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龙图腾网获悉广东力德诺电子科技有限公司申请的专利一种基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度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：CN119472870B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510069166.7，技术领域涉及：G05D23/22；该发明授权一种基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度控制方法是由陈积干;梁旦新;余明辉;邹长海设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度控制方法，涉及模块控制技术领域，包括通过分布式温度传感器收集智能功率模块温度数据进行预处理，根据温度数据对智能功率模块进行动态功率路径调整；利用智能算法基于智能功率模块调整后的功率路径预测未来温度，并根据预测结果进行调整；结合温度数据以及预测结果优化智能功率模块冷却系统；将温度数据和功率路径进行实时展示，并存储至数据库中。本发明保障了智能功率模块的安全运行，实现了功率的精准调整，同时通过预测未来温度验证功率调整效果和冷却系统优化，进一步提高了功率调整的精准性和灵活性。

本发明授权一种基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于氮化镓功率芯片的智能功率模块的温度控制方法，其特征在于：包括， 通过分布式温度传感器收集智能功率模块温度数据进行预处理，根据温度数据对智能功率模块进行动态功率路径调整； 利用智能算法基于智能功率模块调整后的功率路径预测未来温度，并根据预测得到的未来温度数据对智能功率模块进行温度控制调整； 结合温度数据以及预测结果优化智能功率模块冷却系统； 将温度数据和功率路径进行实时展示，并存储至数据库中； 所述根据温度数据对智能功率模块进行动态功率路径调整指根据智能功率模块的设计参数识别所有功率路径，定义智能功率模块中功率路径数量为N； 使用有限元分析工具根据智能功率模块设计参数建立热模型，通过仿真实验在热模型中的功率路径j施加已知功率，记录功率路径i的温度变化，计算功率路径i的温度变化与已知功率的比值作为功率路径i和功率路径j间的热阻抗，遍历计算所有功率路径间的热阻抗形成智能功率模块的热阻抗矩阵Z； 根据智能功率模块的运行参数和热阻抗矩阵计算功率路径k的实时温度变化： 其中为功率路径k和功率路径j之间的热阻抗，为功率路径j的实时功率，N为功率路径总数； 根据功率路径k的实时功率和运行电压计算功率路径k的直流电流，并通过直流电流计算功率路径k的均方根电流： 其中M为计算时段，t为时间； 根据功率路径的设计参数计算功率路径k的集肤深度，并获取功率路径k的直流电阻，通过直流电阻和集肤深度计算功率路径k的交流电阻； 根据功率路径k的直流电阻、交流电阻、均方根电流以及直流电流计算功率路径k的等效电阻： 得到功率路径k的等效电阻后，通过等效电阻与均方根电流计算得到功率路径k的损耗功率； 随机初始化智能功率模块的所有功率路径的实时功率，并随机形成多组初始功率路径的功率分配方案作为初始种群，每个初始种群中所有功率路径的功率之和等于智能功率模块总功率； 定义优化目标函数F为： 其中为智能功率模块设计最高温度，为功率路径k的实时功率，为温度影响权重，为损耗权重； 同步根据功率路径k的等效电感和电容计算功率路径零交点频率； 定义优化目标函数F的约束为： 其中为功率路径k的电流频率，为路径频率偏差阈值； 计算每个初始种群的优化目标函数F值，定义初始种群的适应度值为优化目标函数F值的负数，使用轮盘赌方法选择初始种群个体，并使用单点交叉法和变异生成新的种群进行初始种群迭代，直至优化目标函数F收敛后停止迭代，计算迭代后的种群适应度，并选择适应度最高的种群作为最优种群，提取最优种群中每个功率路径的功率分配应用至智能功率模块； 所述结合温度数据以及预测结果优化智能功率模块冷却系统指识别智能功率模块冷却系统种类，并根据冷却系统种类进行对应优化，包括， 若冷却系统为风冷，则根据功率路径温度和环境温度调整风扇转速： 其中为功率路径k的温度，为环境温度，为温度变化率，和为调节系数； 若冷却系统为液冷，则根据氮化镓芯片功率和冷却液温度调整冷却液流速： 其中为氮化镓芯片功率，为冷却液比热容，和分别为冷却液出口温度和冷却液入口温度。

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