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Optimierungsalgorithmus und Parameteroptimierungsextraktion
Jan 27, 2018

In dieser Arbeit wird der quantengenetische Algorithmus verwendet, um den Prozess der Parameterextraktion zu optimieren. Der quantengene Algorithmus ist ein genetischer Algorithmus, der auf dem Prinzip der Quantenberechnung basiert. Es führt den Ausdruck des Quantenzustandsvektors in die genetische Kodierung ein, realisiert die Evolution von Chromosomen unter Verwendung von Quantenlogikgattern und erzielt bessere Ergebnisse als herkömmliche genetische Algorithmen. Quantengenetischer Algorithmus basierend auf der Quanten-Status-Vektor-Darstellung, Qubit Wahrscheinlichkeit Amplitude angewendet auf das Chromosom codiert, so dass ein Chromosom kann auch eine Überlagerung von Staaten, und die Verwendung von Quanten-Logik-Tore, um Chromosomenaktualisierung Operation zu erreichen, hat die quantengenetischen Algorithmus bessere Konvergenz- und Diversitätseigenschaften im Vergleich zum klassischen genetischen Algorithmus. Diese Arbeit basiert auf dem quantengenetischen Verfahren zur Codierung und Extraktion von PIN - Leistungsdioden - Mehrfachparametern, der Kodierung, der effektiven Fläche der Diode, der Basisbreite, der N - Dotierungskonzentration und des Injektionssättigungsstroms als Variablensatz in das Chromosom von ein Individuum, sollte den quantengenetischen Algorithmus zur Parameteridentifikation zur Prozessoptimierung verwenden:


(1) Belastungs-Test Wellenform Prozess PIN-Leistungs-Diode in Matlab in der Dynamik (einschließlich Sperr-Recovery-Strom und Spannung), und Generierung sind in Tabelle 1 für die Parameterextraktion Q (T0) gezeigt, initiale Population zufällig in 50 Qubits Kodierung von Chromosomen erzeugt, Jede Person enthält eine Gruppe, um den Parameteranfangswert zu extrahieren.

(2) um die Population Q (T0) jedes Individuums in der Bevölkerung zu initialisieren sind wie folgt: die Dekodierung und eingehende Sabre, der Satz von Parametern in PIN-Power-Diode Schaltungssimulationsmodell, eine dynamische Simulation, erhalten die PIN-Power für der Satz von Parametern, der den transienten Wellenformdaten mit zwei Transistoren entspricht.

(3) Kombinieren der experimentellen Wellenformen zum Bewerten der Tauglichkeit jedes einzelnen Parameters entsprechend (2) und Aufzeichnen der optimalen Individuen und der entsprechenden Fitness.

(4) um zu bestimmen, ob der Berechnungsprozess beendet werden kann. Wenn die Endebedingung erfüllt ist, besteht die beste Einzelperson darin, die resultierenden PIN-Leistungsdioden-physikalischen Parameterwerte zu optimieren und zu beenden, ansonsten die Identifikation weiter zu optimieren.

(5) Eine neue Parameterpopulation Q (T) wird erhalten, indem das Quantenrotationstor U (T) verwendet wird, um die Population zu aktualisieren.

(6) Operation von Schritt (2) für jedes Individuum (einschließlich eines Satzes von Parameterdaten) in der Population Q (T) und Bewerten der Eignung der entsprechenden Wellenformdaten in Bezug auf die Testwellenform.

(7) zeichne das optimale Individuum und die entsprechende Fitness auf, füge die Anzahl der Iterationen t plus 1 hinzu und kehre zum Schritt (4) zurück. Gemäß der Analyse des zweiten Abschnitts werden der Übergangsstrom und die Spannung der PIN-Leistungsdiode unter den äußeren Umgebungsbedingungen durch die physikalischen Parameter innerhalb der Diode bestimmt, und ihre Strom- und Spannungswerte sind alle begrenzt und messbar und ihre mathematischen Werte Erwartung existiert. Laut Statistik-Theorie können wir denken, dass der transiente Strom und die Spannung von Dioden Funktionen ihrer internen Parameter sind, so dass wir die Schaltung durch die Ähnlichkeit zwischen den simulierten Wellenformen von Strom und Spannung und den experimentellen Wellenformen auswerten können.

Die Genauigkeit der Parameter im Modell. In diesem Artikel wird der Korrelationsindex als ein Kriterium verwendet, um die Nähe der Simulationsergebniswellenform zu der experimentellen Beobachtungsform zu beurteilen.

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In der Formel sind die experimentellen Beobachtungswellenformdaten Y, ihr Durchschnittswert ist Y 1 und die Simulationsergebniswellenformdaten sind Y 2 .

Die Fehlerquadratsummenillustration 26.png , die mittlere Varianzabbildung 27.png Je kleiner das Verhältnis der quadratischen Fehlerquadratsumme zu der mittleren Varianz ist, je näher die Simulationswellenform an der experimentellen Wellenform ist, je genauer der Modellparameter dem tatsächlichen Wert ist, desto genauer ist der erhaltene Parameterwert.


Ergebnisse der Parameterextraktion

Um die in Fig. 6 gezeigte Schaltung zu testen, wird die Spannungs- und Stromwellenform der Sperrwiederherstellung der PIN-Leistungsdiode erhalten. Konstruktion der Schaltungssimulation in Sabre, Simulationsergebnisse zeigen, dass die Spannungs- und Stromwellenformen und die Wellenform und Simulationsergebnisse wurden durch Korrelationsindex verglichen, durch Optimierung der Extraktionsprozess des quanten-genetischen Algorithmus oben erwähnt, können wir die Schlussfolgerung, dass PIN-Power Diodentechnologie-Parameter, um bestimmte Genauigkeitswerte zu erreichen. Fig. 7 zeigt das Ergebnis der Simulationswellenform der Modellparameter und der experimentellen Wellenformergebnisse, die durch den Algorithmus erhalten wurden.

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Die Parameter der PIN-Leistungsdiode werden vom Optimierungsalgorithmus extrahiert. Siehe Tabelle 2.

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Validierung der PIN-Leistungsdiodenparameter-Extraktionsmethode

Die Extraktion der wichtigsten physikalischen Parameter der Leistungsdiode wird durch den umgekehrten Wiederherstellungsprozess realisiert, und ihre Wirksamkeit muss in anderen dynamischen Prozessen verifiziert werden.


Daher werden die obigen Optimierungsparameter in das Simulationsschaltungsmodell eingegeben, und die Vorwärtsleitungsspannung und der Strom der PIN-Leistungsdiode werden simuliert. Die Simulationsdaten und Versuchsergebnisse werden verglichen und die Validität der Methode kann verifiziert werden. Fig. 8 ist eine Simulation der Gültigkeit der Modellparameter und der Wellenform des Schaltungstests.

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Die Simulations- und Testergebnisse der Analyse 8 zeigen, dass die internen physikalischen Parameter der PIN-Leistungsdiode, die durch diese Methode extrahiert werden, die dynamischen Eigenschaften des Geräts genau beschreiben können, wodurch die Gültigkeit und Zuverlässigkeit des Verfahrens überprüft wird.