哈尔滨工业大学;南瑞集团有限公司宋凯获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学;南瑞集团有限公司申请的专利一种基于深度学习的无线充电系统磁耦合机构内部温度在线预测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：CN116341321B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310261047.2，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于深度学习的无线充电系统磁耦合机构内部温度在线预测方法是由宋凯;兰宇;姜金海;孙传禹;杨丰硕;桑林;王可;张振军;张萱;李旭玲设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的无线充电系统磁耦合机构内部温度在线预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于深度学习的无线充电系统磁耦合机构内部温度在线预测方法。本发明所述方法通过红外传感器对磁耦合机构的表面温度测量并结合有限元热场分析，建立相对精确的磁耦合机构内部的温度在线预测模型，可用于磁耦合机构的温度监测与过温保护。对比传统方法，本发明所述方法可以实现磁耦合机构内部温度的实时预测。
本发明授权一种基于深度学习的无线充电系统磁耦合机构内部温度在线预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的无线充电系统磁耦合机构内部温度在线预测方法，其特征在于：所述方法具体为： Step1：首先进行离线准备，建立磁耦合机构有限元热磁场仿真模型，先进行磁场损耗分析，再将损耗数据代入热场中，仿真求解系统在不同工况下的温度情况，通过改变线圈激励和调整空间环境来构建温度数据集； Step2：基于仿真数据通过深度信念网络建立磁耦合机构表面温度到内部部件最高温度的回归预测模型，首先对深度信念网络的若干个受限玻尔兹曼机进行前向堆叠学习和反向微调学习，待深度信念网络中所有的受限玻尔兹曼机都训练完成，再利用仿真标记数据通过反向微调学习来训练更新深度信念网络模型的参数，最终获得相对准确的温度回归预测模型； Step3：将预测模型存储至上位或下位机中用于温度预测； Step4：其次开展在线预测，在无线充电系统实际工作过程中采用红外温度传感器测量磁耦合机构表面温度，得到表面温度数据矩阵； Step5：将表面温度数据矩阵输入预测模型中，通过上位或下位机的核心处理器计算完成磁耦合机构内部温度的在线预测； Step6：输出磁耦合机构内部温度在线预测结果。
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