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            基于遺傳算法的復(fù)雜無源濾波器參數(shù)設(shè)計

            作者: 時間:2010-12-22 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

            提出了一種計算機數(shù)值計算的無源的新方法,首先把求解電路的問題數(shù)學(xué)化為性能指標(biāo)優(yōu)化模型,然后采用求得特性符合要求的電路值,數(shù)值實驗表明了此方法的有效性。

            本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/151155.htm

            關(guān)鍵詞:無源 參數(shù)優(yōu)化

            無源在電子技術(shù)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。針對某一應(yīng)用的無源濾波器,往往結(jié)構(gòu)容易確定,參數(shù)調(diào)整卻十分困難。其原因是:結(jié)構(gòu)中的組成元件電阻、電容、電感個數(shù)較多,頻率特性與元件參數(shù)的關(guān)系是一個高階的非線性函數(shù),相互間對頻率特性的影響存在著高度的耦合,因而欲達到頻率特性優(yōu)良的目的,無論采用實驗手段還是常規(guī)數(shù)學(xué)手段,都需花費大量的時間與精力。

            近年來,模擬生物進化過程的作為求解優(yōu)化問題的有效手法而倍受關(guān)注。正如Thomas Back等人指出1,同其他手法相比,其優(yōu)點在于:處理問題的靈活性、適應(yīng)性、魯棒性,能取得全局解,對模型要求低,針對不同問題設(shè)計的不同遺傳算法,不僅能提高現(xiàn)有解的優(yōu)化品質(zhì),還能攻克某些難度大的優(yōu)化問題。

            本文以遺傳算法的應(yīng)用為出發(fā)點,提出了一種新的無源濾波器參數(shù)設(shè)計方法。它能有效克服上述無源濾波器參數(shù)設(shè)計的困難,十分方便地取得滿足性能指標(biāo)要求的參數(shù)設(shè)計值。

            1 優(yōu)化模型的建立

            典型的無源濾波器電路組成元件一般按T型結(jié)構(gòu)連接,如圖1所示。濾波器的頻率特性可以用功率傳輸函數(shù)來定義,即:





            其中,X=[X1,X2,...,Xn],為電路的元件參數(shù)值矩陣,n為元件總個數(shù),W為頻率。若X已知,頻率采樣點Wi對應(yīng)的頻率特性Li可按下述方法計算:

            設(shè) I1=IL=0.1,

            V1=ILRL+0=VL

            I2=V1Y1+IL

            V3=I2Z2+V1

            V2n+1=I2nZ2n+V2n-1

            I2n+2=V2n+1Y2n+1+I2n

            Es=RsI2n+2+V2n+1

            用簡易的迭代程序求得Es,代入式(1)即可求得Li。

            濾波器的結(jié)構(gòu)已知后,先確定結(jié)構(gòu)中的參數(shù)取值范圍,選擇的條件可以比較寬松,然后按預(yù)期的性能指標(biāo)要求,選定適當(dāng)個頻率采樣點W1,W2,...,規(guī)定其對應(yīng)功率傳輸函數(shù)幅度界限值,迫使它調(diào)整后經(jīng)過采樣點時,滿足幅度界限要求(大于、小于或介于)。由此獲得的新設(shè)計參數(shù)X*即是滿足預(yù)期性能指標(biāo)的設(shè)計值。為求得X*,建立如下優(yōu)化模型:



            其中,X的定義同前,T=[T1,T2,...]為幅度界限值矩陣,S=[S1,S2,...]為加權(quán)系數(shù)矩陣,U=[U1,U2,...]為裕度矩陣,XL、XU分別為設(shè)計參數(shù)的上下界限矩陣。p為偶次方,m為采樣點總數(shù),Ri稱為余差,具體表達式為:

            下界 Ri=Si×Min(+[Li-Ti]-Ui,0)

            上界 Ri=Si×Min(-[Li-Ti]-Ui,0)

            顯然,當(dāng)存在解X使F函數(shù)最小時,Li的值應(yīng)能控制在Ti的要求范圍內(nèi),從而使頻率特性滿足指標(biāo)要求,因此該解即可視為X*。

            2 優(yōu)化模型的求解

            遺傳算法是一個強有力的求優(yōu)算法,它首先隨機地產(chǎn)生一組潛在的解X(該解稱為“染色體”,解的特定集合稱為“人口”,解中的變量稱為“基因”),然后采用生物進化的過程(如染色體交叉變異淘汰等)不斷提高解的品質(zhì),最后獲得最優(yōu)解。遺傳算法有兩個重要控制參數(shù)——交叉率Pc和變異率Pm對算法的收斂速度有較大影響,文獻[3]采用確定不變的Pc和Pm而本文采用隨世代數(shù)增加而不斷自動調(diào)整的Pc和Pm。這樣做的目的在于:在進化的初期,人口的差異一般較大,交叉率大和變異率小有助于加快收斂,而在進化的后期,交叉率小和變異率大有助防止過早陷入局部最優(yōu)點。公式如下:

            Pc(gen)=Pc(gen-1)-[Pc(0)-0.3]/MAXGEN

            Pm(gen)=Pm(gen-1)+[0.3-Pm(0)/MAXGEN

            其中,gen表示世代數(shù),MAXGEN表示最大世代數(shù),具體算法如下:

            第1步,全局參數(shù)設(shè)定

            給出POP_SIZE(人口數(shù))、Pc(0)、Pm(0)、MAXGEN和設(shè)計次數(shù)dcnt的大小或范圍。

            第2步,人口的產(chǎn)生及初使化

            設(shè)世代數(shù)gen=1。以設(shè)計參數(shù)為變量,組成矩陣X=[X1,X2,...,Xn]。第一代人口由POP_SIZE個染色體構(gòu)成,每個染色體的基因(即設(shè)計參數(shù))在參數(shù)各自取值范圍內(nèi)隨機產(chǎn)生。

            第3步,染色體評價

            為了評價代世代中染色體X的優(yōu)劣,建立染色體適應(yīng)性評價函數(shù)eval(X):

            eval(X)={F(X,T,S,U);當(dāng)X滿足約束條件 M,M為一大正數(shù);當(dāng)X不滿足約束條件

            對本問題,評價函數(shù)越小越好。


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