一种MEMS振荡器的检测方法与流程

本发明涉及机器学习，尤其是涉及一种mems振荡器的检测方法。

背景技术：

1、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

1、本发明提供一种mems振荡器的检测方法，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种mems振荡器的检测方法，所述方法包括以下步骤：

3、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；

4、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；

5、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；

6、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；

7、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；

8、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；

9、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。

10、本发明提供了一种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。

技术特征：

1.一种mems振荡器的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

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：

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：

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：

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：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤s31中的多维谱特征流行转化公式具体为：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s4的具体步骤为：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s5的具体步骤为：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s6的具体步骤为：

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s7的具体步骤为：

技术总结
本发明涉及机器学习技术领域，尤其是涉及一种MEMS振荡器的检测方法。所述方法包括以下步骤：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及谱域拓扑解析处理，以生成MEMS动态谱特征结构数据，对MEMS动态谱特征结构数据进行自适应模态检测及反馈逻辑构建，以生成MEMS实时反馈规则集，基于MEMS实时反馈规则集进行环境模拟校准及振荡动态干扰解耦，以生成振荡干扰缓解策略，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。借助机器学习。本发明能够对MEMS振荡器的性能和状态可以进行实时监测和预测。这有助于及早发现振荡器的异常行为。

技术研发人员：韦雄,朱素芹
受保护的技术使用者：小谷粒（广州）母婴用品有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15