基于迁移学习的空间行波管长寿命快速预测算法制造技术

本申请涉及微波电子器件技术领域，公开了一种基于迁移学习的空间行波管长寿命快速预测算法，包括：S1‑数据预处理、S2‑构建GRU源模型以及S3‑迁移学习微调。本申请，通过构建一阶差分序列表征行波管退化特征，结合数据清洗及标准化变换，有效提升数据质量并保留真实退化趋势；采用GRU网络精简门控机制，减少约参数量，提升长序列数据训练速度与内存效率；通过迁移学习仅微调MLP解码器第一层偏置参数，快速适配目标数据，兼具高效特征提取与跨场景泛化能力，实现空间行波管长寿命的快速、准确预测，显著增强工程适用性与模型训练稳定性，为空间行波管长寿命快速预测提供了可靠的技术方案。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及微波电子器件，具体是一种基于迁移学习的空间行波管长寿命快速预测算法。

技术介绍

1、在行波管(twt)的可靠性评估与寿命预测领域，阴极电流是反映其健康状态的核心性能指标。然而，现有技术面临以下瓶颈：

2、数据噪声干扰：传感器采集的阴极电流时间序列易受测量噪声和工况波动影响，直接建模会导致退化轨迹失真，传统滤波方法难以有效保留真实退化信号并消除非物理波动。

3、模型训练效率低下：传统递归神经网络(如lstm)结构复杂，参数量大，在处理长序列数据时存在训练速度慢、内存占用高的问题，难以满足空间行波管长寿命快速预测的工程需求。

4、泛化能力不足：针对特定型号行波管构建的预测模型，在跨型号或跨工况场景下迁移能力弱，需重新训练模型，导致预测成本高且时效性差。

5、因此，亟需一种可靠的预测技术来对twt进行寿命预测。

技术实现思路

1、本申请的目的在于提供一种基于迁移学习的空间行波管长寿命快速预测算法，以解决上述
技术介绍
中提出的技术问题。>

2、为实现上本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于迁移学习的空间行波管长寿命快速预测算法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于迁移学习的空间行波管长寿命快速预测算法，其特征在于，在所述S1中，所述的一阶差分序列用于反映行波管阴极电流的退化趋势，且正常工况下的电流差分值服从平稳递减分布规律。

3.根据权利要求1所述的基于迁移学习的空间行波管长寿命快速预测算法，其特征在于，在所述S1中，所述的填充缺失值通过基于行波管退化机理的单调渐进性约束的插值策略，在时间点间隔内采用线性插值或多项式插值方法进行缺失值填充。

4.根据权利要求1所述的基于迁移学习的空间行波管长寿命快速预测算...

【技术特征摘要】

1.一种基于迁移学习的空间行波管长寿命快速预测算法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于迁移学习的空间行波管长寿命快速预测算法，其特征在于，在所述s1中，所述的一阶差分序列用于反映行波管阴极电流的退化趋势，且正常工况下的电流差分值服从平稳递减分布规律。

3.根据权利要求1所述的基于迁移学习的空间行波管长寿命快速预测算法，其特征在于，在所述s1中，所述的填充缺失值通过基于行波管退化机理的单调渐进性约束的插值策略，在时间点间隔内采用线性插值或多项式插值方法进行缺失值填充。

4.根据权利要求1所述的基于迁移学习的空间行波管长寿命快速预测算法，其特征在于，在所述s2中，所述gru模型的重置门和更新门采用sigmoid激活函数，候选状态计算采用tanh激活函数，实现对历史信息的选择性记忆和更新。

5.根据权利要求2所述的基于迁移学习的空间行波管长寿命快速预测算法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：余陆斌，王铁羊，宋芳芳，赵鹏，路国光，陈义强，
申请(专利权)人：中国电子产品可靠性与环境试验研究所工业和信息化部电子第五研究所中国赛宝实验室，
类型：发明
国别省市：