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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于迁移学习的永磁同步电机热神经网络温度预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：CN121389842B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511988142.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于迁移学习的永磁同步电机热神经网络温度预测方法是由孔武斌;王开仪;彭楷;葛健;杨军;蔡华祥;王智强设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习的永磁同步电机热神经网络温度预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于迁移学习的永磁同步电机热神经网络温度预测方法，包括以下步骤：S1、构建热神经网络模型，并使用多工况运行数据进行预训练，得到预训练模型，所述预训练模型输出多个主要节点的温度；S2、对于目标电机，将其多个待测温度节点根据物理特性进行合并，形成与所述预训练模型的主要节点相对应的合并后主要节点；S3、使用目标电机的运行数据对所述预训练模型进行微调，得到微调后的热神经网络模型，输出所述合并后主要节点的温度预测值；S4、构建低秩多层感知机网络；S5、计算得到目标电机的待测温度节点的最终温度预测值。本发明能够在减少训练数据与模型参数的同时，实现更高的预测精度。

本发明授权基于迁移学习的永磁同步电机热神经网络温度预测方法在权利要求书中公布了：1.基于迁移学习的永磁同步电机热神经网络温度预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建热神经网络模型，并使用多工况运行数据进行预训练，得到预训练模型，所述预训练模型输出多个主要节点的温度； S2、对于目标电机，将其多个待测温度节点根据物理特性进行合并，形成与所述预训练模型的主要节点相对应的合并后主要节点； S3、使用目标电机的运行数据对所述预训练模型进行微调，得到微调后的热神经网络模型，输出所述合并后主要节点的温度预测值； S4、构建低秩多层感知机网络，用于基于所述合并后主要节点的温度预测值预测节点温差；其中，所述低秩多层感知机网络的输入由两部分拼接而成：一部分是所述微调后的热神经网络模型输出的合并后主要节点的温度预测值，另一部分是电机的实时工况量；所述节点温差是指待测温度节点的温度与其所对应的合并后主要节点的温度预测值之间的偏移量； S5、将所述节点温差与所述合并后主要节点的温度预测值结合，计算得到目标电机的待测温度节点的最终温度预测值；其中，计算待测温度节点的最终温度预测值通过将合并后主要节点的温度预测值与节点温差相加或相减得到。

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