的未排序种子进行排序，使排序后相邻种子的变化达到最小；
所述数据获取模块包括待测试行波管和全电参数自动测试系统；
在高精度程控电源为待测试行波管提供电压后，行波管正常工作，全电参数自动测试系统通过各种测量仪器和高精度程控电源自动获取行波管的各种电参数，并及时将测得的数据传送给优化算法模块；
所述基于多目标优化算法的空间行波管电参数智能调试系统，其工作流程如下：
步骤1、在优化算法模块中设置多目标优化算法的参数：各级电压和其他需要优化的行波管电参数；
启动多目标优化算法，算法自动生成需要优化的电压组合；
启动种子稳定性排序算法，将所有电压组合进行排序，排序完成后将这些电压组合数据传给电源控制模块，转步骤2；
步骤2、电源控制模块中的电源控制系统接收优化算法发送过来的电压组合数据，并实时调整高精度程控电源的电压组合；
启动行波管保护机制，预测当前电压组合是否会导致行波管螺线圈电流过限：
如果过限，放弃当前种子；如果没有过限，让高精度程控电源的电压按照优化算法要求的电压组合输出到行波管各电极，转步骤3；
步骤3、在待调试行波管正常工作后，数据获取模块中的全电参数自动测试系统通过测量仪器和高精度程控电源获取行波管的各种电参数，并及时将行波管的电参数数据传给优化算法模块；
步骤4、优化算法模块接收全电参数自动测试系统传来的行波管的电参数数据，然后通过第二代非支配排序遗传算法进一步优化电压组合；完成优化后判断是否达到优化算法的结束条件，如果达到结束条件就关闭系统并输出调试结果，否则转步骤1。
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