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紧凑型脉冲形成网络的研究

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摘要

第1章 绪论

1.1 课题研究的目的及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

1.2.2 国内研究现状

1.3 论文的主要研究内容

第2章 脉冲形成网络的理论分析

2.1 单线型脉冲形成网络

2.1.1 理论分析

2.1.2 工作机理

2.1.3 仿真分析

2.2 Blumlein型脉冲形成网络

2.2.1 理论分析

2.2.2 工作机理

2.2.3 仿真分析

2.2.3 仿真分析

2.3 本章小结

第3章 紧凑型平板脉冲形成网络

3.1 平板脉冲形成网络设计

3.2 平板脉冲形成网络仿真分析

3.2.1 电路仿真

3.2.2 瞬态场路同步协同仿真

3.3 实验研究

3.4 U型脉冲形成网络的优化设计

3.5 本章小结

第4章 脉冲形成网络中元件寄生参数的影响分析

4.1 理论分析

4.1.1 脉冲形成网络总储能

4.1.2 级电感电阻

4.2 寄生参数对脉冲形成网络输出波形的影响

4.2.1 理想元件

4.2.2 开关和负载端电感

4.2.3 电容器ESL和ESR

4.3 本章小结

第5章 基于MLCC的紧凑型脉冲形成网络

5.1 基于MLCC的脉冲形成网络设计

5.2 瞬态场路同步协同仿真

5.2.1 仿真分析

5.2.2 U型脉冲形成网络优化设计

5.3 实验研究

5.4 本章小结

总结与展望

致谢

参考文献

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摘要

脉冲功率技术在国民经济和国防技术领域得到了广泛应用,并在强大的需求牵引下高速发展。由于便携式等实际需要,高功率脉冲功率源正朝着紧凑化和小型化的方向发展,而脉冲形成装置的小型化可以很大程度上实现脉冲功率源的小型化。因此,将对紧凑型脉冲形成网络(Pulse Forming Network,PFN)展开研究,以满足脉冲功率源紧凑化和小型化的需求。
  首先,利用波过程方法分析了单线型和Blumlein型PFN的工作原理。接着,在考虑互感的情况下利用PSpice软件对linear型、L型和U1型PFN进行电路仿真,同时采用瞬态场路同步协同仿真方法对五种不同连接结构PFN进行三维建模和仿真,并对其进行实验,实验结果表明:五种PFN输出波形的上升沿约为45ns,半高宽分别为175ns、170ns、166ns、158ns和154ns,但U1型、U2型和U3型PFN顶部存在较大波动,其最大波动处分别为linear型PFN输出脉冲平顶处的9.8%、13.3%和18.9%。利用瞬态场路同步协同仿真方法对U1型平板PFN的输出波形进行优化设计,仿真结果表明:通过添加屏蔽板和增加第6级网络等效电感值的方式,其顶部最大波动可由21.2%减小为5.3%,优化后的U1型平板PFN的输出波形能满足脉冲功率源的要求。
  其次,分析元件寄生参数对PFN输出波形质量和能量传递效率的影响。PFN中元件寄生参数包括开关和负载端电感之和L、级间电感电阻R以及电容器ESL和ESR。为明确各个寄生参数对PFN输出波形质量和能量传递效率的影响,分析过程中采用控制变量法,得到如下结果:引入任何一个寄生参数都会造成PFN放电波形的变化,同时伴随着能量传递效率的降低。输出脉冲波形的上升沿和半高宽主要由L决定,ESL和ESR以及RL占次要因素;RL会造成脉冲波形顶部的顶降和增加主脉冲的拖尾;同时,ESL会造成输出脉冲产生过冲,而ESR和RL则有利于反峰系数的减小。从能量的角度来看,RL是造成能量传递效率降低的最主要因素;ESL和ESR在降低能量传递效率中所占部分较小,是次要因素;L所降低的能量传递效率最小,可忽略不计。
  最后,设计基于MLCC的linear型、L型、S1型、S2型、U1型和U2型以及U3型PFN。利用瞬态场路同步协同仿真方法对七种PFN进行三维建模和仿真,并对U1型、U2型和U3型PFN主脉冲内的能量进行了计算,结果表明:U3型PFN主脉冲内的能量最大,U2型PFN主脉冲内的能量次之,U1型PFN的最小。加工基于仿真设计的七种PFN,并进行实验研究,实验结果表明:七种PFN输出波形的顶部电压为13V,为理论电压值的86.7%。同时,级间电感电阻使得linear型、L型、S1型和S2型PFN输出脉冲波形的顶部存在顶降,由于S1型和S2型PFN的级间电感电阻较linear型和L型PFN的大,所以其顶降更严重。另外,对三种U型PFN主脉冲内的能量进行了计算,其能量大小次序与仿真结果一致。此外,分析了U2型和U3型PFN仿真结果与实验结果不一致的原因,通过将仿真模型调整为与实验模型一样时,得到的仿真结果基本能预测实验波形。通过对三种U型PFN主脉冲内能量的仿真分析和实验研究,表明屏蔽板对U1型PFN主脉冲内能量的优化作用要强于损耗造成的削弱作用,初步验证了通过添加屏蔽板来优化U型PFN输出脉冲波形的可行性。

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