BP神经网络法在高压LDMOS器件设计中的应用
BP神经网络基本原理与应用
BP神经网络基本原理与应用BP神经网络，即反向传播神经网络（BackPropagation Neural Network），是一种常用的人工神经网络模型，由几层节点相互连接而成，通过输入与输出之间的连接进行信息传递与处理。
BP神经网络广泛应用于模式识别、数据挖掘、预测分析等领域，具有较好的非线性映射能力和逼近复杂函数的能力。
BP神经网络的基本原理是参考人脑神经元的工作方式，通过模拟大量神经元之间的连接与传递信息的方式进行数据处理。
BP神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成，其中输入层接收外部输入的数据，输出层返回网络最终的结果，隐藏层通过多个节点进行信息传递和加工。
在前向传播阶段，输入数据从输入层进入神经网络，通过各层节点之间的连接，经过各层节点的加权和激活函数处理，最终输出到输出层。
此过程权值是固定的，只有输入数据在网络中的传递。
在反向传播阶段，通过计算输出层的误差与目标输出之间的差异，反向传播至隐藏层和输入层，根据误差大小调整各层节点之间的权值。
这种反向传播误差的方式可以不断减小输出误差，并逐渐调整网络的权值，使得网络的输出结果更加准确。
BP神经网络的应用非常广泛，可以有效地处理非线性问题。
例如，在模式识别领域，可以用于人脸识别、声纹识别等方面，通过学习大量的样本数据，提取出特征并建立模型，实现对特定模式的识别和分类。
在数据挖掘领域，可以用于聚类分析、分类预测等方面，通过训练网络，建立数据模型，对未知数据进行分类或者预测。
在预测分析领域，可以用于股票预测、销售预测等方面，通过学习历史数据，建立预测模型，对未来的趋势进行预测。
总的来说，BP神经网络作为一种常用的人工神经网络模型，具有强大的非线性映射能力和逼近复杂函数的能力，其基本原理是通过输入与输出之间的连接进行信息传递与处理，并通过不断调整权值来减小输出误差。
在实际应用中，可以广泛应用于模式识别、数据挖掘、预测分析等领域，为我们解决复杂问题提供了有力的工具和方法。
电力需求预测基于BP神经网络模型
电力需求预测基于BP神经网络模型引言在当今社会中，电力需求预测对于能源供应商和电力系统运营商来说是一个关键的任务。
准确地预测电力需求可以帮助电力系统更好地规划资源分配，提高能源利用效率，降低能源浪费，并确保电力系统的稳定运行。
本文将介绍一种基于BP神经网络模型的电力需求预测方法，并探讨其在实际应用中的优势和局限性。
1. 研究背景和意义：随着工业化和城市化的快速发展，电力需求规模呈现出快速增长的趋势。
然而，电力供应的能力与电力需求的匹配程度却难以保持一致。
因此，准确地预测电力需求对于电力系统运营商和能源供应商来说具有重要意义。
2. 电力需求预测方法：BP神经网络模型是一种常用的基于历史数据的预测方法。
它通过训练神经网络来学习历史数据中的模式和趋势，并用于预测未来的电力需求。
BP神经网络模型具有多层结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层将历史数据作为输入，隐藏层通过学习历史数据的模式来预测未来的需求。
输出层给出了对未来电力需求的预测结果。
3. BP神经网络模型的优势：（1）灵活性：BP神经网络模型可以适应各种类型的电力需求预测问题，包括小时、日或年度的需求预测。
它可以根据需求数据的特征自动调整网络的参数和结构，并产生准确的预测结果。
（2）非线性建模：BP神经网络模型可以处理非线性关系，这在电力需求预测中非常重要。
电力需求往往受多种因素的影响，如天气、经济状况和人口增长等，这些因素之间存在复杂的非线性关系。
BP神经网络模型能够捕捉这些关系，并进行准确的预测。
（3）自适应性：BP神经网络模型可以通过不断训练来提高预测的准确性。
随着新的数据不断到来，模型可以自动地更新参数和结构，以适应新的需求模式。
4. BP神经网络模型的局限性：（1）数据需求：BP神经网络模型需要大量的历史数据来进行训练。
如果历史数据不足或质量不高，模型的预测准确性将受到限制。
（2）超参数选择：BP神经网络模型有许多超参数需要人工选择，如网络的层数、节点数和学习速率等。
高压soi pldmos器件电离辐射总剂量效应研究
高压soi pldmos器件电离辐射总剂量效应研究一、引言随着半导体器件的不断发展，电离辐射总剂量效应已经成为了一个重要的研究方向。
高压SOI PLDMOS器件是一种重要的功率器件，在电力电子、航空航天等领域应用广泛。
因此，对高压SOI PLDMOS器件在电离辐射总剂量效应下的特性进行研究具有重要的意义。
二、高压SOI PLDMOS器件结构及工作原理1. 高压SOI PLDMOS器件结构高压SOI PLDMOS器件由源极区、漏极区和栅极区组成。
其中，源极区和漏极区呈N型掺杂，栅极区呈P型掺杂。
栅极与源漏之间存在PN结，形成了一个场效应晶体管结构。
2. 高压SOI PLDMOS器件工作原理当栅极施加正向偏置时，栅极区形成一个P型电场，使得源漏之间形成一个N沟道。
当VGS增大时，沟道宽度减小，导通电阻增大。
当VDS增大时，沟道宽度进一步减小，导通电阻继续增大，直至达到饱和状态。
此时，器件处于导通状态。
三、高压SOI PLDMOS器件电离辐射总剂量效应的研究1. 电离辐射总剂量效应的概念电离辐射总剂量效应是指在电子、质子等粒子束照射下，半导体器件中产生的缺陷、载流子捕获和氧化物界面态等因素引起的性能退化现象。
2. 高压SOI PLDMOS器件电离辐射总剂量效应的特点（1）漏电流增加：由于粒子束照射会引起漏电流增加，从而影响器件的工作性能。
（2）阈值电压漂移：在粒子束照射下，阈值电压会发生漂移，从而影响器件的开关特性。
（3）导通电阻增加：在粒子束照射下，沟道深度减小，导致导通电阻增加。
3. 高压SOI PLDMOS器件电离辐射总剂量效应的测试方法（1）静态测试：通过对器件进行静态测试，得到其IV曲线和漏电流等参数。
（2）动态测试：通过对器件进行动态测试，得到其开关特性等参数。
4. 高压SOI PLDMOS器件电离辐射总剂量效应的研究现状目前，国内外学者已经对高压SOI PLDMOS器件在电离辐射总剂量效应下的特性进行了大量的研究。
BP神经网络原理及应用
BP神经网络原理及应用BP神经网络，即反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network），是一种基于梯度下降算法的多层前馈神经网络，常用于分类与回归等问题的解决。
BP神经网络通过反向传播算法，将误差从输出层往回传播，更新网络权值，直至达到误差最小化的目标，从而实现对输入模式的分类和预测。
BP神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入的特征向量，隐藏层负责将输入特征映射到合适的高维空间，输出层负责输出网络的预测结果。
每个神经元与其前后的神经元相连，每个连接都有一个权值，用于调整输入信号的重要性。
BP神经网络利用激活函数（如sigmoid函数）对神经元的输出进行非线性变换，增加网络的非线性表达能力。
1.前向传播：将输入信号传递给网络，逐层计算每个神经元的输出，直至得到网络的输出结果。
2.计算误差：将网络输出与期望输出比较，计算误差。
常用的误差函数包括平方误差和交叉熵误差等。
3.反向传播：根据误差，逆向计算每个神经元的误差贡献，从输出层往回传播到隐藏层和输入层。
根据误差贡献，调整网络的权值和阈值。
4.更新权值和阈值：根据调整规则（如梯度下降法），根据误差贡献的梯度方向，更新网络的权值和阈值。
1.模式识别与分类：BP神经网络可以通过训练学习不同模式的特征，从而实现模式的自动分类与识别。
例如，人脸识别、文本分类等。
2.预测与回归：BP神经网络可以通过历史数据的训练，学习到输入与输出之间的映射关系，从而实现对未知数据的预测与回归分析。
例如，股票价格预测、天气预测等。
3.控制系统：BP神经网络可以用于建模和控制非线性系统，实现自适应、自学习的控制策略。
例如，机器人控制、工业过程优化等。
4.信号处理与图像处理：BP神经网络可以通过学习复杂的非线性映射关系，实现信号的去噪、压缩和图像的识别、处理等。
例如，语音识别、图像分割等。
5.数据挖掘与决策支持：BP神经网络可以根据历史数据学习到数据之间的相关关系，从而帮助决策者进行数据挖掘和决策支持。
高压LDMOS器件ESD初始失效问题及其优化方向研究 唐文波
高压LDMOS器件ESD初始失效问题及其优化方向研究唐文波摘要：ESD保护在高压工作中起着至关重要的作用，但大部分ESD器件本身由于内壁结构的不合理存在着很高的潜在风险，一旦产品出现问题很难保证高压工艺的安全性。
而高电压工作又不能使用可控硅整流器件（SCR）进行保护，所以只能通过优化ESD器件，来保证高压工作的安全进行。
文章通过实验和检测的方式，研究了LDMOS器件释放电流的过程，同时对器件发生的二次触发现象进行深入研究，对比各项数据的结果，给出了LDMOS器件内在内部结构上有哪些改进，结合计算机仿真技术、传输线脉冲测试，并对通过ESD工作过程中的失效分析等多方面，大幅提升了器件承受电流的能力，而且进一步给出了ESD整体性能的优化方向。
关键词：高压LDMOS器件；ESD优化方向；问题引言对于现阶段的高压工作而言，双极性晶体管和反向二极管的综合性能与LDMOS器件的电流承受能力相较普遍偏低，并不是高压工作中理想的静电保护配件。
所以通过对LDMOS器件进行改进，优化其功能来为高压工作提供有效的ESD 保护，是一种非常合理而且普遍的方法。
在很多情况下LDMOS器件第一次用于高压静电保护时就会损坏，这就是我们所谓的初始失效，严重影响了高压工作的效率。
如果能够通过对LDMOS器件的优化降低这种现象的发生概率，那么将会在很大程度上提高高压工艺的可靠性。
1.高压LDMOS器件ESD保护初始失效问题分析与解决线路电压不断升高时，LDMOS器件初始失效的情况就会发生，漏电电流增大，器件的静电保护能力缺失，从而导致器件无法继续使用。
采用电子显微镜扫描器件，得出照片，再通过对器件内部结构和个零件的分析，可以看到，导致期间损坏的原因是电流过度集中于某一个区域，此部位的损坏导致了器件整体功能的丧失。
之后又采用了Synopsys公司TCAD仿真软件特性进行器件仿真，实验过程可以看到，器件触发之后，电流会集中于漏级的场氧表面，而且也通过了鸟嘴区域。
BP神经网络算法的改进及其在PID控制中的应用研究共3篇
BP神经网络算法的改进及其在PID控制中的应用研究共3篇BP神经网络算法的改进及其在PID控制中的应用研究1随着工业自动化的不断推进和智能化的不断发展，控制理论和算法变得越来越重要。
PID控制算法已成为现代控制中最常用的算法之一。
然而，传统的PID控制算法在某些情况下会出现一些问题，这些问题需要新的解决方案。
因此，本文将探讨BP神经网络算法的改进及其在PID控制中的应用研究。
BP神经网络是一种前向反馈神经网络，它通过反复迭代调整参数来学习训练数据，从而实现分类和回归等任务。
BP神经网络作为一种非线性动态系统，具有自适应性、非线性和强泛化能力等特点。
在控制系统中，BP神经网络可以用于模型预测、模型识别和模型控制等方面。
在控制系统中，PID控制是一种常规的线性控制技术。
然而，传统的PID控制算法存在一些问题，如难以解决非线性系统、难以控制多变量系统等。
为了解决这些问题，人们开始探索将BP神经网络用于控制系统。
BP神经网络可以通过学习训练数据来逼近未知非线性系统，从而实现对系统的控制。
在使用BP神经网络控制系统时，需要进行参数调整来保证网络的准确性和控制效果。
对于传统的BP神经网络，训练过程需要耗费大量的计算时间和计算资源。
因此，人们提出了一些改进的BP神经网络算法，如逆传播算法、快速BP算法和LM算法等。
逆传播算法是一种基于梯度下降的BP神经网络算法，该算法通过不断地调整权重和偏置来实现网络的训练。
快速BP算法是一种改进的逆传播算法，它增加了一些优化步骤，使训练过程更快速和高效。
LM算法是一种基于牛顿法的BP神经网络算法，在训练过程中可以自动调整学习率，从而提高训练的速度和准确性。
在控制系统中，BP神经网络可以用于模型预测、模型识别和模型控制等。
例如，在模型控制方面，可以使用BP神经网络来进行预测，并根据预测结果来调整控制参数，从而实现对系统的更加有效的控制。
此外，在模型识别方面，人们也可以使用BP神经网络精确地识别复杂的非线性系统，实现对系统的更加准确的控制。
高压RESURFLDMOS等效电路模型的研究
目录第一章.绪论……………………………………………………………………1.1功率器件发展历程1.2 LDMOS的概述和研究现状1.3 LDMOS模型发展状况1.4 本文的主要工作第二章.LDMOS 晶体管原理及寄生效应2.1 RESURF LDMOS晶体管原理2.1.1 RESURF 技术2.1.2 LDMOS 的基本结构2.1.3 RESURF技术在LDMOS中的应用2.1.4 PN结的击穿原理2.2 LDMOS的寄生效应2.2.1 Kirk 效应2.2.2 寄生晶体管效应2.3.3 自加热效应2.3.4 热载流子效应第三章.研究LDMOS的物理性质…………………………………………3.1 LDMOS的沟道区的物理性质…………………………………………3.2 LDMOS的漂移区的物理性质……………………………………………第四章 LDMOS的温度特性4. LDMOS中各种寄生效应及其对建模的影响………………………………5. LDMOS的模型及参数设计……………………………………………………5.1 漂移区模型及参数设计……………………………………………………5.2 沟道区模型及参数设计……………………………………………………6. LDMOS的完整的等效电路模型及仿真…………………………………………6.1………………………………………………………………6.2 用软件模拟的LDMOS的I-V特性…………………………………………………6.3 用软件模拟的LDMOS的C-V特性…………………………………………………6.4 用软件模拟的LDMOS的动态特性……………………………………………结论…………………………………………………………………………致谢……………………………………………………………………………主要参考文献…………………………………………………………………附录……………………………………………………………………………外文资料翻译及原文…………………………………………………………第一章绪论1.1 功率器件发展历程电子学随着晶体管和晶闸管的相续发明.开始向两个方向发展：一个以追求单元器件的小功率、高集成度、高工作频率的集成电路为核心的微电子技术；另一个就是以追求大功率、小驱动电流、高工作电流密度、短开关时间的大功率半导体器件为代表的功率电子学。
基于BP算法的神经网络PID控制器设计及仿真
se s s G 5.01101)(−+=()(1)[(1)]()[()2(1)(2)]/p I D Iu k u k K e k K e k K e k e k e k T T =−+−++−−+−神经网络PID 控制器的设计及仿真一、传统PID 控制数字PID 控制算法分位置式和增量式两种，工程上常用的增量式PID 控制算法，其控制算式为：式中，pK 为比例系数，I K =p K /T T为积分系数，/D D K T T =为微分系数，T 为采样周期，IT 为积分时间，DT 为微分时间，()e k 为t kT =时刻的误差。
上述PID 控制算法易于用微机软件实现，PID 控制系统框图如图示。
现有一被控对象为：根据“稳定边界法”即临界比例度法，来整定调节器的参数，带入“稳定边界法整定参数计算表”得到，当采取P 调节时，KP=16，；当采取PI 调节时，KP=14.545，i T =1.7；当采取PID 调节时，KP=18.824，i T =1，d T =0.25。
通过Simulink 进行如下图所示的仿真：仿真结果如下图所示：二、基于BP算法的PID控制基于BP神经网络的PID控制系统结构如下图所示，控制器由两个部分组成：①经典的PID控制器：直接对被控对象进行闭环控制，并且KP,KI,KD三个参数为在线P,I,D整定；②神经网络NN：根据系统的运行状态，调节PID控制器的参数，以期达到某种性能指标的最优化。
即使神经网络的输出层神经元的输出状态对应于PID控制器的三个可调参数KP,KI,KD，通过神经网络的自学习、调整权系数，从而使其稳定P,I,D状态对应于某种最优控制规律下的PID控制器参数。
在这里设计的BP网络采用结构简单的三层BP神经网络，其结构如下图所示，有m个输入节点、Q个隐含层节点、3个输出节点。
输入节点对应所选的系统运行状态量，如系统不同时刻的输入量和输出量等，必要时要进行归一化K K K。
神经网络算法在电力系统中的应用
神经网络算法在电力系统中的应用陆续使用神经网络算法已成为当前电力系统优化问题研究的一个热点。
利用神经网络算法可在电力系统中实现灵活的、智能化的、高效的优化调度，大大提高了电力系统优化的精度和效率。
本文将从以下几个方面具体阐述神经网络算法在电力系统中的应用。
一、神经网络算法的基本原理神经网络算法是一种基于生物借鉴思路的人工神经网络模型，以多层神经元之间的连接应用联系稳定的非线性函数来逼近复杂的输入输出映射关系。
神经网络算法是一种适应性较强的算法，具有较强的非线性映射能力、自我调节和适应能力等优点。
二、电力系统中神经网络算法的应用2.1 负荷预测负荷预测是电力系统中非常重要的问题，能够保证电力系统的可靠性与稳定性。
可以使用BP神经网络模型、RBF神经网络模型、LSTM神经网络模型等模型进行负荷预测，可以更加精确地预测电力系统未来的负荷变化趋势。
2.2 电力负荷调度电力负荷调度是电力系统中最重要的问题之一，通过电力负荷调度可以合理安排电力系统的用电，实现电力系统的经济和可靠运行。
神经网络算法是解决电力负荷调度问题的常用算法之一，可以大大提高电力负荷调度的精度和效率。
2.3 发电机组组合优化发电机组组合优化是电力系统中非常重要的问题，通过发电机组组合优化可以将电力系统的效益提高到最大。
神经网络算法被广泛应用于发电机组组合优化中，可以得到效果非常好的优化结果。
2.4 输电线路参数计算输电线路参数计算是电力系统中的重要问题之一，通过计算输电线路参数可以更好地完成电力系统的安全运行。
神经网络算法可以通过学习电力系统数据不断优化计算结果，可以得到非常优秀的计算结果，提高电力系统的准确性和效率。
三、结论神经网络算法是电力系统中非常重要的一种算法，可以在负荷预测、电力负荷调度、发电机组组合优化和输电线路参数计算等重要问题中提供超强的优化能力，很好地解决了传统算法所不能解决的问题。
随着技术的进步，神经网络算法在电力系统中的应用将会得到更加广泛的推广和应用。
bp神经网络的应用综述
bp神经网络的应用综述近年来，随着人工智能（AI）发展的飞速发展，神经网络技术也在迅速发展。
BP神经网络是一种能够将输入大量信息并有效学习并做出正确决策的广泛应用的深度学习算法。
它的强大的学习能力令人印象深刻，从很多方面来看都是一种具有潜在潜力的技术。
在科学和工程方面，BP神经网络的应用非常广泛。
它可以用于模式识别，数据挖掘，图像处理，语音识别，机器翻译，自然语言处理和知识发现等等。
当可用的数据量很大时，BP神经网络可以有效地自动分析和提取有用的信息，从而有效地解决问题。
例如，在图像处理领域，BP神经网络可以用于图像分类、目标检测和图像语义分析。
它能够以准确的速度检测目标图像，包括人脸、行人、汽车等等，这在过去难以实现。
在机器翻译等技术中，BP神经网络可以用于语义分析，以确定机器翻译的正确语义。
此外，BP神经网络还可以用于人工智能的自动控制，例如机器人与机器人感知、模式识别、语音识别和控制系统。
除此之外，BP神经网络还可以用作在计算机游戏和科学研究中的决策支持系统，以便帮助决策者做出正确的决策。
总而言之，BP神经网络是一种具有广泛应用的深度学习算法，它能够自动处理大量复杂的信息，并能够做出正确的决策。
它可以用于各种科学和工程任务，如模式识别、机器翻译、图像处理、语音识别、机器人感知及自动控制等领域。
此外，它还可以用于决策支持系统，以便帮助决策者做出正确的决策。
BP神经网络在许多领域都具有巨大的潜力，希望以后能得到更多的研究和应用。
因为随着计算机技术的发展，BP神经网络在未来有望发挥更大的作用，帮助人们实现和科学研究的突破。
BP神经网络的潜力巨大，尽管它的应用前景十分广阔，但许多研究仍然存在挑战。
因此，有必要开展更多的研究，并利用其强大的特性，尽可能多地发掘它的潜力，以便最大限度地利用它的优势。
我们期待着BP神经网络会给人类的发展带来更多的惊喜。
BP神经网络在电力系统中的应用
-2-
误差的增加将导致 455-910 万克朗的附加运营成本。所以准确的电力系统短期负荷预测具有 很大的经济效益，必须进行深入的研究。本论文主要侧重于电力短期负荷预测。 短期负荷预测的意义在于：
2.1 传统的预测技术
根据预测模型使用的技术，传统的短期负荷预测方法一般可以分为两大类：一类是把负 荷模式看成时间序列信号的时间序列法；另一种是认为负荷模式主要依靠天气的变化，并且 找到天气变量与系统负荷之间的函数关系的回归分析法。这些模型简单、计量小、速度较快， 对正确预测短期电力负荷做出过重要贡献，但系统鲁棒性没有保障，预测精度往往不高，不 太适合于电力市场条件下的短期负荷预测。
1
对于帮助发电单位确定燃料供应计划，制定在保证正常供电的情况下合理地安排 机组的检修计划，短期负荷预测是必不可少的。
2Hale Waihona Puke 能对运行中发电厂的出力要求提出预告，使得对发电机组出力变化的情况事先得 以估计，对于装机容量不大的孤立电网，短期负荷预测更是必要的。
3
对于一个大的电网，为了经济和合理的安排本网内各发电机组的启动和停机，以 使系统在要求的安全范围内，为了保持必要的旋转储备容量的耗费最小，短期负荷 预测也是必须的 。
[1]
4
当电网进行计算机在线控制时，应当使用短期负荷预测的信息来实现发电量的合 理调度，满足给定的运行要求，同时使发电成本最小。
2 现有的电力负荷预测方法综述
电力系统短期负荷预测对电力系统的可靠、经济运行有着重大的意义，尤其是随着电力 市场的发展，短期负荷预测越来越受到重视。长期以来，国内外学者对负荷预测的理论和方 法做了大量的研究，提出了各种各样的预测方法，主要分为经典的方法和人工智能的方法。
BP神经网络的简要介绍及应用
1 2
阈值。 注：理论上单隐层BP神经网络可以逼近任意函数
BP神经网络正向传播
x1 输 入 向 量 x2
w1ji
w2 ji
y1 y2 输 出 向 量
....
输入层的输出为X,这也是隐藏层的输入。那么，隐藏层的输出为
学习速 率
隐藏层权值和阈值调整公式
21 21 wij ( n) ljk yk ( n) jk yk ( n ) 32 32 32 wij ( n 1) wij ( n) wij ( n) 2 21 bij ( n) ljk jk 2 2 2 bij ( n 1) bij ( m) bk
n0 n0
对于MP模型神经元，权值w在（- 1，+1）区间连续取值。 取负值表示抑制两神经元间的连接强度，正值表示加强。
人工神经网络数学模型
x1 输 入 x2 .. xn w1 w2 … wn
net wi xi b
i 1 n
y f (net )
输出 y
y=f ( W*X + b ) = f (∑ wj xj + b )
....
隐 藏 层
....
....
输 出 层
....
yn
1 E (Y Y )2 2
(2) (4)
权值调整公式
输出层权值和阈值调整公式
32 32 wij (n) 3 jk yk ( n) jk yk ( n) 32 32 32 wij (n 1) wij (n) wij ( n) 2 bij (n) 32 jk 2 2 bij (n 1) bij (n) bk2
BP神经网络在电力电子电路故障诊断中的应用
摘要:本文主要介绍和研究了BP神经网络系统，对其设计过程和应用做了系统的阐述。
在此基础上就BP神经网络的原理及算法做了进一步的研究。
在研究电力电子电路故障模式的基础上，叙述了应用神经网络诊断电力电子故障的一般步骤。
最后讨论了BP神经网络在应用中存在的问题与不足。
关键词:BP神经网络电力电子故障诊断0引言目前电力电子技术已应用于生活的许多方面，例如国防、通信、商业、交通等领域。
在运转过程中万一这些电力电子设备发生了故障，将会造成非常严重的后果，不仅会造成财产上的损失，更可能危及到人们的生命安全。
介于这些原因如果能够在事故发生之前就可以对电力电子电路进行准确的诊断，那么就可以避免了财产和生命的损失，更能够提高电力电子设备的管理水平[1]。
有一个难点是由于电力电子设备种类很多而且组成复杂，对这些设备的故障进行诊断，就是对其中所有的电路进行检测，因此检测具有一定的难度。
用于诊断的方法非常多也在不断发生着变化，随着科技的进步诊断方法更加自动化和智能化。
在用于故障诊断的方法中人工神经网络由于具有的非线性、容错性、并行性等优点，广泛应用于电力电子电路的故障诊断中。
1BP神经网络BP神经网络是1986年以Rumelhart和McCelland 为主的科学家小组提出。
BP神经网络是一种按照误差逆传播算法训练出来的多层前馈网络，这种网络具有极高的存储能力，可以存储大量的输出模式映射关系，而不需要在事前进行描述。
它主要通过最速下降法进行学习，利用反向传播的方式来不断调整网络的权值和阈值，使网络误差平方和达到最小值。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。
目前BP神经网络已广泛应用至各个领域。
1.1BP神经网络设计1.1.1BP神经网络结构设计。
经研究分析表明，当隐含层的神经元可以适应具体要求进行设计时，即说明三层前向神经网络可以进行BP神经网络设计。
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基金项目:上海市引进技术的吸收与创新年度计划项目(05Z BXX 1224);上海市科委国际合作基金项目(055207041)B P 神经网络法在高压LDMO S 器件设计中的应用程东方,吕洪涛,张铮栋(上海大学微电子研发中心新型显示技术及应用集成教育部重点实验室,上海200072)摘要:利用一个3×5×1的3层BP 神经网络结构对高压LDM OS 的器件性能进行优化设计。
将3个重要的工艺参数n 2drift 层注入剂量、p 2top 层注入剂量和p 2top 层长度作为网络的输入,LDM OS 击穿电压作为网络的输出,利用训练得到的网络对工艺参数进行优化。
结果表明,训练样本和测试样本的网络输出值和通过TC AD 工具得到的测量值均非常接近,得到的最优工艺参数非常理想。
关键词:高压横向扩散金属氧化物半导体;优化;反向传播神经网络中图分类号:T N386 文献标识码:A 文章编号:10032353X (2008)0520381203Application of BP N eural N etw ork Methodology in Design of HV LDMOSCheng Dong fang ,L üH ongtao ,Zhang Zhengdong(K ey Lab.o f Advanced Display and System Applications ,Microelectronics R &D Center ,ShanghaiUniver sity ,Shanghai 200072,China )Abstract :The optimization performance design of H V LDM OS was studied using 3×5×1three layers BP neural netw ork structure.With the three main process parameters (n 2drift dose ,p 2top dose and p 2top length )as the inputs to the neural netw ork ,and the LDM OS breakdown v oltage as the output from the neural netw ork ,the process parameters were optimized by the netw ork obtained by training.T est results show that the outputs of both training and check 2out sam ples from the neural netw ork are very close to the measured results by TC AD ,the optimal results is usable.K ey w ords :H V LDM OS ;optimization ;BP neural netw ork EEACC :2560R0 引言随着半导体工艺技术的发展,集成电路的制造过程越来越复杂,其成本和设计周期在不断增加。
于是在工艺开发过程中,出现用TC AD 软件工具模拟来部分代替实际工艺试验的方法,并已成为集成电路新工艺、新器件研发之初的高效、主流途径。
这种虚拟制造技术为集成电路的新器件、新工艺的性能评估、预测;对改进和提高集成电路产品的成品率、决定是否Si 验证提供了理论依据,使得面向制造的设计成为可能。
然而,TC AD 工具都是基于物理模型和数值求解。
通常只能分析设定条件下的器件性能,设计者需要不断调整设计参数,反复进行模拟优化,才能获得理想的器件特性,这使得设计效率大大降低。
特别是在对多因素问题进行极值分析时,矛盾尤为突出。
所以,解决设计效率问题意义重大。
本文提出采用实验设计(design of experiment ,DOE )和TC AD 相结合的方法对高压LDM OS 器件的工艺、结构参数进行设计优化研究。
在实验数据的基础上,将制造高压LDM OS 的工艺、结构参数(主要是n 2drift 层注入剂量、p 2top 层注入剂量和p 2top 层长度等)作为网络的输入量,高压LDM OS 的击穿电压和与之关联的器件导通电阻作为网络的输出量,来建立反映实验数据内在规律的BP 神经网器件制造与应用M anu facturing and Application of Device络模型,对高压LDM OS 工艺、结构参数进行多参数综合优化研究,以解决多参数综合优化的精确性和设计效率问题。
1 BP 神经网络模型神经网络是由许多并行互连的相同神经元模型组成,网络的信号处理由神经元之间的相互作用来实现。
神经网络描述了网络输入和输出之间的一种函数关系。
选取不同的模型结构和激活函数,可以形成不同的神经网络,得到各种不同的输入/输出关系式。
神经网络作为实现复杂非线性系统的建模、估计、预测和自适应控制的有效工具,目前已得到了广泛的应用[122]。
BP 神经网络是一种多层前馈式神经网络,构建网络时的学习和训练过程分为两个阶段:输入信息先传播到隐含层结点,经过神经元的激活函数运算后,再传播到输出结点上,得到输出结果。
若输出结果不能满足期望的输出误差,就转入反向传播过程,将误差信号沿原来的连路返回,通过修正各层神经元的权值和阈值,逐次向输入层传播进行修正计算,再经过正向传播,反复运算,直到误差达到允许的范围为止。
神经元作用函数是Sigm oid 型函数,输出值为0～1的连续量,它可以实现从输入到输出的任意非线性映射,能以任意精度逼近任何非线性函数[3]。
图1 高压LDM OS结构图Fig 11 S tructure of H V LDM OS单片集成式高压LDM OS 管设计通常采用双RES URF 结构[4],见图1。
为了说明问题,本文仅以一个3×5×1的3层BP 网络结构为例(如图2所示),来说明BP 神经网络结构对高压LDM OS 的器件性能进行优化的过程。
该网络的3个输入变量分别选取n 2drift 层注入剂量X 1、p 2top 层注入剂量X 2和p 2top 层长度X 3,输出变量是高压LDM OS 管的击穿电压Y 。
这些输入变量仅是诸多变量中对输出量影响最大的变量部分[4],隐含层神经元激活函数采用Sigm oid 型正切函数,输出层神经元采用线性激活函数。
图2 BP 网络的结构图Fig 12 S tructure of BP Netw ork训练一个神经网络就是通过调整权值和阈值以实现对复杂非线性对象的建模和估计。
本研究采用Levenberg 2Marquardt 反向传播算法对网络进行训练。
2 实验设计方法实验设计方法研究如何合理而有效地获得数据资料,是实验的优化设计[5]。
采用DOE 技术可以极大地减少所需模拟或实验的次数,从而减少了研究和开发新工艺、新器件的时间和成本。
本研究以n 2drift 层注入剂量X 1、p 2top 层注入剂量X 2和p 2top层长度X 3作为实验优化的三个主因素,对每个因素在其变化区间内取三个变化值,本例取区间端点和中心值,然后分别采用正交设计和CCF (central com posite face 2centered )设计进行实验[527],并通过TC AD 工具对高压LDM OS 相应的工艺、结构参数进行仿真,得到相应的仿真值。
整个实验结果见表1、2,将这些结果作为神经网络的训练样本。
表1 神经网络训练样本(正交设计)T ab 11 Neural network training samples (orthogonal )训练样本X 1/1012X 2/1013X 3/μmY /V121411644123682214119501281332142125612491421711650123005217119561281962172124412462731011656123298310119441252693102125012875程东方 等:BP 神经网络法在高压LDM OS 器件设计中的应用表2 神经网络训练样本(CCF设计)T ab12 Neural network training samples(CCF)训练样本X1/1012X2/1013X3/μm Y/V 1214116441236822141165612737321421244122884214212561249153101164412262631011656123297310212441280483102125612886921411950128131031011950125171121711650123001221721250126651321711944127771421711956128191521711950128143 高压LDMOS工艺参数的优化为了更有效地训练网络,训练前有必要将输入、输出样本进行线性归一化处理,数据的归一化处理不仅能够避免输入参数不均匀性引起的输出失真和网络麻痹现象,而且还可以在一定程度上缩短网络训练时间。
归一化为011～019,算法如下X i′=018×X i-X i,minX i,max-X i,min+011Y i′=018×Y i-Y i,minY i,max-Y i,min+011式中:X i,min和X i,max分别为输入样本数据的最小值和最大值;X i′为样本归一化后的数据。
由上述两组样本进行网络训练,就可分别得到高压LDM OS 击穿电压的神经网络net orthog onal和net ccf,两个网络训练的实际输出和期望输出之间的误差均小于10-6。
应用已经训练好的上述两个网络,在所选区间[2141164412]～[3102125612]内利用单因素变化法可分别求出最优的工艺参数X1、X2和X3的组合分别为C1=[215521134817]和C2=[217421055612]。
用TC AD工具分别仿真工艺条件C1、C2,可以得到对应的击穿电压BV1=606V,BV2=906V。
对由正交设计样本训练所产生的网络net orthog onal,虽然样本数据的拟合很好,但是由于样本数比较少,所以未能正确反应出工艺参数变化对击穿电压影响的趋势,训练出的网络不稳定,不具有良好的预测能力,因而得到的最优工艺参数组合与实际情况有很大的偏差。
对由CCF设计样本训练所产生的网络net ccf,在样本空间内选取6个测试样本点,来检验网络的训练程度,结果如表3所示。