一种自适应的热稳定试验仪用抗干扰检测系统的制作方法

本发明涉及信号检测以及人工智能，特别涉及一种自适应的热稳定试验仪用抗干扰检测系统。

背景技术：

1、随着各类材料与器件对热稳定性能要求的提升，热稳定试验仪已经得到了广泛的应用，然而，在热稳定试验过程中，热稳定试验仪内部通常存在加热组件信号周期切换、功率器件高频驱动、电源谐波耦合以及复杂空间电磁辐射等现象，容易在对应的传感器中引入大量背景干扰信号。尤其是在高温、高压及强电磁耦合环境下，不同物理场之间的扰动呈现明显的非平稳性、时变性以及多尺度耦合特征，使得传统基于固定滤波器或单一阈值的抗干扰方法难以有效区分真实热稳定扰动与背景干扰信号。

技术实现思路

1、（一）解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种自适应的热稳定试验仪用抗干扰检测系统，具有多通道信号协同滤波、动态瞬时过零密度谱引导的脉冲分割、多速率并行底噪预测与信噪比自适应滤波，以及密度特征嵌入与信噪比引导的稀疏注意力编码的优点，有效解决了传统方法中多源干扰难以协同抑制、脉冲事件检测灵敏度固定、干扰特征提取鲁棒性不足，以及实时干扰修正缺乏精准特征引导等问题。

3、（二）技术方案

4、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

5、本发明提供一种自适应的热稳定试验仪用抗干扰检测系统，包括预滤波模块、脉冲分割模块、底噪滤波模块、特征编码模块以及干扰修正模块；

6、预滤波模块，基于双层干扰屏蔽的方式采集热稳定试验仪在试验期间的原始多通道信号，并进行初级滤波，得到滤波多通道信号，其中，所述原始多通道信号中包括原始热场信号、原始电磁信号以及原始电流信号；

7、脉冲分割模块，计算出所述滤波多通道信号对应的信号活跃度特征，根据所述信号活跃度特征对所述滤波多通道信号进行阈值自适应的脉冲分割以及通道事件投票，并生成脉冲事件序列；

8、底噪滤波模块，对所述脉冲事件序列进行多速率并行底噪预测，并结合所述脉冲事件序列对应的信噪比进行自适应滤波，得到除噪事件序列；

9、特征编码模块，将所述信号活跃度特征嵌入所述除噪事件序列的编码特征中，并结合所述信噪比进行稀疏注意力编码，得到干扰事件特征；

10、干扰修正模块，将所述干扰事件特征映射为干扰信号，利用所述干扰信号对所述除噪事件序列进行干扰修正，并利用干扰修正后的除噪事件序列进行热稳定试验分析。

11、根据本发明其中一个较佳实施例，进行初级滤波的过程包括：

12、对所述原始多通道信号中的原始电磁信号进行高通滤波；

13、分别对所述原始多通道信号中的原始热场信号、原始电流信号以及高通滤波后的原始电磁信号进行增益放大以及低通滤波，得到滤波热场信号、滤波电流信号以及滤波电磁信号，并经过同步模数转换生成滤波多通道信号。

14、根据本发明另一个较佳实施例，计算出所述滤波多通道信号对应的信号活跃度特征的过程包括：

15、分别计算所述滤波多通道信号中滤波电流信号以及滤波电磁信号对应的瞬时过零密度，得到电流活跃度特征以及电磁活跃度特征；

16、计算所述滤波多通道信号中滤波热场信号的局部斜率变化率，得到热场活跃度特征；

17、将所述电流活跃度特征、电磁活跃度特征以及热场活跃度特征作为信号活跃度特征。

18、根据本发明另一个较佳实施例，根据所述信号活跃度特征对所述滤波多通道信号进行阈值自适应的脉冲分割以及通道事件投票的过程包括：

19、根据所述信号活跃度特征中的电磁活跃度特征计算出动态活跃度阈值区间；

20、根据所述动态活跃度阈值区间从所述电磁活跃度特征中确定出脉冲起始点以及脉冲终止点，并进行脉冲去抖以及宽度限制的噪声过滤；

21、利用噪声过滤后的脉冲起始点以及脉冲终止点对所述滤波多通道信号进行脉冲分割，生成分割电磁区间信号、分割电流区间信号以及分割热场区间信号；

22、根据所述分割电磁区间信号、分割电流区间信号以及分割热场区间信号对应的信号活跃度特征进行多通道事件投票。

23、根据本发明另一个较佳实施例，根据所述分割电磁区间信号、分割电流区间信号以及分割热场区间信号对应的信号活跃度特征进行多通道事件投票的过程包括：

24、根据所述分割电磁区间信号、分割电流区间信号以及分割热场区间信号对应的信号活跃度特征分别计算出电磁活跃度指标、电流活跃度指标以及热场活跃度指标；

25、根据所述分割电磁区间信号、分割电流区间信号以及分割热场区间信号对应的滤波窗口的尺寸分别计算出电磁指标阈值、电流指标阈值以及热场指标阈值；

26、根据所述电磁活跃度指标以及电磁指标阈值进行电磁独立投票，根据所述电流活跃度指标以及电流指标阈值进行电流独立投票，根据所述热场活跃度指标以及热场指标阈值进行热场独立投票；

27、根据所述电磁独立投票、电流独立投票以及热场独立投票进行多通道事件投票。

28、根据本发明另一个较佳实施例，对所述脉冲事件序列进行多速率并行底噪预测，并结合所述脉冲事件序列对应的信噪比进行自适应滤波，得到除噪事件序列的过程包括：

29、分别设计快速、中速以及慢速的三个并行预测器，逐个选取所述脉冲事件序列中各个通道的脉冲事件作为目标通道脉冲事件；

30、利用所述并行预测器对所述目标通道脉冲事件进行自适应底噪预测，得到预测脉冲噪声组；

31、计算出所述目标通道脉冲事件对应的信噪比，并基于所述信噪比确定出所述预测脉冲噪声组中各个预测脉冲噪声的噪声权重；

32、利用所述噪声权重对所述预测脉冲噪声组进行加权运算，得到加权脉冲噪声，并将所述加权脉冲噪声从所述目标通道脉冲事件中滤除，得到除噪通道事件，将各通道的除噪通道事件汇集成除噪事件序列。

33、根据本发明另一个较佳实施例，将所述信号活跃度特征嵌入所述除噪事件序列的编码特征中的过程包括：

34、逐个选取所述除噪事件序列中各个通道的除噪事件作为目标通道除噪事件，对所述目标通道除噪事件进行卷积编码，得到目标通道事件特征；

35、从所述信号活跃度特征中筛选出所述目标通道事件特征对应的部分特征作为目标活跃度特征，将所述目标活跃度特征与所述目标通道事件特征进行降采样对齐，并将降采样对齐后的目标活跃度特征映射至与所述目标通道事件特征相同的特征维度，得到对齐活跃度特征；

36、对所述目标通道事件特征进行标准正弦位置编码，得到位置编码特征，并将所述对齐活跃度特征与所述位置编码特征进行逐元素相加，得到自适应位置编码。

37、根据本发明另一个较佳实施例，结合所述信噪比进行稀疏注意力编码的过程包括：

38、将所述自适应位置编码与所述目标通道事件特征进行逐元素相加，得到目标通道增强特征，并进行层归一化；

39、基于所述信噪比确定出各个通道的活跃度权重，利用所述活跃度权重对所述信号活跃度特征进行通道加权求和，得到综合活跃度；

40、根据所述信噪比确定出注意力温度系数以及掩膜强度因子；

41、将三个通道的目标通道增强特征进行维度拼接，得到事件增强特征，并基于非对称稀疏注意力机制根据所述注意力温度系数以及掩膜强度因子计算出所述事件增强特征对应的注意力事件特征；

42、对所述注意力事件特征进行层级堆叠编码以及加权池化，得到干扰事件特征。

43、根据本发明另一个较佳实施例，对所述注意力事件特征进行层级堆叠编码以及加权池化的过程包括：

44、构建前馈网络层，对所述注意力事件特征进行多级注意力编码，并基于所述信噪比在多级注意力编码时进行门控调制，得到编码事件特征；

45、将所述编码事件特征拆分成三通道的通道编码事件特征；

46、对于每一个通道的通道编码事件特征，基于对应通道的信噪比、信号活跃度特征以及对应的置信度进行加权平均池化，得到通道干扰事件，并将三个通道的通道干扰事件以及对应的信噪比拼接成干扰事件特征。

47、本发明提供一种自适应的热稳定试验仪用抗干扰检测方法，包括：

48、基于双层干扰屏蔽的方式采集热稳定试验仪在试验期间的原始多通道信号，并进行初级滤波，得到滤波多通道信号，其中，所述原始多通道信号中包括原始热场信号、原始电磁信号以及原始电流信号；

49、计算出所述滤波多通道信号对应的信号活跃度特征，根据所述信号活跃度特征对所述滤波多通道信号进行阈值自适应的脉冲分割以及通道事件投票，并生成脉冲事件序列；

50、对所述脉冲事件序列进行多速率并行底噪预测，并结合所述脉冲事件序列对应的信噪比进行自适应滤波，得到除噪事件序列；

51、将所述信号活跃度特征嵌入所述除噪事件序列的编码特征中，并结合所述信噪比进行稀疏注意力编码，得到干扰事件特征；

52、将所述干扰事件特征映射为干扰信号，利用所述干扰信号对所述除噪事件序列进行干扰修正，并利用干扰修正后的除噪事件序列进行热稳定试验分析。

53、（三）有益效果

54、与现有技术相比，本发明提供一种自适应的热稳定试验仪用抗干扰检测系统，具有以下有益效果：

55、该自适应的热稳定试验仪用抗干扰检测系统通过双层干扰屏蔽能够有效减少信号采集过程中的干扰噪声，初级滤波能够实现对原始多通道信号的预处理，消除低频周期性的噪声，提升后续除噪的准确性；通过计算信号活跃度特征，能够具象化的展示各通道信号的活跃程度，通过根据所述信号活跃度特征对所述滤波多通道信号进行阈值自适应的脉冲分割以及通道事件投票，并生成脉冲事件序列，能够基于信号特征动态的筛选出脉冲事件，从而提升信号的抗干扰能力。

56、该自适应的热稳定试验仪用抗干扰检测系统通过对所述脉冲事件序列进行多速率并行底噪预测，并结合所述脉冲事件序列对应的信噪比进行自适应滤波，得到除噪事件序列，能够对所有速率尺度的干扰进行全方位的噪声过滤，从而提升滤波的全面性以及检测的准确性。

57、该自适应的热稳定试验仪用抗干扰检测系统通过将所述信号活跃度特征嵌入所述除噪事件序列的编码特征中，根据信号的干扰强度自适应调整注意力机制的关联范围，通过非对称稀疏注意力机制的编码，能够保留热场信号的时序演化过程，防止噪声误导，主动关注低密度特征，通过结合所述信噪比进行稀疏注意力编码，得到干扰事件特征，能够按照信噪比抑制噪声传播，提升除噪的准确度与鲁棒性。