变压器电路的建模方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本技术涉及电路技术，尤其涉及一种变压器电路的建模方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.射频集成电路中会使用大量的无源器件，例如电感、传输线、变压器等，硅基片上螺旋变压器是rfic(radio frequency integrated circuit，射频集成电路)中重要的无源器件。
3.变压器的几何结构复杂，在高频下，变压器的电学特性受各类物理效应及损耗机制的影响。变压器的电路模型中包含元件较多，在进行变压器电路的建模时，需要对各电路元件的参数值进行多次迭代抽取，从而找到合适的电路元件参数。若改变变压器的线圈参数，则需再次对电路元件进行多次迭代抽取，重新确定电路元件的参数，变压器电路的建模准确率和效率较低。


技术实现要素：

4.本技术提供一种变压器电路的建模方法、装置、电子设备及存储介质，用以提高变压器电路的建模效率。
5.第一方面，本技术提供一种变压器电路的建模方法，包括：
6.获取变压器线圈的线圈参数；其中，所述变压器线圈包括初级线圈和次级线圈，所述线圈参数包括所述初级线圈的宽度、所述初级线圈的半径、所述次级线圈的宽度、以及所述次级线圈的半径；
7.根据所述线圈参数，确定所述变压器电路中电路元件的元件参数；其中，所述变压器电路中包括至少两个电路元件；
8.根据预设的关联关系和预设电路模型结构，确定所述变压器的电路模型，其中，所述预设的关联关系为所述电路元件的元件参数和预设的电路元件之间的关联关系，所述预设电路模型结构用于表示电路模型中各电路元件之间的连接关系。
9.第二方面，本技术提供一种变压器电路的建模装置，包括：
10.线圈参数获取模块，用于获取变压器线圈的线圈参数；其中，所述变压器线圈包括初级线圈和次级线圈，所述线圈参数包括所述初级线圈的宽度、所述初级线圈的半径、所述次级线圈的宽度、以及所述次级线圈的半径；
11.元件参数确定模块，用于根据所述线圈参数，确定所述变压器电路中电路元件的元件参数；其中，所述变压器电路中包括至少两个电路元件；
12.电路模型确定模块，用于根据预设的关联关系和预设电路模型结构，确定所述变压器的电路模型，其中，所述预设的关联关系为所述电路元件的元件参数和预设的电路元件之间的关联关系，所述预设电路模型结构用于表示电路模型中各电路元件之间的连接关系。
13.第三方面，本技术提供一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
14.所述存储器存储计算机执行指令；
15.所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如本技术第一方面所述的变压器电路的建模方法。
16.第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如本技术第一方面所述的变压器电路的建模方法。
17.第五方面，本技术提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如本技术第一方面所述的变压器电路的建模方法。
18.本技术提供的一种变压器电路的建模方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取变压器中各线圈的宽度和半径，得到变压器线圈的线圈参数。根据线圈参数，确定与线圈参数对应的各电路元件的元件参数。根据变压器电路中各电路元件的连接关系，基于电路元件的元件参数，得到变压器电路。解决了现有技术中，在改变变压器线圈参数时，用户对各个电路元件进行元件参数的依次抽取，所造成的元件参数的确定效率和准确率低的问题。根据线圈参数直接得到各电路元件的元件参数，有效节约人力和时间，提高变压器电路的确定效率和精度。
附图说明
19.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。
20.图1为本技术实施例提供的一种变压器电路的建模方法的流程示意图；
21.图2为本技术实施例提供的变压器的器件结构示意图；
22.图3为本技术实施例提供的六端口变压器的预设电路模型结构的示意图；
23.图4为本技术实施例提供的一种变压器电路的建模方法的流程示意图；
24.图5为本技术实施例提供的一种变压器电路的建模装置的结构框图；
25.图6为本技术实施例提供的一种变压器电路的建模装置的结构框图；
26.图7为本技术实施例提供的一种电子设备的结构框图；
27.图8为本技术实施例提供的一种电子设备的结构框图。
28.通过上述附图，已示出本技术明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本技术构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本技术的概念。
具体实施方式
29.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术实施例方式作进一步地详细描述。
30.应当明确，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本技术保护的范围。
31.下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。
32.在本技术的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序，也不能理解为指示或暗示相对重要性。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本技术中的具体含义。此外，在本技术的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
33.需要注意的是，由于篇幅所限，本技术说明书没有穷举所有可选的实施方式，本领域技术人员在阅读本技术说明书后，应该能够想到，只要技术特征不互相矛盾，那么技术特征的任意组合均可以构成可选的实施方式。下面对各实施例进行详细说明。
34.随着硅基cmos(complementary metal oxide semiconductor，互补金属氧化物半导体)技术的不断发展，mos(metal oxide semiconductor，金属氧化物半导体)器件的特征尺寸不断缩小，晶体管的截止频率和性能不断提升，制作成本较低，且易于与数字集成电路进行集成，使得cmos技术在射频领域的优势愈发明显。
35.射频集成电路中会使用大量的无源器件，如电感、传输线和变压器等感性元件。硅基片上螺旋变压器是rfic中重要的无源器件，因此，建立变压器精确的等效电路模型是必要的。
36.变压器的几何结构复杂，在高频下，变压器的电学特性受各类物理效应及损耗机制的影响。变压器电路模型中包含元件较多，各电路元件的元件参数值的确定步骤繁琐，往往需要多次迭代抽取，准确率不高，并且只能针对固定尺寸的变压器进行抽取。固定尺寸可以是指变压器的线圈参数的尺寸固定。
37.也就是说，在确定变压器电路模型时，需要针对固定尺寸的变压器，进行各个电路元件的参数的迭代抽取，以找到合适的电路元件参数。若改变了变压器的线圈参数，则需再次对电路元件进行多次迭代抽取，重新确定电路元件的参数，变压器电路的建模准确率和效率较低，无法实现变压器的尺寸可伸缩性地建模。
38.本技术提供的一种变压器电路的建模方法、装置、电子设备及存储介质，旨在解决现有技术的如上技术问题。
39.下面以具体地实施例对本技术的技术方案以及本技术的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本技术的实施例进行描述。
40.图1是根据本技术实施例提供的一种变压器电路的建模方法的流程示意图，该方法由一种变压器电路的建模装置执行。如图1所示，该方法包括以下步骤：
41.s101、获取变压器线圈的线圈参数；其中，变压器线圈包括初级线圈和次级线圈，线圈参数包括初级线圈的宽度、初级线圈的半径、次级线圈的宽度、以及次级线圈的半径。
42.示例性地，变压器的器件结构中可以包括变压器线圈，变压器线圈可以包括初级线圈和次数线圈，初级线圈和次级线圈可以各由一个单圈电感构成。变压器中初级线圈和
次级线圈的线圈参数可以不同，线圈参数可以是线圈的宽度和半径等表示尺寸的参数。即，变压器线圈的线圈参数可以包括初级线圈的宽度、初级线圈的半径、次级线圈的宽度和次级线圈的半径。变压器可以包括多个端口，不同端口的电压和电流可以不同。图2为变压器的器件结构示意图。图2中存在六个变压器端口，分别为p1、p2、p3、p4、p5和p6。
43.在对变压器电路进行建模时，需要已知变压器线圈的线圈参数，可以在预设的线圈参数取值范围内取值，作为变压器线圈的线圈参数。例如，可以确定初级线圈的宽度为w1，初级线圈的半径为r1，次级线圈的宽度为w2，次级线圈的半径为r2。用户可以预先确定线圈参数取值范围，在线圈参数取值范围内随机确定各个线圈参数，也可以由用户指定各个线圈参数。线圈参数可以根据线圈形状改变，比如单圈的线圈参数的向量可以是[w1，r1，w2，r2]，这也是目前实际应用最普遍的形状；但不排除多圈，多圈的线圈参数的向量可以为[w1，r1，n1，s1，w2，r2，n2，s2]。其中，n和s分别为圈数和间距，线圈参数也会牵扯到内外圈走线交叠的部分跨层布线的很多细节，形状可以为四边形、八边形或圆形等。
[0044]
s102、根据线圈参数，确定变压器电路中电路元件的元件参数；其中，变压器电路中包括至少两个电路元件。
[0045]
示例性地，预先构建变压器电路的电路结构，作为预设电路模型结构。预设电路模型结构可以用于表示变压器电路中各电路元件之间的连接关系，即，预先确定变压器电路中的各种电路元件，以及各电路元件之间的连接关系。对变压器电路的建模，即为确定变压器电路中各电路元件的元件参数，使变压器电路能满足在特定线圈参数下变压器的工作要求。
[0046]
图3为六端口变压器的预设电路模型结构的示意图。在变压器电路的预设电路模型结构中可以包括多个电路元件，例如，可以包括电阻、电容和电感等，图3中，r表示电阻，c表示电容，l表示电感，p1至p6表示为变压器的六个端口。预设电路模型结构中各个电路元件的元件参数未知，元件参数可以是电阻值、电容值和电感值等。
[0047]
可以预先设置线圈参数与元件参数之间的关联关系，根据预设的关联关系，确定与线圈参数对应的元件参数。
[0048]
可以预先设置各元件参数值与线圈参数之间的函数关系，根据线圈参数，计算得到各电路元件的元件参数。例如，预先设置一个神经网络模型，神经网络模型的输入为线圈参数，输出为各电路元件的元件参数的值。
[0049]
可以预先对该神经网络模型训练，例如，可以预先在线圈参数取值范围内采集待训练的线圈参数，构成线圈参数的向量，线圈参数的向量可以表示为[r1，w1，r2，w2]。在选定工艺平台下，建立变压器的六端口电磁仿真平台，将线圈参数的向量输入电磁仿真平台，得到六端口的s(scatter，散射)参数。再从各电路元件的元件参数取值范围内采集待训练的元件参数，构成元件参数向量。预先设置变压器电路网表，输入元件参数向量，得到六端口的s参数。可以基于线圈参数与s参数，得到线圈参数与s参数之间的关联关系；基于s参数与元件参数，得到元件参数与s参数之间的关联关系，从而得到线圈参数与元件参数之间的关联关系。将待训练的线圈参数输入至预先构建的神经网络模型中，若输出结果与待训练的元件参数一致，或输出结果与待训练的元件参数之间的差值在预设的差值范围内，则确定神经网络模型训练完成。在进行变压器电路的建模时，将确定的线圈参数输入至神经网络模型中，即可以得到变压器电路中电路元件的元件参数。
[0050]
s103、根据预设的关联关系和预设电路模型结构，确定变压器的电路模型，其中，预设的关联关系为电路元件的元件参数和预设的电路元件之间的关联关系，预设电路模型结构用于表示电路模型中各电路元件之间的连接关系。
[0051]
示例性地，所得到的元件参数为预设电路模型结构中各个电路元件的元件参数，且所得到的元件参数可以以向量的形式表示。预先设置所得到的各个元件参数和预设电路模型结构中各电路元件之间的关联关系，根据预设的关联关系，确定各元件参数所对应的电路元件。
[0052]
根据预设的电路模型结构，确定变压器电路的组成和电路结构，根据预设的关联关系，得到电路结构中各电路元件的元件参数值，从而得到最终的变压器电路，完成变压器电路的建模。
[0053]
本实施例中，根据预设的关联关系和预设电路模型结构，确定变压器的电路模型，包括：根据预设的关联关系，将元件参数分配给对应的电路元件，得到预设电路模型结构中各电路元件的元件参数；根据预设电路模型结构和预设电路模型结构中各电路元件的元件参数，得到变压器的电路模型。
[0054]
具体的，元件参数以向量的形式表示，例如，所得到的元件参数的向量为[l10，r10，l11，r11，cox1，rsub1，csub1，l20，r20，l21，r21，cox2，rsub2，csub2，l30，r30，l31，r31，cox3，rsub3，csub3，l40，r40，l41，r41，cox4，rsub4，csub4，c12，c13，c14，c16，c23，c24，c26，c34，c35，c45，m12，m34，m13，m24，m14，m23]，其中，l10、l11、l20、l21、l30、l31、l40和l41为图3中预设电路模型结构中的电感的元件参数；r10、r11、rsub1、r20、r21、rsub2、r30、r31、rsub3、r40、r41和rsub4为图3中预设电路模型结构中的电阻的元件参数；cox1、csub1、cox2、csub2、cox3、csub3、cox4、csub4、c12、c13、c14、c16、c23、c24、c26、c34、c35和c45为图3中预设电路模型结构中的电容的元件参数；m12为l10与l20之间的互感；m34为l30与l40之间的互感；m13为l10与l30之间的互感；m24为l20与l40之间的互感；m14为l10与l40之间的互感；m23为l20与l30之间的互感。
[0055]
根据预设的关联关系，将元件参数分配给对应的电路元件，确定的各个电路元件的元件参数。根据预设电路模型结构，确定各电路元件之间的连接关系，根据预设电路模型结构中各电路元件的元件参数，得到最终的变压器的电路模型，实现对满足线圈参数条件的实际变压器的仿真。
[0056]
这样设置的有益效果在于，将得到的元件参数分配给对应的电路元件，避免预设电路模型结构中，各电路元件的元件参数确定错误，使变压器电路能够满足在线圈参数的条件下，变压器的工作需求，实现变压器的自动建模，变压器的线圈参数可以随时变化，实现变压器的尺寸可伸缩性地建模，提高变压器电路的建模精度和效率。
[0057]
本技术实施例提供的一种变压器电路的建模方法，通过获取变压器中各线圈的宽度和半径，得到变压器线圈的线圈参数。根据线圈参数，确定与线圈参数对应的各电路元件的元件参数。根据变压器电路中各电路元件的连接关系，基于电路元件的元件参数，得到变压器电路。解决了现有技术中，在改变变压器线圈参数时，用户对各个电路元件进行元件参数的依次抽取，所造成的元件参数的确定效率和准确率低的问题。根据线圈参数直接得到各电路元件的元件参数，有效节约人力和时间，提高变压器电路的确定效率和精度。
[0058]
图4为本技术实施例提供的一种变压器电路的建模方法的流程示意图，该实施例
是在上述实施例基础上的可选实施例。
[0059]
本实施例中，根据线圈参数，确定变压器电路中电路元件的元件参数，可细化为：将线圈参数输入至预设的元件参数确定模型中，输出得到变压器电路中电路元件的元件参数；其中，元件参数确定模型中预设有线圈参数与元件参数之间的函数关系。
[0060]
如图4所示，该方法包括以下步骤：
[0061]
s401、获取变压器线圈的线圈参数；其中，变压器线圈包括初级线圈和次级线圈，线圈参数包括初级线圈的宽度、初级线圈的半径、次级线圈的宽度、以及次级线圈的半径。
[0062]
示例性地，本步骤可以参见上述步骤s101，不再赘述。
[0063]
s402、将线圈参数输入至预设的元件参数确定模型中，输出得到变压器电路中电路元件的元件参数；其中，元件参数确定模型中预设有线圈参数与元件参数之间的函数关系。
[0064]
示例性地，预先训练元件参数确定模型，元件参数确定模型可以是神经网络模型。元件参数确定模型用于根据线圈参数得到元件参数，模型输入可以是向量形式的线圈参数，输出可以是向量形式的元件参数。元件参数确定模型中预设有线圈参数与元件参数之间的函数关系，线圈参数与元件参数之间的函数关系的作用为，根据线圈参数确定元件参数。
[0065]
本实施例中，将线圈参数输入至预设的元件参数确定模型中，输出得到变压器电路中电路元件的元件参数，包括：将线圈参数输入至预设的第一神经网络模型中，输出与线圈参数对应的变压器的中间特征向量；其中，第一神经网络模型中预设有线圈参数与中间特征向量之间的函数关系，中间特征向量用于表示变压器特性；将中间特征向量输入至预设的第二神经网络模型中，输出与中间特征向量对应的变压器电路中电路元件的元件参数；其中，第二神经网络模型中预设有中间特征向量与元件参数之间的函数关系。
[0066]
具体的，元件参数确定模型中可以包括两个神经网络模型，分别为第一神经网络模型和第二神经网络模型，第一神经网络模型与第二神经网络模型拼接为元件参数确定模型。第一神经网络模型与第二神经网络模型的拼接可以是指，将第一神经网络的输出作为第二神经网络模型的输入。
[0067]
将向量形式的线圈参数输入到第一神经网络模型中，第一神经网络模型中预设有线圈参数与中间特征向量之间的函数关系，可以根据线圈参数计算得到中间特征向量，中间特征向量用于表示变压器特性，变压器特性可以包括变压器各端口的电压、电流、互感数据和电容数据等，变压器特性可以根据各端口的s参数、y(导纳)参数和z(阻抗)参数进行计算得到。例如，可以先根据线圈参数确定s参数，再将s参数转换为y参数和z参数，将s参数、y参数和z参数中的实数部分和虚数部分确定为中间特征向量中的元素。
[0068]
在得到中间特征向量后，将中间特征向量输入至第二神经网络模型中，第二神经网络模型中预设有中间特征向量与元件参数之间的函数关系，根据中间特征向量，得到向量形式的元件参数并输出。
[0069]
这样设置的有益效果在于，通过将两个神经网络模型进行拼接，得到元件参数确定模型，便于对两个神经网络模型进行独立训练，从而获取两个网络独立训练所需的输入输出数据。
[0070]
本实施例中，在将线圈参数输入至预设的第一神经网络模型中，输出与线圈参数
对应的变压器的中间特征向量之前，还包括：根据变压器线圈的线圈参数取值范围，确定待训练的线圈参数向量；根据待训练的线圈参数向量和预设的变压器的电磁仿真平台，确定变压器的散射参数；根据变压器的散射参数，确定变压器的中间特征向量；将待训练的线圈参数向量输入至预设的第一神经网络模型中，若第一神经网络模型的输出与中间特征向量之间的差值在预设的第一差值范围内，则确定第一神经网络模型训练完成。
[0071]
具体的，预先对第一神经网络模型进行训练，可以在各线圈参数的线圈参数取值范围内，确定多个线圈参数的取值，得到待训练的线圈参数向量。线圈参数向量即为向量形式的线圈参数，每个线圈参数向量中可以包括初级线圈的一个宽度值、初级线圈的一个半径值、次级线圈的一个宽度值和次级线圈的一个半径值。获取多个线圈参数向量，作为待训练的线圈参数向量进行第一神经网络模型的训练。
[0072]
在对第一神经网络模型进行训练之前，预先在选定工艺平台下，建立变压器的电磁仿真平台，可以是变压器的六端口电磁仿真平台。选定的工艺平台可以是40纳米cmos工艺平台。基于所选工艺特性的限制及变压器的实际使用需求，确定变压器的线圈参数取值范围，在线圈参数取值范围内，变换各个线圈参数，生成一系列不同线圈参数大小的数据集，各线圈参数的取值个数可以基于网络训练精度对数据集大小的要求而改变。不同变压器的线圈参数构成不同的线圈参数向量，即[r1，w1，r2，w2]。在指定工艺平台下，校准电磁仿真平台，仿真数据集中的所有线圈参数向量，获取变压器的多端口s参数，例如，可以得到六端口s参数。在得到s参数后，对多端口的s参数进行数据处理，得到中间特征向量。
[0073]
将生成s参数时所使用的线圈参数向量作为待训练的线圈参数向量，根据待训练的线圈参数向量，以及得到的对应的中间特征向量，对第一神经网络模型进行训练。以线圈参数向量作为输入，以中间特征向量为输出，选取部分待训练的线圈参数向量及对应的中间特征向量作为训练集，剩余样本为测试集。调整第一神经网络模型的参数及数据集大小，直至第一神经网络模型的输出与对应的中间特征向量之间的差值在预设的第一差值范围内，则确定第一神经网络模型训练完成，从而建立起线圈参数与中间特征向量之间的函数关系。可以调整第一神经网络模型中的隐藏层层数，选取激活函数、损失函数和优化器等，确定学习速率及迭代次数，进行训练，直至满足误差要求。
[0074]
这样设置的有益效果在于，通过电磁仿真平台，可以确定线圈参数向量对应的正确的s参数，便于根据正确的s参数得到正确的中间特征向量，提高第一神经网络模型的训练精度。
[0075]
本实施例中，在将中间特征向量输入至预设的第二神经网络模型中，输出与中间特征向量对应的变压器电路中电路元件的元件参数之前，还包括：根据变压器电路中电路元件的元件参数取值范围，确定待训练的元件参数向量；根据待训练的元件参数向量和预设的变压器电路网表，确定变压器的散射参数；根据变压器的散射参数，确定变压器的中间特征向量；将中间特征向量输入至预设的第二神经网络模型中，若第二神经网络模型的输出与待训练的元件参数向量之间的差值在预设的第二差值范围内，则确定第二神经网络模型训练完成。
[0076]
具体的，预先对第二神经网络模型进行训练，预先设置各电路元件的元件参数取值范围，可以在元件参数取值范围内，确定各电路元件的多个元件参数，得到待训练的元件参数向量。元件参数向量即为向量形式的元件参数，每个元件参数向量中可以预设电路模
型结构中各电路元件的元件参数。例如，预设电路模型结构中可以包括电感、电阻、电容和互感等电路元件。获取多个元件参数向量，作为待训练的元件参数向量，进行第二神经网络模型的训练。
[0077]
在对第二神经网络模型进行训练之前，预先编写变压器电路网表，变压器电路网表是一种文本文件，可以表示预设电路模型结构中各电路元件的连接关系。基于所选工艺特性的限制及变压器线圈大小的尺寸范围，确定各电路元件参数取值范围，在规定范围内变换各元件参数值，生成元件参数的数据集，根据该数据集可以得到多个元件参数向量。各元件参数的取值个数可以基于网络训练精度对数据集大小的要求而改变。使用网表仿真上述各个元件参数向量，获取各元件参数向量所对应的变压器的多端口s参数，对s参数进行数据处理，得到中间特征向量。
[0078]
将生成s参数时所使用的元件参数向量作为待训练的元件参数向量，根据待训练的元件参数向量，以及得到的对应的中间特征向量，对第二神经网络模型进行训练。以中间特征向量作为输入，以待训练的元件参数向量为输出，选取部分中间特征向量及对应的元件参数向量作为训练集，剩余样本为测试集。调整第二神经网络模型的参数及数据集大小，直至第二神经网络模型的输出与对应的待训练元件参数向量之间的差值在预设的第二差值范围内，则确定第二神经网络模型训练完成，从而建立起中间特征向量与元件参数之间的函数关系。可以调整第二神经网络模型中的隐藏层层数，选取激活函数、损失函数和优化器等，确定学习速率及迭代次数，进行训练，直至满足误差要求。
[0079]
这样设置的有益效果在于，通过预设网表，可以确定元件参数向量对应的正确的s参数，便于根据正确的s参数得到正确的中间特征向量，提高第二神经网络模型的训练精度。
[0080]
值得注意的是，第一神经网络模型和第二神经网络模型独自进行训练，因此，通过电磁仿真平台得到的s参数与通过网表得到的s参数可以不一致，即，训练第一神经网络模型时的中间特征向量与训练第二神经网络模型时的中间特征向量可以不一致。
[0081]
本实施例中，散射参数中包括预设工作频率范围内至少两个频点下的散射参数矩阵；根据变压器的散射参数，确定变压器的中间特征向量，包括：将至少两个频点下的散射参数矩阵转换为导纳参数矩阵；根据至少两个频点下的导纳参数矩阵，确定各变压器端口的等效电容值，将至少两个频点下各变压器端口的等效电容值确定为中间特征向量的元素；根据预设端口，从导纳参数矩阵中获取局部的导纳参数矩阵，将局部的导纳参数矩阵转换为阻抗参数矩阵；其中，局部的导纳参数矩阵中包括预设端口的导纳参数矩阵元素；根据阻抗参数矩阵，确定预设端口之间的互感数据，将互感数据确定为中间特征向量的元素。
[0082]
具体的，对电磁仿真平台得到的s参数的处理过程与对网表得到的s参数的处理过程一致。通过电磁仿真平台或网表仿真获取变压器各端口的s参数，s参数为包含多个频点的多维矩阵，若变压器有六个端口，则s参数为包含多个频点的六维矩阵。例如，变压器的器件仿真频率为0.5至100ghz，步长为0.5ghz，则有200个频点，s参数为6
×6×
200的矩阵，即每个频点都对应一个6
×
6矩阵。根据变压器的工作频率范围，可以选择至少两个频点，例如，可以选择低频、中频和高频的三个频点。将各频点下的s参数转换为y参数和z参数，y参数与z参数均和s参数具备相同的维度。
[0083]
将不同频点下的s参数的矩阵分别转换为y参数的矩阵，y参数矩阵中的元素为复
数，实数部分为实部，虚数部分为虚部，可以将y参数矩阵中各个元素的实数部分和虚数部分均作为中间特征向量的元素。可以采用ya表示s参数转换后的y参数矩阵，若变压器有六个端口，对于一个选定的频点，ya参数矩阵中的元素为ya
ij
，i和j表示变压器的端口，i取值为1至6，j取值为1至6，ya的参数矩阵可以表示为：
[0084]
ya＝[ya
11 ya
12 ya
13 ya
14 ya
15 ya
16
[0085]
ya
21 ya
22 ya
23 ya
24 ya
25 ya
26
[0086]
ya
31 ya
32 ya
33 ya
34 ya
35 ya
36
[0087]
ya
41 ya
42 ya
43 ya
44 ya
45 ya
46
[0088]
ya
51 ya
52 ya
53 ya
54 ya
55 ya
56
[0089]
ya
61 ya
62 ya
63 ya
64 ya
65 ya
66
]
[0090]
将选取的各频点下ya参数矩阵中各元素的实部和虚部，作为中间特征向量的一部分。还可以定义一个yj，来表示各端口衬底寄生网络的特征数据，yj的计算公式为：
[0091][0092]
确定至少两个频点下的导纳参数矩阵中，各列元素的加和，并将各列元素的加和的实部和虚部分别确定为中间特征向量的元素。即，计算各频点下的yj，将各频点下的各个yj的实部和虚部作为中间特征向量的元素。例如，选取了三个频点，每个频点可以计算出六个yj，则共有18个yj。
[0093]
根据各频点下的y参数矩阵，即ya，确定各变压器端口的等效电容值，将各频点下的各端口的等效电容值确定为中间特征向量的元素。可以预先设置等效电容值的计算公式，根据预设的计算公式，确定等效电容值。等效电容值是由ya中的元素的虚数部分计算得到的，因此，等效电容值不是复数，可以直接将等效电容值整体作为中间特征向量中的元素。
[0094]
可以将六端口变压器设置为p5和p6端口接地，则变压器变为四端口，不接地的端口为预设端口，即p1至p4端口为预设端口。取i为1至4和j为1至4的ya矩阵中的元素，构成四端口y参数矩阵yb。yb为局部的导纳参数矩阵，将yb转化为z参数矩阵zb，zb可以表示为：
[0095]
zb＝[zb
11 zb
12 zb
13 zb
14
[0096]
zb
21 zb
22 zb
23 zb
24
[0097]
zb
31 zb
32 zb
33 zb
34
[0098]
zb
41 zb
42 zb
43 zb
44
]
[0099]
根据得到的阻抗参数矩阵zb，基于预设的互感特征数据确定公式，计算得到预设端口之间的互感数据，并将互感数据确定为中间特征向量的元素。例如，预设端口为p1至p4，则各端口之间的互感特征数据可以是p1和p2之间的互感特征数据、p1和p3之间的互感特征数据、p1和p4之间的互感特征数据、p3和p4之间的互感特征数据等。
[0100]
还可以预设各端口的状态，例如，将六个端口中的p5和p6端口开路，p2和p4端口短路。将ya矩阵转换为6维的z参数矩阵za。在za中取i为1至4的元素和j为1至4的元素，得到四端口的z参数矩阵zc。将zc矩阵转换为四端口的y参数矩阵yc，从yc中取i为1和3的元素，以及j为1和3的元素，构成二端口的y参数矩阵yd。将yd转换为二端口的z参数矩阵zd，zd矩阵可以表示为：
[0101]
zd＝[zd
11 zd
13
[0102]
zd
31 zd
33
]
[0103]
根据zd矩阵，基于预设的特征参数计算公式，确定特征参数，将计算出的特征参数确定为中间特征向量中的元素。例如，预设五种特征参数，分别为lp、ls、qp、qs和k，特征参数的计算公式为：
[0104][0105][0106][0107][0108][0109]
其中，w为所选择的频点。
[0110]
这样设置的有益效果在于，根据s参数确定中间特征向量中的多个元素，便于对中间特征向量中的各个元素进行调整，使第一神经网络模型和第二神经网络模型基于中间特征向量进行训练，训练出合适的线圈参数与中间特征向量之间的函数关系，以及中间特征向量与元件参数之间的函数关系，提高变压器电路模型的确定精度。
[0111]
本实施例中，根据至少两个频点下的导纳参数矩阵，确定各变压器端口的等效电容值，包括：将各变压器端口分别确定为第一端口，以及确定与第一端口不短接的端口，为第二端口；从导纳参数矩阵中确定在第二端口短路时，第一端口对应的元素，为目标导纳参数元素；将目标导纳参数元素的虚部相加，分别除以对应频点的频点值，得到在至少两个频点下第一端口的等效电容值。
[0112]
具体的，至少两个频点下的导纳参数矩阵为ya矩阵，根据ya矩阵中的元素确定各个频点下各端口的等效电容值。分别将各端口依次确定为第一端口，将与第一端口不短接的端口确定为第二端口。例如，图3中，第一端口为p1，则第二端口为p3、p4和p6；第一端口为p2，则第二端口为p3、p4和p6；第一端口为p3，则第二端口为p1、p2和p5；第一端口为p4，则第二端口为p1、p2和p5；第一端口为p5，则第二端口为p3、p4和p6；第一端口为p6，则第二端口为p1、p2和p5。
[0113]
ya
ij
表示为当i端口短路时，j端口对应的y参数的值，即ya
ij
为ya矩阵中，i端口短路时，j对应的元素。ya
ij
的值为i端口的电流除以j端口的电压。将ya矩阵中第二端口短路时，第一端口对应的元素，确定为目标导纳参数元素。将第一端口对应的多个目标导纳参数元素的虚部相加，相加的和除以所选择的频点值，得到各频点下第一端口的等效电容值。在得到相加的和，并除以频点值之后，可以将得到的结果的负数确定为第一端口的等效电容值。例如，对于图3中的p1端口，等效电容值cj的计算公式为：
[0114]
[0115]
其中，c1为第一端口的等效电容值。
[0116]
这样设置的有益效果在于，将不同频点下的cj作为中间特征向量的一部分，充分考虑线圈参数与中间特征向量之间的函数关系，以及中间特征向量与元件参数之间的函数关系，提高模型的训练精度，进而提高变压器电路模型的确定精度。
[0117]
本实施例中，根据阻抗参数矩阵，确定预设端口之间的互感数据，包括：根据阻抗参数矩阵，确定每两个预设端口之间的阻抗参数元素；将每两个预设端口之间的阻抗参数元素的虚部，分别除以对应频点的频点值，得到在至少两个频点下每两个预设端口之间的互感数据。
[0118]
具体的，根据得到的z参数矩阵zb，计算得到预设端口之间的互感数据。例如，预设端口为p1至p4，则各端口之间的互感特征数据可以是p1和p2之间的互感特征数据、p1和p3之间的互感特征数据、p1和p4之间的互感特征数据、p3和p4之间的互感特征数据等。图3中的电路呈现对称的结构，p2和p1对称，因此，确定p1和p3之间的互感特征数据、以及p1和p4之间的互感特征数据，而不需要确定p2和p3之间的互感特征数据、以及p2和p4之间的互感特征数据。
[0119]
预设端口为至少两个，在确定每两个预设端口之间的互感特征数据时，可以从zb矩阵中获取两个预设端口之间的阻抗参数元素。将这两个预设端口之间的阻抗参数元素的虚部除以所选择的各频点的频点值，得到在各频点下每两个预设端口之间的互感特征数据mij。例如，预设的互感特征数据确定公式可以为：
[0120][0121]
其中，m12为p1端口与p2端口之间的互感特征数据。
[0122]
这样设置的有益效果在于，将两个预设端口之间的互感特征数据考虑为中间特征向量，能够充分考虑线圈参数与中间特征向量之间的函数关系，以及中间特征向量与元件参数之间的函数关系，提高模型的训练精度，进而提高变压器电路模型的确定精度。
[0123]
s403、根据预设的关联关系和预设电路模型结构，确定变压器的电路模型，其中，预设的关联关系为电路元件的元件参数和预设的电路元件之间的关联关系，预设电路模型结构用于表示电路模型中各电路元件之间的连接关系。
[0124]
示例性地，本步骤可以参见上述步骤s103，不再赘述。
[0125]
本技术实施例提供的一种变压器电路的建模方法，通过获取变压器中各线圈的宽度和半径，得到变压器线圈的线圈参数。根据线圈参数，确定与线圈参数对应的各电路元件的元件参数。根据变压器电路中各电路元件的连接关系，基于电路元件的元件参数，得到变压器电路。解决了现有技术中，用户对各个电路元件进行元件参数的依次抽取，所造成的元件参数的确定效率和准确率低的问题。根据线圈参数直接得到各电路元件的元件参数，有效节约人力和时间，提高变压器电路的确定效率和精度。
[0126]
图5为本技术实施例提供的一种变压器电路的建模装置的结构框图。为了便于说明，仅示出了与本公开实施例相关的部分。参照图5，所述装置包括：线圈参数获取模块501、元件参数确定模块502和电路模型确定模块503。
[0127]
线圈参数获取模块501，用于获取变压器线圈的线圈参数；其中，所述变压器线圈包括初级线圈和次级线圈，所述线圈参数包括所述初级线圈的宽度、所述初级线圈的半径、
所述次级线圈的宽度、以及所述次级线圈的半径；
[0128]
元件参数确定模块502，用于根据所述线圈参数，确定所述变压器电路中电路元件的元件参数；其中，所述变压器电路中包括至少两个电路元件；
[0129]
电路模型确定模块503，用于根据预设的关联关系和预设电路模型结构，确定所述变压器的电路模型，其中，所述预设的关联关系为所述电路元件的元件参数和预设的电路元件之间的关联关系，所述预设电路模型结构用于表示电路模型中各电路元件之间的连接关系。
[0130]
图6为本技术实施例提供的一种变压器电路的建模装置的结构框图，在图5所示实施例的基础上，如图6所示，电路模型确定模块503包括参数分配单元5031和模型确定单元5032。
[0131]
参数分配单元5031，用于根据预设的关联关系，将所述元件参数分配给对应的电路元件，得到预设电路模型结构中各电路元件的元件参数；
[0132]
模型确定单元5032，用于根据所述预设电路模型结构和所述预设电路模型结构中各电路元件的元件参数，得到所述变压器的电路模型。
[0133]
一个示例中，元件参数确定模块502，具体用于：
[0134]
将线圈参数输入至预设的元件参数确定模型中，输出得到所述变压器电路中电路元件的元件参数；其中，所述元件参数确定模型中预设有线圈参数与元件参数之间的函数关系。
[0135]
一个示例中，元件参数确定模块502，包括：
[0136]
第一模型输出单元，用于将所述线圈参数输入至预设的第一神经网络模型中，输出与所述线圈参数对应的变压器的中间特征向量；其中，所述第一神经网络模型中预设有线圈参数与中间特征向量之间的函数关系，所述中间特征向量用于表示变压器特性；
[0137]
第二模型输出单元，用于将所述中间特征向量输入至预设的第二神经网络模型中，输出与所述中间特征向量对应的所述变压器电路中电路元件的元件参数；其中，所述第二神经网络模型中预设有中间特征向量与元件参数之间的函数关系。
[0138]
一个示例中，所述装置还包括：
[0139]
线圈参数向量采集模块，用于在将所述线圈参数输入至预设的第一神经网络模型中，输出与所述线圈参数对应的变压器的中间特征向量之前，根据变压器线圈的线圈参数取值范围，确定待训练的线圈参数向量；
[0140]
电磁仿真模块，用于根据所述待训练的线圈参数向量和预设的变压器的电磁仿真平台，确定变压器的散射参数；
[0141]
中间向量确定模块，用于根据变压器的散射参数，确定所述变压器的中间特征向量；
[0142]
第一模型训练模块，用于将所述待训练的线圈参数向量输入至预设的第一神经网络模型中，若所述第一神经网络模型的输出与所述中间特征向量之间的差值在预设的第一差值范围内，则确定所述第一神经网络模型训练完成。
[0143]
一个示例中，所述装置还包括：
[0144]
元件参数向量采集模块，用于在将所述中间特征向量输入至预设的第二神经网络模型中，输出与所述中间特征向量对应的所述变压器电路中电路元件的元件参数之前，根
据变压器电路中电路元件的元件参数取值范围，确定待训练的元件参数向量；
[0145]
散射参数确定模块，用于根据所述待训练的元件参数向量和预设的变压器电路网表，确定变压器的散射参数；
[0146]
中间向量确定模块，用于根据变压器的散射参数，确定所述变压器的中间特征向量；
[0147]
第二模型训练模块，用于将所述中间特征向量输入至预设的第二神经网络模型中，若所述第二神经网络模型的输出与所述待训练的元件参数向量之间的差值在预设的第二差值范围内，则确定所述第二神经网络模型训练完成。
[0148]
一个示例中，散射参数中包括预设工作频率范围内至少两个频点下的散射参数矩阵；
[0149]
中间向量确定模块，具体用于：
[0150]
根据变压器的散射参数，确定所述变压器的中间特征向量，包括：
[0151]
将至少两个频点下的散射参数矩阵转换为导纳参数矩阵；
[0152]
根据至少两个频点下的导纳参数矩阵，确定各变压器端口的等效电容值，将至少两个频点下各变压器端口的等效电容值确定为所述中间特征向量的元素；
[0153]
从所述导纳参数矩阵中获取预设端口的导纳参数，作为局部的导纳参数矩阵，将所述局部的导纳参数矩阵转换为阻抗参数矩阵；其中，所述局部的导纳参数矩阵中包括预设端口的导纳参数矩阵元素；
[0154]
根据所述阻抗参数矩阵，确定预设端口之间的互感数据，将所述互感数据确定为所述中间特征向量的元素。
[0155]
一个示例中，中间向量确定模块，还具体用于：
[0156]
将各变压器端口分别确定为第一端口，以及确定与所述第一端口不短接的端口，为第二端口；
[0157]
从导纳参数矩阵中确定在第二端口短路时，第一端口对应的元素，为目标导纳参数元素；
[0158]
将所述目标导纳参数元素的虚部相加，分别除以对应频点的频点值，得到在至少两个频点下第一端口的等效电容值。
[0159]
一个示例中，中间向量确定模块，还具体用于：
[0160]
根据所述阻抗参数矩阵，确定每两个预设端口之间的阻抗参数元素；
[0161]
将每两个预设端口之间的阻抗参数元素的虚部，分别除以对应频点的频点值，得到在至少两个频点下每两个预设端口之间的互感数据。
[0162]
图7为本技术实施例提供的一种电子设备的结构框图，如图7所示，电子设备包括：存储器71，处理器72；存储器71；用于存储处理器72可执行指令的存储器。
[0163]
其中，处理器72被配置为执行如上述实施例提供的方法。
[0164]
电子设备还包括接收器73和发送器74。接收器73用于接收其他设备发送的指令和数据，发送器74用于向外部设备发送指令和数据。
[0165]
图8是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图，该设备可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
[0166]
设备800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(i/o)接口812，传感器组件814，以及通信组件816。
[0167]
处理组件802通常控制设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。
[0168]
存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在设备800的操作。这些数据的示例包括用于在设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
[0169]
电源组件806为设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。
[0170]
多媒体组件808包括在所述设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
[0171]
音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(mic)，当设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
[0172]
i/o接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
[0173]
传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测设备800或设备800一个组件的位置改变，用户与设备800接触的存在或不存在，设备800方位或加速/减速和设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
[0174]
通信组件816被配置为便于设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
[0175]
在示例性实施例中，设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
[0176]
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器804，上述指令可由设备800的处理器820执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
[0177]
一种非临时性计算机可读存储介质，当该存储介质中的指令由终端设备的处理器执行时，使得终端设备能够执行上述终端设备的变压器电路的建模方法。
[0178]
本技术还公开了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如本实施例中所述的方法。
[0179]
本技术以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
[0180]
用于实施本技术的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或电子设备上执行。
[0181]
在本技术的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
[0182]
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机
具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
[0183]
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据电子设备)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用电子设备)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
[0184]
计算机系统可以包括客户端和电子设备。客户端和电子设备一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-电子设备关系的计算机程序来产生客户端和电子设备的关系。电子设备可以是云电子设备，又称为云计算电子设备或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务("virtual private server"，或简称"vps")中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。电子设备也可以为分布式系统的电子设备，或者是结合了区块链的电子设备。应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本技术中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本技术公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
[0185]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本技术的其它实施方案。本技术旨在涵盖本技术的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本技术的一般性原理并包括本技术未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本技术的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。
[0186]
应当理解的是，本技术并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本技术的范围仅由所附的权利要求书来限制。