COMPUTER-IMPLEMENTED METHOD FOR CALIBRATING A "PHASE-LOCKED LOOP"-BASED SIGNAL CLEAN-UP CIRCUIT AND CALIBRATION SYSTEM

Computer-implemented method for calibrating a "phase-locked loop "-based signal clean-up circuit and calibration system In order to calibrate a "phase-locked loop "-based signal clean-up circuit (SCUC) automatically, it is proposed on the basis of input values (IPV) being receive...

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: HEIN, Daniel, STERZING, Volkmar, LIMMER, Steffen, MONDAL, Gopal, NIELEBOCK, Sebastian
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
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Beschreibung
Zusammenfassung:Computer-implemented method for calibrating a "phase-locked loop "-based signal clean-up circuit and calibration system In order to calibrate a "phase-locked loop "-based signal clean-up circuit (SCUC) automatically, it is proposed on the basis of input values (IPV) being received (rev) for a calibration process and belonging to a noisy input signal (IPSn) with an amplitude and a frequency dynamically changed and being synchronous with a clean, unitary signal of the signal clean-up circuit to * - train (trn) a machine-learning module (MLM) (i) by samples of generated training data (TDG) regarding a sampling-frequency used for the training "fs_train", a random lock-in-frequency used for the training and around a defined target "f0 train" and random noise and distortions of the received input values (IPV, IPV Ph, IPV 1-ph, IPV 3-ph )- and (ii) according to generated machine learning module weights (MLMW), * - preprocess (prpe) the received input values (IPV, IPV Ph, IPV 1-ph, l pv 3-ph) by combining regarding sampling-frequencies "fs" and lock-in-frequencies "f0" multiple adjustable delays and multiple threshold counters with variable increment to enable a reconfiguration of each the sampling-frequency "fs" and each the lock-in-frequency "f0" without retraining the machine learning module weights (MLMW), * - input (ipt) the preprocessed input values into the trained machine- learning module (MLM), * - provide (pvd) by the trained machine-learning module (MLM) estimated, weighted output values (OPV) related accordingly to the received input values (IPV, IPV ph, IPV 1-ph, IPV 3-ph) Procédé mis en œuvre par ordinateur pour calibrer un circuit de nettoyage de signaux basé sur une boucle à verrouillage de phase (PLL). Afin de calibrer automatiquement un circuit de nettoyage de signaux (SCUC) basé sur une boucle à verrouillage de phase (PLL), l'invention propose, sur la base de valeurs d'entrée (IPV) reçues (rev) pour un processus de calibrage et appartenant à un signal d'entrée bruité (IPSn) avec une amplitude et une fréquence modifiées dynamiquement et synchrones avec un signal unitaire propre du circuit de nettoyage de signaux, de : former (trn) un module d'apprentissage automatique (MLM) (i) au moyen d'échantillons de données de formation générées (TDG) concernant une fréquence d'échantillonnage utilisée permettant la formation « fs_train », une fréquence de verrouillage aléatoire utilisée pour permettre la formation et autour d'une cible définie « train f0 »