一种基于经验状态空间模型的磁芯损耗预测方法

本发明涉及电磁学与磁性材料损耗预测技术领域，具体涉及一种基于经验状态空间模型的磁芯损耗预测方法，将磁通密度（Bt）和磁场强度（Ht）与温度、频率作为关键物理变量结合，纳入神经网络模型。不仅拓宽了模型的输入特征空间，在更大范围下考虑各变量之间的交叉耦合效应，使模型在不同材料和工况下都能表现出较强的预测能力，并提高了在多种环境下的适用性；针对磁性材料损耗过程中可能存在的多种物理效应，通过引入多状态属性约束并考虑其相互耦合与约束效应，设计多个并行神经网络模块，以模拟磁芯损耗的叠加效应，突破传统单一公式模型的局限，更全面地反映磁芯损耗的复杂变化规律，从而有效提升模型在面对多种工况下的表现能力。