[发明专利]大电流切换无火弧稳压器及其工作方法有效

专利信息
申请号: 202111050152.9 申请日: 2021-09-08
公开(公告)号: CN113723009B 公开(公告)日: 2022-06-03
发明(设计)人: 滕敏亮;林建豪;滕晓亮;滕韵娴;潜卫强;雷建峰;王耀华 申请(专利权)人: 浙江腾腾电气有限公司
主分类号: G06F30/27 分类号: G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06Q50/06;G06F30/18;G06F16/2455;G06V10/774;G06V10/82
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 325000 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 电流 切换 无火弧 稳压器 及其 工作 方法
【权利要求书】:

1.一种大电流切换无火弧稳压器,其特征在于,包括:

训练模块,包括:

训练矩阵构造单元,用于构造连接关系矩阵来表示稳压器的多个继电器之间的拓扑结构,其中,所述连接关系矩阵中各个位置的特征值表示对应两个继电器之间的连接关系;

关系特征提取单元,用于将所述连接关系矩阵输入作为特征提取器的第一卷积神经网络以获得第一特征图;

第一切换关系特征提取单元,用于将所述连接关系矩阵输入作为切换预测器的第二卷积神经网络以获得第二特征图;

输出电压特征向量生成单元,用于获得由所述多个继电器的输入电压组成的输入向量,并基于所述第二特征图生成对应于所述输入向量的输出电压特征向量,其中,所述输出电压特征向量中各个位置的特征值用于表示预测的各个所述继电器的输出电压;

损失函数值计算单元,用于将所述多个继电器的输出电压作为真实值,计算所述输出电压特征向量的每个位置的特征值与所述真实值之间的平方差之和作为损失函数值;

第一训练单元,用于基于所述损失函数值对作为切换预测器的所述第二卷积神经网络进行第一次训练;

第二切换关系特征提取单元,用于将所述连接关系矩阵输入经第一次训练完成的作为切换预测器的所述第二卷积神经网络以获得第二更新特征图;

维度变换单元,用于对所述第一特征图和所述第二更新特征图进行经典多维度变换以将所述第一特征图和所述第二更新特征图转换到用于表示输入电压-延迟时间的映射关系的高维特征空间中,以获得对应于所述第一特征图的第三特征图和对应于所述第二更新特征图的第四特征图;

延时时间特征向量生成单元,用于将由所述多个继电器的输入向量组成的输入电压向量作为查询向量,并基于所述第三特征图和所述第四特征图生成对应于所查询向量的延时时间特征向量,其中,所述延时时间特征向量中各个位置的特征值表示预测的各个所述继电器的延时时间;

误差损失函数值计算单元,用于计算所述延时时间特征向量和各个所述继电器的延时时间的真实值之间的误差损失函数值;以及

第二训练单元,用于基于所述误差损失函数值对作为切换预测器的所述第二卷积神经网络进行第二次的训练;以及

延时时间确定模块,包括:

待检测数据获取单元,用于获取当前的各个所述继电器的输入电压并将各个所述继电器的输入电压构造为输入电压向量;以及

延时时间计算子单元,用于将所述输入电压向量分别输入所述切换预测器以获得延时时间特征向量,其中,所述延时时间特征向量中各个位置的特征值用于表示对应继电器的延时时间。

2.根据权利要求1所述的大电流切换无火弧稳压器,其中,所述输出电压特征向量生成单元,包括:

通道全局池化子单元,用于对所述第二特征图进行沿通道维度的全局平均值池化处理以获得特征矩阵;以及

向量相乘子单元,用于将由所述多个继电器的输入电压组成的输入电压向量乘以所述特征矩阵以获得特征向量。

3.根据权利要求1所述的大电流切换无火弧稳压器,其中,所述延时时间特征向量生成单元,进一步用于先将所述查询向量与所述第三特征图进行矩阵相乘后与所述第四特征图进行矩阵相乘以获得所述延时时间特征向量。

4.根据权利要求1所述的大电流切换无火弧稳压器,其中,所述延时时间特征向量生成单元,进一步用于将所述查询向量与所述第三特征图进行矩阵相乘以获得第一特征向量;将所述查询向量与所述第四特征图进行矩阵相乘以获得第二特征向量;以及,将所述第一特征向量和所述第二特征向量进行按位置点乘以获得所述延时时间特征向量。

5.根据权利要求1所述的大电流切换无火弧稳压器,其中,所述误差损失函数值计算单元,进一步用于计算所述延时时间特征向量和各个所述继电器的延时时间的真实值之间的交叉熵损失函数值作为所述误差损失函数值。

6.根据权利要求1所述的大电流切换无火弧稳压器,其中,所述误差损失函数值计算单元,进一步用于计算所述延时时间特征向量和各个所述继电器的延时时间的真实值之间的均方误差损失函数值作为所述误差损失函数值。

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