递归神经网络提升TVS电磁脉冲响应建模精度与效率

本文档主要探讨了"基于递归神经网络的TVS（Transient Voltage Suppressor,瞬态抑制二极管）电磁脉冲响应建模"这一主题，发表在2015年的《河北科技大学学报》上。论文针对传统的传输线脉冲（TLP）测试方法存在的问题，如测试过程繁琐、测试结果与实际性能匹配度不高的局限性，提出了创新性的解决方案。 研究者纪志强、魏明、吴启蒙和于毅成针对NUP2105L型TVS，采用递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）技术进行建模。RNN因其能够处理序列数据的特点，特别适合处理电磁脉冲响应这样的时间序列信号。他们设计了两种类型的输入脉冲：机器模型静电放电和人体金属模型静电放电，通过Elman神经网络和Jordan神经网络分别对这些脉冲条件下的TVS响应进行预测。这两种网络结构被组合形成Elman-Jordan神经网络，以进一步提升模型的准确性和鲁棒性。 实验结果显示，基于递归神经网络的建模方法在预测TVS的响应时表现出优异的效果，不仅提高了模型的精度，还显著提升了计算效率。这在工程实践中的应用意味着可以更快速、准确地评估TVS的性能，对于电磁兼容性和设备防护设计具有重要的实际意义。 关键词涵盖了研究的核心内容，包括自动化技术的应用、电磁脉冲处理、瞬态抑制二极管的系统辨识以及递归神经网络的理论和技术。文章的分类号0441.4表明了其在电磁兼容性领域的专业定位，文献标志码A则表明该研究达到了学术期刊的一般标准。 这篇论文为电磁脉冲防护领域提供了一种创新且实用的方法，对于提高测试效率和精确度具有显著价值。它展示了递归神经网络在解决复杂系统动态响应问题上的潜力，并为相关领域的工程师和研究人员提供了有价值的参考依据。