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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于神经网络的DC-DC变换器状态监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：CN116148574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310111389.6，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权一种基于神经网络的DC-DC变换器状态监测方法是由周玮阳;路创创;李锦成设计研发完成，并于2023-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的DC-DC变换器状态监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于神经网络的DC‑DC变换器状态监测方法，属于发电、变电或配电的技术领域。该方法利用拉普拉斯逆变换求解电路模型，使用Foster热网络将器件损耗转化为器件温度，并根据温度修改器件热敏参数的值，形成温度反馈；以电热模型仿真得到的输出作为神经网络的输入，模型中的老化参数作为神经网络的输出训练神经网络；将实验输出作为已训练完成神经网络的输入，得到老化参数，最后根据老化参数的值反馈到电热模型中对估计不准的老化参数进行修正。本发明以仿真数据代替实验数据训练神经网络，在保证监测精度的同时大大降低训练神经网络的时间成本。

本发明授权一种基于神经网络的DC-DC变换器状态监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的DC-DC变换器状态监测方法，其特征在于， 建立DC-DC变换器的电热模型：所述电热模型包括DC-DC变换器的电路模型以及自热器件的热模型，所述自热器件的热模型将自热器件的功率损耗之和转换为自热器件结温，根据所述自热器件结温修正所述DC-DC变换器的老化参数，所述DC-DC变换器的老化参数包括：电容、电容等效串联电阻、功率开关管导通电阻，其中，所述自热器件中MOSFET或二极管的热模型为四层的Foster热网络模型，通过对所述四层的Foster热网络模型的微分方程组进行拉普拉斯逆变换，将自热器件的功率损耗之和转换为自热器件结温，，为Foster热网络第i层热容两端的温度差，i=1,2,3,4，Ri、Ci为Foster热网络第i层的热阻和热容，为MOSFET或者二极管的功率损耗，Tc为MOSFET或者二极管的外壳温度，Tj为MOSFET或者二极管的结温；所述自热器件中电容的热模型为一阶Foster热网络模型，通过对一阶Foster热网络模型进行拉普拉斯变换，计算电容壳温，，为t时刻电容外壳温度，Ta为环境温度，Ploss_C为电容功率损耗，Rth与Cth为一阶Foster热网络模型的热阻和热容； 训练神经网络：以DC-DC变换器的电热模型仿真得到的电气输出作为输入数据，以DC-DC变换器老化参数作为输出数据，训练获取拟合DC-DC变换器电气输出与DC-DC变换器老化参数对应数学关系的神经网络； 应用神经网络：将实验测得的DC-DC变换器电气输出代入拟合DC-DC变换器电气输出与DC-DC变换器老化参数对应数学关系的神经网络，根据所述神经网络预测输出的一组DC-DC变换器老化参数计算电容电压实验数据，将所述神经网络预测输出的一组DC-DC变换器老化参数代入所述DC-DC变换器的电热模型得到电容电压仿真数据，在所述电容电压实验数据与电容电压仿真数据的差值超过阈值时，通过神经网络重新预测输出一组DC-DC变换器老化参数，重复计算电容电压实验数据、电容电压仿真数据、电容电压实验数据与电容电压仿真数据的差值的过程，直至电容电压实验数据与电容电压仿真数据的差值满足阈值要求，将神经网络最后输出的一组DC-DC变换器老化参数反馈至DC-DC变换器电热模型中对老化参数进行修正。

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