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龍圖騰網獲悉廣東力德諾電子科技有限公司申請的專利一種基于氮化鎵功率芯片的智能功率模塊的溫度控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119472870B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510069166.7，技術領域涉及：G05D23/22；該發明授權一種基于氮化鎵功率芯片的智能功率模塊的溫度控制方法是由陳積干;梁旦新;余明輝;鄒長海設計研發完成，并于2025-01-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于氮化鎵功率芯片的智能功率模塊的溫度控制方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于氮化鎵功率芯片的智能功率模塊的溫度控制方法，涉及模塊控制技術領域，包括通過分布式溫度傳感器收集智能功率模塊溫度數據進行預處理，根據溫度數據對智能功率模塊進行動態功率路徑調整；利用智能算法基于智能功率模塊調整后的功率路徑預測未來溫度，并根據預測結果進行調整；結合溫度數據以及預測結果優化智能功率模塊冷卻系統；將溫度數據和功率路徑進行實時展示，并存儲至數據庫中。本發明保障了智能功率模塊的安全運行，實現了功率的精準調整，同時通過預測未來溫度驗證功率調整效果和冷卻系統優化，進一步提高了功率調整的精準性和靈活性。

本發明授權一種基于氮化鎵功率芯片的智能功率模塊的溫度控制方法在權利要求書中公布了：1.一種基于氮化鎵功率芯片的智能功率模塊的溫度控制方法，其特征在于：包括， 通過分布式溫度傳感器收集智能功率模塊溫度數據進行預處理，根據溫度數據對智能功率模塊進行動態功率路徑調整； 利用智能算法基于智能功率模塊調整后的功率路徑預測未來溫度，并根據預測得到的未來溫度數據對智能功率模塊進行溫度控制調整； 結合溫度數據以及預測結果優化智能功率模塊冷卻系統； 將溫度數據和功率路徑進行實時展示，并存儲至數據庫中； 所述根據溫度數據對智能功率模塊進行動態功率路徑調整指根據智能功率模塊的設計參數識別所有功率路徑，定義智能功率模塊中功率路徑數量為N； 使用有限元分析工具根據智能功率模塊設計參數建立熱模型，通過仿真實驗在熱模型中的功率路徑j施加已知功率，記錄功率路徑i的溫度變化，計算功率路徑i的溫度變化與已知功率的比值作為功率路徑i和功率路徑j間的熱阻抗，遍歷計算所有功率路徑間的熱阻抗形成智能功率模塊的熱阻抗矩陣Z； 根據智能功率模塊的運行參數和熱阻抗矩陣計算功率路徑k的實時溫度變化： 其中為功率路徑k和功率路徑j之間的熱阻抗，為功率路徑j的實時功率，N為功率路徑總數； 根據功率路徑k的實時功率和運行電壓計算功率路徑k的直流電流，并通過直流電流計算功率路徑k的均方根電流： 其中M為計算時段，t為時間； 根據功率路徑的設計參數計算功率路徑k的集膚深度，并獲取功率路徑k的直流電阻，通過直流電阻和集膚深度計算功率路徑k的交流電阻； 根據功率路徑k的直流電阻、交流電阻、均方根電流以及直流電流計算功率路徑k的等效電阻： 得到功率路徑k的等效電阻后，通過等效電阻與均方根電流計算得到功率路徑k的損耗功率； 隨機初始化智能功率模塊的所有功率路徑的實時功率，并隨機形成多組初始功率路徑的功率分配方案作為初始種群，每個初始種群中所有功率路徑的功率之和等于智能功率模塊總功率； 定義優化目標函數F為： 其中為智能功率模塊設計最高溫度，為功率路徑k的實時功率，為溫度影響權重，為損耗權重； 同步根據功率路徑k的等效電感和電容計算功率路徑零交點頻率； 定義優化目標函數F的約束為： 其中為功率路徑k的電流頻率，為路徑頻率偏差閾值； 計算每個初始種群的優化目標函數F值，定義初始種群的適應度值為優化目標函數F值的負數，使用輪盤賭方法選擇初始種群個體，并使用單點交叉法和變異生成新的種群進行初始種群迭代，直至優化目標函數F收斂后停止迭代，計算迭代后的種群適應度，并選擇適應度最高的種群作為最優種群，提取最優種群中每個功率路徑的功率分配應用至智能功率模塊； 所述結合溫度數據以及預測結果優化智能功率模塊冷卻系統指識別智能功率模塊冷卻系統種類，并根據冷卻系統種類進行對應優化，包括， 若冷卻系統為風冷，則根據功率路徑溫度和環境溫度調整風扇轉速： 其中為功率路徑k的溫度，為環境溫度，為溫度變化率，和為調節系數； 若冷卻系統為液冷，則根據氮化鎵芯片功率和冷卻液溫度調整冷卻液流速： 其中為氮化鎵芯片功率，為冷卻液比熱容，和分別為冷卻液出口溫度和冷卻液入口溫度。

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