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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于神经网络的单开关直流-直流变换器在线控制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：CN115987086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211647474.6，技术领域涉及：H02M3/00；该发明授权基于神经网络的单开关直流-直流变换器在线控制方法是由何良宗;熊振坤;周鸿彦设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的单开关直流-直流变换器在线控制方法在说明书摘要公布了：本发明方法为一种基于神经网络的单开关直流‑直流变换器在线控制方法，包括：构建包括神经网络训练结构、神经网络训练方式和神经网络训练算法的神经网络模型；构建以单开关直流‑直流变换器作为控制对象及以变换器输出电压作为控制目标的神经网络控制器；实时采集单开关直流‑直流变换器的运行状态数据和控制数据，在线获取梯度，实现神经网络的在线训练及变换器的在线控制。本发明无需对变换器进行建模，也无需大量的数据样本对神经网络进行离线训练，而是在变换器运行过程中实现控制律权值与偏置的在线获取，达到实时控制的目的，且所述神经网络控制器能够应对输入电压或输出端负载阶跃变化带来的影响，具有较好的鲁棒性和动态响应性能。

本发明授权基于神经网络的单开关直流-直流变换器在线控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的单开关直流-直流变换器在线控制方法，其特征在于，包括： 构建包括神经网络训练结构、神经网络训练方式和神经网络训练算法的神经网络模型； 构建以单开关直流-直流变换器作为控制对象及以变换器输出电压作为控制目标的神经网络控制器；所述神经网络控制器包括神经网络模型和损失函数； 实时采集单开关直流-直流变换器的运行状态数据和控制数据，在线获取梯度，实现神经网络的在线训练及变换器的在线控制； 所述神经网络训练结构采用前馈神经网络结构；所述神经网络训练方式采用有监督学习方式，不断调整权值与偏置参数，完成学习过程；所述神经网络训练算法采用反向传播算法，通过梯度下降法对非线性函数进行多次复合，对输入输出映射关系进行复现； 所述神经网络模型为单层神经元，仅包含输入层与输出层；其中，输入层由三个神经元组成，三个神经元的输入信号分别为输入电压、输出电压和变换器电感电流；所述输出层由单个神经元构成，单个神经元的输出d作为单开关直流-直流变换器的PWM调制信号； 所述输入层和输出层相互连接，层间神经元之间的映射关系如下： ； 其中，I表示输入层神经元个数，表示输入层的第i个神经元映射到输出层神经元的权值，表示输入层的第i个输入，b表示输入层的神经元映射到输出层神经元的偏置，fx为各输入加权之和，S表示输出层激活函数，，表示的-fx次方； 采用BP算法进行在线梯度获取；根据梯度下降法及链式法，表示如下： ； 其中，和分别为权值及偏置b的变化量，上标k及括号内的k表示k时刻下迭代采样值或计算值，为学习速率；表示损失函数；表示k时刻的输出电压；表示k时刻的PWM调制信号；表示k时刻各输入加权之和；表示k-1时刻输入层第i个神经元映射到输出层神经元的权值；表示k-1时刻输入层的神经元映射到输出层神经元的偏置； 梯度在线获取方式为：每个采样时刻下，对所需变换器参数进行采集，送入上式进行计算，其中，、、和直接进行偏导计算，表示如下： ； ； 其中，表示k时刻的输出参考电压；表示k-1时刻的输出电压；表示k-1时刻的PWM调制信号；表示k时刻输入层的第i个神经元的输入信号。

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