一种医用RFQ加速器低电平信号相位稳定控制方法及系统

本发明提供一种医用RFQ加速器低电平信号相位稳定控制方法及系统，所述方法包括：构建基于小波包变换的时频能量谱特征向量；基于轻量级卷积神经网络与注意力机制提取第二扰动特征；构建基于长短期记忆网络的相位动态趋势预测模块，获取第一预测相位误差；构建基于残差控制网络的相位补偿模块，得到第二相位补偿量；基于扩展卡尔曼滤波器输出实时驱动控制信号。本发明通过构建基于小波包变换的时频能量谱特征向量，实现对低电平信号多尺度扰动特征的精准表征，结合深度学习网络与扩展卡尔曼滤波算法，建立医用RFQ加速器相位动态补偿体系，显著提升信号相位稳定性的控制精度和抗干扰能力，适用于高精度医用粒子加速器控制系统。