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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明公开了一种线缆串扰时受扰线远端串扰电压峰值预测方法，属于电磁兼容领域，包括结合已有传输线模型分析法构建场‑线耦合电磁串扰仿真模型；仿真并统计受扰线远端串扰电压峰值，构建数据集并归一化处理；构建受扰线远端串扰电压峰值预测模型，受扰线远端串扰电压峰值预测模型采用改进的双隐层径向基函数神经网络；线缆串扰时受扰线远端串扰电压峰值预测；本发明提出的方法，节约了计算时间，提高了仿真效率；且能够实现任意线缆相关参数和干扰线干扰源参数变化情况下，受扰线远端串扰电压峰值的预测，摸清受扰线缆上电压的耦合量级。能够反映实际线缆串扰情况下，受扰线远端串扰电压的耦合情况。

主权项：1.一种线缆串扰时受扰线远端串扰电压峰值预测方法，其特征在于，包括：步骤1、结合已有传输线模型分析法构建场-线耦合电磁串扰仿真模型；场-线耦合电磁串扰仿真模型包括干扰线和受扰线，于干扰线的一端施加设定频率与幅值的单位脉冲信号，通过脉冲信号的能量累积模拟干扰线上的干扰源信号，通过仿真计算得到受扰线远端串扰电压峰值；设干扰线上的干扰源信号为ft，其表达式为： 其中，i表示第i个脉冲信号，t表示时间，n是采样点的编号，N表示累积脉冲信号的总数，δt-nT为单位脉冲信号，其周期为T；对于采样周期为T′的干扰源信号ft，其占空比D与第n个占空比因子an的关系表示为： 步骤2、以不同线缆相关参数和干扰源参数作为输入变量，受扰线远端串扰电压峰值为输出变量，通过所构建的场-线耦合电磁串扰仿真模型进行仿真，构建数据集，并对数据集进行归一化处理，将归一化处理后的数据集划分为训练集和测试集；其中，线缆相关参数包括线缆间距L、线缆离地高度H和线缆半径r；步骤3、构建受扰线远端串扰电压峰值预测模型，受扰线远端串扰电压峰值预测模型采用改进的双隐层径向基函数神经网络，所述改进的双隐层径向基函数神经网络是在传统单隐层径向基函数神经网络的基础上，增加一个径向基函数采用Multi-Quadric函数的隐藏层；线缆相关参数和干扰源参数作为受扰线远端串扰电压峰值预测模型的输入变量，受扰线远端串扰电压峰值Vmax作为受扰线远端串扰电压峰值预测模型的输出变量；将训练集输入到受扰线远端串扰电压峰值预测模型中，对受扰线远端串扰电压峰值预测模型进行训练，得到训练好的受扰线远端串扰电压峰值预测模型，将测试集输入到训练好的受扰线远端串扰电压峰值预测模型中对其测试，进行性能验证，至此，得到用于预测受扰线远端串扰电压峰值的受扰线远端串扰电压峰值预测模型，完成线缆串扰时受扰线远端串扰电压峰值预测。

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