[发明专利]一种基于BP-FDTD算法的多绞线串扰预测方法

说明书

本发明提供了一种多绞线串扰预测方法，涉及了多绞线RLCG参数矩阵的提取方法和多绞线串扰的计算方法。包括如下步骤：步骤一：建立多绞线的物理模型，将多绞线视为由无限“短”的直导线级联成的平行多导体传输线；步骤二：提取多绞线上单个节距内不同位置上的”短”平行多导体传输线的RLCG参数矩阵；步骤三：使用back propagation(BP)神经网络对提取的RLCG参数矩阵学习和训练，得到基于BP神经网络的多绞线RLCG参数矩阵提取模型；步骤四：将基于BP神经网络的多绞线RLCG参数矩阵提取模型和Implicite Wendroff finite‑difference time‑domain(FDTD)算法相结合，求解多绞线单频点的时域串扰；步骤五：通过控制FDTD算法中的激励源频率，获得多绞线的频域串扰。

技术领域

本发明属于电磁兼容技术领域，具体的涉及一种基于BP-FDTD算法的多绞线串扰预 测方法。

背景技术

随着机器的智能化、现代化、小型化的发展，传输线(如信号线、电源线)的数量 明显增加。大量传输线有规则或无规则的密集排布，当传输线间距较近，一条传输线上传 输信号时，会在邻近的传输线上引起噪声，这种现象称为串扰。串扰还会导致主扰线电压 跌落，致使目标设备无法正常工作。在航空器、汽车、船舰、卫星、机器人等系统中，需 要精密传输信号，一个微小的串扰可能会导致一场事故。如能快速准确的预测串扰，这对 系统电磁兼容的抑制和防护有很大的帮助，对导线的选取和铺设也将有很大的帮助。

多绞线具有高韧性、抗干扰性好、强度大等优点，大量的应用在机器人、伺服系统、拖链系统等特种环境。绞线应用中，双绞线是应用最广的绞线。因为其对传导噪声抗干扰能力强，大量用于通信传输信息

对传输线的研究可分为场—线耦合和线—线耦合。目前对于场—线耦合模型，串扰可 以采用矩量法(method of moment，MOM)求解，也可以采用时域有限差分法(finite-difference time-domain，FDTD)算法等求解。对于线—线耦合模型，串扰可以采用模量 解耦法、FDTD算法、蒙特卡洛算法等求解。但对于多绞线线内串扰的研究，求解方法相 对较少，通常采用的方法有基于级联理论的链参数法，基于传输线RLCG参数矩阵平均 值的模量解耦法和针对特定芯线数的多绞线的解析方程求解串扰。这些方法要么精度较 低，要么求解模型单一不具有普遍性。

发明内容

针对于上述现有技术的不足，本发明的目的在于考虑多绞线的扭绞变化和不受多绞线 芯线数的限制的情况下，具有较高精度的求解多绞线串扰。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：一种基于BP-FDTD算法的多绞线串扰预测方法包括如下步骤：

步骤一：以螺旋线的数学方程为基础对多绞线物理模型进行限定；

步骤二：提取多绞线上单个节距内不同位置上的RLCG参数矩阵；

步骤三：使用BP神经网络对提取的RLCG参数矩阵学习和训练，得到基于BP神经 网络的多绞线RLCG参数矩阵提取模型；

步骤四：将基于BP神经网络的多绞线RLCG参数矩阵提取模型和ImpliciteWendroff FDTD算法相结合，求解多绞线的串扰；

步骤五：通过控制FDTD算法的激励频率，获得多绞线的频域串扰解。

优选地，在步骤一中，所所述多绞线模型，是左旋的螺旋线构成的物理模型，该模型 还具有线线之间紧密缠绕，各线的旋转中心重合，在横截面上各传输线的圆心在一个大圆 周上。本专利中，为了实验和描述方便，采用不具备外屏蔽层或绝缘层的多绞线。

优选地，在步骤二中，提取多绞线RLCG参数矩阵时，多绞线视为由“短”均匀平 行传输线级联而成的传输线。单个节距内RLCG参数矩阵的提取，提取点应等间距离散 的分布在多绞线上。