上海电气集团股份有限公司王伯荣获国家专利权
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龙图腾网获悉上海电气集团股份有限公司申请的专利一种多电平逆变器功率器件故障诊断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：CN116702060B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310699970.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种多电平逆变器功率器件故障诊断方法是由王伯荣;陈国栋;宋晋峰;彭陈仡设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种多电平逆变器功率器件故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多电平逆变器功率器件故障诊断方法，其特征在于，使用前馈卷积‑池化网络和辅助神经网络对多电平逆变器各相的运行模式进行辨识，获得诊断结果，其中，将辅助神经网络学习的权值和偏置参数迁移到前馈卷积‑池化网络的卷积核中，来共享辅助神经网络的学习能力，使前馈卷积‑池化网络具备对多电平逆变器运行模式的特征辨识。采用本发明提出的诊断方法，有效改善了传统电路模型法和数据驱动法的固有问题，即模型依赖性和诊断速度间的矛盾。本发明提出的诊断网络通过共享学习能力和简化卷积神经网络结构，具备高诊断精度的同时，降低了对训练样本的需求，加快了信号处理速度，有助于在线故障诊断。
本发明授权一种多电平逆变器功率器件故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种多电平逆变器功率器件故障诊断方法，其特征在于，使用前馈卷积-池化网络和辅助神经网络对多电平逆变器各相的运行模式进行辨识，获得诊断结果，其中，将辅助神经网络学习的权值和偏置参数迁移到前馈卷积-池化网络的卷积核中，来共享辅助神经网络的学习能力，使前馈卷积-池化网络具备对多电平逆变器运行模式的特征辨识；所述前馈卷积-池化网络共享辅助神经网络的学习能力的共享条件为：，式中：，表示卷积层一的第个卷积核数组；，表示卷积层二的第个卷积核数组；，表示辅助网络隐藏层第个神经元的权值数组；，表示辅助网络输出层第l个神经元的权值数组；表示卷积层一的信号偏置；表示卷积层二的信号偏置；p为辅助神经网络的隐藏层的神经元个数；fconvI表示卷积层一的激活函数；fconvII表示卷积层二的激活函数。
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