2026年4月23日晚上19:00，恒爱精诚团队在学术会议中心二楼报告厅举办了本学期第6期文献阅读分享活动（“读报”活动）。本次“读报”活动由4位研究生同学精选与自己研究方向相关的文献进行汇报和分享，邀请到王佳宁老师担任指导老师。团队在校研究生现场参与本次“读报”活动，校外同学通过在线会议方式远程参与。

图1 读报活动现场

彭开泰同学分享的文献题目是：“面向最小功率损耗的DAB自动三重移相调制方法”。在当前双有源桥变换器的应用中，三重移相调制虽能拓宽软开关范围、提升效率潜力，但三个自由度带来了损耗分析复杂、参数优化困难和实时实现成本高的行业痛点。针对这一问题，该文提出了一套完整的自动化优化框架：首先利用神经网络替代繁琐的解析推导，建立功率损耗代理模型；随后通过粒子群算法搜索不同工况下的最优调制参数；最后采用模糊推理系统实现连续工况下的在线最优控制。实验结果表明，该方法在1kWDAB样机上实现了良好的稳态与动态性能，尤其在中低功率区域，效率和电流应力表现显著优于传统单移相方法。

图2 彭开泰同学进行读报

王保奇同学分享的文献题目是：“基于深度学习的模块化多电平变换器（MMC）故障诊断：一种采用二值神经网络的边缘实现方法”。模块化多电平变换器广泛应用于中高压大功率场景，但其子模块数量多、结构复杂，IGBT开路故障易引发系统失稳。传统深度学习故障诊断方法虽精度高，但模型参数量大、浮点计算复杂，难以在边缘侧实时部署。该文创新性地将一维卷积神经网络转换为二值神经网络，通过权重与激活二值化将参数存储量降低96.87%；同时结合电压-频率转换归一化和MMC原有分层控制架构，实现了诊断任务的分布式边缘部署，总推理延时仅19.43μs，为电力电子系统的本地智能故障诊断提供了可行方案。

图3 王保奇同学进行汇报

王德耀同学分享的文献题目是：“基于人工智能的三重移相双有源桥变换器建模与控制策略”。针对TPS-DAB在宽工况下建模精度不足、稳态优化困难和瞬态控制性能差的问题，该文构建了“数值建模—AI建模—稳态优化—瞬态控制”的完整技术链条。首先建立考虑死区与寄生参数的高精度数值模型生成训练数据；随后训练轻量通用AI模型拟合TPS变量与传输电流的关系，拟合度R²达0.99；再通过多层启发式算法离线求解最小RMS电流且满足软开关的稳态最优策略，并由ANN实现在线映射；最后结合滑模控制与循环神经网络误差补偿，显著提升了系统的动态响应速度和鲁棒性。

图4 王德耀同学进行汇报

朱锐同学分享的文献题目是：“电磁器件的近实时全波逆向设计”。电磁器件逆向设计是实现高性能射频、微波器件的关键技术，但传统方法依赖耗时的全波电磁仿真，设计周期长、计算代价高，而基于神经网络的代理模型又存在数据依赖强、精度难保证的缺陷。该文提出了预计算数值格林函数方法，将设计中不变的静态部分（基板、馈线等）提前预计算并封装为数值格林函数矩阵，优化过程中仅需在待优化区域求解小规模线性系统，结合低秩更新技术将单次迭代评估加速至毫秒级。实验验证表明，该方法相比AnsysHFSS、CST等商业软件提速最高达16600倍，同时保持全波仿真精度，为电磁器件的快速逆向设计开辟了新路径。

图5 朱锐同学进行汇报

在每一位同学分享结束后，王佳宁老师结合自身研究经验，与汇报同学就文献的研究思路、创新亮点、工程落地难点及可拓展方向进行了深入交流。老师强调，电力电子与电磁领域的研究既要紧跟前沿学术方法，更要注重“理论—算法—硬件”的全链条贯通，鼓励同学们在学习他人成果的同时，多思考如何将先进方法与自身研究方向结合，解决实际工程问题。此外，台下同学也围绕文献中的关键技术细节踊跃提问、积极讨论，现场学术氛围浓厚。

最后，感谢恒爱精诚团队组织本期“读报”活动，“读报”活动不仅是研究生展示学习成果、锻炼表达能力的重要平台，更是不同研究方向之间思想碰撞、知识融合的桥梁。希望大家能够持续保持学术热情，积极参与后续活动，在交流中拓宽视野，在分享中共同进步。本期“读报”活动圆满结束，感谢大家的参与，期待下一次精彩的学术交流！