使用人工神经网络用于生物医学植入物的稳定输出功率的E类逆变器的设计

科学领域:

• 电气工程
• 生物医学工程
• 人工智能

背景情况:

• 传统的控制器在可植入设备中的负载变化中扎.
• 在生物医学植入物环境中,精确的负载阻力传感具有挑战性.
• 现有的反电路限制了植入器功率逆变器的效率和适用性.

研究的目的:

• 为生物医学植入物设计和验证负载独立的E类逆变器.
• 开发一个无反的控制系统,以实现稳定的无线电力传输.
• 克服传统控制器在传感和适应负载阻力变化的局限性.

主要方法:

• 使用双人工神经网络 (ANN) 架构进行控制和负载估计.
• 主要的ANN调节了系统,而次要的ANN则估计了来自直流输入电压和平均输入电流的负载阻力.
• 一个由主ANN控制的buck转换器保持了恒定的输出功率,平均相对误差低于0.01.

主要成果:

• 该系统在1MHz的开关频率下实现了2W的输出功率.
• 基于人工神经网络 (ANN) 的控制器成功保持不变的输出功率,无论负载变化如何.
• 实验验证证了理论分析和模拟结果,证明了可靠的操作.

结论:

• 拟议的负载独立的E类逆变器为无线电力传输提供了紧且无反的解决方案.
• 这种设计非常适合生物医学植入物,可穿戴电子设备和便携式消费设备.
• 双ANN方法有效地解决了电力输送系统负载变化的挑战.