[发明专利]一种预测恒温晶振老化率的装置及方法

权利要求书

1.一种预测恒温晶振老化率的方法，其特征在于，包括：

按照预设采样间隔获取恒温晶振与参考源之间的相位差；

若所述相位差小于或等于预设阈值，则所述恒温晶振处于参考源锁定状态，按照预设获取间隔获取所述恒温晶振的状态参数至预设样本量阈值，并根据获取的状态参数确定对应的老化率BP神经网络算法，所述状态参数包括电压参数、温度参数、振动频率参数、压力参数及磁场参数中至少三种；

若所述相位差大于预设阈值，则判断所述恒温晶振丢失所述参考源，再获取与老化率BP神经网络算法包含的状态参数种类相同的状态参数，根据每个状态参数及所述老化率BP神经网络算法确定对应的老化率。

2.根据权利要求1所述的预测恒温晶振老化率的方法，其特征在于，根据获取的状态参数确定对应的老化率BP神经网络算法包括：

根据获取的状态参数的种类个数确定输入层单元个数，根据所述老化率确定输出层单元个数，并根据所述输入层单元个数及所述输出层单元个数确定隐含层单元个数；

确定所述隐含层及所述输出层各自的传递函数；

将每个获取的状态参数进行归一化处理；

根据归一化处理的数据及所述传递函数确定对应的老化率BP神经网络算法。

3.根据权利要求2所述的预测恒温晶振老化率的方法，其特征在于，并根据所述输入层单元个数及所述输出层单元个数确定隐含层单元个数为：

其中，H为隐含层单元个数，M为输入层单元个数，N为输出层单元个数。

4.根据权利要求2所述的预测恒温晶振老化率的方法，其特征在于，归一化处理为：

其中，y_k为归一化的输出值，x_k为原始数据，x_max为原始数据的最大值，x_mix为原始数据的最小值，k为序列号。

5.根据权利要求2所述的预测恒温晶振老化率的方法，其特征在于，所述确定所述隐含层及所述输出层各自的传递函数包括：

确定所述隐含层的传递函数为双曲正切S型tan-sig传递函数；

确定所述输出层的传递函数为S型log-sig传递函数。

6.根据权利要求1所述的预测恒温晶振老化率的方法，其特征在于，根据每个状态参数及所述老化率BP神经网络算法确定对应的老化率之后还包括：根据所述老化率及所述预设采样间隔确定对应的需调节的数模转换差值；

根据所述需调节的数模转换差值调节所述恒温晶振。

7.根据权利要求6所述的预测恒温晶振老化率的方法，其特征在于，根据所述老化率及所述预设采样间隔确定对应的需调节的数模转换差值为：

其中，Aging_t为老化率，K为老化系数，DAC_t-DAC_t-1为需调节的数模转换差值，Δt为预设采样间隔。