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分阶段PINN用于变换器参数估计

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AI 综述

Samuela Rokocakau等作者提出一种分阶段物理信息神经网络(PINN),可从时域数据中辨识 DC buck 变换器的电感、电容及寄生电阻。 该方法按 L→C→rL→rC 的顺序逐步释放梯度,该顺序由灵敏度分析得出。

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10月15日
  1. arXiv cs.LG
    基于顺序学习的物理信息神经网络用于功率变换器参数估计

    一种分阶段物理信息神经网络(PINN)可从时域数据中辨识 DC buck 变换器的电感、电容及寄生电阻,梯度按 L→C→rL→rC 的顺序释放,该顺序由灵敏度分析得出。

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