5 Minutės
Naujas mašininio mokymosi dizainas stabilizuoja belaidį energijos perdavimą
Japonijos mokslininkai pristatė mašininio mokymosi pagrindu sukurtą metodą belaidžių energijos perdavimo (WPT) sistemų projektavimui, kuris išlaiko išvesties įtampą stabilią net keičiantis elektrinei apkrovai. 2025 m. birželį publikuotame straipsnyje IEEE Transactions on Circuits and Systems aprašomas projektavimo procesas, leidžiantis sukurti apkrovai nepriklausomas (load-independent, LI) WPT sistemas — aparatinę įrangą, kuri palaiko aukštą perdavimo efektyvumą ir minimalų įtampos svyravimą nepriklausomai nuo maitinamo įrenginio. Šis pažangumas sprendžia esminį šiuolaikinių belaidžių įkroviklių ir rezonansinių energijos sistemų ribotumą ir galėtų pagreitinti platesnį taikymą vartotojų elektronikoje, medicininiuose jutikliuose, elektriniuose automobiliuose ir pramonės srityse.
Mokslinis pagrindas: rezonansas, apkrovos ir kodėl stabilumas svarbus
Kaip veikia rezonansinis belaidis energijos perdavimas
WPT sistemos dažniausiai naudoja rezonansinę indukcinę porą: siųstuvas perjunginėja energiją tarp kondensatoriaus ir induktoriaus, generuodamas elektromagnetinį lauką tiksliniame dažnyje. Imtuvas, sureguliuotas tam pačiam dažniui, rezonuoja su tuo lauku ir taip efektyviai surenka energiją. Principas panašus į tai, kaip radijas ar televizorius atrenka ir sustiprina tam tikrą transliacijos dažnį.
Problema: priklausomybė nuo apkrovos
Dauguma praktiškų WPT sistemų yra priklausomos nuo apkrovos: jų veikimas — išėjimo įtampa ir perdavimo efektyvumas — kinta kartu su imtuvo elektrinėmis charakteristikomis. Akumuliatoriaus įkrovimas yra aiškus pavyzdys: akumuliatoriaus vidinė varža keičiasi įkrovimo metu, o tai gali sukelti įtampos svyravimus apkrovai priklausančioje WPT sistemoje. Dideli akumuliatoriai elektriniams automobiliams arba keičiamieji medicininiai implantai gali sukelti dar didesnius apkrovos pokyčius. Įtampos svyravimai kelia riziką įrenginių gedimams, sulėtina įkrovimą ir mažina energijos panaudojimo efektyvumą.
Mašininio mokymosi taikymas grandinių ir sistemų projektavimui
Naujas metodas sukuria virtualų WPT sistemos modelį ir naudoja dirbtinį intelektą pakartotinėms simuliacijoms. DI vertina našumo rodiklius, tokius kaip energija, prarandama kaip šiluma, išvesties signalo stabilumas ir bendras perdavimo efektyvumas. Iteratyvios bandomosios optimizacijos metu algoritmas nustato komponentų reikšmes, valdymo parametrus ir veikimo sąlygas, kurios minimalizuoja įtampos svyravimus ir energijos nuostolius, tuo pat metu didindamos efektyvumą.
Remiantis straipsniu, ML optimizuota LI sistema sumažino įtampos svyravimus iki maždaug 5 % palyginti su 18 % panašiose nuo apkrovos priklausančiose konstrukcijose. Perdavimo efektyvumas pagal optimizuotą konfigūraciją pakilo iki 86,7 %, palyginti su sistemomis, kurių efektyvumas gali nukristi iki maždaug 65 % esant kintančioms apkrovoms.
Pagrindiniai atradimai ir praktinė reikšmė
Pagrindinis atradimas yra tas, kad automatizuota, duomenimis grįsta optimizacija gali sukurti WPT aparatinę įrangą ir valdymo strategijas, kurios iš esmės mažiau jautrios apkrovos pokyčiams. Pirmasis autorius Hiroo Sekiya iš Čibos universiteto Advanced Integration Science magistrantūros pabrėžė praktinius tikslus: 'Mes įsitikinę, kad šio tyrimo rezultatai yra reikšmingas žingsnis link visiškai belaidės visuomenės. Be to, dėl LI režimo WPT sistemą galima sukonstruoti paprastai, taip sumažinant kainą ir dydį. Mūsų tikslas — padaryti WPT kasdienybe per ateinančius 5–10 metų.'
Apkrovai nepriklausomas belaidis energijos perdavimas galėtų supaprastinti sistemų projektavimą belaidžių įkrovimo stotelių srityje, sumažinti sudėtingos aktyvios reguliacijos poreikį imtuvuose ir padaryti energijos perdavimą patikimesnį kritinėms programoms, tokioms kaip implantuojami medicininiai įrenginiai ar elektrinių transporto priemonių įkrovimas, kur apkrovos labai kinta.
Susijusios technologijos ir DI vaidmuo galios elektronikoje
Šis darbas iliustruoja platesnį tendenciją: mašininio mokymosi taikymą grandinių ir galios elektronikos sistemų optimizavimui. DI valdomas grandinių sintezė ir parametrų derinimas gali sutrumpinti projektavimo laiką, atrasti neintuityvius sprendimus ir judinti sritį link automatizuoto grandinių projektavimo. Integracija su adaptacine valdymo sistema, skaitmeniniais dvyniais ir realaus laiko jutikliais galėtų dar labiau pagerinti našumą ir saugumą diegiamuose WPT tinkluose.
Ekspertų įžvalga
Dr. Maya Patel, fiktyvi galios elektronikos sistemų inžinierė, dirbusi su kosminių laivų energijos posistemėmis, komentuoja: 'Pasiekti apkrovos nepriklausomumą rezonansiniame belaidžiame perdavime yra svarbi stotelė. Tiek kosminėse, tiek žemės taikymuose kuo mažiau prielaidų dizaineriai turi daryti apie apkrovą, tuo sistemos tampa atsparesnės ir lankstesnės. Mašininio mokymosi optimizacija gali atrasti veikimo taškus ir valdymo taisykles, kurių žmogaus dizaineriai gali nepastebėti — tai esminė sąlyga, kai reikia kartu užtikrinti efektyvumą ir patikimumą.'
Ateities perspektyvos ir iššūkiai
Prieš nei LI WPT taps plačiai paplitęs, išlieka keli techniniai ir reguliavimo klausimai. Šio požiūrio mastelio didinimas ilgesniems atstumams ir didesniems galios lygiams — pavyzdžiui, reikalingiems transporto priemonių ar dronų įkrovimui — kelia šilumos valdymo ir elektromagnetinio suderinamumo iššūkius. Saugaus žmogaus poveikio elektromagnetiniams laukams ribos, standartai dėl suderinamumo tarp siųstuvų ir imtuvų bei gamybos kaštų mažinimas taip pat turės įtakos priėmimui. Nepaisant to, pranešti efektyvumo didėjimai ir sumažėjusi įtampos kintamumas rodo, kad DI valdomas dizainas gali padaryti belaidį įkrovimą saugesnį, mažesnį ir ekonomiškesnį.
Išvados
Japonijos tyrėjų sukurta mašininio mokymosi metodika leidžia gaminti apkrovai nepriklausomas belaidžio energijos perdavimo sistemas, kurios reikšmingai sumažina įtampos svyravimus ir padidina perdavimo efektyvumą. Sujungus rezonansinį perdavimą su DI vedama optimizacija, darbas nukreipia link atsparesnių, kompaktiškesnių ir pigesnių belaidžių įkroviklių vartotojų elektronikai, elektriniams automobiliams ir medicininiams prietaisams. Kai DI valdomas grandinių projektavimas vystysis, automatizuoti įrankiai galėtų pagreitinti perėjimą prie labiau bevielės ir efektyvios energijos ekosistemos.
Šaltinis: livescience
Komentarai