秦紅波 趙偉 劉巖 顧航

摘要：基于LabVIEW、Multisim和Python聯(lián)合仿真平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了電調(diào)電路的幅頻特性仿真與優(yōu)化，Multisim主要實(shí)現(xiàn)電調(diào)電路的時(shí)域響應(yīng)仿真，Python主要完成幅頻特性計(jì)算、電路性能分析和參數(shù)優(yōu)化等數(shù)據(jù)處理，LabVIEW作為聯(lián)合仿真平臺(tái)用于連接Multisim和Python兩個(gè)模塊，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸、圖形顯示，以及電路參數(shù)的更迭控制。設(shè)計(jì)的聯(lián)合仿真實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了相關(guān)理論知識(shí)的串聯(lián)和仿真工具的交互，旨在培養(yǎng)學(xué)生對(duì)于理論知識(shí)和仿真工具的實(shí)際應(yīng)用能力。

關(guān)鍵詞：電調(diào)電路；參數(shù)優(yōu)化；聯(lián)合仿真

一、引言

LabVIEW和Multisim是美國(guó)國(guó)家儀器公司（NI）開(kāi)發(fā)的兩款軟件，其中LabVIEW是一種圖形化編程語(yǔ)言的開(kāi)發(fā)環(huán)境，而Multisim是一種功能強(qiáng)大的模擬/數(shù)字電路仿真軟件，二者結(jié)合可以為電路虛擬仿真提供更加豐富的功能[1-3]。另一方面，隨著近年來(lái)人工智能技術(shù)的興起，高級(jí)編程語(yǔ)言Python在大數(shù)據(jù)、圖像識(shí)別、科學(xué)計(jì)算等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，其與LabVIEW相結(jié)合可用于測(cè)試測(cè)量任務(wù)，將成為當(dāng)前發(fā)展的方向之一[2-3]。盡管LabVIEW分別與Multisim和Python進(jìn)行聯(lián)合仿真已有公開(kāi)文獻(xiàn)可查，但三者之間協(xié)同工作卻鮮有報(bào)道，考慮到這三款軟件在各自領(lǐng)域具有的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，相互結(jié)合并協(xié)同仿真將值得人們的期待。

利用LabVIEW中Control Design＆Simulation模塊和Connectivity模塊，分別對(duì)Multisim和Python進(jìn)行調(diào)用，實(shí)現(xiàn)三者之間的協(xié)同仿真，由此搭建的聯(lián)合仿真平臺(tái)可用于電調(diào)電路的時(shí)域仿真、響應(yīng)分析和參數(shù)優(yōu)化，有助于學(xué)生掌握電路時(shí)域仿真的基本原理，理解數(shù)據(jù)的采集、測(cè)試與分析，與智能算法相結(jié)合，啟發(fā)學(xué)生將人工智能技術(shù)應(yīng)用于電子電路的仿真和優(yōu)化當(dāng)中，激發(fā)學(xué)習(xí)興趣，提高自主創(chuàng)新能力。

二、聯(lián)合仿真原理

圖1所示，聯(lián)合仿真基于LabVIEW仿真平臺(tái)，通過(guò)調(diào)用Multisim的電路仿真模塊和Python的算法模塊，來(lái)完成整個(gè)虛擬仿真實(shí)驗(yàn)，軟件版本分別為L(zhǎng)abVIEW 2018，Multisim 14.2和Python 3.6。首先，對(duì)所涉及的主要部分進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹：

（一）電調(diào)電路

選擇RLC模擬電路作為研究對(duì)象，以壓控器件的電壓偏置作為電調(diào)參數(shù)，利用Multisim軟件對(duì)不同電調(diào)參數(shù)下的電路響應(yīng)進(jìn)行仿真，進(jìn)而對(duì)其幅頻特性進(jìn)行計(jì)算，之后通過(guò)智能算法得到電調(diào)電路中最優(yōu)參數(shù)。

（二）智能算法

將電調(diào)電路仿真結(jié)果與目標(biāo)響應(yīng)之間的誤差構(gòu)造成待優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，電調(diào)電路中壓控器件的偏置電壓作為優(yōu)化參數(shù)，再利用Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的模擬退火算法對(duì)該目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)而預(yù)測(cè)出更加合理的優(yōu)化參數(shù)。

（三）協(xié)同控制

電調(diào)電路作為研究對(duì)象，智能算法作為優(yōu)化工具，二者協(xié)同配合離不開(kāi)LabVIEW軟件平臺(tái)，部分?jǐn)?shù)據(jù)的處理、參數(shù)更新迭代和循環(huán)控制等由LabVIEW完成。

為了更清楚的說(shuō)明聯(lián)合仿真的過(guò)程，對(duì)以上三個(gè)部分進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。

三、Multisim的電路仿真模塊

圖2是Multisim軟件仿真的電調(diào)電路，其中Input和Output分別是電路的源端和負(fù)載端，Bias1，Bias2和Bias3分別是壓控電容的偏置電壓，本文通過(guò)改變偏置電壓來(lái)調(diào)整電路響應(yīng)，優(yōu)化目標(biāo)是1MHz以下的低通濾波器，截止頻率在500kHz附近。圖3所示，利用LabVIEW中Control Design＆Simulation模塊對(duì)Multisim仿真電路進(jìn)行調(diào)用，正弦激勵(lì)信號(hào)和三個(gè)控制電壓輸入分別對(duì)應(yīng)圖2中Input和三個(gè)偏置信號(hào)。

在1V正弦激勵(lì)和偏置電壓作用下，由Multisim軟件仿真出電調(diào)電路的時(shí)域響應(yīng)，并由圖3中Output接線(xiàn)端輸出，下圖給出正弦激勵(lì)為0.96MHz時(shí)，LabVIEW測(cè)試觀(guān)察到的時(shí)域響應(yīng)。

此時(shí)，由時(shí)域響應(yīng)分為暫態(tài)和穩(wěn)態(tài)，通過(guò)對(duì)穩(wěn)態(tài)響應(yīng)取最大值，可以得到該頻率下的頻譜特性，并最終寫(xiě)入測(cè)量文件以供優(yōu)化算法使用。

四、Python的智能算法模塊

利用智能算法對(duì)圖2中電調(diào)電路進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，基于仿真數(shù)據(jù)與目標(biāo)響應(yīng)的誤差構(gòu)造出待優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，以圖2中偏置電壓Bias1， Bias2和Bias 3作為優(yōu)化參數(shù)，進(jìn)行電調(diào)電路的調(diào)試與優(yōu)化。圖5給出模擬退火算法實(shí)施過(guò)程中的Python環(huán)境和部分?jǐn)?shù)據(jù)，Sampledata.xlsx是Multisim軟件仿真所得時(shí)域穩(wěn)態(tài)響應(yīng)經(jīng)LabVIEW處理和保存的幅頻特性，Idealdata.xlsx是基于壓控電容的電調(diào)電路的理想幅頻特性，二者之間的絕對(duì)誤差和是模擬退火算法的目標(biāo)函數(shù)。

圖5中txt文檔是模擬退火算法在迭代過(guò)程中定義的各種數(shù)據(jù)和結(jié)果，具體定義如表1所示。

表1中與“X”相關(guān)的文件對(duì)應(yīng)圖2電路的可調(diào)參數(shù)，與“Y”相關(guān)的文件目標(biāo)函數(shù)取值，經(jīng)過(guò)優(yōu)化迭代得到電調(diào)參數(shù)的最優(yōu)解Bx和目標(biāo)函數(shù)最小值By。

五、LabVIEW的協(xié)同控制

以上電路和算法模塊需要集成在LabVIEW平臺(tái)上進(jìn)行交互控制，圖6是圖7是聯(lián)合仿真第一層級(jí)的程序框圖和顯示前面板，圖6主要包括參數(shù)輸入、算法路徑設(shè)置和當(dāng)前仿真狀態(tài)顯示。

在圖6所示循環(huán)條件下，LabVIEW通過(guò)Python節(jié)點(diǎn)調(diào)用智能算法，進(jìn)而對(duì)電調(diào)參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，圖7給出了具體實(shí)現(xiàn)。

一旦智能算法得到優(yōu)化參數(shù)的預(yù)測(cè)值，則會(huì)送入Multisim進(jìn)行電路仿真，但由于Multisim直接輸出的時(shí)域響應(yīng)在不同頻率處進(jìn)入穩(wěn)態(tài)所需的時(shí)間不同，對(duì)仿真效率提出了很高要求，因此本文按照頻率范圍對(duì)Multisim軟件也進(jìn)行了設(shè)置和選擇。由圖7可以看出，預(yù)測(cè)得到的參數(shù)并不是直接送入Multisim進(jìn)行仿真，而是按照頻率范圍進(jìn)入下一級(jí)程序，如圖8所示，在第二級(jí)前面板中，頻率和優(yōu)化參數(shù)按照不同頻段送入再下一級(jí)程序以實(shí)現(xiàn)與Multisim的交互仿真（圖3）。

通過(guò)反復(fù)的電路仿真、參數(shù)預(yù)測(cè)和反復(fù)迭代，最終可以得到優(yōu)化后的電路響應(yīng)。

六、結(jié)束語(yǔ)

本文構(gòu)建的LabVIEW、Multisim和Python聯(lián)合仿真平臺(tái)，關(guān)鍵在于電路設(shè)計(jì)、時(shí)域仿真、幅頻特性分析和參數(shù)調(diào)試的有效結(jié)合，主要有以下特色：從電調(diào)電路的時(shí)頻仿真出發(fā)，循序漸進(jìn)，掌握LabVIEW與Multisim聯(lián)合仿真方法，熟悉簡(jiǎn)單電路的時(shí)域仿真原理，理解數(shù)據(jù)的采集和測(cè)試，掌握幅頻特性分析方法；直觀(guān)感知電路參數(shù)對(duì)電路性能的作用和影響，通過(guò)LabVIEW調(diào)用Python程序來(lái)實(shí)現(xiàn)電路參數(shù)尋優(yōu)，啟發(fā)學(xué)生將人工智能技術(shù)應(yīng)用到電子電路的仿真和調(diào)試當(dāng)中，激發(fā)學(xué)習(xí)興趣，提高自主創(chuàng)新能力。

作者單位：秦紅波? ? 趙偉? ? 劉巖? ? 顧航? ? 西安電子科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院

參? 考? 文? 獻(xiàn)

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