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摘要:
大气压下同轴圆柱反应器介质阻挡放电在气体处理领域应用广泛.反应器等效电路模型是高性能介质阻挡放电电源设计的关键.然而,反应器等效电路模型参数随工作状况而非线性变化,这增加了复杂工况下系统精准设计的难度.针对这一问题,在非线性钳位等效模型的基础上采用遗传算法优化的神经网络对反应器等效模型参数进行预测.以系统的电压幅值、工作频率、气体流速和气体温度作为模型输入,以非线性钳位模型的钳位电压、介质等效电容和气隙等效电容作为模型输出.实验结果表明,在较宽的预测范围内,该方法保持较高的预测精度.利用该方法在全局范围内对反应器介质阻挡放电等效模型参数进行预测,可以为复杂工况下的电源设计提供更准确的反应器等效模型.
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文献信息
篇名 大气压下同轴圆柱反应器DBD等效电路模型参数预测
来源期刊 电源学报 学科 工学
关键词 介质阻挡放电 等效电路模型 神经网络 遗传算法 预测
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 174-180
页数 7页 分类号 TM46
字数 2422字 语种 中文
DOI 10.13234/j.issn.2095-2805.2018.5.174
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何湘宁 浙江大学电气工程学院 268 5015 35.0 64.0
2 王帅 浙江大学电气工程学院 38 80 4.0 7.0
3 胡斯登 浙江大学电气工程学院 12 27 1.0 5.0
4 刘星亮 浙江大学电气工程学院 6 8 1.0 2.0
5 邱祁 浙江大学电气工程学院 9 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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电源学报
双月刊
2095-2805
12-1420/TM
大16开
天津市南开区黄河道467号大通大厦16层
2002
chi
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