CN115866825A - 一种提高高频加热效率的反馈控制方法 - Google Patents
一种提高高频加热效率的反馈控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115866825A CN115866825A CN202310136105.9A CN202310136105A CN115866825A CN 115866825 A CN115866825 A CN 115866825A CN 202310136105 A CN202310136105 A CN 202310136105A CN 115866825 A CN115866825 A CN 115866825A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- value
- frequency
- reflection coefficient
- power
- impedance
- 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
Links
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 title claims abstract description 64
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 claims abstract description 31
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 claims abstract description 16
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000010257 thawing Methods 0.000 claims description 22
- 230000035772 mutation Effects 0.000 claims description 19
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims description 13
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 12
- 210000000349 chromosome Anatomy 0.000 claims description 4
- 230000005284 excitation Effects 0.000 claims description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 abstract description 7
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 13
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 12
- 230000008859 change Effects 0.000 description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 230000013011 mating Effects 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 239000000463 material Substances 0.000 description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 150000002500 ions Chemical class 0.000 description 3
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 230000005684 electric field Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 235000013372 meat Nutrition 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 2
- 241000251468 Actinopterygii Species 0.000 description 1
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 238000011298 ablation treatment Methods 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 239000003054 catalyst Substances 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 238000001035 drying Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000020169 heat generation Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 230000006798 recombination Effects 0.000 description 1
- 238000005215 recombination Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000001954 sterilising effect Effects 0.000 description 1
- 238000004659 sterilization and disinfection Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Control Of High-Frequency Heating Circuits (AREA)
Abstract
本发明涉及射频领域，具体公开了一种提高高频加热效率的反馈控制方法，包括：开始射频加热；完成入射功率、反射功率信号检测；判定反射系数是否超过设定阈值；是，使用遗传算法调整匹配电路；否，不进行调整匹配，并完成正常加热工作；判定反射系数是否超过设定阈值时，通过对入射功率和反射功率的计算，得知当前反射系数；对当前的反射系数模值进行计算，代入当前的
，
，L取值，源阻抗值取为50欧姆，计算出负载阻抗值；对当前的负载阻抗值进行遗传算法迭代，变量为
，
根据阻抗的范围选择合理的可调电容的容值范围。本发明采用基于遗传算法来实现阻抗匹配，实现阻抗匹配的快速迭代，确保高频加热***的功率传输效率始终为最优状态。
Description
技术领域
本发明涉及射频领域，具体是一种提高高频加热效率的反馈控制方法。
背景技术
射频是一种能量，可以在特定的介质内被吸收转化为热能。射频加热解冻技术，是基于介质的特性，将射频能量转化为热能的一种技术。其转换效率、加热面积与穿透度，加热过程可控以及加热效果都是射频加热解冻技术中的研究内容。射频加热技术就广泛应用于各个领域，包括工业中对原料的处理，比如，大规模的烘焙、干燥，农业杀虫杀菌，医学上微波消融治疗技术，针对肿瘤的治疗十分有效，以及化学反应中温变控制充分发挥催化剂的作用等。
射频指频率范围在3KHz～300MHz 之间的电磁波，频谱范围较广，为了不对其它通讯设备造成干扰问题，规定了指定的频率应用于科学、医疗及工业领域，分别为13.56MHz、27.12MHz、40.68MHz等。
肉类、鱼类等冻肉食材是由分子和离子构成的，当外部施加电场时，极性分子转动、离子运动是食物加热的主要机理。两个极板之间的电场不断变化，会迫使极性分子旋转，离子向异性极板移动，这个过程中发生粒子碰撞、摩擦，从而生热使食物温度升高。
工业上通常使用13MHz，27MHz，40MHz，433MHz，915MHz，2450MHz的频段对食物进行加热，一般来说13MHz，27MHz，40MHz由于频率较低，穿透性好，加热更为均匀，更容易实现较大射频功率，13MHz，27MHz，40MHz的频段更适合于工业场景，实现大功率、高生产效率的加热解冻。
而高频加热解冻过程中要求尽可能高的高频转换效率，以实现对食物的高效解冻，然而现有的高频解冻***的高频转换效率还未达到足够高的需求，其主要原因在于，高频加热解冻***的功率传输效率无法始终保持最优状态。
发明内容
发明目的：提供一种提高高频加热效率的反馈控制方法，以解决现有技术存在的上述问题。
技术方案：一种提高高频加热效率的反馈控制方法，包括：
开始射频加热；
完成入射功率、反射功率信号检测；
判定反射系数是否超过设定阈值；
是，使用遗传算法调整匹配电路；
否，不进行调整匹配，并完成正常加热工作；
判定反射系数是否超过设定阈值时，通过对入射功率和反射功率的计算，得知当前反射系数；
对当前的反射系数模值进行计算，代入当前的
，/>
，L取值，源阻抗值取为50欧姆，计算出负载阻抗值；
对当前的负载阻抗值进行遗传算法迭代，变量为
，/>
根据阻抗的范围选择合理的可调电容的容值范围。
本发明采用基于遗传算法来实现阻抗匹配，实现阻抗匹配的快速迭代，确保高频加热***的功率传输效率始终为最优状态，进而提高高频解冻***的高频转换效率，进而使得高频解冻***的高频转换效率达到需求；
在解冻工作过程中，由食品为代表的解冻物的温度变化是缓慢的，实际食物的介电常数变化也是缓慢的，对应的负载阻抗的变化也是缓慢的，通过遗传算法，实现阻抗匹配的快速迭代，确保***的功率传输效率始终为最优状态。
在进一步实施例中，射频解冻时，由高频放大器和阻抗匹配网络之间的定向耦合器取得入射功率、反射功率。
在进一步实施例中，所述电容容值调整是固定电容加上调整极板间距和极板的面积。
在进一步实施例中，还包括基于遗传算法实现阻抗匹配的方法，包括：
步骤1、种群初始化，通过随机生成的方式来创造一个种群，该种群的数量为100~500，采用二进制编码规则；
步骤2、适应度计算(种群评估)，将目标函数值
，作为个体的适应度，实际变成求适应度函数/>
的最小值；
步骤3、选择(复制)操作，根据种群中个体的适应度大小，通过轮盘赌方式将适应度高的个体从当前种群中选择出来，其中轮盘赌即是与适应度成正比的概率来确定各个个体遗传到下一代群体中的数量；
步骤4、交叉(交配)运算，该步骤是遗传算法中产生新的个体的主要操作过程，采用一定的交配概率阈值(pc，一般是0.4到0.99)来控制是否采取单点交叉，多点交叉等方式生成新的交叉个体；
步骤5、变异运算，该步骤是产生新的个体的另一种操作，一般先随机产生变异点，再根据变异概率阈值(pm,一般是0.0001到0.1)将变异点的原有基因取反；
步骤6、终止判断，计算子代的反射系数模, 若小于设定值（比如0.05），认为得出最优解，否则返回步骤2。
在进一步实施例中，所述步骤3还包括：
步骤31、首先计算出所有个体的适应度总和Σfi；
步骤32、其次计算出每个个体的相对适应度大小fi/Σfi；
步骤33、再产生一个0到1之间的随机数，依据随机数出现在上述哪个概率区域内来确定各个个体被选中的次数。
在进一步实施例中，所述步骤4还包括：
步骤41、先对群体随机配对；
步骤42、再随机设定交叉点的位置；
步骤43、再互换配对染色体间的部分基因。
在进一步实施例中，还包括高频解冻***；
所述高频解冻***包括：
电源端，包括直流电源模块；
加热端，与供给端连接，依次包括高频激励源、高频放大器、阻抗匹配网络、解冻加热腔；
控制端，与电源端及加热端连接，包括操作显示终端，及与操作显示终端连接且用于控制电源端及加热端的控制模块；
高频解冻***要求尽可能高的高频转换效率，以实现对食物的高效解冻。
提高射频解冻效率的方法包括：
步骤1、提高放大器效率，实现高效率直流射频功率转换；
步骤2、优化加热腔体设计，实现更为均匀的加热；
步骤3、采用匹配网络实现射频放大器和加热腔体的匹配，实现高的射频输入效率；
能够向负载提供足够信号功率的放大电路称之为功率放大器，简称功放；
射频阻抗匹配网络（简称匹配网络）就是将功率放大器输出的射频功率最大化的传输到负载阻抗上。
在进一步实施例中，所述阻抗匹配网络用于将高频放大器输出的射频功率传输到负载阻抗上，完成匹配网络实现高频放大器和解冻加热腔的匹配。
在进一步实施例中，高频放大器与阻抗匹配网络之间设有放大器及匹配器电路；
放大器及匹配器电路包括与高频放大器并联的电容C，调谐于工作频率的串联电感
、电容/>
，谐振网络和阻抗匹配网络以及负载阻抗R；
并联电容C 由高频放大器内部的输出电容和附加于负载网络的外电路电容一起组成；
高频放大器在驱动信号作用下, 功率放大器处于开关状态, 漏极电压决定于断开时负载网络的瞬态响应；
匹配网络可以使用L型、PI型、T型匹配网络。
有益效果：本发明公开了一种提高高频加热效率的反馈控制方法，本发明采用基于遗传算法来实现阻抗匹配，实现阻抗匹配的快速迭代，确保高频加热***的功率传输效率始终为最优状态，进而提高高频解冻***的高频转换效率，进而使得高频解冻***的高频转换效率达到需求；
在解冻工作过程中，由食品为代表的解冻物的温度变化是缓慢的，实际食物的介电常数变化也是缓慢的，对应的负载阻抗的变化也是缓慢的，通过遗传算法，实现阻抗匹配的快速迭代，确保***的功率传输效率始终为最优状态。
附图说明
图1是本发明的方法流程示意图。
图2是本发明的对负载阻抗值进行遗传算法迭代流程示意图。
图3是本发明的射频解冻的匹配电路示意图。
图4是本发明的反射系数的定义示意图。
图5是本发明的反射系数和功率传输效率的对比图。
图6是本发明的高频解冻***结构图。
图7本发明的E类工作的放大器及匹配器电路示意图。
具体实施方式
本申请涉及一种提高高频加热效率的反馈控制方法，下面通过具体实施方式进行详细解释。
遗传算法(GA)是一种方法，基于模仿生物进化的自然选择过程求解无约束和有约束非线性优化问题；
该算法反复修改由个体解构成的群体；
在每个步骤，遗传算法从当前的群体随机选择个体，并将它们用作父级来生成下一代子级；
经过一代又一代后，该群体“演化”为最优解；
基因：用来表示个体的特征，算法中简化为二进制编码（格雷码更优）；
适应度：个体对环境的适应程度，程序中会定义适应度函数用以计算；
交叉互换：基因的重组，把父代个体的部分结构加以替代重组，类似于生个小宝宝；
变异：对某些基因做变动，二进制编码就是取反；
自然选择：采用轮盘赌的方法；
简单来说就是：好的个体被保留，坏的逐渐被淘汰，经过不断的迭代逼近最好的结果。
遗传算法流程如下：
步骤1、开始；
步骤2、建立种群；
步骤3、交叉互换产生子代；
步骤4、基因的变异；
步骤5、性状的表达（计算出适应度函数值）；
步骤6、自然选择；
步骤7、搜索最优个体（转到第二步，等到进行完迭代次数再退出）；
步骤8、结束。
交叉互换和变异主要就是为了增加基因的多样性。
本申请还包括射频解冻的匹配电路；
如图3所示：
匹配电路的等效阻抗：
（/>
）
反射系数的定义为：反射系数定义为反射波电压与入射波电压之比；
负载反射信号的强度取决于信号源阻抗与负载阻抗的失配程度。
反射系数的表达式为：
或者 
=/>
；
式中，
为反射系数、/>
为反射电压、/>
为入射电压、/>
为负载阻抗、/>
、
、/>
为反射系数的虚部、/>
为复数的虚部表示的符号、
如图4所示，由于阻抗是复数，反射系数也是复数；
如图5所示，最优匹配实际就是反射系数
在最佳匹配时，反射系数的模为0，即：
=0。
如图1所示，一种提高高频加热效率的反馈控制方法，包括：
开始射频加热；
完成入射功率、反射功率信号检测；
判定反射系数是否超过设定阈值；
是，使用遗传算法调整匹配电路；
否，不进行调整匹配，并完成正常加热工作；
判定反射系数是否超过设定阈值时，通过对入射功率和反射功率的计算，得知当前反射系数；
对当前的反射系数模值进行计算，代入当前的
，/>
，L取值，源阻抗值取为50欧姆，计算出负载阻抗值；
对当前的负载阻抗值进行遗传算法迭代，变量为
，/>
根据阻抗的范围选择合理的可调电容的容值范围；
射频解冻时，由高频放大器和阻抗匹配网络之间的定向耦合器取得入射功率、反射功率；
所述电容容值调整是固定电容加上调整极板间距和极板的面积。
如图2所示，对当前的负载阻抗值进行遗传算法迭代时，包括：
步骤1、种群初始化，通过随机生成的方式来创造一个种群，该种群的数量为100~500，采用二进制编码规则；
步骤2、适应度计算(种群评估)，将目标函数值
，作为个体的适应度，实际变成求适应度函数/>
的最小值；
步骤3、选择(复制)操作，根据种群中个体的适应度大小，通过轮盘赌方式将适应度高的个体从当前种群中选择出来，其中轮盘赌即是与适应度成正比的概率来确定各个个体遗传到下一代群体中的数量；
步骤31、首先计算出所有个体的适应度总和Σfi；
步骤32、其次计算出每个个体的相对适应度大小fi/Σfi；
步骤33、再产生一个0到1之间的随机数，依据随机数出现在上述哪个概率区域内来确定各个个体被选中的次数；
步骤4、交叉(交配)运算，该步骤是遗传算法中产生新的个体的主要操作过程，采用一定的交配概率阈值(pc，一般是0.4到0.99)来控制是否采取单点交叉，多点交叉等方式生成新的交叉个体；
步骤41、先对群体随机配对；
步骤42、再随机设定交叉点的位置；
步骤43、再互换配对染色体间的部分基因；
步骤5、变异运算，该步骤是产生新的个体的另一种操作，一般先随机产生变异点，再根据变异概率阈值(pm,一般是0.0001到0.1)将变异点的原有基因取反；
步骤6、终止判断，计算子代的反射系数模, 若小于设定值（比如0.05），认为得出最优解，否则返回步骤2。
实际解冻工作过程中，因为以食品为代表的解冻物的温度变化是缓慢的，实际食物的介电常数变化也是缓慢的，对应的负载阻抗的变化也是缓慢的。通过遗传算法，可以实现阻抗匹配的快速迭代，确保***的功率传输效率始终为最优状态。
工程实际中可以使用Matlab GA函数，或者遗传算法工具箱来实现遗传算法计算，生产m代码来进行运算执行。也可以使用使用编写matlab代码或者python代码的方式来实现。
由高频解冻***中的控制器来作为中央控制器实现入射功率和反射功率的取样后的采集、计算，遗传算法的实现，电容的调整控制。
如图6所示，所述高频解冻***包括：
电源端，包括直流电源模块；
加热端，与供给端连接，依次包括高频激励源、高频放大器、阻抗匹配网络、解冻加热腔；
控制端，与电源端及加热端连接，包括操作显示终端，及与操作显示终端连接且用于控制电源端及加热端的控制模块；
高频解冻***要求尽可能高的高频转换效率，以实现对食物的高效解冻。
提高射频解冻效率的方法包括：
步骤1、提高放大器效率，实现高效率直流射频功率转换；
步骤2、优化加热腔体设计，实现更为均匀的加热；
步骤3、采用匹配网络实现射频放大器和加热腔体的匹配，实现高的射频输入效率。
能够向负载提供足够信号功率的放大电路称之为功率放大器，简称功放。
如图7所示，射频阻抗匹配网络（简称匹配网络）就是将功率放大器输出的射频功率最大化的传输到负载阻抗上；
所述阻抗匹配网络用于将高频放大器输出的射频功率传输到负载阻抗上，完成匹配网络实现高频放大器和解冻加热腔的匹配；
高频放大器与阻抗匹配网络之间设有放大器及匹配器电路；
放大器及匹配器电路包括与高频放大器并联的电容C，调谐于工作频率的串联电感
、电容/>
，谐振网络和阻抗匹配网络以及负载阻抗R；
并联电容C 由高频放大器内部的输出电容和附加于负载网络的外电路电容一起组成；
高频放大器在驱动信号作用下, 功率放大器处于开关状态, 漏极电压决定于断开时负载网络的瞬态响应；
匹配网络可以使用L型、PI型、T型匹配网络。
工作原理说明：
开始射频加热；
完成入射功率、反射功率信号检测；
判定反射系数是否超过设定阈值；
是，使用遗传算法调整匹配电路；
否，不进行调整匹配，并完成正常加热工作；
判定反射系数是否超过设定阈值时，通过对入射功率和反射功率的计算，得知当前反射系数；
对当前的反射系数模值进行计算，代入当前的
，/>
，L取值，源阻抗值取为50欧姆，计算出负载阻抗值；
对当前的负载阻抗值进行遗传算法迭代，变量为
，/>
根据阻抗的范围选择合理的可调电容的容值范围；
射频解冻时，由高频放大器和阻抗匹配网络之间的定向耦合器取得入射功率、反射功率；
所述电容容值调整是固定电容加上调整极板间距和极板的面积。
基于遗传算法实现阻抗匹配的步骤如下：
步骤1、种群初始化，通过随机生成的方式来创造一个种群，该种群的数量为100~500，采用二进制编码规则；
步骤2、适应度计算(种群评估)，将目标函数值
，作为个体的适应度，实际变成求适应度函数/>
的最小值；
步骤3、选择(复制)操作，根据种群中个体的适应度大小，通过轮盘赌方式将适应度高的个体从当前种群中选择出来，其中轮盘赌即是与适应度成正比的概率来确定各个个体遗传到下一代群体中的数量；
步骤31、首先计算出所有个体的适应度总和Σfi；
步骤32、其次计算出每个个体的相对适应度大小fi/Σfi；
步骤33、再产生一个0到1之间的随机数，依据随机数出现在上述哪个概率区域内来确定各个个体被选中的次数；
步骤4、交叉(交配)运算，该步骤是遗传算法中产生新的个体的主要操作过程，采用一定的交配概率阈值(pc，一般是0.4到0.99)来控制是否采取单点交叉，多点交叉等方式生成新的交叉个体；
步骤41、先对群体随机配对；
步骤42、再随机设定交叉点的位置；
步骤43、再互换配对染色体间的部分基因；
步骤5、变异运算，该步骤是产生新的个体的另一种操作，一般先随机产生变异点，再根据变异概率阈值(pm,一般是0.0001到0.1)将变异点的原有基因取反；
步骤6、终止判断，计算子代的反射系数模, 若小于设定值（比如0.05），认为得出最优解，否则返回步骤2。
以上结合附图详细描述了本发明的优选具体实施方式，但是，本发明并不限于上述具体实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种等同变换，这些等同变换均属于本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种提高高频加热效率的反馈控制方法，其特征是，包括：
开始射频加热；
完成入射功率、反射功率信号检测；
判定反射系数是否超过设定阈值；
是，使用遗传算法调整匹配电路；
否，不进行调整匹配，并完成正常加热工作；
判定反射系数是否超过设定阈值时，通过对入射功率和反射功率的计算，得知当前反射系数；
对当前的反射系数模值进行计算，代入当前的
，/>
，L取值，源阻抗值取为50欧姆，计算出负载阻抗值；
对当前的负载阻抗值进行遗传算法迭代，变量为
，/>
根据阻抗的范围选择合理的可调电容的容值范围。
2.根据权利要求1所述的一种提高高频加热效率的反馈控制方法，其特征是：射频解冻时，由高频放大器和阻抗匹配网络之间的定向耦合器取得入射功率、反射功率。
3.根据权利要求1所述的一种提高高频加热效率的反馈控制方法，其特征是：所述电容容值调整是固定电容加上调整极板间距和极板的面积。
4.根据权利要求1所述的一种提高高频加热效率的反馈控制方法，其特征是：还包括基于遗传算法实现阻抗匹配的方法，包括：
步骤1、种群初始化，通过随机生成的方式来创造一个种群，该种群的数量为100~500，采用二进制编码规则；
步骤2、适应度计算，将目标函数值
，作为个体的适应度，实际变成求适应度函数
的最小值；
步骤3、选择操作，根据种群中个体的适应度大小，通过轮盘赌方式将适应度高的个体从当前种群中选择出来，其中轮盘赌即是与适应度成正比的概率来确定各个个体遗传到下一代群体中的数量；
步骤4、交叉运算，采用交配概率阈值来控制是否采取单点交叉或多点交叉方式生成新的交叉个体；
步骤5、变异运算，先随机产生变异点，再根据变异概率阈值将变异点的原有基因取反；
步骤6、终止判断，计算子代的反射系数模, 若小于设定值，认为得出最优解，否则返回步骤2。
5.根据权利要求4所述的一种提高高频加热效率的反馈控制方法，其特征是：所述步骤3还包括：
步骤31、首先计算出所有个体的适应度总和Σfi；
步骤32、其次计算出每个个体的相对适应度大小fi/Σfi；
步骤33、再产生一个0到1之间的随机数，依据随机数出现在的概率区域来确定各个个体被选中的次数。
6.根据权利要求4所述的一种提高高频加热效率的反馈控制方法，其特征是：所述步骤4还包括：
步骤41、先对群体随机配对；
步骤42、再随机设定交叉点的位置；
步骤43、再互换配对染色体间的部分基因。
7.根据权利要求4所述的一种提高高频加热效率的反馈控制方法，其特征是：还包括高频解冻***；
所述高频解冻***包括：
电源端，包括直流电源模块；
加热端，与供给端连接，依次包括高频激励源、高频放大器、阻抗匹配网络、解冻加热腔；
控制端，与电源端及加热端连接，包括操作显示终端，及与操作显示终端连接且用于控制电源端及加热端的控制模块。
8.根据权利要求7所述的一种提高高频加热效率的反馈控制方法，其特征是：所述阻抗匹配网络用于将高频放大器输出的射频功率传输到负载阻抗上，完成匹配网络实现高频放大器和解冻加热腔的匹配。
9.据权利要求8所述的一种提高高频加热效率的反馈控制方法，其特征是：高频放大器与阻抗匹配网络之间设有放大器及匹配器电路；
放大器及匹配器电路包括与高频放大器并联的电容C，调谐于工作频率的串联电感
、电容/>
，谐振网络和阻抗匹配网络以及负载阻抗R。/>
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310136105.9A CN115866825A (zh) | 2023-02-20 | 2023-02-20 | 一种提高高频加热效率的反馈控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310136105.9A CN115866825A (zh) | 2023-02-20 | 2023-02-20 | 一种提高高频加热效率的反馈控制方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115866825A true CN115866825A (zh) | 2023-03-28 |
Family
ID=85658448
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310136105.9A Pending CN115866825A (zh) | 2023-02-20 | 2023-02-20 | 一种提高高频加热效率的反馈控制方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115866825A (zh) |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1331954A (zh) * | 2001-06-27 | 2002-01-23 | 天津大学 | 电容射频热疗装置的深部热场优化控制方法 |
| US20140170996A1 (en) * | 2011-07-28 | 2014-06-19 | Lg Innotek Co., Ltd | Impedance Matching Apparatus and Impedance Matching Method |
| US20180110098A1 (en) * | 2015-07-03 | 2018-04-19 | Toyo Seikan Group Holdings, Ltd. | High-frequency dielectric heating device |
| CN108012401A (zh) * | 2016-10-28 | 2018-05-08 | 北京北方华创微电子装备有限公司 | 射频阻抗匹配方法、匹配器和半导体处理装置 |
| CN110030788A (zh) * | 2018-03-29 | 2019-07-19 | 恩智浦美国有限公司 | 除霜设备及其操作方法 |
| CN110646680A (zh) * | 2018-09-14 | 2020-01-03 | 恩智浦美国有限公司 | 带有电弧检测的解冻设备及其操作方法 |
| CN110808724A (zh) * | 2018-08-06 | 2020-02-18 | 航天信息股份有限公司 | 一种阻抗匹配装置及方法 |
| CN110972345A (zh) * | 2018-12-19 | 2020-04-07 | 恩智浦美国有限公司 | 使用解冻设备执行解冻操作的方法 |
| JP2021005459A (ja) * | 2019-06-25 | 2021-01-14 | シャープ株式会社 | 誘電加熱システム |
| CN112272031A (zh) * | 2020-08-26 | 2021-01-26 | 华南理工大学 | 一种天线阻抗自动匹配方法和*** |
-
2023
- 2023-02-20 CN CN202310136105.9A patent/CN115866825A/zh active Pending
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1331954A (zh) * | 2001-06-27 | 2002-01-23 | 天津大学 | 电容射频热疗装置的深部热场优化控制方法 |
| US20140170996A1 (en) * | 2011-07-28 | 2014-06-19 | Lg Innotek Co., Ltd | Impedance Matching Apparatus and Impedance Matching Method |
| US20180110098A1 (en) * | 2015-07-03 | 2018-04-19 | Toyo Seikan Group Holdings, Ltd. | High-frequency dielectric heating device |
| CN108012401A (zh) * | 2016-10-28 | 2018-05-08 | 北京北方华创微电子装备有限公司 | 射频阻抗匹配方法、匹配器和半导体处理装置 |
| CN110030788A (zh) * | 2018-03-29 | 2019-07-19 | 恩智浦美国有限公司 | 除霜设备及其操作方法 |
| CN110808724A (zh) * | 2018-08-06 | 2020-02-18 | 航天信息股份有限公司 | 一种阻抗匹配装置及方法 |
| CN110646680A (zh) * | 2018-09-14 | 2020-01-03 | 恩智浦美国有限公司 | 带有电弧检测的解冻设备及其操作方法 |
| CN110972345A (zh) * | 2018-12-19 | 2020-04-07 | 恩智浦美国有限公司 | 使用解冻设备执行解冻操作的方法 |
| JP2021005459A (ja) * | 2019-06-25 | 2021-01-14 | シャープ株式会社 | 誘電加熱システム |
| CN112272031A (zh) * | 2020-08-26 | 2021-01-26 | 华南理工大学 | 一种天线阻抗自动匹配方法和*** |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 汪洪波 等: "基于遗传算法的真空磁控溅射射频阻抗匹配仿真研究", 真空科学与技术学报, vol. 31, no. 04, pages 500 - 503 * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Zhang et al. | Antenna design by an adaptive variable differential artificial bee colony algorithm | |
| CN102722613A (zh) | 采用遗传-模拟退火组合对天线宽带匹配网络中电子元件参数的优化方法 | |
| Li et al. | Tri-objective compact log-periodic dipole array antenna design using MOEA/D-GPSO | |
| CN115866825A (zh) | 一种提高高频加热效率的反馈控制方法 | |
| Goudos et al. | Pareto optimal Yagi-Uda antenna design using multi-objective differential evolution | |
| Rowe et al. | Power-handling capabilities of non-foster impedance-matching networks: Using gridded vacuum tubes and power transistors | |
| Jiang et al. | Pareto optimal design of multilayer microwave absorbers for wide-angle incidence using genetic algorithms | |
| Chen et al. | Application of multiobjective topology optimization to miniature ultrawideband antennas with enhanced pulse preservation | |
| Zhu et al. | Inverse design of folded waveguide SWSs for application in TWTs based on transfer learning of deep neural network | |
| Jin et al. | Efficient radiation pattern prediction of array antennas based on complex-valued graph neural networks | |
| Weng et al. | A 2.45 GHz microstrip patch antenna evolved for WiFi application | |
| Jian et al. | Millimeter wave microstrip antenna design based on swarm intelligence algorithm in 5G | |
| CN112953034B (zh) | 一种用于电能无线传输的谐振器微结构的拓扑优化方法 | |
| Guney et al. | New narrow aperture dimension expressions obtained by using a differential evolution algorithm for optimum gain pyramidal horns | |
| Kavitha et al. | Design of 2× 2 MIMO-DRA antenna for 5g communication | |
| CN112383282A (zh) | 采用碎片离散结构匹配网络优化设计的连续逆f类功率放大器 | |
| Ahn et al. | Improved heating uniformity of a 3-kWatt 2.45 GHz microwave dryer using multiple multi-slotted waveguides | |
| Sathuluri et al. | Machine Learning Approach to Design Fractal Antenna for 5G Applications | |
| Ababneh et al. | Design and optimization of infinite impulse response full-band digital differentiator using evolutionary and swarm intelligence algorithms | |
| Chakraborty et al. | Micro-strip antenna optimization using genetic algorithms | |
| Pérez et al. | Particle swarm optimization with tournament selection for linear array synthesis | |
| CN115866826A (zh) | 一种提高高频加热解冻***效率的***及方法 | |
| Deb et al. | Design of microstrip antennas using differential evolution algorithm | |
| Radiom et al. | Optimised small-size tapered monopole antenna for pulsed ultra-wideband applications designed by a genetic algorithm | |
| Ali et al. | A study of PSO and its variants in respect of microstrip antenna feed point optimization |
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 | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20230612 Address after: No. 789 Dongsheng Road, Anzhen Street, Xishan District, Wuxi City, Jiangsu Province, 214000 Applicant after: Guodian Nuclear Power Technology (Wuxi) Technology Co.,Ltd. Applicant after: Beijing nuclear Tongchuang Technology Co.,Ltd. Address before: 214000 No. 15, South Houshan Road, New Century Industrial Park, Anzhen Street, Xishan District, Wuxi City, Jiangsu Province Applicant before: Guodian Nuclear Power Technology (Wuxi) Technology Co.,Ltd. |
|
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20230328 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |