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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于多模态数据的逆变器IGBT微小故障特征提取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113850154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111038212.5，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于多模态数据的逆变器IGBT微小故障特征提取方法是由朱琴跃;李姚霖;谭喜堂;魏伟;李爱华设计研发完成，并于2021-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据的逆变器IGBT微小故障特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多模态数据的逆变器IGBT微小故障特征提取方法，包括以下步骤：1建立两电平牵引逆变器暂态模态的等效二阶系统，并对等效二阶系统表达式进行参数辨识；2通过Elman神经网络对逆变器输出电压数据进行模态划分；3提取每个暂态模态中相应的微小故障特征参数，包括电压超调量σ、峰值时间tp以及电压斜率绝对值Δ；4提取每个稳态模态中的电压稳态值Vstab；5根据提取得到的IGBT微小故障的特征参数进行故障检测。与现有技术相比，本发明具有易于实现、节约成本、降低噪声干扰、提高模态分类准确性、准确提取和故障检测等优点。

本发明授权基于多模态数据的逆变器IGBT微小故障特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的逆变器IGBT微小故障特征提取方法，用以提取能够反映逆变器中IGBT微小故障的特征参数用于后续的故障检测，其特征在于，包括以下步骤： 1建立两电平牵引逆变器暂态模态的等效二阶系统，并对等效二阶系统表达式进行参数辨识； 2通过Elman神经网络对逆变器输出电压数据进行模态划分； 3提取每个暂态模态中相应的微小故障特征参数，包括电压超调量σ、峰值时间tp以及电压斜率绝对值Δ； 4提取每个稳态模态中的电压稳态值Vstab； 5根据提取得到的IGBT微小故障的特征参数进行故障检测； 所述的步骤2具体包括以下步骤： 201将一批次的逆变器原始工作模态数据，即原始输出电压数据切分为s个时间片，得到由s个数据元组xi组成的数据集Xset，所述的数据元组作为逆变器工作模态的分类特征参数，其中，为原始工作模态数据的平均值； 202将所有n个批次的数据集合并形成训练样本集Sample_Set，将训练样本集Sample_Set作为Elman神经网络的输入数据集并进行训练； 203根据训练好的Elman神经网络对逆变器输出电压数据进行模态划分； 所述的步骤3包括暂态参数计算和权值融合两个过程，即，对于电压暂态模态，首先分别在原始输出电压数据和参数辨识系统数据中计算超调量和峰值时间，然后将两个超调量和峰值时间按照权重进行融合平均，最后通过组合计算得到电压斜率绝对值Δ； 所述的步骤4具体为： 获取IGBT模块不同温度下输出特性曲线的交点坐标，则交点的横坐标值即为不受结温影响的IGBT饱和导通压降，该不受结温影响的IGBT饱和导通压降仅与IGBT模块的微小故障状态相关，使逆变器中IGBT模块工作在此不受结温影响的IGBT饱和导通压降下，采集逆变器输出电压对应的稳态电压值Vstab。

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