基于物理感知视觉变换器通过时间-密度滞回成像进行稳态铁氧体磁芯温度估计

《IEEE Transactions on Power Electronics》：Physics-Aware Vision Transformer for Steady-State Ferrite Core Temperature Estimation Via Time-Density Hysteresis Imaging

　　高频磁性元件的热管理是现代电力电子设计中的重要挑战，其核心驱动力在于追求更高的功率密度。传统温度监测方法，包括侵入式传感器和间接热模型，容易受到电磁干扰影响，或在不同物理构型间的跨域适应性有限。本研究将稳态铁氧体磁芯温度估计问题建模为逆热磁感知问题，并提出了一种物理感知视觉Transformer（PA-ViT）。同步采集的开路感应绕组电压与主激磁电流被重构为动态 B–H 响应，并编码为时间密度磁滞图像（TDHI）。轨迹引导注意力掩码（TGAM）利用从 TDHI 中导出的确定性轨迹密度掩码，在分词前对提取的视觉特征进行调制；同时，循环能量和激磁频率被编码为独立的物理令牌，在融合阶段与视觉令牌进行整合。在受控的开路磁特性测试条件下，报告了针对 TDK N87 和 Ferroxcube 3C90 两种材料的具体结果，并在相应的 Princeton MagNet 子集上进行了材料内评估。在自建的 N87 测试子集上，PA-ViT 的平均绝对误差（MAE）为 1.22 °C。额外测试还考虑了非正弦波形以及对测量信号人为施加的加性白高斯噪声（AWGN），在评估条件下提供了进一步的证据支持。