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基于多算法模型的叉指電極式傳感器參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)

來(lái)源：電工電氣發(fā)布時(shí)間：2025-06-27 14:27 瀏覽次數(shù)：135

基于多算法模型的叉指電極式傳感器參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)

彭賽，譚愛(ài)國(guó)，王海文，廖紅華，鐘建偉，楊永超，田相鵬

(湖北民族大學(xué) 智能科學(xué)與工程學(xué)院，湖北恩施 445000)

摘要：為實(shí)現(xiàn)對(duì)叉指電極式傳感器響應(yīng)目標(biāo)的全局優(yōu)化，提出了一種基于改進(jìn)鵝優(yōu)化- 最小二乘支持向量機(jī)(IGOOSE-LSSVM)的近似模型與非支配排序鯨魚(yú)優(yōu)化算法(NSWOA)的聯(lián)合優(yōu)化方法。分析了IGOOSE-LSSVM 近似模型和 NSWOA 算法的建立原理，搭建了叉指電極有限元模型，并選擇好所需優(yōu)化的結(jié)構(gòu)參數(shù)；在電極仿真模型的基礎(chǔ)上通過(guò)拉丁超立方樣本采樣構(gòu)建了近似模型的樣本數(shù)據(jù)集，將樣本數(shù)據(jù)輸入到 IGOOSE-LSSVM 模型中進(jìn)行訓(xùn)練以此得到所需的近似模型；聯(lián)合近似模型與 NSWOA 算法，以叉指電極輸出電容最大、電極尺寸最小為優(yōu)化目標(biāo)，求出了叉指電極的最佳參數(shù)優(yōu)化組合，并對(duì)所得結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示：所建立的近似模型能較好地?cái)M合出電極輸出電容與電極尺寸，其相關(guān)性分別達(dá)到 0.995 1 與 0.995 6 ；聯(lián)合優(yōu)化方法相比正交試驗(yàn)其輸出電容提高35.61%，輸出電容響應(yīng)靈敏度提高50.96%，電極尺寸減小43%。

關(guān)鍵詞： 叉指電極；傳感器；IGOOSE-LSSVM 近似模型；非支配排序鯨魚(yú)優(yōu)化算法；參數(shù)優(yōu)化

中圖分類(lèi)號(hào)：TP212 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-3175(2025)06-0001-07

Parameter Optimization Design of Interdigital Electrode

Sensor Based on Multi-Algorithm Model

PENG Sai, TAN Ai-guo, WANG Hai-wen, LIAO Hong-hua, ZHONG Jian-wei, YANG Yong-chao, TIAN Xiang-peng

（College of Intelligent Systems Science and Engineering, Hubei Minzu University, Enshi 445000, China）

Abstract: In order to realize the global optimization of the response target of the interdigital electrode sensor, a joint optimization method based on the approximate model of the improved goose optimization-least squares support vector machine(IGOOSE-LSSVM) and the non-dominated sorting whale optimization algorithm(NSWOA) is proposed. Firstly, the establishment principles of the IGOOSE-LSSVM approximation model and the NSWOA algorithm were analyzed, the finite element model of the interdigital electrode was constructed, and the structural parameters required for optimization were selected. Then, based on the electrode simulation model, the sample data set of the approximation model was constructed by Latin hypercubic sample sampling, and the sample data was inputted into the IGOOSE-LSSVM model for training to obtain the desired approximation model. Finally, the joint approximation model and the NSWOA algorithm are used to find the optimal parameter optimization combinations of the interdigital electrode with the optimization objectives of maximum output capacitance of the interdigital electrode and minimum size of the electrodes, and the results obtained are compared and verified. Experimental results demonstrate that the established approximation model effectively fits the electrode output capacitance and dimensional parameters, achieving correlation coefficients of 0.995 1 and 0.995 6 respectively. Compared to orthogonal experiments, the proposed hybrid optimization method achieves a 35.61% improvement in output capacitance, a 50.96% enhancement in capacitance response sensitivity, and a 43% reduction in electrode dimensions.

Key words: interdigitated electrode; sensor; IGOOSE-LSSVM approximate model; non-dominated sorting whale optimization algorithm;parameter optimization

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