Mikrodalga transistorun yapay sinir ağı ile performans analizi ve modellenmesi

Performance analysis and modelling of a microwave transistor by neural networks

Tez No: 95088
Yazar: CEMAL TEPE
Danışmanlar: PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ
Tez Türü: Doktora
Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
Yıl: 2000
Dil: Türkçe
Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
Sayfa Sayısı: 268

Özet

ÖZET Yapılan bu doktora tez çalışmasında, bir mikrodalga transistorun Yapay Sinir Ağı (YSA) ile performans analiz ve giriş/çıkış uydurma devrelerinin tasarımına yönelik yeni bir yöntem sunulmuştur. Dolayısıyla bu tez; YSA, performans analizi ve uydurma devre tasarımı olmak üzere üç ana bölümden oluşmaktadır. Aktif devre elemanı (transistor) üretici verileriyle, YSA optimum sürede eğitilmektedir. Yapay sinir ağı eğitildikten sonra, klasik kestirim yöntemleri yerine kullanılarak, istenilen veriler kolay bir şekilde ve hızlıca elde edilebilmektedir. Böylelikle önerilen YSA modeli, optimizasyon prosedürü esnasında elemanın fizik denMemlerinin tekrar tekrar çözülmesini gerektirmeyecek ve klasik optimizasyon teknikerinin ortak sorunu olan“başlangıç değer kestirimi”problemini ortadan kaldırarak tercih edilir duruma germektedir. Modelleme esnasında bir döngü içerisinde defalarca optimizasyona ihtiyaç duyulduğu düşünüldüğünde, önerilen yöntemin başarısı kolaylıkla ortaya çıkmaktadır. Önerilen modelde, herhangi bir mikrodalga transistorun S ve gürültü parametreleri yapay sinir ağı çıkışı, frekans, kutuplama akımı ve gerilimi ile konfigürasyon tipi yapay sinir ağı girişini oluşturmaktadırlar. Böylelikle YSA, frekans, kutuplama ve konfigürasyon tipi parametreleriyle, S ve gürültü parametreleri arasında bir eşleşme yaratarak; eleman denklemleri çözülmeden optimizasyon işlemlerini yapma olanağı sağlamaktadır. Bu çalışmada, YSA üretici tarafından verilmeyen gürültü parametrelerini kestirebilmek için kullamlmıştır. Transistorun performans analizinde kullanılan ve GÜNEŞ metoduna dayanan optimizasyon problemi, Freq -F(Rs,Xs) = 0 ve Vireq -Vt(Rs,Xs,RL,XL) = 0 olmak üzere (GTnax, maksimum kazanç ve GTreq istenilen kazanç), GTmai -GT(Rs,Xs,RL,XL) = 0 ve ayrıca GTreq-GT(Rs,Xs,RL,XL) = Q olacak şekilde iki ayn durum için kararlı bölgede kalmak koşuluyla mümkün tüm Zs =RS+ jXs ve ZL =RL+ jXL kompleks sonlandırmalarını geometriksel ve matematiksel olarak belirlemek şeklinde ifade edilebilir. Bu durumda bu işlemler sonucunda; {Freq,Vireq,GTmsii[f,VCE,Ic^F^, Vireq>\ ve GTaİD Vireq, ^Treq) uyumlu performans üçlüsü ile birlikte, Grmax'ye karşılık gelen ZL max = ZL = RL + JXL > ZS max = ZS = RS + JXS Ve GTreq 'a kaTŞlllk gelen ZLreq=RLreq+J'XLreq> z s*», = Rsreq + Jx sreq sonlandırmalannııı, transistorun çalışma koşullarının (konfigürasyon tipi (CT), kutuplama akım (/ ) ve gerilimi (V ), frekans ( / )) fonksiyonu olarak tayin edilip hesaplanması. c) Uyumlu performans üçlüsünü gerçekleyen kararlı bölgelerde istenilen adım aralığıyla mümkün tüm sonlandırmalann sistematik olarak tayin edilip hesaplanması. d) Bulunan sonlandırmalann sistematik bir yöntemle (empedans parametreleri yaklaşımı) giriş/çıkış uydurma devreleri tasarımında kullanılması. e) Bir mikrodalga transistorun için YSA, performans analizi ve giriş/çıkış uydurma devrelerinin elde edilmesi şeklinde bir blok yapının Aktif Mikrodalga devre sentezinde XVkullanılmak üzere sunulması. Tüm çalışmalar bilgisayar programlarıyla yapılmıştır ve programlarla çıktıları ilgili bölümlerde verilmiştir. XVI

Özet (Çeviri)

ABSTRACT In this Ph.D. thesis, signal and noise behaviors of microwave transistors are modeled through the neural network approach for the whole operating ranges including frequency, bias and configuration types to provide input data for the method of graphical design of a low-noise, low VSWR microwave stable amplifier and design input and output matching circuits of this amplifier. So this thesis consists of three main chapters: Neural Network, performance Analysis of a Microwave transistor and designing input/output matching circuits. Here, the transistor is modeled by a black box whose small-signal and noise parameters are evaluated through a neural network, based upon the fitting of both of these parameters for multiple bias and configuration type with the target space. The concurrent modeling procedure does not require to solve any equation of the physics of the device during the optimization procedure. After having trained the network in an optimum time interval compared with the other modeling techniques, inputting the required configuration type (CT), bias condition (VdsJds or Vce>Ic ) and operating frequency, one can obtain the corresponding eight signal parameters which are the scattering parameters in our study, and four noise parameters. In another chapter of this study, maximum transducer power gain of a stable microwave transistor has been analytically expressed in terms of noise figure, input VSWR and the two- port parameters. The analysis has been based on GÜNEŞ method with the geometrical representations of constant noise, input VSWR and gain circles in the impedance planes and the solution has been obtained in the input impedance plane. The corresponding terminations are also derived analytically. The conditionally stable transistor has also been discussed and the same reasoning has been performed on the computer-plotted graphs and contours clearly. Different curve groups depending on VSWR-Gain-Noise parameters are plotted on computer. In the program, to help the designer an option for plotter outputs of curves is included for the user. Finally, input and output matching circuits of the amplifier have been designed by using Impedance parameter approach explained in the following chapters. As know by a theorem, any impedance can be stated as a sum of minimum reactance function and a foster function. The characteristic of the minimum reactance function is that its real part is non-negative and it can be fully obtained from either real or imaginary part. The required steps of this method are given in the following chapters. xviiIn this Ph.D. thesis the concepts that are new in the literature are presented as follows; a) The transistor is modeled by a black box whose small-signal and noise parameters are immediately evaluated through a neural network, based upon the fitting of both of these parameters for multiple bias, configuration type and frequency. b) Concerning F^tF^, Vireq>\ and GTmin Keg' GTreq) performance triplets that provides ZLmsa=ZL= RL+ jXL, ZLmzK =ZL = RL + jXL termination couple corresponding to GTmsK and ZLnq=Rim +JXLre ZSreq = Keg + J* ' sreq termination couple corresponding to GTreq are evaluated in terms of operation conditions such as configuration type, bias conditions and frequency. So that microwave amplifier design can be easily achieved over whole operation frequency band. c) Identifying all possible terminations systematically realizing performance triplets with a parametric step size over the stable regions. d) Defining input/output matching circuits by concerning the termination calculated with a“impedance parameter approach”procedure. e) Proposing the first block structure based on Neural Network, performance analysis of a Microwave transistor and designing input/output matching circuits that will be used the synthesis of Active Microwave circuits. All the work is done by computer programs and the outputs of programs are given in the related chapters. xvm

Benzer Tezler

Tez No
93741
Konik kesit fonksiyonlu yapay sinir ağında öğrenme algoritmasının geliştirilmesi ve ağın çeşitli problemler için performansı ile duyarlılığının incelenmesi
Developing of learning algorithm and investigating of the network performance and sensitivity for various problems in conic section function neural networks
LALE BAŞTÜRK ÖZYILMAZ
Doktora
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Yıldız Teknik Üniversitesi
Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. B. ŞEFİK SARIKAYALAR
Tez No
151638
Optimum performanslı mikrodalga kuvvetelendirici tasarımı
Desing of a microwave amplifier with the optimum performance
YAVUZ CENGİZ
Doktora
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Yıldız Teknik Üniversitesi
Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ
Tez No
67708
Mikrodalga transistörlerinin yapay sinir ağı eşdeğerlikleri
Artificial neural network equivalencies of active microwave devices
HAMİD TORPİ
Doktora
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Yıldız Teknik Üniversitesi
Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ
Tez No
343826
Yapay sinir ağları ile mikrodalga transistörünün indirgenmiş veri ile modellenmesi
Yapay sinir ağlari ile mikrodalga transistörünün indirgenmiş veri ile modellenmesi
AHMET ULUSLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Yıldız Teknik Üniversitesi
Elektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ
Tez No
154364
RF/mikrodalga düzlemsel iletim hatlarının yapay sinir ağları ile analiz ve sentezi
Analysis and synthesis of RF/microwave planar transmission lines by using neural networks
NURHAN TÜRKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Yıldız Teknik Üniversitesi
Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ

Geri Dön