一种基于加速灵敏度的振荡器剩余寿命估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于加速灵敏度的振荡器剩余寿命估计方法，通过同等条件下对同类历史振荡器样本在不同外在振动条件下的加速度灵敏度的数据采集和处理，进而训练最优剪枝极限学习机，使得历史数据能够得以充分利用，且通过多组数据来直观反映了其由于振动导致的材料老化，其性能随使用周期增加而产生的衰退，具备估算准确，且可行性和操作性强。

A method for estimating residual life of oscillator based on acceleration sensitivity

The invention discloses a method for residual life estimation based on the acceleration sensitivity of the oscillator, the data acquisition and processing of the acceleration sensitivity under different external vibration conditions of similar historical oscillator samples under the same conditions, the optimal training and pruning extreme learning machine, the historical data can be fully utilized, and through multiple sets of data to reflect the vibration caused by the aging of the material, its performance decline caused with cycle increased, with accurate estimation, and the feasibility and operability.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于射频段电子产品性能监测与预测
，更为具体地讲，涉及一种基于加速灵敏度的振荡器剩余寿命估计方法。
技术介绍
随着通信、雷达、导航等现代电子系统的迅速发展和广泛应用，人们对使用高精密频率源的标准信号提出了越来越高的要求。振荡器是系统中的重要单元之一。振荡器在实际的工作中，受到各种外部环境产生的振动、离心和冲击，通常都可以归结为加速度的影响。在加速振动条件下，振荡器的输出信号受到加速度的调频作用，以至于影响其频率稳定度。通常认为振荡器频率的变化主要由晶体产生。晶体是一种机电耦合器件，它在电路中工作时将机械振动转换为电振荡。加速度会使晶片变形而引起频率变化。这种使晶片变形产生频率变化的原因又分为两种，一是完全由晶片尺寸变化引起的线形部分，另一是由变形的压电材料非线形弹性引起的非线形部分。试验表明振荡器在加速度的条件下，其频率的相对变化与所受加速度的大小成正比，这种变化称为振荡器的加速度效应。本专利技术从此效应出发，研究振荡器的加速度灵敏度对输出频率的偏移作用随振荡器使用寿命的增加发生的改变，将振荡器加速度灵敏度作为振荡器的寿命状态特征量。而相位噪声是用来衡量振荡器输出频率稳定度的参数，在频率域表现为载频边带频谱。相位噪声的测量在基本频率源的特性、频率基标准的研究和性能测试中发挥着越来越重要的意义。因此本专利技术以高稳晶体振荡器在加速失效实验条件下由相位噪声表征的性能退化为对象进行基于加速度灵敏度分析的振荡器寿命预测。我们将提取的特征参量进行降维处理，结合最优剪枝极限学习机技术，得到理想的寿命预测结果。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于加速灵敏度的振荡器剩余寿命估计方法，针对振荡器对象本身构成和工作性质，对其内部物理特性进行分析，实现了精确的多步状态预测。为实现上述专利技术目的，本专利技术基于加速灵敏度的振荡器剩余寿命估计方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、选取m组实验振荡器，并进行加速振动失效实验维持整个实验过程中温度、湿度条件不变，设置振动台的输入电压、加速度自控制功率谱、平均推力和平均位移，对选取的振荡器进行加速振动失效实验；其中m-1组作为历史训练样本，1组作为现场预测样本；(2)、提取m-1组历史训练样本的寿命轨迹设实验过程中一个完整加速循环周期为T，每间隔N个加速循环周期作为一采样点，采样点总数为K；(2.1)、提取第i(i＝1,2,…,m-1)组历史训练样本在每个采样点的单边带相位噪声值(2.2)、根据单边带相位噪声值计算第i组历史训练样本在每个采样点处的加速度灵敏度其中，f0表示振荡器输出的中心频率，fq表示距离f0的频偏值，A表示加速度矢量的峰值；(2.3)、利用改进的余弦相似度方法对第i组加速度灵敏度进行处理，得到第i组历史训练样本当前循环周期np与初始循环周期n1的加速度灵敏度相似度；其中，分别为第i组振荡器当前循环周期np与初始循环周期n1处的加权加速度灵敏度向量，为待比较的两个向量中的元素的集合，q为向量中元素的位置，分别为向量的均值；(2.4)、同理，按照步骤(2.1)-(2.3)所述方法提取剩余m-2组历史训练样本的加速度灵敏度相似度；(2.5)、利用m-1组历史训练样本的加速度灵敏度相似度训练极限学习机：(2.5.1)设当前采样点为l，初始化一个含有N(N＜l)个隐层节点的极限学习机模型，在区间[-1,1]之间随机初始化极限学习机的输入权值系数矩阵和阈值系数矩阵其中，s＝1,2,…N；p＝1,2,…l；(2.5.2)取所有i值输入(2.5.1)中的极限学习机，并且以i＝1,2,…m-1,r＝l+1,l+2,…,l+q，l+q≤T作为目标输出，计算隐含层输出矩阵利用多响应稀疏回归算法对N个隐层神经元按照拟合误差大小重新排列，剪枝冗余神经元，保留下来的网络重新计算隐层输出为H＝[h1,h2,…hj,…hd]，其中g(·)为激活函数，j＝1,2,…,d,d≤N，wj,p和θj分别表示和裁剪更新后的权值系数矩阵和阈值系数矩阵；(2.5.3)取所有i值输入(2.5.2)中最优剪枝极限学习机，进行后q步预测，则目标输出为输出权值为γ＝{γ1,γ2,…,γd本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于加速灵敏度的振荡器剩余寿命估计方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、选取m组实验振荡器，并进行加速振动失效实验维持整个实验过程中温度、湿度条件不变，设置振动台的输入电压、加速度自控制功率谱、平均推力和平均位移，对选取的振荡器进行加速振动失效实验；其中m‑1组作为历史训练样本，1组作为现场预测样本；(2)、提取m‑1组历史训练样本的寿命轨迹设实验过程中一个完整加速循环周期为T，每间隔个加速循环周期作为一采样点，采样点总数为K；(2.1)、提取第i(i＝1,2,…,m‑1)组历史训练样本在每个采样点的单边带相位噪声值(2.2)、根据单边带相位噪声值计算第i组历史训练样本在每个采样点处的加速度灵敏度Γi,fq=2fqA×f0×10Lvi,fq/20]]>其中，f0表示振荡器输出的中心频率，fq表示距离f0的频偏值，A表示加速度矢量的峰值；(2.3)、利用改进的余弦相似度方法对第i组加速度灵敏度进行处理，得到第i组历史训练样本当前循环周期np与初始循环周期n1的加速度灵敏度相似度；Si,np=Σq∈Unp,n1(Γnp,fq-Γnp‾)(Γn1,fq-Γn1‾)Σq∈Unp(Γnp,fq-Γnp‾)2Σq∈Un1(Γn1,fq-Γn1‾)2]]>其中，分别为第i组晶振当前循环周期np与初始循环周期n1处的加权加速度灵敏度向量，为待比较的两个向量中的元素的集合，q为向量中元素的位置，分别为向量的均值；(2.4)、同理，按照步骤(2.1)‑(2.3)所述方法提取剩余m‑2组历史训练样本的加速度灵敏度相似度；(2.5)、利用m‑1组历史训练样本的加速度灵敏度相似度训练极限学习机：(2.5.1)设当前采样点为l，初始化一个含有N(N＜l)个隐层节点的极限学习机模型，在区间[‑1,1]之间随机初始化极限学习机的输入权权值系数矩阵和阈值系数矩阵其中，s＝1,2,…N；p＝1,2,…l；(2.5.2)取i＝1,2,…m‑1,p＝1,2,…l所有i值输入(2.5.2)中的极限学习机，并且以i＝1,2,…m‑1,r＝l+1,l+2,…,l+q，l+q≤T作为目标输出，计算隐含层输出矩阵利用多响应稀疏回归算法对N个隐层神经元按照拟合误差大小重新排列，剪枝冗余神经元，保留下来的网络重新计算隐层输出为H＝[h1,h2,…hj,…hd]，其中g(·)为激活函数，j＝1,2,…,d,d≤N，wj,p和θj分别表示和裁剪更新后的权值系数矩阵和阈值系数矩阵；(2.5.3)取i＝1,2,…m‑1,p＝1,2,…l,所有i值输入(2.5.2)中最优剪枝极限学习机，进行后步预测，则目标输出为i＝1,2,…m‑1,r＝l+1,l+2,…,l+q，输出权值为γ＝{γ1,γ2,…,γd}＝H+Y＝(HTH)‑1HTY；(2.5.4)对(2.5.3)的m‑1组输出权值按照与目标输出的相似度取平均，完成最优剪枝极限学习机的训练；(3)、提取现场预测样本的寿命轨迹将现场预测样本p＝1,2,…l输入到步骤(2.5)中训练好的最优剪枝极限学习机，其目标输出为后q步r＝l+1,l+2,…,l+q，l+q≤T，从而得到现场预测样本的期望剩余运行周期nleft，nleft＝nr‑nl。...

【技术特征摘要】
1.一种基于加速灵敏度的振荡器剩余寿命估计方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、选取m组实验振荡器，并进行加速振动失效实验维持整个实验过程中温度、湿度条件不变，设置振动台的输入电压、加速度自控制功率谱、平均推力和平均位移，对选取的振荡器进行加速振动失效实验；其中m-1组作为历史训练样本，1组作为现场预测样本；(2)、提取m-1组历史训练样本的寿命轨迹设实验过程中一个完整加速循环周期为T，每间隔个加速循环周期作为一采样点，采样点总数为K；(2.1)、提取第i(i＝1,2,…,m-1)组历史训练样本在每个采样点的单边带相位噪声值(2.2)、根据单边带相位噪声值计算第i组历史训练样本在每个采样点处的加速度灵敏度Γi,fq=2fqA×f0×10Lvi,fq/20]]>其中，f0表示振荡器输出的中心频率，fq表示距离f0的频偏值，A表示加速度矢量的峰值；(2.3)、利用改进的余弦相似度方法对第i组加速度灵敏度进行处理，得到第i组历史训练样本当前循环周期np与初始循环周期n1的加速度灵敏度相似度；Si,np=Σq∈Unp,n1(Γnp,fq-Γnp‾)(Γn1,fq-Γn1‾)Σq∈Unp(Γnp,fq-Γnp‾)2Σq∈Un1(&Ga...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘震，龙伊雯，黄建国，杨成林，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51