[发明专利]一种预测恒温晶振老化率的装置及方法

说明书

本发明提供了一种预测恒温晶振老化率的方法，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。本发明的预测恒温晶振老化率的方法能够简化建模难度，提高精度。

技术领域

本发明实施例涉及时间同步技术领域，尤其涉及一种预测恒温晶振老化率的装置及方法。

背景技术

现有的时间同步系统锁定参考源的方法为当有外部1PPS参考源接入时，恒温晶振锁定外部参考源，当恒温晶振能稳定地锁定外部1PPS参考源时，开始建立老化补偿模型，老化模型只是简单地设定为线性模型，根据锁定的时长得到固定的老化率。但是由于石英晶振、电子元器件等都存在老化现象，促使恒温晶振的频率随工作时间的增加而呈现缓慢变化的趋势，虽然这种趋势是非常缓慢的，而且恒温晶振自身的变化也会影响老化率，使得采用传统的恒温晶振线性老化率预测模型，精度不高，频率变化没有规律性。

发明内容

本发明实施例的目的在于提出一种预测恒温晶振老化率的装置及方法，能够简化建模难度，且提高精度。

为达此目的，本发明实施例采用以下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供一种预测恒温晶振老化率的方法，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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，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；