CN111313136A - 一种介质滤波器自动调试系统以及方法 - Google Patents

一种介质滤波器自动调试系统以及方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种介质滤波器自动调试系统以及方法，涉及5G移动通信介质滤波器领域，解决了由于介质滤波器的生产特性和指标要求，每个介质滤波器基本都需要调试，较为麻烦的问题，其包括：人工智能装置基于目标介质滤波器的金属层信息和初始金属层信息的金属层数据差，通过金属层调整装置针对目标介质滤波器进行加工，直至人工智能装置通过S参数测试装置获取的S参数数据和理论S参数数据一致时停止加工。本发明通过人工智能AI的方式，实现介质滤波器自动调试，降低人工成本，提升产能。

Description

一种介质滤波器自动调试系统以及方法
技术领域
本发明涉及5G移动通信介质滤波器领域，尤其是涉及一种介质滤波器自动调试系统以及方法。
背景技术
在5G移动通信网络中，5G的AAU设备为基站覆盖网络的关键设备之一，AAU上面大量使用滤波器，同时，由于介质滤波器的技术在近两年突发猛进的发展，以及其小体积、低成本的优势，使介质滤波器在5GAAU设备上大批量使用成为可能。
在传统的金属腔体滤波器领域，滤波器调试主要是调试金属滤波器的调谐螺杆，需要耗费大量的人工进行调试。
而在介质滤波器领域，传统的调谐螺杆已不复存在，取而代之的是通过调整介质滤波器表面的金属层来调整滤波器性能指标，简言之需要破坏烧结在介质滤波器上面的金属层而达到调节介质滤波器驻波、插损、抑制等指标。
由于5G市场存在巨大的市场预期，AAU的使用量级在2020年将超过300万，每个AAU使用的介质滤波器是32-64个之间，就这需求超过数亿的介质滤波器，同时又由于介质滤波器的生产特性和指标要求，每个介质滤波器基本都需要调试，较为麻烦，还有改进的空间。
发明内容
本发明的目的一是提供一种介质滤波器自动调试系统，通过人工智能AI的方式，实现介质滤波器自动调试，降低人工成本，提升产能。
本发明的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的：
一种介质滤波器自动调试系统，包括人工智能装置，包括：
介质滤波器识别装置，用于识别介质滤波器的型号、介质滤波器腔体信息、介质滤波器的初始金属层信息，并实时反馈至人工智能装置；
S参数测试装置，用于实时测试获取介质滤波器的S参数数据，并实时反馈至人工智能装置；
金属层调整装置，用于调整介质滤波器金属表面层；
第一数据库，实时存储有介质滤波器的型号、介质滤波器腔信息、介质滤波器的初始金属层信息以及满足上述条件的介质滤波器所需具备的理论S参数数据；
人工智能装置基于介质滤波器识别装置所识别的滤波器的型号、介质滤波器腔信息、介质滤波器的初始金属层信息于第一数据库中查询出满足上述条件的介质滤波器所需具备的理论S参数数据，并与通过S参数测试装置获取的S参数数据进行比对；
若比对不一致，则人工智能装置通过S参数测试装置获取的S参数数据于第一数据库中查询在满足介质滤波器的型号、介质滤波器腔信息、S参数数据下目标介质滤波器的金属层信息；
人工智能装置基于目标介质滤波器的金属层信息和初始金属层信息的金属层数据差，通过金属层调整装置针对目标介质滤波器进行加工，直至人工智能装置通过S参数测试装置获取的S参数数据和理论S参数数据一致时停止加工。
通过采用上述技术方案，通过介质滤波器识别装置、S参数测试装置可以实现对介质滤波器有效信息的分析，并结合第一数据库、人工智能装置确定出目标介质滤波器的金属层信息和初始金属层信息的金属层数据差，并通过金属层调整装置进行实际的金属层调整，从而实现介质滤波器自动调试。
本发明进一步设置为：一种介质滤波器自动调试系统，包括：
记录装置，在每次滤波器人工调试前记录通过S参数测试装置获取的S参数数值和通过介质滤波器识别装置所识别的滤波器相关信息、在完成人工调试后通过S参数测试装置所获取的S参数数值以及通过介质滤波器识别装置所识别的滤波器相关信息，并实时存储入第一数据库；
分析模块，基于滤波器通过金属层调整装置调整前后的金属层大小变化、人工调试前后滤波器的S参数数值作为数据分析基础分析出相应的计算公式，具体计算公式如下：S2=S1-（V1/V2）*d,S2为工调试后滤波器的S参数数值，S1为人工调试前滤波器的S参数数值，V1为金属层调试后的大小，V2为金属层调试前的大小，d为线性系数；
若人工智能装置未从第一数据库查询到满足要求的滤波器时，则以所需金属层调整装置调整的滤波器型号作为查询对象于第一数据库查询出对应型号的滤波器调整前后的S参数变化以及金属层调试前后的变化，并通过分析模块计算出每个线性系数值，取平均值作为实际应用的线性系数，在所需变化前后的S参数确定以及滤波器之前的金属层情况确定的前提下，反推出所需金属层调试装置调试的金属层大小，并实际应用金属层调整装置进行调试。
通过采用上述技术方案，在考虑到之前未有工作人员操作过相同的介质滤波器的情况，通过人工智能模块、记录装置、分析模块基于相同型号介质滤波器之前人工的调整方案，总结出相应的规律，从而完成学习的目的，使介质滤波器能够有超强的自适应能力。
本发明进一步设置为：一种介质滤波器自动调试系统，包括：
第二数据库，存储有线性系数差值合理范围；
人工智能装置调取第二数据库获取线性系数差值合理范围，若计算出的线性系数平均值和部分线性系数的超过合理范围，则排除相应线性系数，并取剩余线性系数的平均值作为实际应用的线性系数平均值。
通过采用上述技术方案，通过第二数据库、人工智能装置的设置有效考虑到了实际应用的线性系数的精确性，从而实现对滤波器更好的预测使用。
本发明进一步设置为：所述金属层调整装置为机械装置转头装置或激光装置。
通过采用上述技术方案，由于金属层调整装置为机械装置转头装置或激光装置，可以更快的实现材料去除。
本发明进一步设置为：所述介质滤波器识别装置包括图像识别装置或毫米波装置。
通过采用上述技术方案，通过图像识别装置可以采用摄像头拍照，额毫米波装置可以扫描出腔的深度。
本发明的目的二是提供一种介质滤波器自动调试方法，通过人工智能AI的方式，实现介质滤波器自动调试，降低人工成本，提升产能。
本发明进一步设置为：一种介质滤波器自动调试方法，包括以下步骤：
步骤S100：识别介质滤波器的型号、介质滤波器腔体信息、介质滤波器的初始金属层信息，同步识别相应介质滤波器的初始S参数；
步骤S200：基于相应介质滤波器确定理论合适的金属层大小，并与目标介质滤波器的金属层比较，若比对不一致则有步骤S300；
步骤S300：通过金属层调整装置进行实际调整，直至实时监测到的介质滤波器的S参数与理论S参数一致，停止金属层调整装置的调整。
通过采用上述技术方案，通过步骤S100、步骤S200、步骤S300的设置有效公开了如何分析介质滤波器的情况以及基于对应情况进行金属层调整，实现介质滤波器自动调试，降低人工成本，提升产能。
本发明进一步设置为：步骤S200包括以下步骤：
步骤S210：构建第一数据库，第一数据库实时存储有介质滤波器的型号、介质滤波器腔信息、介质滤波器的初始金属层信息以及满足上述条件的介质滤波器所需具备的理论S参数数据
步骤S220：以介质滤波器识别装置于第一数据库查询出相应的介质滤波器的数据，并获取基于目标介质滤波器的金属层信息和初始金属层信息的金属层数据差；
步骤S230：若未能在第一数据库查询出相应的介质滤波器的数据，则通过分析模块获取相应型号介质滤波器的实际应用的线性系数，在所需变化前后的S参数确定以及滤波器之前的金属层情况确定的前提下，反推出所需金属层调试装置调试的金属层大小，并实际应用金属层调整装置进行调试。
通过采用上述技术方案，通过步骤S210、步骤S220、步骤S230的结合设置有效公开了在出现工作人员未操作过相应情况的介质滤波器的时候，如何基于实际要修改的介质滤波器进行实际调整。
综上所述，本发明的有益技术效果为：通过人工智能AI的方式，实现介质滤波器自动调试，降低人工成本，提升产能。
附图说明
图1是本发明介质滤波器自动调试系统的示意图一。
图2是本发明介质滤波器自动调试系统的示意图二。
图3是介质滤波器自动调试方法的整体步骤示意图。
图4是图3中步骤S200的具体步骤示意图。
图中，1、人工智能装置；2、介质滤波器识别装置；3、S参数测试装置；4、金属层调整装置；5、第一数据库；6、记录装置；7、分析模块；8、第二数据库。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步详细说明。
参照图1、2，为本发明公开的一种介质滤波器自动调试系统，包括人工智能装置1，包括介质滤波器识别装置2、S参数测试装置3、金属层调整装置4、第一数据库5，其中介质滤波器识别装置2用于识别介质滤波器的型号、介质滤波器腔体信息、介质滤波器的初始金属层信息，并实时反馈至人工智能装置1；S参数测试装置3，用于实时测试获取介质滤波器的S参数数据，并实时反馈至人工智能装置1；金属层调整装置4，用于调整介质滤波器金属表面层；第一数据库5，实时存储有介质滤波器的型号、介质滤波器腔信息、介质滤波器的初始金属层信息以及满足上述条件的介质滤波器所需具备的理论S参数数据，所述金属层调整装置4为机械装置转头装置或激光装置，所述介质滤波器识别装置2包括图像识别装置或毫米波装置。
基于以上技术特征针对滤波器是否需要进行调试的分析过程如下：人工智能装置1基于介质滤波器识别装置2所识别的滤波器的型号、介质滤波器腔信息、介质滤波器的初始金属层信息于第一数据库5中查询出满足上述条件的介质滤波器所需具备的理论S参数数据，并与通过S参数测试装置3获取的S参数数据进行比对；若比对不一致，则人工智能装置1通过S参数测试装置3获取的S参数数据于第一数据库5中查询在满足介质滤波器的型号、介质滤波器腔信息、S参数数据下目标介质滤波器的金属层信息。
在具体针对需要调试的滤波器的加工过程中，人工智能装置1基于目标介质滤波器的金属层信息和初始金属层信息的金属层数据差，通过金属层调整装置4针对目标介质滤波器进行加工，直至人工智能装置1通过S参数测试装置3获取的S参数数据和理论S参数数据一致时停止加工。
进一步考虑到在实际应用过程中，还是存在大部分情况未有人工针对相应型号且金属层大小特定的介质滤波器进行调整的情况，也正好考虑到这个情况通过人工之前针对相应一型号的介质滤波器的调整情况进行分析学习其操作放置，并总结出相应的规律，并应用在之后的预测过程中。
考虑到这点，一种介质滤波器自动调试系统还包括记录装置6、分析模块7，记录装置6在每次滤波器人工调试前记录通过S参数测试装置3获取的S参数数值和通过介质滤波器识别装置2所识别的滤波器相关信息、在完成人工调试后通过S参数测试装置3所获取的S参数数值以及通过介质滤波器识别装置2所识别的滤波器相关信息，并实时存储入第一数据库5。
分析模块7基于滤波器通过金属层调整装置4调整前后的金属层大小变化、人工调试前后滤波器的S参数数值作为数据分析基础分析出相应的计算公式，具体计算公式如下：S2=S1-（V1/V2）*d,S2为工调试后滤波器的S参数数值，S1为人工调试前滤波器的S参数数值，V1为金属层调试后的大小，V2为金属层调试前的大小，d为线性系数；若人工智能装置1未从第一数据库5查询到满足要求的滤波器时，则以所需金属层调整装置4调整的滤波器型号作为查询对象于第一数据库5查询出对应型号的滤波器调整前后的S参数变化以及金属层调试前后的变化，并通过分析模块7计算出每个线性系数值，取平均值作为实际应用的线性系数，在所需变化前后的S参数确定以及滤波器之前的金属层情况确定的前提下，反推出所需金属层调试装置调试的金属层大小，并实际应用金属层调整装置4进行调试。
仅一步考虑到在实际确定实际应用的线性系数，存在部分线性系数值出现问题的情况，种介质滤波器自动调试系统包括存储有线性系数差值合理范围的第二数据库8，人工智能装置1调取第二数据库8获取线性系数差值合理范围，若计算出的线性系数平均值和部分线性系数的超过合理范围，则排除相应线性系数，并取剩余线性系数的平均值作为实际应用的线性系数平均值。
整体步骤如下：
通过介质滤波器识别装置2、S参数测试装置3可以实现对介质滤波器有效信息的分析，并结合第一数据库5、人工智能装置1确定出目标介质滤波器的金属层信息和初始金属层信息的金属层数据差，并通过金属层调整装置4进行实际的金属层调整。
而在出现未能从第一数据库5中查询到相应的数据时，而在考虑到之前未有工作人员操作过相同的介质滤波器的情况，通过人工智能模块、记录装置6、分析模块7基于相同型号介质滤波器之前人工的调整方案，总结出相应的规律，从而完成学习的目的，使介质滤波器更好的适应当前情况进行金属调整。
如图3所示，以上为介质滤波器自动调试系统的介绍，以下为介质滤波器自动调试方法，具体步骤如下：步骤S100：识别介质滤波器的型号、介质滤波器腔体信息、介质滤波器的初始金属层信息，同步识别相应介质滤波器的初始S参数；步骤S200：基于相应介质滤波器确定理论合适的金属层大小，并与目标介质滤波器的金属层比较，若比对不一致则有步骤S300；步骤S300：通过金属层调整装置4进行实际调整，直至实时监测到的介质滤波器的S参数与理论S参数一致，停止金属层调整装置4的调整。
如图4所示，考虑到在实际应用过程中，还需要考虑未能从第一数据库5中获取相应的启示，步骤S200包括以下步骤：步骤S210：构建第一数据库5，第一数据库5实时存储有介质滤波器的型号、介质滤波器腔信息、介质滤波器的初始金属层信息以及满足上述条件的介质滤波器所需具备的理论S参数数据；步骤S220：以介质滤波器识别装置2于第一数据库5查询出相应的介质滤波器的数据，并获取基于目标介质滤波器的金属层信息和初始金属层信息的金属层数据差。
步骤S230：若未能在第一数据库5查询出相应的介质滤波器的数据，则通过分析模块7获取相应型号介质滤波器的实际应用的线性系数，在所需变化前后的S参数确定以及滤波器之前的金属层情况确定的前提下，反推出所需金属层调试装置调试的金属层大小，并实际应用金属层调整装置4进行调试。
本具体实施方式的实施例均为本发明的较佳实施例，并非依此限制本发明的保护范围，故：凡依本发明的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种介质滤波器自动调试系统，其特征在于，包括：
人工智能装置(1)，进行数据调取以及基于调取数据进行相关的计算和分析；
介质滤波器识别装置(2)，用于识别介质滤波器的型号、介质滤波器腔体信息、介质滤波器的初始金属层信息，并实时反馈至人工智能装置(1)；
S参数测试装置(3)，用于实时测试获取介质滤波器的S参数数据，并实时反馈至人工智能装置(1)；
金属层调整装置(4)，用于调整介质滤波器金属表面层；
第一数据库(5)，实时存储有介质滤波器的型号、介质滤波器腔信息、介质滤波器的初始金属层信息以及满足上述条件的介质滤波器所需具备的理论S参数数据；
人工智能装置(1)基于介质滤波器识别装置(2)所识别的滤波器的型号、介质滤波器腔信息、介质滤波器的初始金属层信息于第一数据库(5)中查询出满足上述条件的介质滤波器所需具备的理论S参数数据，并与通过S参数测试装置(3)获取的S参数数据进行比对；
若比对不一致，则人工智能装置(1)通过S参数测试装置(3)获取的S参数数据于第一数据库(5)中查询在满足介质滤波器的型号、介质滤波器腔信息、S参数数据下目标介质滤波器的金属层信息；
人工智能装置(1)基于目标介质滤波器的金属层信息和初始金属层信息的金属层数据差，通过金属层调整装置(4)针对目标介质滤波器进行加工，直至人工智能装置(1)通过S参数测试装置(3)获取的S参数数据和理论S参数数据一致时停止加工。
2.根据权利要求1所述的一种介质滤波器自动调试系统，其特征在于，包括：
记录装置(6)，在每次滤波器人工调试前记录通过S参数测试装置(3)获取的S参数数值和通过介质滤波器识别装置(2)所识别的滤波器相关信息、在完成人工调试后通过S参数测试装置(3)所获取的S参数数值以及通过介质滤波器识别装置(2)所识别的滤波器相关信息，并实时存储入第一数据库(5)；
分析模块(7)，基于滤波器通过金属层调整装置(4)调整前后的金属层大小变化、人工调试前后滤波器的S参数数值作为数据分析基础分析出相应的计算公式，具体计算公式如下：S2=S1-（V1/V2）*d,S2为工调试后滤波器的S参数数值，S1为人工调试前滤波器的S参数数值，V1为金属层调试后的大小，V2为金属层调试前的大小，d为线性系数；
若人工智能装置(1)未从第一数据库(5)查询到满足要求的滤波器时，则以所需金属层调整装置(4)调整的滤波器型号作为查询对象于第一数据库(5)查询出对应型号的滤波器调整前后的S参数变化以及金属层调试前后的变化，并通过分析模块(7)计算出每个线性系数值，取平均值作为实际应用的线性系数，在所需变化前后的S参数确定以及滤波器之前的金属层情况确定的前提下，反推出所需金属层调试装置调试的金属层大小，并实际应用金属层调整装置(4)进行调试。
3.根据权利要求2所述的一种介质滤波器自动调试系统，特征在于，包括：
第二数据库(8)，存储有线性系数差值合理范围；
人工智能装置(1)调取第二数据库(8)获取线性系数差值合理范围，若计算出的线性系数平均值和部分线性系数的差值超过合理范围，则排除相应线性系数，并取剩余线性系数的平均值作为实际应用的线性系数平均值。
4.根据权利要求1所述的一种介质滤波器自动调试系统，其特征在于，所述金属层调整装置(4)为机械装置转头装置或激光装置。
5.根据权利要求1所述的一种介质滤波器自动调试系统，其特征在于，所述介质滤波器识别装置(2)包括图像识别装置或毫米波装置。
6.一种介质滤波器自动调试方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S100：识别介质滤波器的型号、介质滤波器腔体信息、介质滤波器的初始金属层信息，同步识别相应介质滤波器的初始S参数；
步骤S200：基于相应介质滤波器确定理论合适的金属层大小，并与目标介质滤波器的金属层比较，若比对不一致则有步骤S300；
步骤S300：通过金属层调整装置(4)进行实际调整，直至实时监测到的介质滤波器的S参数与理论S参数一致，停止金属层调整装置(4)的调整。
7.根据权利要求6所述的一种介质滤波器自动调试方法，其特征在于，步骤S200包括以下步骤：
步骤S210：构建第一数据库(5)，第一数据库(5)实时存储有介质滤波器的型号、介质滤波器腔信息、介质滤波器的初始金属层信息以及满足上述条件的介质滤波器所需具备的理论S参数数据；
步骤S220：以介质滤波器识别装置(2)于第一数据库(5)查询出相应的介质滤波器的数据，并获取基于目标介质滤波器的金属层信息和初始金属层信息的金属层数据差；
步骤S230：若未能在第一数据库(5)查询出相应的介质滤波器的数据，则通过分析模块(7)获取相应型号介质滤波器的实际应用的线性系数，在所需变化前后的S参数确定以及滤波器之前的金属层情况确定的前提下，反推出所需金属层调试装置调试的金属层大小，并实际应用金属层调整装置(4)进行调试。
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