一种射频电路的健康评估方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种射频电路的健康评估方法及装置，其方法包括：在真实的案例条件下，能够充分基于射频电路中巴伦滤波器的工作原理和内部构造实际情况，对射频电路中巴伦滤波器及其内部关键部件进行模型构建，为后续加入时间应力关联故障和主动激励测试提供了基础条件。通过健康表征分析，选取能够表征射频电路健康状态的关键参数，利用仿真模型注入故障后主动激励测试获取的参数数据进行多种特征的提取，通过趋势性分析筛选出能够表征射频电路时间应力关联故障的特征参数；最终，将以上高维度的特征进行PCA主成分分析，并基于高斯混合模型构建了巴伦滤波器的健康度，进而完成了射频电路中巴伦滤波器的健康状态评估。射频电路中巴伦滤波器的健康状态评估。射频电路中巴伦滤波器的健康状态评估。

【技术实现步骤摘要】
一种射频电路的健康评估方法及装置


[0001]本专利技术涉及电力电子
，特别涉及一种射频电路的健康评估方法及装置。

技术介绍

[0002]射频(RF)电路是处理信号的电磁波长与电路或器件尺寸处于同一数量级的电路，此时由于器件尺寸和导线尺寸的关系，电路需要用分布参数的相关理论来处理，这类电路都可以认为是射频电路。巴伦滤波器是射频收发系统中的重要元件，在各种形式的无线通信中运用广泛，它可以滤除无用信号，进而让杂散信号有效衰减和抑制，最终让目标频率低损耗通过。滤波器是通信系统中最基础的也是较重要的器件，它的性能指标直接影响通信系统的灵敏度、抗干扰、发射功率等性能指标。
[0003]由于射频电路工作过程中经历的时间应力剖面复杂、工况多变等因素，导致其健康状态具有很强的不确定性，现有技术下健康状态评价结果的可信度、准确度及鲁棒性需要进一步提升。

技术实现思路

[0004]根据本专利技术实施例提供的方案解决的技术问题是现有技术下健康状态评价结果的可信度、准确度及鲁棒性需要进一步提升。
[0005]根据本专利技术实施例提供的一种射频电路的健康评估方法，包括：
[0006]构建射频电路中巴伦滤波器仿真模型，并通过对所述巴伦滤波器仿真模型分别进行时间应力关联故障模式分析和健康表征分析，得到巴伦滤波器的时间应力关联故障模式和健康表征参数；
[0007]根据所述巴伦滤波器的时间应力关联故障模式，确定所述巴伦滤波器中的故障关键器件，并通过对所述故障关键器件进行连续故障注入仿真与主动激励测试处理，得到所述故障关键器件在不同故障程度下的健康表征参数仿真数据；
[0008]通过对所述故障关键器件的健康表征参数仿真数据进行健康表征参数的特征提取，得到所述故障关键器件的健康表征特征参数仿真数据；
[0009]利用所述故障关键器件的健康表征特征参数仿真数据进行射频电路的健康评估处理，得到射频电路的健康评估结果。
[0010]优选地，所述构建射频电路中巴伦滤波器仿真模型包括：
[0011]根据射频电路中巴伦滤波器的器件种类和器件间的连接关系，构建射频电路中巴伦滤波器仿真模型。
[0012]优选地，通过对所述巴伦滤波器仿真模型进行时间应力关联故障模式分析，选取对巴伦滤波器输入输出和滤波器性能有影响的故障模式，并将所述对巴伦滤波器输入输出和滤波器性能有影响的故障模式作为巴伦滤波器的时间应力关联故障模式。
[0013]优选地，所述健康表征分析包括相关性分析、冗余性分析、互补性分析、条件冗余性分析以及条件相关分析。
[0014]优选地，在得到所述故障关键器件在不同故障程度下的健康表征参数仿真数据之后，还包括：
[0015]在所述故障关键器件的每个健康表征参数仿真数据上添加用于模拟测量误差的高斯噪声，得到添加有高斯噪声的健康表征参数仿真数据。
[0016]优选地，所述用于模拟测量误差的高斯噪声包括：
[0017]确定高斯分布的均值和方差，并根据实际测量每个健康表征参数仿真数据的误差，设置高斯分布系数；
[0018]利用所述高斯分布系数，得到用于模拟测量误差的高斯噪声。
[0019]优选地，所述通过对所述故障关键器件的健康表征参数仿真数据进行健康表征参数的特征提取，得到所述故障关键器件的健康表征特征参数仿真数据包括：
[0020]通过对所述故障关键器件的健康表征参数仿真数据进行健康表征参数的特征提取，选取随巴伦滤波器健康状态变化而具有相应变化趋势的一个或多个健康表征特征参数仿真数据，并将所述一个或多个健康表征特征参数仿真数据作为所述故障关键器件的健康表征特征参数仿真数据。
[0021]优选地，所述利用所述故障关键器件的健康表征特征参数仿真数据进行射频电路的健康评估处理，得到射频电路的健康评估结果包括：
[0022]利用所述故障关键器件的健康表征特征参数仿真数据对所述故障关键器件的健康评估处理，所述故障关键器件的健康评估结果；
[0023]将所述故障关键器件的健康评估结果作为射频电路的健康评估结果。
[0024]优选地，所述利用所述故障关键器件的健康表征特征参数仿真数据对所述故障关键器件的健康评估处理，所述故障关键器件的健康评估结果包括：
[0025]通过对所述故障关键器件的健康表征特征参数仿真数据进行主成分分析PCA降维处理，得到PCA降维处理后的健康表征特征参数仿真数据；
[0026]利用高斯混合模型和所述PCA降维处理后的健康表征特征参数仿真数据对所述故障关键器件进行健康评估处理，得到所述故障关键器件的健康评估结果。
[0027]根据本专利技术实施例提供的一种射频电路的健康评估装置，包括：
[0028]分析模块，用于构建射频电路中巴伦滤波器仿真模型，并通过对所述巴伦滤波器仿真模型分别进行时间应力关联故障模式分析和健康表征分析，得到巴伦滤波器的时间应力关联故障模式和健康表征参数；
[0029]仿真处理模块，用于根据所述巴伦滤波器的时间应力关联故障模式，确定所述巴伦滤波器中的故障关键器件，并通过对所述故障关键器件进行连续故障注入仿真与主动激励测试处理，得到所述故障关键器件在不同故障程度下的健康表征参数仿真数据；
[0030]特征提取模块，用于通过对所述故障关键器件的健康表征参数仿真数据进行健康表征参数的特征提取，得到所述故障关键器件的健康表征特征参数仿真数据；
[0031]健康评估模块，用于利用所述故障关键器件的健康表征特征参数仿真数据进行射频电路的健康评估处理，得到射频电路的健康评估结果。
[0032]根据本专利技术实施例提供的方案，考虑了射频电路工作时经历的时间应力剖面复杂、工况多变等因素，将时间应力关联的故障模式作为健康评估重点，提升了射频电路状态评价结果的可信度、准确度。
附图说明
[0033]此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本专利技术的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于理解本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0034]图1是本专利技术实施例提供的一种射频电路的健康评估方法流程图；
[0035]图2是本专利技术实施例提供的一种射频电路的健康评估装置示意图；
[0036]图3是本专利技术实施例提供的面向时间应力关联故障的射频电路的健康评估方法流程图；
[0037]图4是本专利技术实施例提供的巴伦滤波器仿真模型示意图；
[0038]图5是本专利技术实施例提供的搭建的巴伦滤波器仿真模型的波特图；
[0039]图6是本专利技术实施例提供的正常工作状态下电路的输出示意图；
[0040]图7是本专利技术实施例提供的异常工作状态下电路的输出示意图；
[0041]图8是本专利技术实施例提供的九种特征的变化趋势结果示意图；
[0042]图9是本专利技术实施例提供的处理后的仿真数据提取的峰峰值特征示意图；
[0043]图10是本专利技术实施例提供的处理后的仿真数据提取的方差特征示意图；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种射频电路的健康评估方法，其特征在于，包括：构建射频电路中巴伦滤波器仿真模型，并通过对所述巴伦滤波器仿真模型分别进行时间应力关联故障模式分析和健康表征分析，得到巴伦滤波器的时间应力关联故障模式和健康表征参数；根据所述巴伦滤波器的时间应力关联故障模式，确定所述巴伦滤波器中的故障关键器件，并通过对所述故障关键器件进行连续故障注入仿真与主动激励测试处理，得到所述故障关键器件在不同故障程度下的健康表征参数仿真数据；通过对所述故障关键器件的健康表征参数仿真数据进行健康表征参数的特征提取，得到所述故障关键器件的健康表征特征参数仿真数据；利用所述故障关键器件的健康表征特征参数仿真数据进行射频电路的健康评估处理，得到射频电路的健康评估结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建射频电路中巴伦滤波器仿真模型包括：根据射频电路中巴伦滤波器的器件种类和器件间的连接关系，构建射频电路中巴伦滤波器仿真模型。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，通过对所述巴伦滤波器仿真模型进行时间应力关联故障模式分析，选取对巴伦滤波器输入输出和滤波器性能有影响的故障模式，并将所述对巴伦滤波器输入输出和滤波器性能有影响的故障模式作为巴伦滤波器的时间应力关联故障模式。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述健康表征分析包括相关性分析、冗余性分析、互补性分析、条件冗余性分析以及条件相关分析。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在得到所述故障关键器件在不同故障程度下的健康表征参数仿真数据之后，还包括：在所述故障关键器件的每个健康表征参数仿真数据上添加用于模拟测量误差的高斯噪声，得到添加有高斯噪声的健康表征参数仿真数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述用于模拟测量误差的高斯噪声包括：确定高斯分布的均值和方差，并根据实际测量每个健康表征参数仿真数据的误差，设置高斯分布系数；利用所述高斯分布系数，得到用于模拟测量误差的高斯噪声。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过对所述故障关键器件的健康表征参数仿真数据进行健康表征参数的特征提取，得到所...

【专利技术属性】
技术研发人员：马剑，李天昊，徐沛洋，张子博，韩宗瀚，邹新宇，吕琛，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：