CN108416148A - 一种基于多项式混沌展开的高空电磁脉冲场线耦合不确定度获取方法 - Google Patents

一种基于多项式混沌展开的高空电磁脉冲场线耦合不确定度获取方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108416148A
CN108416148A CN201810205831.0A CN201810205831A CN108416148A CN 108416148 A CN108416148 A CN 108416148A CN 201810205831 A CN201810205831 A CN 201810205831A CN 108416148 A CN108416148 A CN 108416148A
Authority
CN
China
Prior art keywords
electromagnetic pulse
polynomial
field wire
wire coupling
altitude electromagnetic
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201810205831.0A
Other languages
English (en)
Inventor
刘政
黑东炜
毛从光
吴伟
吴刚
孙东阳
崔志同
杜传报
秦锋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Northwest Institute of Nuclear Technology
Original Assignee
Northwest Institute of Nuclear Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Northwest Institute of Nuclear Technology filed Critical Northwest Institute of Nuclear Technology
Priority to CN201810205831.0A priority Critical patent/CN108416148A/zh
Publication of CN108416148A publication Critical patent/CN108416148A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/08—Probabilistic or stochastic CAD

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Abstract

本发明提供一种基于多项式混沌展开的高空电磁脉冲场线耦合不确定度获取方法。该方法包括以下步骤：(1)创建高空电磁脉冲下传输线场线耦合模型，确定相关输入参数；(2)根据用户设定的不确定性变量及其服从的统计特性分布类型，根据需要进行统一化转换并使用相对应的多项式基，对耦合的随机响应进行多项式混沌展开；(3)根据不同多项式的类型，通过相应形式的高斯积分获得各多项式的系数，得到高空电磁脉冲场线耦合响应的解析表达式；(4)根据各多项式的系数和不确定性变量的分布类型，得出高空电磁脉冲场线耦合响应的统计特性参数、运用蒙特卡洛法得到波动范围以及概率密度分布函数和累积概率分布函数。

Description

一种基于多项式混沌展开的高空电磁脉冲场线耦合不确定度 获取方法
技术领域
本发明设计的高空电磁脉冲场线耦合不确定度计算，是高空电磁脉冲效应评估及设备抗电磁脉冲效应评估的重要组成部分，同时在电磁兼容、电网***安全等领域也能发挥重要作用。
背景技术
高空电磁脉冲下传输线的场线耦合过程具有着分布区域广、影响变量多等特点，其对武器电子***和国家基础设施造成干扰或损伤，欧美等早期拥有核武器的国家早自20世纪50年代起便开始关注并研究此问题，目前已经制定系列化的军用及民用标准。
国际标准IEC61000‐2‐10中规定了典型长线结构的HEMP感应电流波形，但是在试验实施过程中，从脉冲源到设备端口的耦合电流，因耦合装置、线缆结构和端口阻抗等不确定因素，将发生畸变，即实际注入到设备端口的电流并不是严格的标准波形。这导致传导试验数据的有效性大大降低。为了克服该难题，国际上有学者对耦合试验平台做精细的电路建模，以精确控制平台中的每一个组件参数，获得期望的端口电流。这是目前核电磁脉冲效应试验所主要采用的基于确定性方法。
然而在实际的效应中，环境电磁场、电子***、耦合等物理过程包含大量不确定性因素[1]。通常采用蒙特卡洛数值模拟法获取由于这些不确定性因素导致场线耦合响应的不确定度；然而由于随着不确定性因素数量的增加，其计算量也飞速增长，必须寻求一种高效的不确定度获取方法使得效应评估工作的效率得以提升。
引证文件：
[1]W.A.Radasky,etc."Modeling of an EMP conducted environment."IEEETransactions on Electromagnetic Compatibility,Vol.38,No.3,Aug 1996.
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供一种基于多项式混沌展开的高空电磁脉冲场线耦合不确定度获取方法，可大幅度减少获取高空电磁脉冲下传输线场线耦合不确定度所需的计算量，结果精确度高，效率突出，更加符合相关专业评估工作的需求。
本发明的方案如下：
该基于多项式混沌展开的高空电磁脉冲场线耦合不确定度获取方法，包括以下步骤：
(1)创建高空电磁脉冲下传输线场线耦合模型，确定相关输入参数，所述相关输入参数包括高空电磁脉冲激励场具体波形、传输线参数和环境参数；
(2)根据用户设定的不确定性变量及其服从的统计特性分布类型，根据需要进行统一化转换并使用相对应的多项式基，对耦合的随机响应进行多项式混沌展开；
(3)根据不同多项式的类型，通过相应形式的高斯积分获得各多项式的系数，得到高空电磁脉冲场线耦合响应的解析表达式；
(4)根据各多项式的系数，推导计算获得高空电磁脉冲场线耦合响应的统计特性参数；
并且，根据不确定性变量的分布类型，对所述解析表达式运用蒙特卡洛法得到给定置信度区间下的波动范围、以及给定频点或时间点下的概率密度分布函数和累积概率分布函数。
具体的，步骤(1)中所述传输线参数包括传输线的半径、长度和架空高度。
具体的，步骤(1)中所述环境参数包括大地电导率和相对介电常数。
具体的，步骤(1)中所述高空电磁脉冲激励场具体波形为Bell实验室波形或IEC标准波形。
具体的，步骤(2)中用户设定的不确定性变量包括以下变量中的至少一种：脉冲源高度、入射仰角、极化角度和终端负载。
与现有技术相比，该发明创造具有以下特点：
1、本发明相较于传统的蒙特卡洛方法，在计算效率上大幅提升，尤其是在长线结构的传输线场线耦合计算中，节省的计算时间十分明显，同时精度同蒙特卡洛法相一致。
2、本发明具有严谨的数理基础，由于其解析地表示了高空电磁脉冲场线耦合响应，可以认为给出的频点或时间点上的耦合响应的统计特性分布是严格严谨的。
3、对于服从不同统计特性的不确定性变量，可以通过统计特性参数之间的相互转换在传输线场线耦合模型中得以应用。
附图说明
图1为本发明的原理示意图。
图2为本发明与蒙特卡洛法在准确度及效率上的对比。
图3为本发明在给定时刻下耦合响应电流的概率分布函数。
图4为本发明在给定置信区间(99.7％)下耦合响应电流的波动区间预测。
具体实施方式
本发明着力提高高空电磁脉冲效应不确定度计算效率的提升，基于这一思想，重点构思了以下技术方案：
1、确定相关输入参数
确定高空电磁脉冲场线耦合模型中的相关参数设定，如传输线的半径、长度、架空高度等传输线参数以大地电导率、相对介电常数等环境参数。
同时，需要明确高空电磁脉冲激励场的选取，如Bell实验室波形、IEC标准等具体波形。如果对于波形有着上升沿时间及半宽等特殊要求的，也应在此处设置好。
2、确定高空电磁脉冲场线耦合过程的变量分布
针对高空电磁脉冲下场线耦合过程，我们提供了该过程中的不确定性变量以及其服从的统计分布类型。使用者可在此处选择需要进行分析的不确定性变量的个数及具体统计特性分布。
3、对耦合模型进行多项式混沌展开
针对高空电磁脉冲下场线耦合过程结合用户在上一步中设置的不确定性变量的个数及统计特性分布，选取与选定不确定变量相对应的多项式类型对耦合随机响应进行展开，其根据多项式的不同类型，通过相应形式的高斯积分获得各多项式的系数。在获得各系数后，通过推导计算获得高空电磁脉冲下场线耦合响应的均值及方差等统计特性参数。
4、获得高空电磁脉冲场线耦合响应的波动范围及概率分布
在利用多项式混沌展开法获得高空电磁脉冲场线耦合响应的解析表达式后，根据不确定性变量的分布类型，对该解析式运用蒙特卡洛法(此时由于解析，蒙卡法效率很高)得到给定置信度区间下的波动范围及给定频点或时间点下的概率密度分布函数和累积概率分布函数。
本发明具体由传输线场线耦合模型、不确定性变量模型以及多项式混沌展开算法构成，其算法流程如图1所示，具体过程如下：
1.创建高空电磁脉冲下传输线场线耦合模型：
其中为高空电磁脉冲下场线耦合过程中存在的不确定性变量向量，为高空电磁脉冲下场线耦合电流矢量，ξ1,...,ξn为不确定性变量，例如脉冲源高度、入射仰角、极化角度、终端负载等。
2.根据不确定性变量服从的统计特性分布，选取相对应的多项式基(如果多个不确定性变量为不同的统计特性分布类型，则需进行不同分布之间的统一转换)，具体类型及关系如下面表1及表2所示。
表1不同分布类型的随机变量所对应的Wiener‐Askey正交多项式基
表2常用随机变量与标准正态分布变量的函数关系
此时耦合电流可以表示为：
其中多项式基的个数m由不确定性变量的个数n与多项式的阶数p所决定：
3.计算出各多项式基的系数：
其中，ci为第i项多项式的系数，为第i项多项式基；定义希尔伯特空间内积为：
上式中第j项多项式基，W为权重函数。
4.通过上式计算得到了高空电磁脉冲下场线耦合电流响应的多项式解析表达式，并根据下式推导，得到该随机耦合过程响应的均值及方差统计特性值：
上式中，积分域Dξ为变量范围，m由式(3)表征。
5.给定时间点或频点，对该点的随机耦合过程响应的解析表达式进行蒙特卡洛模拟，得到该点处响应的概率分布函数以及累积概率函数。
6.设定置信度区间后，对全域各点处进行蒙特卡洛模拟，根据各点累积概率函数得到给定置信度区间下随机耦合响应点，即随机耦合过程响应的波动区间。
图2展示了在单一变量下运用本发明的方法和蒙特卡洛法得到的高空电磁脉冲下传输线场线耦合统计特性准确度及其效率的对比。从图中可以看出，在精度一致的情况，本发明相较蒙特卡洛模拟法在效率上提升了244倍。
图3展示了给定时间点下，运用本发明得到的高空电磁脉冲下传输线场线耦合响应的概率分布函数。
图4展示了给定置信区间下，运用本发明得到的高空电磁脉冲下传输线场线耦合响应的波动区间预测。

Claims (5)

1.一种基于多项式混沌展开的高空电磁脉冲场线耦合不确定度获取方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)创建高空电磁脉冲下传输线场线耦合模型，确定相关输入参数，所述相关输入参数包括高空电磁脉冲激励场具体波形、传输线参数和环境参数；
(2)根据用户设定的不确定性变量及其服从的统计特性分布类型，根据需要进行统一化转换并使用相对应的多项式基，对耦合的随机响应进行多项式混沌展开；
(3)根据不同多项式的类型，通过相应形式的高斯积分获得各多项式的系数，得到高空电磁脉冲场线耦合响应的解析表达式；
(4)根据各多项式的系数，推导计算获得高空电磁脉冲场线耦合响应的统计特性参数；
并且，根据不确定性变量的分布类型，对所述解析表达式运用蒙特卡洛法得到给定置信度区间下的波动范围、以及给定频点或时间点下的概率密度分布函数和累积概率分布函数。
2.根据权利要求1所述的基于多项式混沌展开的高空电磁脉冲场线耦合不确定度获取方法，其特征在于：步骤(1)中所述传输线参数包括传输线的半径、长度和架空高度。
3.根据权利要求1所述的基于多项式混沌展开的高空电磁脉冲场线耦合不确定度获取方法，其特征在于：步骤(1)中所述环境参数包括大地电导率和相对介电常数。
4.根据权利要求1所述的基于多项式混沌展开的高空电磁脉冲场线耦合不确定度获取方法，其特征在于：步骤(1)中所述高空电磁脉冲激励场具体波形为Bell实验室波形或IEC标准波形。
5.根据权利要求1所述的基于多项式混沌展开的高空电磁脉冲场线耦合不确定度获取方法，其特征在于：步骤(2)中用户设定的不确定性变量包括以下变量中的至少一种：脉冲源高度、入射仰角、极化角度和终端负载。
CN201810205831.0A 2018-03-13 2018-03-13 一种基于多项式混沌展开的高空电磁脉冲场线耦合不确定度获取方法 Pending CN108416148A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810205831.0A CN108416148A (zh) 2018-03-13 2018-03-13 一种基于多项式混沌展开的高空电磁脉冲场线耦合不确定度获取方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810205831.0A CN108416148A (zh) 2018-03-13 2018-03-13 一种基于多项式混沌展开的高空电磁脉冲场线耦合不确定度获取方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108416148A true CN108416148A (zh) 2018-08-17

Family

ID=63131120

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810205831.0A Pending CN108416148A (zh) 2018-03-13 2018-03-13 一种基于多项式混沌展开的高空电磁脉冲场线耦合不确定度获取方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108416148A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109710995A (zh) * 2018-12-07 2019-05-03 江苏益邦电力科技有限公司 一种针对随机排布线缆的串扰噪声预测方法
CN111141974A (zh) * 2019-12-26 2020-05-12 吉林大学 一种多导体传输线辐射敏感度分析方法
CN111797541A (zh) * 2020-07-20 2020-10-20 吉林大学 一种场线耦合不确定性量化及全局灵敏度计算方法
CN112949109A (zh) * 2021-01-26 2021-06-11 西北核技术研究所 基于深度神经网络的架空线电磁脉冲传导环境的预测方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107436957A (zh) * 2016-05-25 2017-12-05 湖南中车时代电动汽车股份有限公司 一种混沌多项式构造方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107436957A (zh) * 2016-05-25 2017-12-05 湖南中车时代电动汽车股份有限公司 一种混沌多项式构造方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李湛宇等: "基于多项式混沌方法的场线耦合响应不确定度量化", 《强激光与粒子束》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109710995A (zh) * 2018-12-07 2019-05-03 江苏益邦电力科技有限公司 一种针对随机排布线缆的串扰噪声预测方法
CN111141974A (zh) * 2019-12-26 2020-05-12 吉林大学 一种多导体传输线辐射敏感度分析方法
CN111797541A (zh) * 2020-07-20 2020-10-20 吉林大学 一种场线耦合不确定性量化及全局灵敏度计算方法
CN111797541B (zh) * 2020-07-20 2022-08-26 吉林大学 一种场线耦合不确定性量化及全局灵敏度计算方法
CN112949109A (zh) * 2021-01-26 2021-06-11 西北核技术研究所 基于深度神经网络的架空线电磁脉冲传导环境的预测方法
CN112949109B (zh) * 2021-01-26 2023-04-07 西北核技术研究所 基于深度神经网络的架空线电磁脉冲传导环境的预测方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108416148A (zh) 一种基于多项式混沌展开的高空电磁脉冲场线耦合不确定度获取方法
CN111814390B (zh) 基于传递熵和小波神经网络的电压互感器误差预测方法
CN106548021B (zh) 一种基于高维随机矩阵的电子式互感器误差状态评估方法
Jiang et al. Stochastic subspace identification‐based approach for tracking inter‐area oscillatory modes in bulk power system utilising synchrophasor measurements
CN113985339B (zh) 智能电表的误差诊断方法及***、设备、存储介质
CN110969306A (zh) 基于深度学习的配电低压台区负荷预测方法及装置
CN108920760A (zh) 基于多项式混沌展开的天线高空电磁脉冲耦合响应性能统计方法
CN107015900B (zh) 一种视频网站的服务性能预测方法
CN108229076B (zh) 一种基于响应面的电磁继电器参数稳健性全局寻优方法
Kravtsov Randomness, determinateness, and predictability
CN108920868A (zh) 基于智能电表数据的负荷辨识模型参数修正方法
Enayati et al. Real‐time harmonic estimation using a novel hybrid technique for embedded system implementation
CN117748507B (zh) 基于高斯回归模型的配网谐波接入不确定性评估方法
Ran et al. Probabilistic evaluation for static voltage stability for unbalanced three‐phase distribution system
Van Lanen et al. Simulation of interstrand coupling loss in cable-in-conduit conductors with JackPot-AC
CN114740303A (zh) 一种无线无源高压开关柜的故障监测***
CN110188480B (zh) 一种直流偏磁条件下铁磁材料的磁滞特性模拟分析***和方法
CN103984988A (zh) 测光网络实时校正arma模型光伏功率超短期预测方法
Wang et al. Multi‐harmonic sources location based on sparse component analysis and complex independent component analysis
CN110458344A (zh) 一种自适应时间分辨率的超短期风电功率预测方法
CN110619159B (zh) 变压器直流偏磁评估方法
CN107895078A (zh) 强电磁脉冲对长电力输电线路耦合响应的宏模型构建方法
CN110969238A (zh) 一种校准用电数据的方法及装置
De Menezes et al. The use of unscented transforms for statistical analysis in EMC
Andrade et al. Evaluation of statistical methods used in the estimation of breakdown voltage distribution

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20180817

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication