HFSS在微波天线教学中的应用

科学技术创新
H FSS 在微波天线教学中的应用
李云潇
(山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安271018)
加强HFSS 仿真软件在微波天线中的应用正当其时。

多年来,随着通信技术发展,微波低频段的频谱干扰日趋严重,逐渐不能满足人们日常的通信需求。

毫米波不仅频带宽,而且具有传输速度快、通信安全性高、传输质量好等优点,极大地弥补了微波低频传输的缺点,因而学界愈加关注频谱资源丰富的毫米波频段[1-2]。

在通信工程领域,微波技术与天线是相关学科学生的重要课程,主要涵盖电磁场、电磁波相关知识,但其内容较为抽象、公式相对繁杂,尤其是微波天线的工作过程难以演示,相关内容长期以来是学生学习的难点[3]。

本研究着眼的HFSS (全称为仿真软件HFSS ),可以有效地解决内容抽象、公式难以理解等问题,且便于随堂演示,适合学生就仿真微波天线工作过程进行实操实践。

1教学中的常见问题
在以往教学中,由于常见的微波天线规格十分微小,课堂上难以实现微小器件工作原理的演示,而操作试验箱大概率出现明显误差现象。

相较与此,HFSS 在模型建立过程中,大小、尺寸易于设置,边界条件添加方便,参数修订灵活,适合模拟天线类小尺寸器件,学生经简单学习后便可熟练掌握。

在实验过程中,HFSS 可采用三维视角操作,产生图像立体直观、精准度高、严谨客观、色彩鲜明,且能够实现动态演示。

因而在理论学习的过程中借助仿真软件HFSS 不失为辅助教学的良好方案。

本课题还了解到,教学实践中发现了若干使用HFSS 不便的情况。

例如HFSS 适合波长等于电器尺寸的仿真,如仿真分布参数电路,但部分课程还会涉及集总参数电路,该电路中的R (电阻)C (电容)L (电感)等器件波长远大于电系统的实际尺寸,单纯依靠HFSS 天线仿真实验繁琐、过程复杂,完成困难度较高。

经过研究,现已能采取多种方式加以克服,一是利用阻抗边界条件,将其边界设置LumpRLC ,一边默认为直接与地面连接,便可以简易地承担集总参数的仿真;二是配合使用专门适合仿真集总参数电路的仿真软件,如ADS 仿真软件,运用多系统配合达到更好的效果。

半波偶极子天线是一种经典的基本线天线,业界使用极为广泛,本课题将实验中常用的电磁场仿真软件HFSS 应用到微波天线的实验当中,以半波偶极子天线的仿真过程为例,介绍设置参数、模型建立、数据处理、图形建立等主要方面的情况。

2设置参数
半波偶极子天线由两根直径和长度都相等的直导线组成,每根导线的长度为1/4个工作波长。

本课题设计一个中心频率
为3GHz 的半波偶极子天线,其HFSS 设计模型如图1所示。

天线沿着z 轴方向放置,天线材质使用理想导体,中心位于坐标原点,总长度为0.48λ,半径为λ/200。

天线馈电采用集总端口激励方式,端口距离为0.24mm ,辐射边界和天线的距离为1/4波长[4]。

在建立图形前可先在仿真软件菜单栏中点击HFSS 下的Design Properties 里进行参数的设置,参数可以自行设置其长度、单位,如实验过程中发现参数设置过少允许随时增添参数,在教学实践中还可以鼓励学生自己为系统命名。

多数情况下,实验开始之后需要建立相应的数据,定义一些基本的长度单位并赋予其初值,在后面的天线尺寸的设计中可以直接使用符号调用。

3模型建立
3.1建立偶极子天线模型
HFSS 中创建图形允许采用拖拽的方式,菜单中已经给出了正方体、长方体、圆柱、圆形、正六边形等常见的,基本二维、三维图形。

创建图形完毕,需设置图形的大小和坐标。

本实验设计了圆柱形空气柱和中心导体片(如图1)。

图1空气柱中的偶极子天线
在半波偶极子天线的仿真过程中,引入坐标轴复制的方法,可有效的简化实验步骤,创建一个1/4波长的天线臂后并将其沿y 轴旋转180°可复制生成另一个偶极子天线的臂。

3.2设置端口激励
本实验使用带内阻的电压源集的总端口激励来计算端口间的散射参数。

集总端口激励是HFSS 中最常用的激励方式之一,它与波端口不同是集总端口可以设置在物体模型内部,在使用之前需要设定端口阻抗,集总端口激励直接在端口处计算s 参数,设定的端口阻抗即为集总端口上s 参数的参考阻抗[5]。

摘要:仿真软件HFSS 具有容易学习、方便易用、精准度高、3D 立体成像等优点,便于配合教材应用于微波、电磁场与电磁波等课程教学,有利于增进学生对该领域知识的抽象理解力与学习兴趣,在微波天线的仿真应用中有着广阔的前景。

以教学中常用的半波偶极子天线为例,运用HFSS 进行演示实验,有助于全面认识其参数设置、模型建立、数据处理、图形建立等方面的教学优势。

关键词:HFSS ;微波天线;半波偶极子天线;增益方向图中图分类号:TN06文献标识码:A 文章编号:2096-4390(2021)
16-0090-03
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2021.16科学技术创新
半波偶极子天线的仿真过程中选择一个矩形平面作为供电
装置,将矩形激励端口平面设置为平行于yz 平面并放在两个天线臂的中间位置,该矩形面需要把偶极子天线的两个臂连接起来。

4数据处理
HFSS 拥有强大的数据处理功能,仿真分析完成后在数据处理部分能够给出天线的各项性能参数的仿真分析结果,如回波损耗、输人阻抗与驻波比。

4.1回波损耗S 11
图2S 11的扫频分析结果
图2是半波偶极子天线的回波损耗与频率的关系曲线,从
分析结果可以看出回波损耗最小值约为-46.8dB ,设计的偶极子
天线中心频率约为3GHz ,最低点横坐标的值与我们所设定的
频率非常接近,相对带宽的公式如下:
(1)
常用
的范围表示天线的工作带宽。

由公式
(1)可得的相对带宽
(2)
4.2输入阻抗与驻波比
阻抗匹配的好坏与天线等微波器件的性能密切相关,在天线调试时阻抗匹配对系统性能影响较大,若果匹配不当,会造成信号反射回源点的情况,从而降低天线的传输功率和器件性能甚至损坏器件[6]。

要使天线辐射效率高,就必须使电缆线与天线良好地匹配,使输入阻抗等于传输线的特性阻抗,才能使天线获得最大功率[7]。

输入阻抗的一般公式为[8]:
(3)R in 包含辐射电阻R r 和导体损耗所产生的导体电阻R 滓,对良导体而言导体电阻可以被忽略,此时实部电阻仅包含辐射电阻即为:(4)在半波偶极子天线中辐射电阻可以近似认为是输入电阻。

综合以上的分析,对于半波偶极子天线而言,辐射功率为:(5)输入阻抗可以近似为:(6)从图3中可以看出,设计的半波偶极子天线在中心频率为3GHz 上,辐射电阻为72.8与式(6)计算出的理论值R r 十分接近。

5图形建立
天线辐射的理论是抽象的,辐射能量的传输方式———电磁场是看不见摸不着的,学生往往难以直观加以认识[9]。

HFSS 建立的立体图像层次分明、色彩鲜艳,具有很强的视觉层次感,能妥善弥补这一不足。

天线的方向图是指天线一定距离处,辐射场的相对场强
随方向变化的曲线图表征天线辐射特性与空间角度关系的
图形[10]。

半波偶极子立体方向图是以两天线之间的中心位置为
坐标原点,在半径足够大的球面上测定其每一个点的辐射特性
绘制而成,其形状像一个红苹果。

图4显示的是半波偶极子在
xz 面增益方向图和xy 面增益方向图。

图4半波偶极子xz 面和xy 面增益方向图不仅是天线,用HFSS 的仿真波导中电场幅度瞬时值同样
可以实现。

图5是创建好的匹配双T ,在仿真软件中可以设置时间动态循环场分布图,观看匹配双T 场覆盖的动态变化,这有助于使学生更直观的理解电场在容器内的变化情况。

在匹配双T 具有对口隔离,临口完全匹配的关系,可以给任意一个端口输入激励来观察其它三个端口的输出情况,在三维图中可以清晰地看到每一个端口的变化情况,更有助于学生理
解匹配双T 的构造。

6结论在本实验的微波天线的仿真过程中,HFSS 展现出其易于实操的特点,教学过程中加以应用,可以根据半波偶2()/()h l h l ffoc f f f f 1110S dB 1110S dB 3.248 2.782
15.5%
3
BW
in in in
Z R jX in r Z R 22
2222200cos (cos )152sin 36.6sin m r av m
I P P dS r d d I r
R 73.2in r Z
图3半波偶极子天线的输入阻抗仿真结
果
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极子天线的特性设置其数值,可以拖拽、简化图形,相较传统实验的琐碎步骤,有助于更快的建立数据,搭建仿真时所需的环境,更加贴合课堂需求。

从回波损耗、输入阻抗、驻波比、史密斯圆图中可以看到,HFSS 可以提供很多天线参数,能定量表征其能量转换和定向辐射能力的量。

在图3所示的半波偶极子天线的输入阻抗结果报告中,能够得出其辐射电阻真实值与理论值相近,具有较高的精准度。

HFSS 仿真过程中建立的三维图像具有立体、直观的特点,能够给读者留下更深刻的印象,无论是半波偶极子天线三维增益方向图还是匹配双T 场覆盖图都能很好的展示其电场幅度的分布状况,有助于操作者将实践与理论知识加以联系。

HFSS 仿真软件将理论与实践相结合的教学方式,能够有效地增补传统微波、电磁波等课程理论抽象,公式晦涩的缺陷,有助于提高课程效率,提高学生参与学习的积极性。

参考文献
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[10]郭辉萍,刘观学.电磁场与电磁波[M].西安:西安电子科技大学出版社,2010:192-197.作者简介:李云潇(2000-),男,籍贯:山东济南,山东农业大学信息科学与工程学院学生,研究方向:通信工程。

图5魔T 场覆盖图随时间变化后的魔T 场覆盖图
基于神经网络的光伏电池红外热图热斑识别
徐小奇刘海波
(扬州大学电气与能源动力工程学院,江苏扬州225000)
热斑故障给光伏发电产业带来了巨大的危害,传统的热斑故障诊断是基于光伏组件的DC 参数来观察光伏组件固有特性的变化,从而判断热斑。

这一过程耗时长,其可靠性受到设定阈值的影响,且不利于自动化控制的实现,不适合应用到大规模的光伏发电系统中。

本文所提出的基于神经网络的光伏组件红外热图热斑识别方案,能够运用于大规模的光伏发电系统中,有利于实现自动化控制。

1光伏阵列特性
1.1光伏阵列的输出特性
光伏电池的理想模型可以由一个直流电源DC 与一个二极管并联构成,其输出电流与光伏电池表面积、太阳辐射强度等因素有直接关系。

在实际的器件中,由于诸多因素的影响,光伏
电池的理想模型与实际的伏安特性有很大的差异。

因此,为了修正以上误差,在实际光伏模型中,通常先并联一个大电阻,然后再串联一个小电阻,以此来抵消实际器件中的各种因素的影响。

图1单体光伏电池等效电路
光伏电池等效电路的伏安特性方程为[1]:
摘要:该文以热斑故障识别为主要研究对象,应用神经网络,对光伏组件的红外热图进行图像识别。

针对红外热图分辨率低、信噪比低的特点,采用红外图像增强技术,提出用RGB 图像单通道值作为灰度值的方法,有效实现红外热图的增强。

选用在图像识别领域应用广泛的卷积神经网络,对光伏阵列红外热图进行识别编码,实现对热斑故障的识别和定位。

关键词:热斑故障;卷积神经网络;红外图像增强;图像识别中图分类号:TP391.41文献标识码:A 文章编号:2096-4390(2021)
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