闽南理工学院申请基于强化学习的耐高温驱动电路拓扑优化方法专利，保持驱动电路在高温下的运行稳定
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2026-03-19 23:57:07
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国家知识产权局信息显示，闽南理工学院;广东墨淳智能科技有限公司申请一项名为“基于强化学习的耐高温驱动电路拓扑优化方法”的专利，公开号CN121680039A，申请日期为2026年2月。
专利摘要显示，本发明公开了基于强化学习的耐高温驱动电路拓扑优化方法，涉及电力电子智能优化控制技术领域，包括以下步骤：在驱动电路拓扑优化阶段，对驱动电路在运行过程中的温度变化数据、信号延迟数据和指令时序数据进行同步采集，依据采集数据重构拓扑切换过程的时间分布图，分析时间分布图中存在热失配特征的时间片段，并生成潜在冲突信息表。本发明通过同步采集温度、信号延迟与指令时序数据，并结合时间隔离与热扰动防护机制，实现驱动电路在高温下的自适应节奏重构，防止指令重叠与瞬时短路，保持运行稳定；通过反向静默窗口与温度补偿脉冲的协同调节，提升高温环境下驱动电路的安全性、热稳定性与可靠性。
声明：市场有风险，投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成，仅供参考，不构成个人投资建议。
来源：市场资讯
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