一种电子设备的电磁环境影响因素的定量分析装置及方法

摘要

本发明涉及电磁干扰电子设备技术领域，公开一种电子设备的电磁环境影响因素的定量分析装置及方法，所述装置由影响因素数据接口装置及电子设备数据接口装置通过数据录取线缆与数据采集装置相连，数据采集装置通过数据录取线缆与影响因素主次关系定量分析装置相连；所述方法采用将影响因素数据接口装置、电子设备数据接口装置采集的信号源数据通过数据采集装置将上述传输至影响因素主次关系定量分析装置，进行电子设备的影响因素主次关系的定量分析，本发明能够实现对个影响因素的综合分析并对其主次关系进行搜索、判断和排序，预测或确定影响电子设备的相关电磁环境的主要因素，以便排除或减小电磁环境影响的主因素对电子设备性能进行的干扰。

主权项

一种电子设备的电磁环境影响因素的定量分析方法，采用的一种电子设备的电磁环境影响因素的定量分析装置，包括：数据采集装置、影响因素数据接口装置、电子设备数据接口装置、影响因素主次关系定量分析装置，所述影响因素数据接口装置及电子设备数据接口装置通过数据录取线缆与数据采集装置相连，数据采集装置通过数据录取线缆与影响因素主次关系定量分析装置相连；电子设备数据接口装置为信号源X₁，影响因素数据接口装置为信号源X₂至信号源X_N；其特征在于：采用将影响因素数据接口装置、电子设备数据接口装置采集的信号源数据通过数据采集装置至影响因素主次关系定量分析装置，进行电子设备的影响因素主次关系的定量分析，确定影响电子设备的主要因素，以便排除或减小其影响，便于在恶劣的电磁环境下电子设备的正常工作，其步骤如下：1)、首先进行粗略的定量分析：a.建立信号源数据GM(1,N)模型，首先建电子设备性能特征数据的建模序列和相关影响因素数据的建模序列；数据接口装置经采集装置在时刻1、2…、n采集的电子设备性能和影响因素数据；在时刻1采集对应时刻的电子设备性能和影响因素数据为：在时刻2采集对应时刻的电子设备性能和影响因素数据为：对电子设备性能和影响因素数据列X_i⁽⁰⁾进行1阶累加生成处理；及建立紧邻均值生成序列；b.建立近似时间响应的影子模型，通过设模型中间参数Y，模型中间参数R，建GM(1,N)模型的最小二乘估计参数列：及GM(1,N)模型的影子方程；$\frac{{\mathrm{dx}}_1^{\left(1\right)}}{dt}+{\mathrm{az}}_1^{\left(1\right)}\left(k\right)=\underset{i=2}{\overset{N}{\Sigma }}{b}_i{x}_i^{\left(1\right)}\left(k\right);$其中，式中a为GM(1,N)的发展系数，b₂,…,b_N为GM(1,N)的驱动系数；2)、再进行精确的定量分析：为了进一步提高粗略定量分析的分析精度，令得GM(1,N)模型中电子设备性能特征变量的相对残差ε(k)和平均相对残差ε(avg)，即有：$\left\{\begin{array}{c}ϵ\left(k\right)=\frac{e\left(k\right)}{x_1^{\left(0\right)}\left(k\right)}·100\%\\ ϵ\left(avg\right)=\frac{1}{n-1}\underset{k=2}{\overset{n}{\Sigma }}\left|ϵ\left(k\right)\right|\end{array}\right.$从而可以得到GM(1,N)模型的模拟精度p为：p＝(1‑ε(avg))·100％；GM(1,N)模型中对电子设备性能特征数据Z⁽¹⁾的紧邻均值生成是一种数值平滑，为克服紧邻均值生成的背景值产生的滞后误差，造成产生的模型偏差较大及降低建模分析精度，结合背景值加权构造形式，即z⁽¹⁾(k)＝ωx⁽¹⁾(k)+(1‑ω)x⁽¹⁾(k‑1)；式中ω为新信息的加权权重，对电子设备性能特征数据进行优化求解，设定加权权重ω，得到GM(1,N)模型模拟值和累减还原值即平均相对误差为：${\mathrm{\Delta E}}_{\omega }=\frac{1}{n}\underset{k=1}{\overset{n}{\Sigma }}\left|\frac{{\hat{x}}_{\omega }^{\left(0\right)}\left(k\right)-x^{\left(0\right)}\left(k\right)}{x^{\left(0\right)}\left(k\right)}\right|,$式中ΔE_ω是权值ω的函数，于是通过数学规划模型：$\left\{\begin{array}{cc}\min & {\mathrm{\Delta E}}_{\omega }=\frac{1}{n}\underset{k=1}{\overset{n}{\Sigma }}\left|\frac{{\hat{x}}_{\omega }^{\left(0\right)}\left(k\right)-x^{\left(0\right)}\left(k\right)}{x^{\left(0\right)}\left(k\right)}\right|\\ s.t.& 0\le \omega \le 1\end{array}\right.,$得到最优的权值ω，从而得GM(1,N)模型的最优模型参数和模拟时间响应序列。