バイオメディカルインプラントにおける応用のための人工ニューラルネットワークを用いた,安定した出力を持つクラスEインバーターの設計

科学分野:

• 電気工学
• 生物医学工学
• 人工知能

背景:

• 従来のコントローラは 埋め込み可能なデバイスの負荷の変動に苦しんでいます
• バイオメディカルインプラント環境では,正確な負荷抵抗感知は困難です.
• 既存のフィードバック回路は,インプラント用のパワーインバーターの効率と適用性を制限しています.

研究 の 目的:

• バイオメディカルインプラント用の 負荷独立のクラスEインバーターの設計と検証
• 安定した無線送電のためのフィードバックのない制御システムを開発する.
• 負荷抵抗の変化を感知し適応する伝統的な制御器の限界を克服する.

主な方法:

• 制御と負荷推定のためにダブル人工ニューラルネットワーク (ANN) のアーキテクチャが採用されました.
• 主要な ANN はシステムを調節し,次要な ANN は DC 入力電圧と平均入力電流から負荷抵抗を推定した.
• 主要なANNによって制御されるバック変換器は,平均相対誤差が0.01未満で恒常的な出力を維持した.

主要な成果:

• システムは1MHzのスイッチング周波数で2Wの出力で一貫した性能を達成しました.
• 人工ニューラルネットワーク (ANN) ベースのコントローラは,負荷の変動に関係なく,恒常的な出力を維持しました.
• 実験的検証により,理論的分析とシミュレーションの結果が確認され,信頼性の高い動作が実証されました.

結論:

• 提案されている負荷独立のクラスEインバーターは,コンパクトでフィードバックのないワイヤレスパワー転送ソリューションを提供します.
• このデザインは バイオメディカル・インプラント,ウェアラブル・エレクトロニクス,ポータブル・コンシューマー・デバイスに とても適しています
• 二重ANNアプローチは,電力供給システムにおける負荷変動の課題を効果的に解決します.