一种制造技术

本发明专利技术涉及机器学习技术领域，尤其是涉及一种

【技术实现步骤摘要】
一种MEMS振荡器的检测方法


[0001]本专利技术涉及机器学习
，尤其是涉及一种
MEMS
振荡器的检测方法
。

技术介绍

[0002]MEMS
振荡器是微型振荡器，常用于时钟电路
、
通信设备
、
惯性导航系统等各种电子设备中
。
由于其小尺寸
、
低功耗和高频率等特点，它们在现代电子产品中得到广泛应用
。
因此，振荡器的性能和可靠性对整个电子系统的稳定运行至关重要
。
机器学习技术在
MEMS
振荡器的检测方法中具有巨大潜力，可以通过分析大量的传感器数据来监测振荡器的性能，预测潜在问题，优化振荡器的调整策略，以确保设备的可靠性和性能
。MEMS
振荡器的数据可能会受到噪声
、
干扰和不确定性的影响，这可能导致训练的模型不稳定或不准确
。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种
MEMS
振荡器的检测方法，以解决至少一个上述技术问题
。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供一种
MEMS
振荡器的检测方法，所述方法包括以下步骤：
[0005]步骤
S1
：获取
MEMS
振荡器的振荡信号数据，对
MEMS
振荡器的振荡信号数据进行振荡非线性图谱构造，以生成
MEMS
非线性振荡图谱；
[0006]步骤
S2
：对
MEMS
非线性振荡图谱进行谱域拓扑解析处理，以生成
MEMS
动态谱特征结构数据；
[0007]步骤
S3
：通过
MEMS
动态谱特征结构数据对
MEMS
振荡器进行自适应模态检测，以生成
MEMS
振荡模态检测数据；
[0008]步骤
S4
：基于
MEMS
振荡模态检测数据进行反馈逻辑构建，以生成
MEMS
实时反馈规则集；
[0009]步骤
S5
：基于
MEMS
实时反馈规则集进行环境模拟校准，以生成
MEMS
振荡校准数据；
[0010]步骤
S6
：根据
MEMS
振荡校准数据进行振荡动态干扰解耦，以生成振荡干扰缓解策略；
[0011]步骤
S7
：利用振荡干扰缓解策略对
MEMS
振荡器进行自适应调整优化，以生成振荡器自调参数
。
[0012]本专利技术提供了一种
MEMS
振荡器的检测方法，获取
MEMS
振荡器的振荡信号数据，对
MEMS
振荡器的振荡信号数据进行振荡非线性揭示处理，以生成
MEMS
非线性振荡图谱，通过振荡非线性揭示处理，深度解析了
MEMS
振荡器的振荡信号数据
。
这使得振荡器的非线性特性得以揭示，不仅仅局限于基本的频率和振幅分析
。
这种深度解析有助于理解
MEMS
振荡器的复杂振荡行为，包括非线性效应和失稳现象
。
对
MEMS
非线性振荡图谱进行谱域拓扑解析处理，以生成
MEMS
动态谱特征结构数据，
MEMS
振荡器的非线性动态谱特征结构数据可以用于检测振荡器的失稳情况
。
通过分析谱特征的变化趋势，可以提前发现可能的失稳模式，从而采取措施来避免系统故障或降低损坏风险，利用深度学习对
MEMS
动态谱特征结构数据进
行自适应模态识别，以生成
MEMS
振荡模态检测数据，通过深度学习技术，该步骤能够自适应地识别
MEMS
振荡器的模态
。
这意味着它能够以高精度捕捉振荡器在不同模态下的振动行为，包括振动频率
、
振动模式和振幅
。
这有助于更全面地了解振荡器的动态性能
。
基于
MEMS
振荡模态检测数据进行反馈逻辑构建，以生成
MEMS
实时反馈规则集，通过基于
MEMS
振荡模态检测数据构建反馈逻辑，可以实现实时的振荡器性能监测和调整
。
这有助于确保
MEMS
振荡器在不同工作条件下始终保持最佳性能，从而提高了系统的实时响应和适应性
。
基于
MEMS
实时反馈规则集进行环境模拟校准，以生成
MEMS
振荡校准数据，通过基于
MEMS
实时反馈规则集进行环境模拟校准，可以使
MEMS
振荡器在不同环境条件下表现出更好的适应性
。
这意味着振荡器能够在各种应用场景下保持稳定性和性能，而无需频繁的重新校准或调整
。
根据
MEMS
振荡校准数据进行振荡动态干扰解耦，以生成振荡干扰缓解策略，振荡器在特定工作条件下容易受到外部干扰的影响，导致失稳
。
该步骤的干扰解耦策略有助于减少这种风险，确保振荡器在不同环境下都能保持稳定的振荡性能，从而增强了系统的稳定性
。
利用振荡干扰缓解策略对
MEMS
振荡器进行自适应调整优化，以生成振荡器自调参数，振荡干扰缓解策略的应用可以显著提高
MEMS
振荡器的性能稳定性
。
通过实时检测和响应振荡干扰，该策略有助于维持振荡器在不同工作条件下的稳定性，从而减少了性能波动和系统故障的风险
。
附图说明
[0013]图1为本专利技术一种
MEMS
振荡器的检测方法的步骤流程示意图；
[0014]图2为步骤
S1
的详细实施步骤流程示意图；
[0015]图3为步骤
S2
的详细实施步骤流程示意图
。
具体实施方式
[0016]应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术
。
[0017]本申请实施例提供一种
MEMS
振荡器的检测方法
。
所述
MEMS
振荡器的检测方法的执行主体包括但不限于搭载该系统的：机械设备
、
数据处理平台
、
云服务器节点
、
网络传输设备等可看作本申请的通用计算节点
。
所述数据处理平台包括但不限于：音频管理系统
、
图像管理系统
、
信息管理系统至少一种
。
[0018]请参本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种
MEMS
振荡器的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤
S1
：获取
MEMS
振荡器的振荡信号数据，对
MEMS
振荡器的振荡信号数据进行振荡非线性图谱构造，以生成
MEMS
非线性振荡图谱；步骤
S2
：对
MEMS
非线性振荡图谱进行谱域拓扑解析处理，以生成
MEMS
动态谱特征结构数据；步骤
S3
：通过
MEMS
动态谱特征结构数据对
MEMS
振荡器进行自适应模态检测，以生成
MEMS
振荡模态检测数据；步骤
S4
：基于
MEMS
振荡模态检测数据进行反馈逻辑构建，以生成
MEMS
实时反馈规则集；步骤
S5
：基于
MEMS
实时反馈规则集进行环境模拟校准，以生成
MEMS
振荡校准数据；步骤
S6
：根据
MEMS
振荡校准数据进行振荡动态干扰解耦，以生成振荡干扰缓解策略；步骤
S7
：利用振荡干扰缓解策略对
MEMS
振荡器进行自适应调整优化，以生成振荡器自调参数
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤
S1
的具体步骤为：步骤
S11
：获取
MEMS
振荡器的振荡信号数据，对
MEMS
振荡器的振荡信号数据进行动态失稳干涉测量，以生成
MEMS
失稳信号频段数据；步骤
S12
：对
MEMS
失稳信号频段数据进行熵编码非线性揭示，以生成
MEMS
非线性熵特征图；步骤
S13
：采用双频技术对
MEMS
非线性熵特征图进行双频相干增强处理，以生成
MEMS
双频增强映射数据；步骤
S14
：基于
MEMS
双频增强映射数据进行三维映射可视化，以生成
MEMS
非线性振荡图谱
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤
S2
的具体步骤为：步骤
S21
：通过
MEMS
非线性振荡图谱进行时频谱域增强处理，以生成
MEMS
增强时频谱数据；步骤
S22
：利用谱域特征综合函数对
MEMS
增强时频谱数据进行计算，以生成
MEMS
谱域特征数据；步骤
S23
：基于
MEMS
谱域特征数据进行特征网络拓扑映射，以生成
MEMS
谱域特征网络图；步骤
S24
：获取
MEMS
振荡器，并结合
MEMS
谱域特征网络图，对
MEMS
振荡器进行动态拓扑结构分析，以生成振荡器结构拓扑图；步骤
S25
：基于振荡器结构拓扑图进行特征投影及结构化，以生成
MEMS
动态谱特征结构数据
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤
S22
中的谱域特征综合函数具体为：其中，
F
是指
MEMS
谱域特征数据，
x
i
是指原始数据在时频谱域中的表示，
n
是指数据点的总数，
Δ
ф
i
是指第
i
个数据点相对于平均值的偏移量，
T
是指整个数据的时长，
θ
是指谱域角度因子，
Δψ
i
是指第
i
个数据点的相位差，
λ
是指谱域强度因子
。
5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，其中步骤
S3
的具体步骤为：步骤
S31
：利用多维谱特征流行转化公式对
MEMS
动态谱特征结构数据进行计算，以生成
MEMS
谱特征流形数据；步骤
S...

【专利技术属性】
技术研发人员：韦雄，朱素芹，
申请(专利权)人：小谷粒广州母婴用品有限公司，
类型：发明
国别省市：