【技术实现步骤摘要】
一种面向测试仪器的健康状态检测方法及系统
[0001]本专利技术属于仪器监测
,尤其涉及一种面向测试仪器的健康状态检测方法及系统。
技术介绍
[0002]测试仪器在现代科技工业技术研究中扮演重要角色,航天、通信、工业应用等领域的复杂工程系统实现离不开测试仪器提供测试保障。测试仪器内部结构复杂,造价昂贵,仪器故障维修成本支出高昂。基于仪器设备的可靠性、安全性、经济性考虑,仪器维护需要以较少的维修投入实现基于监测状态的视情维修。当前,仪器设备维护保障手段主要为基于状态数值波动告警的健康检测模式,仪器状态检测的反馈结果粗略。
[0003]专利“一种仪器状态监测方法和系统”(CN112880727A)通过在仪器设备与上位机之间安装通信数据获取模块,采集仪器与上位机之间的通信数据,比较通信数据中的数据频率和数据量同预测值的波动,实现仪器工作状态的判断。专利“一种用于仪器开关机状态的监控方法及设备”(CN113253026A)基于管理端向仪器监测部件发送获取电流请求,获取监测部件的工作电流数据,然后将仪器部件的监测数据传输 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种面向测试仪器的健康状态检测方法,其特征在于,包括:获取待测仪器内部电路板上模拟节点的测试电压数据;依据所述电压数据对电路板进行分类,得到电路板状态类别矩阵;依据电路板状态类别矩阵和预设的相关性因子矩阵,计算仪器功能状态评估矩阵;所述相关性因子为电路板工作状态对仪器功能运行的影响性程度;依据所述仪器功能状态评估矩阵,评估仪器的健康度。2.如权利要求1所述的一种面向测试仪器的健康状态检测方法,其特征在于,所述测试电压数据为不同扫频下模拟节点的电压变化情况。3.如权利要求1所述的一种面向测试仪器的健康状态检测方法,其特征在于,对电路板进行分类为,基于预设的电路板状态分类模型对电路板状态进行分类,评估各电路板的工作状态。4.如权利要求3所述的一种面向测试仪器的健康状态检测方法,其特征在于,所述电路板状态分类模型的训练过程为:获取历史监控数据,构建用于电路板状态分类模型训练的样本数据集,并将样本数据集和模型学习率参数输入人工神经网络模型进行训练优化;随机初始化网络模型中的连接权和阈值,根据每一层神经元提供的连接权和阈值计算当前训练样本的实际输出;基于梯度下降策略,计算神经元的梯度项,以负梯度方向对各层神经元的连接权和阈值进行调整;迭代优化模型中的连接权和阈值,最小化模型关于训练数据集的累积误差,得到参数确定的最优人工神经网络分类模型。5.如权利要求1所述的一种面向测试仪器的健康状态检测方法,其特征在于,所述相关性因子的计算为:制定仪器功能关于电路板集合中任一电路板相关性的打分参考标准;对仪器功能关于电路板的相关性程度进行打分;根据打分情况,计算电路板的得分均值并归一化...
【专利技术属性】
技术研发人员:李春晖,韩顺利,李飞,胡杰,王东岳,孙俊松,潘一震,韩学坤,王宏硕,
申请(专利权)人:中国电子科技集团公司第四十一研究所,
类型:发明
国别省市:
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