西安理工大学张晓彤获国家专利权
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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利一种基于LSTM热神经网络的IGBT模块结温预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：CN121306313B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511365405.X，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于LSTM热神经网络的IGBT模块结温预测方法及系统是由张晓彤;高永超;同向前;马文涛;姬军鹏;丁涛设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于LSTM热神经网络的IGBT模块结温预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LSTM热神经网络的IGBT模块结温预测方法及系统，属于IGBT应用技术领域。包括：分析IGBT模块内部多层材料的非稳态传热特性，构建离散化传热DHT方程；通过有限元FEM仿真生成包含不同功率损耗条件下温度响应数据的训练数据集；构建嵌入物理层的LSTM热神经网络结温预测模型，物理层含子神经网络以提取输入特征与热阻、热容的映射关系；利用训练数据集训练模型，将DHT方程作为物理约束转化为模型参数动态约束条件，进而实现不同运行条件下IGBT模块结温的预测。本发明通过融合物理传热过程与LSTM网络，克服了现有方法的局限性，实现了对IGBT模块结温的准确、快速预测，有效提升了IGBT模块热管理的可靠性和经济性。
本发明授权一种基于LSTM热神经网络的IGBT模块结温预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM热神经网络的IGBT模块结温预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、分析IGBT模块内部多层材料的非稳态传热特性，根据结构和材料特性构建DHT方程； S2、通过FEM仿真生成包含不同功率损耗条件下的温度响应数据的训练数据集； S3、构建LSTM热神经网络结温预测模型，在LSTM热神经网络结温预测模型中嵌入物理层，所述物理层包含两个子神经网络Rnet和Cnet，分别用于提取输入特征与热阻、热容之间的映射关系； S4、使用训练数据集训练构建的LSTM热神经网络结温预测模型，并将所述DHT方程作为传热过程的物理约束嵌入网络，转化为LSTM热神经网络结温预测模型参数的动态约束条件，使用训练好的热神经网络结温预测模型对IGBT模块在不同运行条件下的结温进行预测。
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