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针对目前浪涌保护器件性能分析方法不完善、缺乏准确数学模型的问题,提出了一种基于NARX神经网络的电磁脉冲响应时域建模方法,并给出NARX神经网络建模的理论基础及设计步骤。通过组建传输线脉冲测试平台及静电放电实验平台,对NUP2105L型瞬态抑制二极管进行注入实验,采集输入输出实验数据并建立NARX神经网络模型。对建模效果进行分析,所建模型可以较为准确地预测输入脉冲为方波脉冲、人体金属模型及机器模型静电放电电磁脉冲时,响应电压曲线趋势、响应时间、脉冲峰值、箝位时间及箝位电压等性能指标,验证了模型的正确性。 相似文献
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为给电子设备的电磁脉冲效应仿真提供准确的快沿电磁脉冲(fast rise-time electromagnetic pulse,FREMP)信号源模型,提出一种基于遗传算法优化BP神经网络(GABP-NN)曲线拟合的信号源模型求解方法;该方法通过示波器对脉冲信号进行采集,利用GABP神经网络对波形曲线进行高精度拟合,提取网络参数建立信号源模型;为进一步获得BP神经网络拟合规律设置对比实验,采用隐含层神经元数为10的GABP神经网络对FREMP信号源进行建模,所得模型拟合度为91.64%;仿真结果表明该方法运算速度快、精度高。 相似文献
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