【摘 要】
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行波管（Traveling Wave Tube,TWT）是一种用于放大微波信号的真空电子器件,在毫米波段及太赫兹波段中具有重要的应用价值。行波管大信号模型可以用于计算行波管的输出功率、效率、增益等特性。深度学习通过大数据学习其内在特征,建立输入输出之间的函数关系,目前深度学习算法在多个领域都取得了卓越的成果。本论文借助深度学习的方法,开展了行波管大信号模型的研究,设计了具有学习能力的行波管非线性计
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行波管（Traveling Wave Tube,TWT）是一种用于放大微波信号的真空电子器件,在毫米波段及太赫兹波段中具有重要的应用价值。行波管大信号模型可以用于计算行波管的输出功率、效率、增益等特性。深度学习通过大数据学习其内在特征,建立输入输出之间的函数关系,目前深度学习算法在多个领域都取得了卓越的成果。本论文借助深度学习的方法,开展了行波管大信号模型的研究,设计了具有学习能力的行波管非线性计算模型,通过相速度、耦合阻抗、电流、电压、频率、输入功率、管长这七个参数可以计算得到输出功率。本文主要内容和研究结果如下:（1）通过深度学习对6GHz-9GHz单段螺旋线行波管和208GHz-212GHz单段耦合腔行波管进行训练。首先利用一维行波管大信号理论编写的C++程序,分别收集了6GHz-9GHz单段螺旋线行波管和208GHz-212GHz单段耦合腔行波管的数据。然后对数据进行预处理,包括核函数、特征选择、归一化、数据储存方式等。最后开始训练,根据训练结果调整超参数,得到最优网络模型,利用训练好的模型预测新数据,并与C++程序的计算数据对比验证,两种方式计算得到的随管长变化的输出功率曲线基本一致。（2）提出了二级训练算法。由于一维行波管大信号程序计算结果与实验数据存在一定误差,需要对训练好的模型进行修正。根据实验数据计算出耦合阻抗的修正系数,训练得到用于计算修正系数的深度学习模型,利用修正系数对相应参量进行修正处理,再输入到一级模型中计算得到行波管输出功率,减小预测值与实验数据之间的误差。（3）开发了一款带有图形界面的应用程序。主要基于Qt、python、C++编程语言进行开发工作,其中python语言负责调用GUI界面库Py Qt5实现软件界面的架构设计,C++语言主要负责功能函数的封装调用,通过动态链接库实现python与C++的交互。该应用程序集成了存储数据、计算行波管输出功率的功能,方便用户快速计算行波管的输出性能。
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