Как достичь стабильной беспроводной передачи энергии с помощью машинного обучения⁠⁠

Беспроводные системы передачи энергии (WPT) позволяют передавать электрическую энергию без кабелей, однако при изменении нагрузки они часто сталкиваются с проблемами стабильности напряжения. Традиционные методы требуют точного расчёта параметров компонентов, основанного на упрощённых аналитических уравнениях, которые не всегда учитывают реальные условия эксплуатации.

Метод исследования

Исследовательская группа под руководством профессора Хироо Секия из Graduate School of Informatics, Chiba University, Япония, предложила полностью численный метод, использующий машинное обучение и реальное моделирование цепей. В рамках подхода цепь WPT описывается дифференциальными уравнениями, моделирующими поведение напряжения и тока, а также характеристики компонентов. Эти уравнения решаются численно на дискретных шагах времени до достижения стационарного режима. Оценочная функция учитывает стабильность выходного напряжения, эффективность передачи энергии и общее гармоническое искажение.

Для оптимизации параметров системы применяется генетический алгоритм, который последовательно корректирует параметры, пока не будет достигнуто требование независимости от нагрузки (LI‑operation).

“Мы разработали новый проектный процесс для LI‑WPT системы, который обеспечивает постоянное выходное напряжение без управления при изменении нагрузки. Считаем, что независимость от нагрузки является ключевой технологией для социального внедрения WPT систем. Кроме того, это первый успешный пример полностью численного проектирования на основе машинного обучения в области исследований силовой электроники.”

профессор Хироо Секия

Экспериментальные результаты

Метод был применён к системе класса‑EF, объединяющей инвертор класса‑EF и выпрямитель класса‑D. В традиционном инверторе без LI‑операции ZVS (нулевое переключение напряжения) сохраняется только при номинальном рабочем режиме; при изменении нагрузки ZVS теряется, а эффективность падает. В версии, спроектированной с использованием предложенного метода, ZVS и выходное напряжение сохранялись при различных нагрузках.

• В традиционной системе отклонение выходного напряжения достигало 18 % при изменении нагрузки.

• В системе, разработанной полностью численным методом, отклонение оставалось ниже 5 %, что свидетельствует о повышенной стабильности.

• При учёте паразитных ёмкостей диода эффективность сохранялась при малых нагрузках.

• Анализ потерь показал, что передающая катушка расходует почти одинаковое количество энергии при разных нагрузках благодаря поддержанию постоянного выходного тока.

• При номинальном рабочем режиме система класса‑EF достигла эффективности передачи энергии 86,7 % при частоте 6,78 МГц и обеспечивала более 23 Вт выходной мощности.

Перспективы и выводы

Исследователи отмечают, что потенциальные применения их работы могут выйти за пределы беспроводной передачи энергии. Профессор Секия подчёркивает, что результаты представляют значительный шаг к полностью беспроводному обществу, а благодаря независимости от нагрузки система может быть построена проще, что снижает её стоимость и размеры. Цель группы — сделать WPT обычным явлением в течение ближайших 5‑10 лет.

Более того, данный проектный метод демонстрирует, что искусственный интеллект и машинное обучение могут быть использованы для автоматизации разработки в области силовой электроники.

Больше материалов на канале РобоТок: https://t.me/tobotsp