一种射频器件的智能调节方法及智能调节装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种射频器件的智能调节方法及智能调节装置，该智能调节方法包括：读取已建立的经验模型，其中，所述经验模型由操作员调节同类射频器件的调谐杆时的经验数据构建得到；根据所述经验模型对待调射频器件的调谐杆的状态进行调节，直至所述待调射频器件的输出波形数据符合目标波形条件。通过上述方式，利用建立的经验模型来进行待调射频器件的调节，能够实现射频器件调节的自动化，节省人力和时间成本。

An intelligent adjustment method and intelligent adjusting device for radio frequency devices

\u672c\u53d1\u660e\u5b9e\u65bd\u4f8b\u516c\u5f00\u4e86\u4e00\u79cd\u5c04\u9891\u5668\u4ef6\u7684\u667a\u80fd\u8c03\u8282\u65b9\u6cd5\u53ca\u667a\u80fd\u8c03\u8282\u88c5\u7f6e\uff0c\u8be5\u667a\u80fd\u8c03\u8282\u65b9\u6cd5\u5305\u62ec\uff1a\u8bfb\u53d6\u5df2\u5efa\u7acb\u7684\u7ecf\u9a8c\u6a21\u578b\uff0c\u5176\u4e2d\uff0c\u6240\u8ff0\u7ecf\u9a8c\u6a21\u578b\u7531\u64cd\u4f5c\u5458\u8c03\u8282\u540c\u7c7b\u5c04\u9891\u5668\u4ef6\u7684\u8c03\u8c10\u6746\u65f6\u7684\u7ecf\u9a8c\u6570\u636e\u6784\u5efa\u5f97\u5230\uff1b\u6839\u636e\u6240\u8ff0\u7ecf\u9a8c\u6a21\u578b\u5bf9\u5f85\u8c03\u5c04\u9891\u5668\u4ef6\u7684\u8c03\u8c10\u6746\u7684\u72b6\u6001\u8fdb\u884c\u8c03\u8282\uff0c\u76f4\u81f3\u6240\u8ff0\u5f85\u8c03\u5c04\u9891\u5668\u4ef6\u7684\u8f93\u51fa\u6ce2\u5f62\u6570\u636e\u7b26\u5408\u76ee\u6807\u6ce2\u5f62\u6761\u4ef6\u3002 Through the above way, we can use the established empirical model to adjust the radio frequency components to be adjusted, so that we can achieve the automation of RF device regulation and save manpower and time cost.

【技术实现步骤摘要】
一种射频器件的智能调节方法及智能调节装置
本专利技术实施例涉及自动化领域，特别是涉及一种射频器件的智能调节方法及智能调节装置。
技术介绍
对于部分射频器件而言，在其生产过程中，通常需要对其上的多个调谐杆的状态进行调节，从而调整谐振腔内状态和谐振腔之间的耦合关系，使得器件实现符合产生要求的指标输出。而通常一个射频器件通常有多路谐振腔构成，因此需要通过几个至十几个个调谐杆来实现对射频器件的调节，这一调节过程是非常复杂的工序。目前，几乎所有的射频器件的谐振腔的调节仍然依赖人工调节，即工人使用螺丝刀，在观察矢量网络分析仪上的输出波形的同时，手动调节谐振腔上的每个调谐杆的状态，直至射频器件的输出波形符合要求。而人工调节的过程是非常耗时的，即使是经验丰富的工人，调节好一个射频器件的产品也需要20至40分钟，非常耗时，且需要大量的人力劳动，对企业而言，需要付出巨大的劳动了成本，且生产效率较低。
技术实现思路
本专利技术实施例主要解决的技术问题是提供一种射频器件的智能调节方法，能够实现射频器件调节的自动化。为解决上述技术问题，本专利技术实施例采用的一个技术方案是：提供一种射频器件的智能调节方法，该方法包括：读取已建立的经验模型，其中，所述经验模型由操作员调节同类射频器件的调谐杆时的经验数据构建得到；根据所述经验模型对待调射频器件的调谐杆的状态进行调节，直至所述待调射频器件的输出波形数据符合目标波形条件。其中，在所述读取已建立的经验模型之前，所述智能调节方法还包括：采集操作员调节同类射频器件的调谐杆时的经验数据；利用采集到的所述经验数据建立经验模型。其中，所述经验数据包括所述调谐杆的不同状态数据以及对应所述不同状态数据时所述待调射频器件的输出波形数据；在所述采集操作员调节同类射频器件的调谐杆时的经验数据的步骤之后，所述智能调节方法还包括：对具有第一采样数的所述输出波形数据进行特征提取，得到具有第二采样数的波形数据，并由经过所述特征提取后的波形数据构建特征集，其中，所述第一采样数大于所述第二采样数。其中，所述利用采集到的所述经验数据建立经验模型的步骤，包括：根据所述经验数据建立分类模型；利用所述特征集对所述分类模型进行训练，建立所述经验模型；其中，所述经验模型用于利用所述经验数据，对当前采集到的所述待调射频器件的输出波形数据进行分析，得到所述待调射频器件的输出波形的变化趋势。其中，所述变化趋势具体为：所述当前采集到的所述待调射频器件的输出波形数据相对于之前采集到的所述待调射频器件的输出波形数据是否更加符合目标波形条件。其中，所述根据所述经验模型对待调射频器件的调谐杆的状态进行调节的步骤，包括：将所述待调射频器件的一调谐杆调节至不同的多个状态，并分别采集所述调谐杆在多个状态下对应的多个输出波形数据；利用所述经验模型，从所述多个输出波形数据中选择出最接近所述目标波形数据的一个输出波形数据作为最优输出波形数据；将所述调谐杆调节至与所述最优输出波形数据对应的最优状态；重复以上步骤，以将所述射频器件的其他调谐杆均调节至最优状态。其中，所述将所述待调射频器件的一调谐杆为不同的多个状态，并分别采集所述调谐杆在多个状态下对应的多个输出波形数据；利用所述经验模型，从所述多个输出波形数据中选择出最接近所述目标波形数据的一个输出波形数据作为最优输出波形数据的步骤，包括：获取所述待调射频器件的一调谐杆的初始状态和对应的初始输出波形数据，并将所述初始输出波形数据作为参考波形数据；改变所述调谐杆的状态，获取改变后所述调谐杆的当前状态和对应的当前输出波形数据；判断所述当前输出波形数据是否满足目标波形条件；若是，则结束对所述待调射频器件的调节；否则，将所述初始输出波形数据和所述当前输出波形数据输入所述经验模型，利用所述经验模型，从所述初始输出波形数据和所述当前输出波形数据中选择出最接近所述目标波形的一个输出波形数据，并将选择的最接近所述目标波形的输出波形数据作为新的参考波形数据；以及重复上述改变所述调谐杆的状态及其以后的步骤，直至遍历所述调谐杆的所有设定状态。其中，所述利用所述经验模型，从所述初始输出波形数据和所述当前输出波形数据中选择出最接近所述目标波形的一个输出波形数据的步骤，具体为：利用所述经验模型，将所述初始输出波形数据与所述当前输出波形数据进行比较，判断所述当前输出波形数据相对于所述初始输出波形数据是否更符合所述目标波形条件；若是，则选择所述当前输出波形数据，并将所述当前输出波形数据作为新的参考波形数据；否则，选择所述初始输出波形数据，所述初始输出波形数据仍为参考波波形数据。其中，所述待调射频器件包括腔体滤波器、双工器、合路器，所述调谐杆的状态包括所述调谐杆的高度和/或旋入角度。为解决上述技术问题，本专利技术实施例采用的另一个技术方案是：提供一种射频器件的智能调节装置，包括：调节装置、传感器、存储器和处理器；所述调节装置、传感器、存储器分别通过总线与所述处理器连接；所述传感器用于采集操作员调节同类射频器件的调谐杆时的经验数据，以及在调节待调射频器件的过程中，采集所述待调射频器件调谐杆的状态以及对应的输出波形；所述存储器用于存储传感器采集到的数据，以及处理器执行的操作指令；所述调节装置用于根据所述处理器的控制指令对所述待调射频器件的调谐杆进行调节；所述处理器用于根据存储器中存储的操作指令执行权利要求1-9任一项所述的智能调节方法。为解决上述技术问题，本专利技术实施例采用的又一个技术方案是：提供一种存储介质，该存储介质存储有程序数据，所述程序数据能够被执行以实现本专利技术技术方案中提供的上述射频器件的智能调节方法。本专利技术实施例的有益效果是：在本专利技术实施例的射频器件的智能调节方法中，通过读取已建立的经验模型，其中，所述经验模型由操作员调节同类射频器件的调谐杆时的经验数据构建得到；根据所述经验模型对待调射频器件的调谐杆的状态进行调节，直至所述待调射频器件的输出波形数据符合目标波形条件，由此可以实现射频器件调节的自动化，节省人力和时间成本。附图说明图1是本专利技术射频器件的智能调节方法第一实施例的流程示意图；图2是本专利技术射频器件的智能调节方法第二实施例的流程示意图；图3是本专利技术射频器件的智能调节方法第三实施例的流程示意图；图4是图3中步骤S22的流程示意图；图5是图3中步骤S24的流程示意图；图6是图5中步骤S2411的流程示意图；图7是本专利技术射频器件的智能调节装置一实施例的结构示意图；图8是本专利技术存储介质一实施例的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1，图1是本专利技术射频器件的智能调节方法第一实施例的流程示意图。本实施例的智能调节方法可包括以下步骤：步骤S11、读取已建立的经验模型。本实施例中，读取的经验模型是通过采集操作员调节与待调射频器件类型相同的同类射频器件的调谐杆时的经验数据，根据采集到的经验数据构建得到的。通过获取由操作员调节同类射频器件的调谐杆时的经验数据，根据获取到的经验数据构建经验模型，该经验模型的输入本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种射频器件的智能调节方法，其特征在于，包括：读取已建立的经验模型，其中，所述经验模型由操作员调节同类射频器件的调谐杆时的经验数据构建得到；根据所述经验模型对待调射频器件的调谐杆的状态进行调节，直至所述待调射频器件的输出波形数据符合目标波形条件。

【技术特征摘要】
1.一种射频器件的智能调节方法，其特征在于，包括：读取已建立的经验模型，其中，所述经验模型由操作员调节同类射频器件的调谐杆时的经验数据构建得到；根据所述经验模型对待调射频器件的调谐杆的状态进行调节，直至所述待调射频器件的输出波形数据符合目标波形条件。2.根据权利要求1所述的智能调节方法，其特征在于，在所述读取已建立的经验模型之前，所述智能调节方法还包括：采集操作员调节同类射频器件的调谐杆时的经验数据；利用采集到的所述经验数据建立经验模型。3.根据权利要求2所述的智能调节方法，其特征在于，所述经验数据包括所述调谐杆的不同状态数据以及对应所述不同状态数据时所述待调射频器件的输出波形数据；在所述采集操作员调节同类射频器件的调谐杆时的经验数据的步骤之后，所述智能调节方法还包括：对具有第一采样数的所述输出波形数据进行特征提取，得到具有第二采样数的波形数据，并由经过所述特征提取后的波形数据构建特征集，其中，所述第一采样数大于所述第二采样数。4.根据权利要求3所述的智能调节方法，其特征在于，所述利用采集到的所述经验数据建立经验模型的步骤，包括：根据所述经验数据建立分类模型；利用所述特征集对所述分类模型进行训练，建立所述经验模型；其中，所述经验模型用于利用所述经验数据，对当前采集到的所述待调射频器件的输出波形数据进行分析，得到所述待调射频器件的输出波形的变化趋势。5.根据权利要求4所述的智能调节方法，其特征在于，所述变化趋势具体为：所述当前采集到的所述待调射频器件的输出波形数据相对于之前采集到的所述待调射频器件的输出波形数据是否更加符合目标波形条件。6.根据权利要求1所述的智能调节方法，其特征在于，所述根据所述经验模型对待调射频器件的调谐杆的状态进行调节的步骤，包括：将所述待调射频器件的一调谐杆调节至不同的多个状态，并分别采集所述调谐杆在多个状态下对应的多个输出波形数据；利用所述经验模型，从所述多个输出波形数据中选择出最接近所述目标波形数据的一个输出波形数据作为最优输出波形数据；将所述调谐杆调节至与所述最优输出波形数据对应的最优状态；重复以上步骤，以将所述射频器件的其他调谐杆均调节至最优状态。7.根据权利要求6所述的智能调节方法，其特征在于，所述将所述待调射频器件的一调谐杆为不同的多个状态，并分别采集所述调谐杆在多个状态下对应的多个输出波形数据；利用所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王志扬，杨镜锋，欧勇盛，吴新宇，冯伟，
申请(专利权)人：深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44