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基于CNN-Bi LSTM的铁氧体磁芯损耗精确模型和小样本迁移学习预测方法
被引量：
1
1
作者
刘占磊
祝令瑜
+3 位作者
占草
党永亮
张玉焜
汲胜昌
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期4487-4498,共12页
传统的经验公式和损耗分离公式难以准确计算宽频宽磁密、宽温度范围以及复杂波形激励下铁氧体磁芯的损耗。考虑到磁芯损耗与磁通密度波形的局部和长期特征均相关,基于普林斯顿大学研究者构建的MagNet数据集,采用CNN-BiLSTM建立大样本磁...
传统的经验公式和损耗分离公式难以准确计算宽频宽磁密、宽温度范围以及复杂波形激励下铁氧体磁芯的损耗。考虑到磁芯损耗与磁通密度波形的局部和长期特征均相关,基于普林斯顿大学研究者构建的MagNet数据集,采用CNN-BiLSTM建立大样本磁芯损耗预训练模型,损耗预测的平均误差均小于3%,95%误差均小于10%;以3C90和N87铁氧体为例,构建小样本数据集并采用迁移学习方法训练模型,选取最优迁移学习策略,提出最优源域模型选取方法,对比迁移学习和直接训练所需的训练步数,分析小样本数量和初始学习率对迁移学习效果的影响。以样本数量达到1000为例,与直接训练相比,采用迁移学习方法后模型所需训练步数由500降为50,3C90和N87铁氧体损耗预测的平均误差分别由4.49%和6.6%降为2.66%和2.35%,95%误差分别由11.97%和17.12%降为7.22%和6.21%,模型的收敛速度和预测精度都大大提高。在实际工程中,仅需利用少量样本对源域模型参数进行微调,即可实现模型快速求解和损耗精确预测。
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关键词
铁氧体
磁芯损耗
小样本数据集
CNN-BiLSTM
迁移学习
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职称材料
题名
基于CNN-Bi LSTM的铁氧体磁芯损耗精确模型和小样本迁移学习预测方法
被引量：
1
1
作者
刘占磊
祝令瑜
占草
党永亮
张玉焜
汲胜昌
机构
电工材料电气绝缘全国重点实验室(西安交通
大学
)
弗吉尼亚理工大学电力电子系统研究中心
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期4487-4498,共12页
基金
国家重点研发计划(2023YFB2406900)。
文摘
传统的经验公式和损耗分离公式难以准确计算宽频宽磁密、宽温度范围以及复杂波形激励下铁氧体磁芯的损耗。考虑到磁芯损耗与磁通密度波形的局部和长期特征均相关,基于普林斯顿大学研究者构建的MagNet数据集,采用CNN-BiLSTM建立大样本磁芯损耗预训练模型,损耗预测的平均误差均小于3%,95%误差均小于10%;以3C90和N87铁氧体为例,构建小样本数据集并采用迁移学习方法训练模型,选取最优迁移学习策略,提出最优源域模型选取方法,对比迁移学习和直接训练所需的训练步数,分析小样本数量和初始学习率对迁移学习效果的影响。以样本数量达到1000为例,与直接训练相比,采用迁移学习方法后模型所需训练步数由500降为50,3C90和N87铁氧体损耗预测的平均误差分别由4.49%和6.6%降为2.66%和2.35%,95%误差分别由11.97%和17.12%降为7.22%和6.21%,模型的收敛速度和预测精度都大大提高。在实际工程中,仅需利用少量样本对源域模型参数进行微调,即可实现模型快速求解和损耗精确预测。
关键词
铁氧体
磁芯损耗
小样本数据集
CNN-BiLSTM
迁移学习
Keywords
ferrite
core loss
few-shot dataset
CNN-BiLSTM
transfer learning
分类号
TM277 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CNN-Bi LSTM的铁氧体磁芯损耗精确模型和小样本迁移学习预测方法
刘占磊
祝令瑜
占草
党永亮
张玉焜
汲胜昌
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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