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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利DC-DC升压变换器多参数辨识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：CN120850793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511025530.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权DC-DC升压变换器多参数辨识方法是由向洋霄;袁玮廷;杜雄;孙鹏菊;罗全明;刘俊良;谢卓均;孟骏芹设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本DC-DC升压变换器多参数辨识方法在说明书摘要公布了：本发明提供的一种DC‑DC升压变换器多参数辨识方法，包括：构建DC‑DC升压变换器的连续状态空间模型；对步骤S1中的DC‑DC升压变换器的连续状态空间模型进行离散化处理；构建物理信息嵌套神经网络，所述物理信息嵌套神经网络由输入到输出依次包括数据驱动层和物理层，并将离散化处理后的DC‑DC升压变换器的连续状态空间模型作为物理层的训练模型；获取训练参数，并将训练参数输入至物理信息嵌套神经网络中，并构建伪标签，并将伪标签输入至物理信息嵌套神经网络的损失函数中进行半监督训练；实时获取DC‑DC升压变换器的识别参数，并将识别参数输入至训练完成后的物理信息嵌套神经网络中得到参数识别结果。

本发明授权DC-DC升压变换器多参数辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种DC-DC升压变换器多参数辨识方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.构建DC-DC升压变换器的连续状态空间模型； S2.对步骤S1中的DC-DC升压变换器的连续状态空间模型进行离散化处理； S3.构建物理信息嵌套神经网络，所述物理信息嵌套神经网络由输入到输出依次包括数据驱动层和物理层，并将离散化处理后的DC-DC升压变换器的连续状态空间模型作为物理层的训练模型； S4.获取训练参数，并将训练参数输入至物理信息嵌套神经网络中，并构建伪标签，并将伪标签输入至物理信息嵌套神经网络的损失函数中进行半监督训练； S5.实时获取DC-DC升压变换器的识别参数，并将识别参数输入至训练完成后的物理信息嵌套神经网络中得到参数识别结果； 构建DC-DC升压变换器的连续状态空间模型具体包括： 1； 其中：表示DC-DC升压变换器的电感电流，表示DC-DC升压变换器的输出电压，表示DC-DC升压变换器的输入电压，表示DC-DC升压变换器的输入电感，表示输入电感的寄生电阻，表示DC-DC升压变换器的输出电容，表示输出电容的寄生电阻，表示负载电阻，表示二极管导通压降，表示表示DC-DC升压变换器的开关的导通电阻；表示开关状态，开关导通时，开关关断时； 表示待识别参数，包括输入电感、输入电感的寄生电阻、输出电容、输出电容的寄生电阻、负载电阻、二极管导通压降以及开关的导通电阻； 基于离散化处理后的DC-DC升压变换器的连续状态空间模型构建物理层的训练模型具体包括： 其中，、和表示系数，通过查询隐式龙哥库塔屠夫表确定，和表示隐状态的索引，其为1到q之间的整数，表示开关动作的序号，表示开光状态的时间间隔。

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