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公开(公告)号：CN109257120B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201811134568.7
申请日：2018-09-28
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
Inventor： 陈文豪
IPC: H04B17/10 , H04B17/391
Abstract: 本发明提出了预测射频电路故障表征参数的优选方法。利用本发明优选流程可确保所选取的表征参数具有灵敏性、有效性和准确性。本发明通过下述技术方案予以实现：首先对射频电路系统进行分层划分，在分层基础上开展故障模式与影响分析FMEA、故障树分析FTA和历史数据统计分析，确定所有潜在表征参数集，构建可测表征参数集和不可测表征参数集，通过检测方法分析构建间接可测表征参数集，对潜在表征参数集进行重复性、可测性、相关性和重要度等分析形成基本预测表征参数集，最后从故障预测的完整度和有效性分析最终确定故障预测关键灵敏表征参数，确立对射频电路故障灵敏参数的选取步骤并固化对射频电路系统故障预测用表征参数的优选流程。
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公开(公告)号：CN112083244B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202010891074.4
申请日：2020-08-30
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
Abstract: 本发明公开的一种综合化航空电子设备故障智能诊断系统，旨在提供一种故障定位准确，故障辨识能力高，鲁棒性强的诊断系统，本发明通过下述技术方案实现：数据预处理模块将采集设备数据转换为设备发生故障时间戳的差值，将两列数据存入第一数据库中作为故障事件序列；霍克斯过程模块周期性地发送检测信号，判断系统是否产生故障和系统故障的类型，对故障类型、故障部位及原因进行诊断，将检测到的故障信号送入生存分析预测模块辨识故障大小和时变特性，引入时间依存变量，以生存结局和生存时间为因变量构建比例风险回归模型COX回归模型，从霍克斯过程模块中得到生存函数，根据不同故障时间戳的单位进行故障分析，完成故障诊断任务。
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公开(公告)号：CN110430485A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910580681.6
申请日：2019-06-29
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
IPC: H04Q11/00 , H04B10/50 , H04B10/073 , H04B10/07 , H01S5/00
Abstract: 本发明公开的一种VCSEL带宽响应模型优化与求解方法，旨在提供一种可用于性能分析和故障诊断评估的VCSEL带宽响应模型的优化与求解方法。本发明通过下述技术方案予以实现:建立垂直腔面发射激光器VCSEL器的小信号幅频响应参数模块、画带宽响应曲线模型和带宽响应模型；小信号幅频响应参数模型分析不同构造方式下模型的运算时间与误差，基于速率方程建立带宽响应模型，应用相应算法求解得到模型参数；画带宽响应曲线模型根据求解得到的模型参数，绘制出不同环境温度和不同偏置电流下的带宽响应曲线，并与列文伯格-马夸尔特算法中得到的曲线逐一进行比较，得到不同环境温度和不同偏置条件下的带宽响应模型曲线。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112101431A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010891078.2
申请日：2020-08-30
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
Abstract: 本发明公开的一种电子设备故障诊断系统，旨在提供一种用循环神经网络点过程条件强度函数进行电子设备故障诊断的系统。本发明通过下述技术方案实现：数据预处理模块从第一数据库中提取出采集好的数据，将电子设备的故障与正常的时间转换为时间戳；点过程循环神经网络模块将经过数据预处理模块预处理的数据输入进时间序列和故障事件序列中，并送入到的嵌入映射层的网络中，将测试结果的时间序列和故障事件序列融入循环神经网络RNN嵌入层，基于循环神经网络点过程条件强度函数对故障进行预测，通过故障预测模块的预测层输出预测故障类型、故障事件子类型和故障事件关联的预测故障时间戳，将预测的故障时间戳和故障类型的结果存储在第二数据库中。
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公开(公告)号：CN112083244A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010891074.4
申请日：2020-08-30
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
Abstract: 本发明公开的一种综合化航空电子设备故障智能诊断系统，旨在提供一种故障定位准确，故障辨识能力高，鲁棒性强的诊断系统，本发明通过下述技术方案实现：数据预处理模块将采集设备数据转换为设备发生故障时间戳的差值，将两列数据存入第一数据库中作为故障事件序列；霍克斯过程模块周期性地发送检测信号，判断系统是否产生故障和系统故障的类型，对故障类型、故障部位及原因进行诊断，将检测到的故障信号送入生存分析预测模块辨识故障大小和时变特性，引入时间依存变量，以生存结局和生存时间为因变量构建比例风险回归模型COX回归模型，从霍克斯过程模块中得到生存函数，根据不同故障时间戳的单位进行故障分析，完成故障诊断任务。
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公开(公告)号：CN109257120A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811134568.7
申请日：2018-09-28
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
Inventor： 陈文豪
IPC: H04B17/10 , H04B17/391
CPC classification number: H04B17/10 , H04B17/101 , H04B17/3913
Abstract: 本发明提出了预测射频电路故障表征参数的优选方法。利用本发明优选流程可确保所选取的表征参数具有灵敏性、有效性和准确性。本发明通过下述技术方案予以实现：首先对射频电路系统进行分层划分，在分层基础上开展故障模式与影响分析FMEA、故障树分析FTA和历史数据统计分析，确定所有潜在表征参数集，构建可测表征参数集和不可测表征参数集，通过检测方法分析构建间接可测表征参数集，对潜在表征参数集进行重复性、可测性、相关性和重要度等分析形成基本预测表征参数集，最后从故障预测的完整度和有效性分析最终确定故障预测关键灵敏表征参数，确立对射频电路故障灵敏参数的选取步骤并固化对射频电路系统故障预测用表征参数的优选流程。
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公开(公告)号：CN110460376B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201910580686.9
申请日：2019-06-29
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
IPC: H04B10/079 , H04B10/073
Abstract: 本发明公开的一种评估垂直腔面发射激光器L‑I模型的优化方法，旨在提供一种准确的根据垂直腔面发射激光器VCSEL工作的环境温度评估和判断器件或系统的故障状态。本发明通过下述技术方案予以实现：L‑I确定模型参数模块以实测数据为基础，根据已知的关于VCSEL的实测值，利用最小二乘回归对模型参数进行建模，结合自适应时刻估计Adagrad算法对回归模型进行参数求解计算，求解得到L‑I模型的模型参数，得到模型参数的优化值；求解出模型参数后，模型绘制L‑I曲线模块根据得到的模型表达式，绘制不同温度下的L‑I曲线；比较改进前的原模型中的曲线，评估得到L‑I模型的模型参数。
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公开(公告)号：CN110460376A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910580686.9
申请日：2019-06-29
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
IPC: H04B10/079 , H04B10/073
Abstract: 本发明公开的一种评估垂直腔面发射激光器L-I模型的优化方法，旨在提供一种准确的根据垂直腔面发射激光器VCSEL工作的环境温度评估和判断器件或系统的故障状态。本发明通过下述技术方案予以实现：L-I确定模型参数模块以实测数据为基础，根据已知的关于VCSEL的实测值，利用最小二乘回归对模型参数进行建模，结合自适应时刻估计Adagerd算法对回归模型进行参数求解计算，求解得到L-I模型的模型参数，得到模型参数的优化值；求解出模型参数后，模型绘制L-I曲线模块根据得到的模型表达式，绘制不同温度下的L-I曲线；比较改进前的原模型中的曲线，评估得到L-I模型的模型参数。
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