[发明专利]基于多退化模型的连续波速调管发射机实时故障预测方法

权利要求书

1.一种基于多退化模型的连续波速调管发射机实时故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、根据连续波速调管发射机结构确定多退化模型的状态向量；

所述步骤S1中，根据连续波速调管发射机中固态放大器和速调管放大器组成的放大链路结构，将发射机增益、增益平坦度、发射信号功率、发射功率带内起伏、发射效率、信号顶降、驻波比、单边带相位噪声这些参数确定为多退化模型的状态向量；

S2、建立连续波速调管发射机多退化模型，具体表示为：

x(t)＝f(t,x(t-1),θ(t),u(t),p(t))

y(t)＝h(t,x(t),θ(t),u(t),m(t))

其中，x(t)表示时刻t的连续波速调管发射机状态向量，f(·)表示连续波速调管发射机状态方程，y(t)表示连续波速调管发射机的输出向量；θ(t)表示必须确定的未知参数向量，h(·)表示连续波速调管发射机观测方程，u(t)为输入向量；p(t)和m(t)分别为过程噪声和输出噪声；

其中，

x(t)具体表示为：

x(t)＝[G_t(t) P_t(t) P_av(t) ΔP_t(t) ΔG_t(t) ΔU_tm(t) L_t(t) VSWR_t(t) η_t(t)]

其中，G_t(t)表示连续波速调管发射机增益；P_t(t)表示发射信号功率，P_av(t)表示发射信号平均功率，ΔP_t(t)表示发射功率带内起伏，ΔG_t(t)表示增益平坦度，ΔU_tm(t)表示发射信号顶降，L_t(t)表示发射机单边带相位噪声，VSWR_t(t)表示发射机驻波比，η_t(t)表示发射机效率；

y(t)具体表示为：

y(t)＝[P_t(t) P_av(t) ΔP_t(t) ΔU_tm(t) VSWR_t(t) η_t(t)]；

具体过程如下：

因为信号输入功率P_i经过固态放大和速调管两级放大后得到输出功率P_t，因此总功率增益G_t的物理模型为

G_t＝10lg(P_t/P_i)＝G_S+G_K

其中，G_S表示固态放大模块的功率增益，G_K表示速调管模块的功率增益；

固态放大模块的总功率增益的物理模型为

G_s＝G_LNA+G_PA+A_EQ

其中，G_LNA为MMIC LNA的功率增益，G_PA为MMIC PA的功率增益，A_EQ为均衡器的衰减；

经过固态放大模块后的信号功率由P_i放大至并作为速调管的输入功率来进行进一步的功率放大；

速调管的功率增益的定义为速调管高频输出功率P_a′_v与激励功率P_sout的比值，其物理模型为

G_K＝10lg(P′_av/P_sout)

发射信号的输出功率P_t的物理模型为

其中，P_av是平均发射功率，τ为发射信号信号宽度，T_r为发射信号的重复周期；

平均发射功率P_av的计算利用发射机机内自检系统使用通过式功率测量，然后根据定向耦合器测量得到的功率值得出发射机的平均功率的计算公式为

P_av＝10lgP′_av-30+β_a+β_b

其中，β_a为定向耦合器衰减；β_b为固定衰减器衰减，P′_av为发射机速调管输出位置机内自检功率测量值，由下式计算得出：

发射功率带内起伏ΔP_t(t)表示发射机在工作频率范围内输出功率的起伏程度，其计算表达式如下：

其中，P_tmax为发射机输出的最大信号功率值，P_tmin为发射机输出的最小信号功率值；

增益平坦度ΔG_t(t)表示发射机在在工作频率范围内的增益起伏程度，其计算表达式为：

其中，G_tmax为发射机的最大增益，G_tmin为发射机的最小增益；

顶降ΔU_tm表示信号顶部不能保持平坦而降落的幅度，计算表达式为：

ΔU_tm＝(U_tmax-U_tm)/U_tmax

其中，U_tmax为信号包络的最大幅度，U_tm为信号包络的平顶幅度；

单边带相位噪声L_t(f)：

发射机输出端电压驻波比VSWR_t的定义为：发射机输出端驻波的波腹与波节的比值，其计算表达式为：

其中，U_P为电压驻波比的波腹，U_V表示电压驻波比的波节，它们的计算表达式为：

U_P＝U_i+U_r

U_V＝U_i-U_r

其中，U_i是发射机输出端入射信号电压值，U_r是发射机输出端反射信号电压值；

将电压驻波比转换为功率驻波比的计算表达式如下：

其中，P_t为发射机输出功率；P_r是发射机得到天线阵列的发射功率；

发射机效率η_t的定义为：发射机的输出射频功率与输入发射机的交流功率的比值，其计算表达式为：

其中，P_in为发射机的输入平均功率，即发射机供电电源的总平均功率，可以通过电源三相电压(V₁，V₂，V₃)和电源三相电流(I₁，I₂，I₃)得到：

P_in＝(V₁×I₁+V₂×I₂+V₃×I₃)×θ_t

其中，θ_t为发射系统输入电源的功率因素；

经过以上的分析，可以得出连续波速调管发射机模型的输入向量u为：

u(t)＝[P_i(t) T_r(t) τ(t) V₁(t) V₂(t) V₃(t) I₁(t) I₂(t) I₃(t)]

同时可以得到输出向量y为：

y(t)＝[P_t(t) P_av(t) ΔP_t(t) ΔU_tm(t) VSWR_t(t) η_t(t)]；

S3、根据采集的测量数据结合粒子滤波器方法对步骤S2中多退化模型状态参数进行更新；

具体包括以下分步骤：

S31、将状态方程作为样本分布函数，得到粒子；

S32、根据系统的输出值重新计算粒子权重，并对重新计算的粒子权重进行归一化处理；

所述重新计算粒子权重具体表示为：

其中，表示粒子权重，z_k表示测量值，表示第i个粒子在k时刻的状态参数，表示权重分布；

S33、设定有效粒子数门限，判断有效粒子数是否小于有效粒子数门限；若是，则对粒子进行重采样，得到新的粒子权重；若否，则进行下一步骤；

S34、得到更新后的状态空间实时多退化模型，具体表示为：

其中，表示新的粒子权重，表示更新后的粒子状态参数，N表示粒子个数；

S4、利用基于粒子滤波的寿命终止预测方法结合更新后的多退化模型对连续波速调管发射机实时故障进行预测，具体为：

将每个粒子向前传播到它自己的寿命终止，并使用对应粒子的权重作为其寿命终止预测的权重，最后获得粒子完整的寿命终止分布，再结合更新后的多退化模型对连续波速调管发射机实时故障进行预测。