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龍圖騰網(wǎng)恭喜華夏天信智能物聯(lián)股份有限公司申請的專利基于神經(jīng)網(wǎng)絡的變頻器IGBT結溫預測方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN119272642B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202411817922.1，技術領域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權基于神經(jīng)網(wǎng)絡的變頻器IGBT結溫預測方法是由劉輝臣;王海波;蘇位峰;宇文博;衛(wèi)三民;宋玉斌;張鳴;李堯設計研發(fā)完成，并于2024-12-11向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于神經(jīng)網(wǎng)絡的變頻器IGBT結溫預測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的變頻器IGBT結溫預測方法，涉及神經(jīng)網(wǎng)絡技術領域，包括：獲取地鐵牽引傳動系統(tǒng)的電路結構和運行參數(shù)，構建動態(tài)熱網(wǎng)絡模型；建立仿真工況集，進行仿真采集實時參數(shù)集，預處理后建立樣本數(shù)據(jù)集；建立帶有多輸入層的神經(jīng)網(wǎng)絡，執(zhí)行訓練構建IGBT結溫預測模型，每個輸入層映射有一個特征提取子網(wǎng)絡，利用特征提取子網(wǎng)絡進行特征提取，根據(jù)特征提取結果進行神經(jīng)網(wǎng)絡訓練；利用IGBT結溫預測模型進行數(shù)據(jù)預測，建立結溫時間序列。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術難以捕捉復雜運行條件下結溫的動態(tài)變化，特別是在負載波動較大或多工況切換時，傳統(tǒng)模型的預測誤差顯著增大，導致結溫預測的準確性不足的技術問題。

本發(fā)明授權基于神經(jīng)網(wǎng)絡的變頻器IGBT結溫預測方法在權利要求書中公布了：1.基于神經(jīng)網(wǎng)絡的變頻器IGBT結溫預測方法，其特征在于，所述方法包括：在建立與地鐵牽引傳動系統(tǒng)的數(shù)字通信后，獲取地鐵牽引傳動系統(tǒng)的電路結構和運行參數(shù)，利用MATLABSimulink軟件構建地鐵牽引傳動系統(tǒng)逆變器的動態(tài)熱網(wǎng)絡模型；建立地鐵牽引傳動系統(tǒng)的仿真工況集，以仿真工況集和環(huán)境參數(shù)進行基于動態(tài)熱網(wǎng)絡模型的仿真，采集實時參數(shù)集，所述實時參數(shù)集包括通態(tài)壓降、集電極電流、環(huán)境溫度、散熱器溫度以及負載波動，對實時參數(shù)集預處理后，建立樣本數(shù)據(jù)集；建立帶有多輸入層的神經(jīng)網(wǎng)絡，并將樣本數(shù)據(jù)集輸入至多輸入層的神經(jīng)網(wǎng)絡執(zhí)行訓練，構建IGBT結溫預測模型，其中，所述多輸入層包括通態(tài)壓降輸入層、集電極電流輸入層、環(huán)境溫度輸入層、散熱器溫度輸入層以及負載波動輸入層，每個輸入層映射有一個特征提取子網(wǎng)絡，在神經(jīng)網(wǎng)絡執(zhí)行訓練前，利用特征提取子網(wǎng)絡進行對應特征數(shù)據(jù)的特征提取，根據(jù)特征提取結果進行神經(jīng)網(wǎng)絡訓練；利用IGBT結溫預測模型進行數(shù)據(jù)預測，建立結溫時間序列；所述利用MATLABSimulink軟件構建地鐵牽引傳動系統(tǒng)逆變器的動態(tài)熱網(wǎng)絡模型，還包括：所述動態(tài)熱網(wǎng)絡模型包括靜態(tài)熱阻和動態(tài)熱阻，所述動態(tài)熱阻通過如下公式擬合構建： ；其中，表征動態(tài)熱阻，隨時間t和功率輸入的變化而動態(tài)調整，a為熱阻初始響應幅度，b為熱阻衰減系數(shù)，t表征時間變量，c為功率輸入的動態(tài)響應系數(shù)，為功率輸入。

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