UTILISATION DE RÉSEAUX NEURONAUX ARTIFICIELS POUR AMÉLIORER L'EFFICACITÉ DES TRANSFORMATEURS UTILISÉS DANS LES SYSTÈMES DE TRANSMISSION D'ÉNERGIE SANS FIL POUR DIFFÉRENTES POSITIONS DE BOBINES
DOI :
https://doi.org/10.59277/RRST-EE.2024.2.13Résumé
Cette étude utilise la théorie du couplage basée sur la résonance magnétique pour étudier les différents emplacements des bobines émettrices et réceptrices dans les systèmes de transfert de puissance sans fil (WPT). Divers emplacements de bobines sont examinés pour montrer où un rendement élevé peut être atteint dans l'entrefer. Des caractéristiques de base telles que l'auto-inductance, l'inductance mutuelle et le coefficient de couplage ont été calculées. Les réseaux de neurones artificiels (ANN) dans le WPT constituent une technique puissante pour prédire les caractéristiques de performances. L'utilisation des ANN constitue une excellente méthode pour rationaliser le processus de conception et réduire les calculs fastidieux. Pour déterminer et optimiser rapidement la conception des bobines, cette étude compare les recherches récentes sur les applications ANN dans le WPT et les performances de différents types d'ANN dans les systèmes WPT. Un réseau neuronal artificiel (ANN) a été formé pour prédire les propriétés magnétiques d'un dispositif de transfert d'énergie sans fil (WPT). Des fonctions de coûts appropriées ont été mises en œuvre pour former correctement l'ANN. Il a été démontré que l'ANN formé peut reproduire efficacement les données obtenues par la méthode des éléments finis (FEM). Les résultats montrent une transmission de puissance efficace à différents emplacements de bobines, avec une diminution de l'efficacité observée après une certaine distance. Ces données aideront à déterminer l'entrefer et les limites angulaires du système TESF proposé.
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