[发明专利]一种基于深度学习的热阻测量方法在审
| 申请号： | 202310533787.7 | 申请日： | 2023-05-12 |
| 公开（公告）号： | CN116562150A | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 王佳宁;於少林;魏兆阳;樊志鑫 | 申请（专利权）人： | 合肥综合性国家科学中心能源研究院（安徽省能源实验室） |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G01R31/26;G01K13/00;G06F30/17;G06F119/06;G06F119/08;G06F119/12;G06F111/10 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 杨学明 |
| 地址： | 230000 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的热阻测量方法，包括：获取待测器件的结温冷却曲线；获取ANN建模所需的瞬态热阻抗曲线与时间常数谱的样本集；所述ANN表示为人工神经网络；根据所述待测器件的结温冷却曲线，计算器件的瞬态热阻抗曲线，获得瞬态热阻抗曲线与结温冷却曲线的关系；根据所述的瞬态热阻抗曲线与时间常数谱的样本集，获得ANN模型；根据所述器件的瞬态热阻抗曲线作为ANN模型的输入变量，获得器件的时间常数谱曲线；根据所述器件的时间常数谱曲线，计算器件的积分结构函数曲线，获得所述器件的热阻。本发明大大缩减了迭代时间，并拥有很好的去噪能力，对准确获取器件的结构函数曲线具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 测量方法 | ||
【主权项】：
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