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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利基于深度学习的无线电能传输系统偏移检测方法及系统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：CN116465291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310419666.X，技术领域涉及：G01B7/02；该发明授权基于深度学习的无线电能传输系统偏移检测方法及系统是由葛慧林;欧阳佳力;连静;朱志宇;王彪;王伟然;刘润邦;郭辰凯;王峥设计研发完成，并于2023-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的无线电能传输系统偏移检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的无线电能传输系统偏移检测方法及系统，包括以下步骤：步骤1：当无线电能传输系统的输出电流发生异常时，采集负载上的输出电流；步骤2：对输出电流的频谱进行时空特征提取和归一化处理，得到时频信息；步骤3：将步骤2得到的时频信息输入至偏移检测模型，得到无线电能传输系统当前的偏移检测结果；所述偏移检测结果为：输出电流发生异常为由接收线圈与发射线圈发生偏移引起或输出电流发生异常不由接收线圈与发射线圈发生偏移引起；步骤4：根据无线电能传输系统当前的偏移检测结果，调整输入电压。

本发明授权基于深度学习的无线电能传输系统偏移检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的无线电能传输系统偏移检测方法，应用于无线电能传输系统，所述无线电能传输系统包括发射线圈、接收线圈和负载；发射线圈根据输入电压向接收线圈发射能量，接收线圈用于接收来自发射线圈的能量，在负载上产生输出电流；其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：当无线电能传输系统的输出电流发生异常时，采集负载上的输出电流； 步骤2：对输出电流的频谱进行时空特征提取和归一化处理，得到时频信息； 步骤3：将步骤2得到的时频信息输入至偏移检测模型，得到无线电能传输系统当前的偏移检测结果；所述偏移检测结果为：输出电流发生异常为由接收线圈与发射线圈发生偏移引起或输出电流发生异常不由接收线圈与发射线圈发生偏移引起； 步骤4：根据无线电能传输系统当前的偏移检测结果，调整输入电压； 所述偏移检测模型为已训练的LSTM神经网络，所述LSTM神经网络由LSTM层、全连接层，softmax层和classification层构成； 采用以下步骤对LSTM神经网络进行训练，得到偏移检测模型： 采集接收线圈与发射线圈发生不同偏移时无线电能传输系统的输出电流，采集不同负载电阻下无线电能传输系统的输出电流；将采集到的输出电流进行数据分段； 将数据分段后的输出电流进行划分，得到训练集和测试集； 对训练集和测试集中的输出电流的频谱依次进行时空特征提取和归一化处理，得到时频信息； 对各时频信息添加标签，包括：接收线圈与发射线圈发生不同偏移时无线电能传输系统的输出电流的时频信息的标签为真，不同负载电阻下无线电能传输系统的输出电流的时频信息的标签为假； 采用训练集对LSTM神经网络进行训练，得到偏移检测模型。

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