摘要：隨著微波設(shè)備在多個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，人們對其實時性和自適應(yīng)能力的要求日益提高?，F(xiàn)有的微波設(shè)備在操作效率和環(huán)境適應(yīng)性方面面臨諸多挑戰(zhàn)，其需要更先進(jìn)的技術(shù)來提升性能并預(yù)防潛在的故障。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，數(shù)字孿生技術(shù)和實時自適應(yīng)算法展現(xiàn)出了巨大的潛力。數(shù)字孿生技術(shù)能夠通過創(chuàng)建物理設(shè)備的虛擬副本，實時反映和預(yù)測設(shè)備狀態(tài)和行為，從而優(yōu)化設(shè)備性能。同時，實時自適應(yīng)算法能通過監(jiān)測設(shè)備操作和外部環(huán)境變化，實時調(diào)整操作參數(shù)，增強(qiáng)設(shè)備的自適應(yīng)能力。該研究構(gòu)建了數(shù)字孿生模型，設(shè)計了自適應(yīng)算法，用于提高微波設(shè)備的實時性和自適應(yīng)能力方面的性能。實驗結(jié)果驗證了模型的準(zhǔn)確性和算法的有效性，證明了這些技術(shù)在微波設(shè)備及其他領(lǐng)域的應(yīng)用價值，為進(jìn)一步研究和實踐提供了堅實的理論支持和豐富的實踐經(jīng)驗。

關(guān)鍵詞：數(shù)字孿生技術(shù)；實時自適應(yīng)算法；微波設(shè)備；性能優(yōu)化

中圖分類號：P315" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

作者簡介：楊翼（1980— ），男，高級工程師，碩士；研究方向：微波設(shè)備，信息控制。

0" 引言

隨著科技的迅猛發(fā)展，微波設(shè)備在各行各業(yè)中扮演著越來越重要的角色，其應(yīng)用范圍從日常的微波爐到高端的衛(wèi)星通信設(shè)備。然而，隨著應(yīng)用場景的日益復(fù)雜化，人們對微波設(shè)備的性能要求，尤其是實時性和自適應(yīng)能力的需求在顯著增長［1-5］。這些挑戰(zhàn)要求技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新以滿足日益增長的性能需求。該研究旨在探索數(shù)字孿生技術(shù)和實時自適應(yīng)算法在微波設(shè)備中的應(yīng)用，特別是這些技術(shù)如何提高設(shè)備在復(fù)雜環(huán)境中的實時自適應(yīng)能力和操作效率，研究方法包括構(gòu)建數(shù)字孿生模型和設(shè)計實時自適應(yīng)算法，通過實驗驗證模型和算法的有效性。這項研究不僅有助于推動微波技術(shù)的發(fā)展，還為數(shù)字孿生技術(shù)和自適應(yīng)算法的進(jìn)一步研究與應(yīng)用提供了實踐經(jīng)驗和理論支持。

1" 研究進(jìn)展

1.1" 微波設(shè)備

微波設(shè)備已廣泛應(yīng)用于多種場合，如家用微波爐及工業(yè)和通信領(lǐng)域的高頻設(shè)備。目前，微波技術(shù)主要面臨的挑戰(zhàn)包括能效低下、頻率干擾及設(shè)備壽命和維護(hù)成本問題。特別是在通信領(lǐng)域，隨著頻率的提升，信號的衰減和干擾問題變得更加突出，這些問題直接影響了信號傳輸?shù)姆€(wěn)定性和效率［6］。

1.2" 數(shù)字孿生技術(shù)

數(shù)字孿生技術(shù)在航空航天、汽車制造和建筑管理等多個領(lǐng)域已顯示出其廣泛的適用性和潛力。在航空航天領(lǐng)域［7］，數(shù)字孿生用于實時監(jiān)控和模擬飛行器的狀態(tài)，幫助預(yù)測和防止?jié)撛诠收?。在建筑管理領(lǐng)域［8］，該技術(shù)用于監(jiān)控建筑結(jié)構(gòu)的健康狀況，優(yōu)化能源管理和維護(hù)計劃。數(shù)字孿生技術(shù)通過創(chuàng)建物理設(shè)備的虛擬副本，能夠?qū)崟r監(jiān)控、分析和預(yù)測設(shè)備狀態(tài)和行為，提高微波設(shè)備的可靠性和效率，解決相關(guān)技術(shù)問題。

1.3" 自適應(yīng)算法

自適應(yīng)算法已在能源、機(jī)器人技術(shù)等多個行業(yè)中得到應(yīng)用［9］，這些算法通過實時監(jiān)控和分析，有效調(diào)整設(shè)備或系統(tǒng)的運行，以應(yīng)對環(huán)境變化，提高效率和精確性。針對微波設(shè)備的相關(guān)問題，實時自適應(yīng)算法的應(yīng)用尤其關(guān)鍵。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過模擬和優(yōu)化算法，能顯著提升微波設(shè)備在復(fù)雜環(huán)境下的穩(wěn)定性和傳輸效率。

2" 研究方法

2.1" 系統(tǒng)模型和假設(shè)

該研究構(gòu)建了一個用于模擬微波設(shè)備行為的數(shù)字孿生模型，此模型集成了微波設(shè)備的關(guān)鍵性能參數(shù)和操作環(huán)境變量，如功率輸出、頻率響應(yīng)、環(huán)境溫度和電磁干擾等，能夠有效解決在復(fù)雜環(huán)境中的適應(yīng)能力和操作效率。模型基礎(chǔ)是物理設(shè)備的詳細(xì)規(guī)格和實際操作數(shù)據(jù)，通過這些數(shù)據(jù)校準(zhǔn)模型以確保其精確性。研究假設(shè)：設(shè)備在固定操作條件下性能穩(wěn)定。環(huán)境因素（如溫度和濕度）對設(shè)備性能有可預(yù)測的影響。模型的參數(shù)更新能實時反映在數(shù)字孿生中，無顯著延遲。

2.2" 實時自適應(yīng)算法設(shè)計

實時自適應(yīng)算法基于控制理論和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，其設(shè)計目的是優(yōu)化微波設(shè)備的運行效率和響應(yīng)速度，解決微波設(shè)備在復(fù)雜情況下的不穩(wěn)定性和效率低的問題。算法采用基于模型的預(yù)測控制（Model Predictive Control，MPC）策略，利用從數(shù)字孿生模型獲得的實時數(shù)據(jù)預(yù)測短期內(nèi)設(shè)備的性能表現(xiàn)。通過預(yù)測模型，算法可以動態(tài)調(diào)整操作參數(shù)，如功率級別和頻率分布，以適應(yīng)變化的環(huán)境條件和設(shè)備狀態(tài)。算法通過以下步驟實現(xiàn)：（1）建立預(yù)測模型。利用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法，建立能預(yù)測設(shè)備在不同輸入下反應(yīng)的模型。（2）優(yōu)化過程。根據(jù)預(yù)測模型，實時調(diào)整設(shè)備的輸入?yún)?shù)（如功率級別和頻率分布），最小化性能偏差。（3）反饋機(jī)制。監(jiān)測調(diào)整結(jié)果，將實時數(shù)據(jù)反饋至模型以進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化。

2.3" 模型驗證與實驗設(shè)計

實驗室設(shè)置包括標(biāo)準(zhǔn)的微波設(shè)備、環(huán)境模擬裝置以及數(shù)據(jù)采集和分析系統(tǒng)。實驗設(shè)備：選擇具有代表性的商用微波設(shè)備。數(shù)據(jù)采集：利用傳感器和接口收集設(shè)備的運行數(shù)據(jù)，如功率輸出、頻率響應(yīng)等。處理方法：數(shù)據(jù)通過預(yù)處理后輸入數(shù)字孿生模型，用于算法的訓(xùn)練和驗證。實驗中，該研究將對比實際設(shè)備和數(shù)字孿生模型的性能數(shù)據(jù)，以評估模型的預(yù)測準(zhǔn)確率和算法的調(diào)整效果。文章通過統(tǒng)計分析方法（如均方誤差分析）來量化模型的性能，實現(xiàn)為算法優(yōu)化前后的設(shè)備性能比較和設(shè)備的功率輸出和頻率響應(yīng)的變化。

3" 實驗結(jié)果與分析

3.1" 實驗數(shù)據(jù)展示

實驗主要圍繞設(shè)備在不同環(huán)境條件下的性能表現(xiàn)進(jìn)行，特別是在功率輸出和頻率響應(yīng)的調(diào)整上。算法優(yōu)化前后的設(shè)備性能比較如圖1所示，正弦波形代表設(shè)備的性能實際運行情況中具有隨機(jī)噪聲，其優(yōu)化后的性能顯示為噪聲較少的波形。模型預(yù)測與實際運行數(shù)據(jù)對比如圖2所示，預(yù)測數(shù)據(jù)較為平滑，而實際數(shù)據(jù)包含隨機(jī)噪聲，反映了現(xiàn)實操作中的不確定性。說明該算法有效地提升了微波設(shè)備在實時性和自適應(yīng)能力方面的性能。使用自適應(yīng)算法前后設(shè)備功率輸出的對比如圖3所示，優(yōu)化后，設(shè)備的功率輸出更加穩(wěn)定，波動幅度顯著減少，表明自適應(yīng)算法能有效調(diào)整功率以適應(yīng)環(huán)境變化。頻率響應(yīng)的調(diào)整情況如圖4所示，優(yōu)化后的頻率響應(yīng)更加符合預(yù)設(shè)的目標(biāo)頻率曲線，說明了自適應(yīng)算法在頻率調(diào)整上的高效性。

3.2" 結(jié)果分析

實驗結(jié)果顯示，經(jīng)過算法優(yōu)化的設(shè)備在功率輸出和頻率響應(yīng)方面表現(xiàn)出更高的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，提升了微波設(shè)備在實時性和自適應(yīng)能力方面的性能，并且展示了數(shù)字孿生技術(shù)模型在實時數(shù)據(jù)處理和設(shè)備性能優(yōu)化中的實用價值。在統(tǒng)計分析中，筆者計算了優(yōu)化前后的性能指標(biāo)如平均偏差、標(biāo)準(zhǔn)偏差以及信噪比，進(jìn)一步證實了優(yōu)化措施的正面效果。功率輸出、頻率響應(yīng)和信噪比優(yōu)化改進(jìn)如圖5所示，優(yōu)化前后，功率輸出的標(biāo)準(zhǔn)偏差由優(yōu)化前的15%降至5%；頻率響應(yīng)與目標(biāo)頻率的平均偏差改進(jìn)了近70%；信噪比提高了50%。

4" 結(jié)語

本文提出的實時自適應(yīng)算法與傳統(tǒng)的微波設(shè)備控制方法相比，展示出顯著的優(yōu)勢。該算法能夠?qū)崿F(xiàn)對微波設(shè)備的動態(tài)調(diào)整，通過持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)環(huán)境變化，能夠有效地提升微波設(shè)備在實時性和自適應(yīng)能力方面的性能。此外，該算法在實時數(shù)據(jù)處理方面，能快速響應(yīng)外部環(huán)境的變化，這在需求迅速變化的應(yīng)用場景中尤為重要。

參考文獻(xiàn)

［1］覃志華，廖志遠(yuǎn)，王淵.基于自適應(yīng)控制算法的NB-IoT網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化研究［J］.通信電源技術(shù)，2024（1）：246-248.

［2］陶飛，劉蔚然，劉檢華，等.數(shù)字孿生及其應(yīng)用探索［J］.計算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2018（1）：1-18.

［3］中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院.信息技術(shù) 數(shù)字孿生 第1部分：通用要求：GB/T 43441.1—2023［S］.北京：中國標(biāo)準(zhǔn)出版社，2023.

［4］曾軍英，馮武林，秦傳波，等.實時自適應(yīng)的立體匹配網(wǎng)絡(luò)算法［J］.信號處理，2019（5）：843-849.

［5］劉姿杉.深度學(xué)習(xí)在物理層信號處理中的應(yīng)用研究［J］.信息通信技術(shù)與政策，2019（7）：57-61.

［6］吳賀君.我國微波技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展現(xiàn)狀及市場前景［J］.長春師范大學(xué)學(xué)報，2024（6）：45-46.

［7］韓文婷，程龍，韓文婧，等.數(shù)字孿生驅(qū)動的火箭控制系統(tǒng)故障診斷研究綜述［J］.計算機(jī)測量與控制，2022（10）：1-6.

［8］顏劍.數(shù)字孿生在建筑全生命周期管理中的應(yīng)用研究［J］.城市建筑，2023（7）：5-7.

［9］衡佳妮.基于FEEMD及人工智能算法的混合風(fēng)速預(yù)測模型的研究與應(yīng)用［D］.蘭州：蘭州大學(xué)，2016.

（編輯" 王永超）

Research on the application of real-time adaptive algorithm of digital twin model for microwave equipment

YANG" Yi

（51st Research Institute， China Electronics Technology Group Corporation， Shanghai 201802， China）

Abstract：" With the wide application of microwave equipment in many fields， people’s requirements for its real-time and adaptive ability are increasing day by day， and the existing microwave equipment faces many challenges in terms of operating efficiency and environmental adaptability， which requires more advanced technology to improve its performance and prevent potential failures. In order to meet these challenges， digital twin technology and real-time adaptive algorithms show great potential. Digital twin technology can optimize device performance by creating virtual copies of physical devices to reflect and predict device states and behaviors in real time. At the same time， the real-time adaptive algorithm can adjust the operating parameters in real time by monitoring the equipment operation and external environment changes， and enhance the adaptive ability of the equipment. In this study， a digital twin model is constructed and an adaptive algorithm is designed to improve the performance of microwave equipment in terms of real-time and adaptive ability. The experimental results verify the accuracy of the model and the validity of the algorithm， and prove that these techniques are used in microwave equipment and other fields.

Key words： digital twin technology; real-time adaptive algorithms; microwave devices; performance optimization