【申请号】

CN201810469734.2

 【申请日】

2018-05-16

 【公开号】

CN108768465A

 【公开日】

 2018-11-06

 【申请人】

 重庆大学

 【地址】

 400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号

 【发明人】

 苏玉刚;周玮;王智慧;唐春森;孙跃;戴欣;叶兆虹

 【摘要】

本发明提供了一种基于多约束条件下多目标优化的ECPST系统参数设计方法,首先确定系统电路拓扑结构,并根据实际需求将部分参数预设为常数,剩余的部分参数作为决策变量；接着决定约束条件的边界；然后根据决策变量和约束条件的边界实现种群初始化；然后将电能通道增益、信号通道增益以及电能串扰增益作为目标函数值；以电能通道增益尽可能大,信号通道增益尽可能大以及电能串扰增益尽可能小三者同时作为优化目标,然后利用多约束条件下多目标优化算法对决策变量进行寻优求解；经过多次迭代求得Pareto前沿曲面,最终得到目标函数的最优值及其对应的决策变量值。该方法能得出系统的全局最优参数解,属于一种通用方法,能够适用于不同拓扑的ECPST系统。

 【主权项】

 1.一种基于多约束条件下多目标优化的ECPST系统参数设计方法,其特征在于按照以下步骤进行：S1：确定系统电路拓扑结构,即电能与信号并行传输系统电路结构,并根据实际应用场景需求将部分参数预设为常数,剩余的部分参数作为决策变量；S2：决定约束条件的边界；S3：根据决策变量和约束条件的边界实现种群初始化；S4：根据系统电路拓扑结构,利用预设为常数的参数和生成的决策变量值计算目标函数值及其计算过程中的中间变量值；包括：电能通道局部阻抗、信号通道局部阻抗、电能通道增益、信号通道增益以及电能串扰增益；S5：以电能通道增益尽可能大,信号通道增益尽可能大以及电能串扰增益尽可能小三者同时作为优化目标,利用多约束条件下多目标优化算法对决策变量进行寻优求解；S6：经过多次迭代求得Pareto前沿曲面,最终得到目标函数的最优值及其对应的决策变量值。

 【专利分类号】

H04B5/00