[发明专利]一种无线电能传输系统的接收线圈位置预测方法

说明书

本发明提出一种无线电能传输系统的接收线圈位置预测方法；该位置预测方法包括：步骤S1，将接收线圈的水平偏移量视为位置预测信息，获取无线电能传输系统的原始数据，对原始数据进行预处理，由此得到系统的样本数据；步骤S2，分析样本数据信息特征，确定位置预测模型的输入因子与标签；步骤S3，选取部分样本数据，70％作为训练数据，30％作为测试数据，余下样本数据作为泛化样本；步骤S4，判断预测结果是否满足精度要求，若不满足则返回S3，若满足则进行S5；步骤S5，在线获取位置预测模型的输入因子，实现对接收线圈位置的精确预测。

技术领域

本发明涉及无线电能传输系统领域，特别涉及一种无线电能传输系统的接收线圈位置预测方法。

背景技术

线圈偏移问题在无线电能传输系统实际运行中经常出现，将造成系统的传输效率显著下降。近年来，人们逐渐采用多发射线圈结构来提高系统对线圈偏移的容忍度。接收线圈位置的实时获取对多发射无线电能传输系统非常重要，通常采用无线通信方式和互感参数辨识等方法进行获取。无线通信方式容易受到外界电磁信号的干扰，可靠性不高。同时，工程实际中互感参数的在线获取难以实现。为此，针对多发射无线电能传输系统接收线圈位置的预测方法还需进一步研究与完善。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种无线电能传输系统的接收线圈位置预测方法，用于解决无线电能传输系统的接收线圈位置获取。

一种无线电能传输系统的接收线圈位置预测方法，包括以下步骤：步骤S1，将接收线圈的水平偏移量视为位置预测信息，获取系统的原始数据，对原始数据进行预处理，由此得到系统的样本数据；步骤S2，分析样本数据信息特征，确定位置预测模型的输入因子与标签；步骤S3，选取部分样本数据，70％作为训练数据，30％作为测试数据，余下样本数据作为泛化样本；步骤S4，判断预测结果是否满足精度要求，若不满足则返回S3，若满足则进行S5；步骤S5，在线测量位置预测模型的输入因子，实现对接收线圈位置的精确预测。

上述无线电能传输系统的接收线圈位置预测方法，所述位置预测方法包括：支持向量机(SVM)，BP神经网络算法，贝叶斯算法等。

上述无线电能传输系统的接收线圈位置预测方法，所述获取多发射切换无线电能传输系统的原始数据，对原始数据进行预处理，由此得到系统的样本数据；包括：在不同传输距离和水平偏移工况下，在线获取系统的传输效率、输入电流等数据，对数据进行筛选和特征提取，筛选出系统需要的数据信息，建立样本数据：

Rⁿ＝{(x₁，y₁)，(x₂，y₂)…(x_i，y_i)}，i＝1，2，3…n (1)

其中，x_i＝(D_i，I_i，η_i)表示第i组的传输距离D、原边电流I、系统效率η状态参数，y_i表示第i组样本的位置预测信息。

上述无线电能传输系统的接收线圈位置预测方法，所述分析样本数据信息特征，确定位置预测模型的输入因子与标签；包括：通过对样本数据进行信息提取并分析影响系统传输效率的主要因素，最终确定将传输距离D、原边电流I、效率η作为位置预测模型输入因子，将水平偏移量y作为位置预测模型的标签，基于机器学习算法构建位置预测模型：

其中，b为位置预测y的阈值，a_i^*与a_i为拉格朗日乘子；a_i^*与a_i只有一小部分为0。式中,κ(x,x_i)表示位置预测y的训练函数；采用是径向核函数：