一种多模态神经网络驱动的电源转换系统自适应控制方法及系统

本发明涉及自适应控制技术领域，具体地说，涉及一种多模态神经网络驱动的电源转换系统自适应控制方法及系统。其包括以下步骤：基于双路径非线性耦合模型提取出负载路径的高阶瞬态特征向量和电压路径的高阶瞬态特征向量，并结合电源的老化指数共同输入至多模态神经网络中进行特征融合，生成电源当前所需初步的开关频率需求；评估散热能力并将散热能力输入至预设的散热能力三态模型中确定散热状态，对初步的开关频率需求进行温度补偿和限幅处理，输出校正后的开关频率需求；该方法及系统能够根据实时散热能力动态调整频率范围，在散热不足时避免过热，在散热充足时保持高效运行，紧急态下能够抑制磁饱和风险，避免频率失控。