采用SVM-PSO混合算法的光学电压传感器内电场优化

• 作者: 徐启峰 谢楠 谭巧 黄奕钒
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 光学电压传感器 电场优化模型 支持向量机 粒子群 混合算法
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 464-470
• 页数: 7页
• 分类号: TM415
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.19340

摘要

对光学电压传感器内电场的优化多采用有限元计算结合穷举搜索,该方法无法反映电场分布与传感结构参数之间的非线性映射关系,且计算与搜索费时、效率低,容易落入局部陷阱.为此,提出基于支持向量机(SVM)与粒子群(PSO)的电场优化混合算法.通过PSO优化SVM参数,建立电光晶体内电场分布模型,再由PSO对模型求解得到最优电场分布.以介质包裹结构为例,构建包裹介质的介电常数、厚度,以及长度与晶体内电场分布之间的非线性映射关系.该求解过程能够有效地避开局部陷阱,优化后晶体内电场均匀度提高了20.8％,训练时间节省了89％.最后通过实验验证了模型的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐启峰		38	139	7.0	9.0
2	黄奕钒		5	3	1.0	1.0
3	谭巧		10	31	4.0	5.0
4	谢楠		14	44	4.0	6.0