浙江大学杨永恒获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于物理信息神经网络的DAB变换器电路参数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：CN120105936B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510593627.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于物理信息神经网络的DAB变换器电路参数提取方法是由杨永恒;谢谭静;朱殷晓;王惜昀设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于物理信息神经网络的DAB变换器电路参数提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理信息神经网络的DAB变换器电路参数提取方法，属于涉及电路参数提取技术领域，具体步骤如下：构建DAB变换器的时域表达式；建立采集电量信息数据集与待提取参数数据集之间的物理联系；基于步骤S2建立的物理联系建立时域递推关系；构建由数据机理和物理信息融合的用于DAB变换器参数识别的物理信息神经网络，物理信息神经网络通过预测所采集的电量信息，更新作为网络权重的电路参数数据，同时达到电量信息的准确预测和参数数据的精确识别。采用上述方法，通过输入少量DAB变换器的电感电流和输出电压数据，且在考虑噪声影响的采集数据精度和不同调制方式的场景下，实现高精度电路参数提取，鲁棒性强，泛化性好。
本发明授权基于物理信息神经网络的DAB变换器电路参数提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络的DAB变换器电路参数提取方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤S1：构建DAB变换器的时域微分表达式； 步骤S2：确定采集电量信息数据集和待提取参数数据集，并建立采集电量信息数据集与待提取参数数据集之间的物理联系； 步骤S3：基于步骤S2建立的物理联系建立时域递推关系； 步骤S4：构建由数据机理和物理信息融合的用于DAB变换器参数识别的物理信息神经网络并进行训练，该物理信息神经网络通过预测所采集的电量信息，更新作为物理信息神经网络权重的电路参数数据，同时实现电量信息的预测和参数数据的识别。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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