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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于驱动电流数据的MOSFET故障诊断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：CN119377774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202411513947.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于驱动电流数据的MOSFET故障诊断方法及系统是由王兵兵;崔涛;占若松;章振宇;张付军设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于驱动电流数据的MOSFET故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于驱动电流数据的MOSFET故障诊断方法及系统，涉及器件故障诊断技术领域，该方法包括：首先获取MOSFET功率驱动电路工作时的驱动电流数据，通过事先采用灰狼优化算法对分解层数和惩罚因子优化过后的变分模态分解算法对驱动电流信号进行分解，得到若干个本征模态分量，随后计算各本征模态分量的能量，并选取能量最大几个计算得到驱动电流数据的归一化能量值，最后利用预先训练好的故障诊断模型，输出判断的MOSFET功率驱动电路的故障类型。本申请上述方案可高效准确地实现对MOSFET功率驱动电路的故障、性能退化模式的判断和识别。

本发明授权基于驱动电流数据的MOSFET故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于驱动电流数据的MOSFET故障诊断方法，其特征在于，包括： 获取MOSFET功率驱动电路工作时的驱动电流数据； 采用优化后的变分模态分解算法对所述驱动电流信号进行分解，得到若干个本征模态分量；所述优化后的变分模态分解算法为采用灰狼优化算法对分解层数和惩罚因子优化过后的变分模态分解算法； 计算各所述本征模态分量的能量，并选取能量最大的若干个本征模态分量计算得到所述驱动电流数据的归一化能量值； 将所述归一化能量值输入到预先训练好的故障诊断模型中，得到MOSFET功率驱动电路的故障类型；所述预先训练好的故障诊断模型为预先训练好的卷积神经网络； 通过以下步骤得到预先训练好的故障诊断模型： 通过试验和仿真模拟MOSFET功率驱动电路的硬故障，并获取硬故障下的驱动电流数据； 通过高低温试验箱加速元器件的老化过程，模拟MOSFET功率驱动电路的软故障，并获取软故障下的驱动电流数据； 采用优化后的变分模态分解算法对各所述驱动电流信号进行分解，得到若干个本征模态分量； 计算各所述本征模态分量的能量，并选取能量最大的若干个本征模态分量计算得到所述驱动电流数据的归一化能量值； 根据各个所述驱动电流数据的归一化能量值和各个所述驱动电流数据对应的故障类型，构建故障诊断数据集； 利用所述故障诊断数据集，以驱动电流数据的归一化能量值为输入，以所述驱动电流数据对应的故障类型为目标输出，训练一卷积神经网络，得到预先训练好的故障诊断模型； 根据下式计算本征模态分量的能量： ； 其中，为第j个本征模态分量的能量，为第j个本征模态分量；选取能量最大的前四个本征模态分量，根据下式计算得到所述驱动电流数据的归一化能量值： ； 其中，E1、E2、E3、E4分别为能量最大的前四个本征模态分量的能量；E1、E2、E3、E4这四个分量的值分别除以总能量值，得到四个分量各自对应的归一化能量值，得到的Q1、Q2、Q3、Q4作为输入到卷积神经网络的特征向量。

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