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龙图腾网恭喜西南交通大学申请的专利一种三电平变流器复合故障在线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：CN119846511B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510342298.2，技术领域涉及：G01R31/40；该发明授权一种三电平变流器复合故障在线诊断方法及系统是由徐帅;马光同;姚春醒;周鹏博;张涵设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三电平变流器复合故障在线诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种三电平变流器复合故障在线诊断方法及系统，涉及三电平变流器故障诊断技术领域，解决现有三电平变流器故障诊断技术处理的故障类型有限同时准确率不高，并且无法对容错控制算法提供变流器实时状态信息的技术问题；本发明包括构建二维卷积神经网络，制作数据集，利用数据集结合迁移学习对二维卷积神经网络进行训练获取复合故障诊断模型，将复合故障诊断模型部署到边缘设备中，通过采集的三电平变流器的数据对三电平变流器的故障进行实时诊断，所述三电平变流器的故障包括功率开关管开路故障与传感器故障；本发明利用迁移学习训练策略提升了网络模型的泛化能力，有助于已有诊断模型在其它诊断任务中的二次开发。

本发明授权一种三电平变流器复合故障在线诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种三电平变流器复合故障在线诊断方法，其特征在于，包括构建二维卷积神经网络，制作数据集，利用数据集结合迁移学习对二维卷积神经网络进行训练获取复合故障诊断模型，将复合故障诊断模型部署到边缘设备中，通过采集的三电平变流器的数据对三电平变流器的故障进行实时诊断，所述三电平变流器的故障包括功率开关管开路故障与传感器故障；所述迁移学习的方法包括：将多个具有不同卷积核数D的二维卷积神经网络作为预训练网络，通过数据集依次对预训练网络训练m个Epoch生成多个预训练模型，而后依次加载预训练模型利用数据集通过迁移学习训练n个Epoch，对待调节超参数进行自动调整直到获取各个预训练模型的最优超参数，再对设置了最优超参数的各个预训练模型进行性能对比得到最优预训练模型作为复合故障诊断模型，mn；所述二维卷积神经网络包括输入层、第一卷积模块、第二卷积模块、第三卷积模块、展开层、全连接层与softmax、输出层，第一卷积模块包括卷积层与批量归一化层、激活函数层，最大池化层。

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