基于深度学习的射频电源控制算法研究  

作　　者：范朝龙 胡琅 

机构地区：[1]季华实验室,广东佛山528000

出　　处：《信息记录材料》2025年第4期93-95,共3页Information Recording Materials

基　　金：自动扫频射频发生器研发及产业化(GG20210102)。

摘　　要：随着射频技术在通信、雷达、医疗及工业领域的广泛应用,射频电源系统的需求日益增长,尤其是在高功率应用中,如何实现高效、稳定、智能的射频电源控制成为技术研究的重点。本研究提出基于深度学习的射频电源控制算法,重点研究智能控制系统的建模、关键技术及其优化策略。通过引入深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)算法对电源的控制系统进行算法建模,实现了射频电源的智能化控制。结果表明:该算法经过104次迭代训练后,已经学习到有效的控制策略,从而证实基于DRL的算法的有效性。同时,基于深度学习的射频电源控制算法能够有效提升射频电源的性能,满足高功率应用中的精度与响应要求。

关 键 词：射频电源 智能控制 噪声抑制 反馈控制 

分 类 号：TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TN61[自动化与计算机技术—控制科学与工程]