技術(shù)特征：

1.一種基于物理信息機(jī)器學(xué)習(xí)的雙向dc/dc變換器參數(shù)辨識方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

2.如權(quán)利要求1所述的基于物理信息機(jī)器學(xué)習(xí)的雙向dc/dc變換器參數(shù)辨識方法，其特征在于，所述步驟s1的系統(tǒng)動力學(xué)模型構(gòu)建過程具體包括如下步驟：

3.如權(quán)利要求2所述的基于物理信息機(jī)器學(xué)習(xí)的雙向dc/dc變換器參數(shù)辨識方法，其特征在于，s2的具體步驟如下：

4.如權(quán)利要求3所述的基于物理信息機(jī)器學(xué)習(xí)的雙向dc/dc變換器參數(shù)辨識方法，其特征在于，s3的具體步驟如下：

5.如權(quán)利要求4所述的基于物理信息機(jī)器學(xué)習(xí)的雙向dc/dc變換器參數(shù)辨識方法，其特征在于，s4的具體步驟如下：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種基于物理信息機(jī)器學(xué)習(xí)的雙向DC/DC變換器參數(shù)辨識方法，涉及參數(shù)辨識技術(shù)領(lǐng)域。該方法首先完成了對雙向DC/DC變換器的系統(tǒng)動力學(xué)模型的建立，其次利用隱式龍格?庫塔方法，構(gòu)造出數(shù)據(jù)中間態(tài)與初始態(tài)和結(jié)束態(tài)的關(guān)系，并將其應(yīng)用于系統(tǒng)動力學(xué)模型中，接著將歷史訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到數(shù)據(jù)的中間態(tài)，并將其作為輸入代入物理模型中，實(shí)現(xiàn)將物理模型無縫耦合到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中。然后利用訓(xùn)練好的PINN實(shí)現(xiàn)在線參數(shù)辨識。這種混合設(shè)計(jì)可以無縫地結(jié)合BDDC物理模型的數(shù)據(jù)，有效地調(diào)制訓(xùn)練階段，使其被強(qiáng)制執(zhí)行到變換器的底層物理原理和約束，大大減少了所需的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

技術(shù)研發(fā)人員：張軒然,趙紀(jì)峰,湯德偉
受保護(hù)的技術(shù)使用者：安徽大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6