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ESD模型参数识别的差分进化方法

汪轲  汪晓东  
【摘要】:提出了一种以差分进化算法对静电放电模型进行参数辨识的新方法。以基于Heidler雷电流方程的静电放电模型参数为辨识对象,分别以仿真和实验数据验证了该方法的可行性,并从电流波形整体和局部两方面对拟合效果进行了评估。结果表明,与遗传算法相比,差分进化算法的执行速度更快,所得的辨识参数精度更高,对电流波形的整体和局部关键点的拟合度均高于遗传算法。因此,差分进化算法比遗传算法更适用于解决静电放电模型参数辨识问题。从实例可以看出,差分进化算法不需要过多的初始参数值先验知识,而只需提供一个较宽的初始参数搜索范围即可获得良好的辨识结果。此外,本文还以差分进化算法对Bruce-Golden和Gaussian函数静电放电模型进行参数辨识,验证了该方法的适用性。

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