CN112534677A - 一种无线电力传输系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种无线电力传输系统(100)，包括无线电力传输设备(108)，以及一种用于识别无线电力传输设备(108)的无线电力传输范围内的异物存在的方法。所述无线电力传输系统(100)包括向电子接收器设备(102)无线传输电力的无线电力传输设备(108)以及包括模数转换器(ADC)和处理器的数字子系统。所述ADC用于将与无线电力传输设备(108)相关联的波形数字化，以产生源极‑漏极波形向量。所述处理器用于将分类器应用于所述源极‑漏极波形向量；以及基于所述分类器的数值输出来确定所述无线电力传输设备(108)的所述无线电力传输范围内是否存在异物。

Description

一种无线电力传输系统和方法
技术领域
本发明涉及一种无线电力传输系统，以及一种使用该无线电力传输系统的方法。特别地，本发明涉及一种能够高精度地识别无线电力传输设备的无线电力传输范围内的异物存在的方法和系统。
背景技术
目前已知有无线电力传输(WPT)设备，用于向电子设备无线传输电力。WPT设备与电子设备之间不需要物理连接。WPT设备使用方便，在某些状况下甚至是不可或缺的。众所周知，磁感应WPT设备可利用磁场在附近设备中感应电流。
但是，使用WPT设备时，无线电力传输范围内的异物会发生不必要的感应加热。异物指从WPT系统中汲取电力和/或不输出有用物质而导致系统失谐的物体。异物感应电流导致了系统效率的降低(例如，焦耳加热消耗电力)，且无有用输出，所以有时候异物也称为寄生物体。
例如，如果在无线电力传输设备上放枚硬币，硬币中的感应涡流会使硬币升温。这种热效应汲取电力，而这些电力本应用于电子设备的充电等场合，且此时触碰硬币很可能会导致烧伤。因此，WPT系统实际上有两个安全问题：在硬币等物体中产生的磁场和电场的比吸收率(SAR)和感应加热效应。
因此，为了提高无线电力传输效率，无线电力传输安全性和电路保护性，人们期望WPT系统能防止电力传输到异物。
已经公知有包括用于检测异物存在的附加传感器的WPT系统。但这并不是良好的解决方案，因为它增加了系统成本和复杂性。
US9735585提供了一种测量发送机设备的电力负荷的系统。在该系统中，将系统接收的电力与系统传输的电力进行比较。如果所接收的电力与所传输的电力之间的差大于预定阈值，则可关闭电源。本发明的发明人发现US9735585的系统的异物检测精度较低。
因此，希望提供一种简单、低成本的WPT系统，其可以高精度地检测异物。
发明内容
发明人发现，可以通过观察与无线电力传输设备相关联的电压波形来确定所述无线电力传输设备的无线电力传输范围内是否存在异物。此外，发明人还发现，可以通过分析所述电压波形，来确定高水平的精度和置信度。
因此，总体来说，本发明提供了一种方法和系统，其基于与无线电力传输设备相关联的电压波形的分析来检测所述无线电力传输设备的无线电力传输范围内的异物存在。
在第一方面，提供了一种用于识别所述无线电力传输设备的无线电力传输范围内的异物存在的方法，所述方法包括：向无线电力传输设备供电；测量与所述无线电力传输设备相关联的波形；基于所述波形，确定在所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内是否存在异物。
所述波形可以是电压波形。而本领域技术人员将理解，所述波形同样可以是电流波形。因此，本发明涵盖任一类型波形。不过，出于简洁和清晰的目的，下文将描述电压波形。而读者将理解，在提及电压的地方，都可以用电流代替电压。
该方法不需要查看无线电力接收器和无线功率发射器之间的反馈回路。所以说它提高了简单性，即降低了设计复杂性。发射器和接收器之间不需要反馈回路。
下面阐述第一方面的可选特征。
如上所述，异物也可称为寄生物体，例如可以感应寄生电流的物体。
所述无线电力传输设备可以是感应电力传输设备，例如向电子接收器设备感应传输电力的感应电力传输设备。
所述电压波形可以是源极-漏极电压波形。所述源极-漏极电压波形可在与所述无线电力传输设备相关联的晶体管的漏极处测量。所述晶体管可以是向所述无线电力传输设备供应交流(AC)电的逆变器，例如向所述无线电力传输设备的感应线圈供应AC电的逆变器的一部分。本领域技术人员将理解，所述电压波形可在所述逆变器内的其他点(除所述晶体管漏极处外)测量。
或者，所述电压波形可在与所述无线电力传输设备相关联的逆变器内，例如在所述逆变器内的任意位置处测量。
所述逆变器可以是EF类逆变器。或者，它也可以是E类逆变器。
所述电压波形可数字化并获得电压波形向量(例如，所述电压波形为源极-漏极波形向量时的所述源极-漏极电压波形向量)，且分类器可应用于所述电压波形向量。因此，可以基于所述分类器的数值输出来确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内是否存在异物。换言之，该方法可以基于所述数值输出(其与所述电压波形对应)来确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内是否存在异物。所述分类器可以通过机器学习过程(例如，所述第三方面的机器学习过程)来预先设定。或者，其可以“在场内”计算/校准/重新校准。因此，所述分类器可以是机器学习分类器。所述分类器可以是线性的。
在一些示例中，所述电压波形可以至少是所述电压波形基频的两倍的取样频率进行数字化。这样，所述电压波形的每个周期均至少有两个数字数据点。
在其他示例中，所述电压波形可以低于所述电压波形基频的两倍的取样频率进行数字化(假设其不完全等于所述电压波形的频率)。例如，所述电压波形可以大于或小于所述电压波形基频的取样频率进行数字化。在此示例中，所述电压波形的每个周期均可有一个或更少个数字数据点。
假设在第一方面中以同样的时序获得(或“学习”)所述分类器将所述电压波形数字化，则可以通过将分类器应用于所述电压波形向量来精准确定异物是否存在。
取所述电压波形向量和权重向量的内积，并将偏置值加至所述电压波形向量和所述权重向量的所述内积，从而可计算所述数值输出。总体上，所述权重向量和所述偏置值可以认为是所述分类器。
本文所使用的(线性)分类器是将一组数据分成两组的线(在二维中)，平面(在三维或更多维中)或超平面(在三维或更多维中)。所述线/平面/超平面的第一侧上的数据点属于第一组，所述线/平面/超平面的第二侧上的数据点属于第二组。所述线的第一侧上的点可归为“不存在异物”类，所述线的第二侧上的点可归为“存在异物”类。所述线/平面/超平面可以根据电压波形向量的训练集来预先设定，比如，通过机器学习过程。或者，其可以“在场内”计算/校准/重新校准，例如，通过机器学习过程。
线/平面/超平面可以根据所述权重向量进行设定，所述线/平面/超平面将所述数据点分成第一组(例如，“不存在异物”组)和第二组(例如，“存在异物”组)。所述权重向量可以根据电压波形向量的训练集来预先设定，例如通过机器学习过程。或者，其可以“在场内”计算/校准/重新校准，例如，通过机器学习过程。
所述偏置值是标量，表示所述线/平面/超平面在向量空间(即对应于所述权重向量和/或所述电压波形向量的向量空间)中距原点的偏移。所述偏置值可以根据电压波形向量的训练集来预先设定，例如通过机器学习过程。或者，其可以“在场内”计算/校准/重新校准，例如，通过机器学习过程。
可以基于所述数值输出的所述符号来确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内是否存在异物。换言之，该方法可以基于所述数值输出的所述符号(与所述电压波形相关)来确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内是否存在异物。例如，如果所述分类器的所述数值输出为正，则可以确定有异物存在。如果所述分类器的所述数值输出为负，则可以确定不存在异物。
实际上，确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内是否存在异物包括将所述电压波形向量绘制在对应的向量空间(即维度与所述电压波形向量相同的向量空间)中，并在所述电压波形向量位于所述向量空间中的预先设定的线/平面/超平面的第一侧时，识别为存在异物。
所述电压波形向量至少可以是一维的，或者至少可以是二维的。所述权重向量至少可以是至少一维的，或者至少可以是二维的。所述电压波形向量维度与所述权重向量相同。
所述电压波形向量可以包括与所述电压波形的第一峰的电压值相对应的第一分量；以及与所述第一峰相邻的所述电压波形的第二峰的电压值相对应的第二分量。
所述方法可以减少对所述无线电力传输设备的供电，以确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内存在异物。或者，所述方法可以大体减少(例如，减少到空闲状态)对所述无线电力传输设备的供电，以确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内存在异物。或者，所述方法可以关闭(例如，切断)对所述无线电力传输设备的供电，以确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内存在异物。
在第二方面，提供了一种执行第一方面所述方法的无线电力传输系统。所述无线电力传输系统包括向电子接收器设备无线传输电力的无线电力传输设备，以及用于执行第一方面所述方法的(数字)子系统。
特别地，在第二方面，提供了一种无线电力传输系统，包括：无线电力传输设备，用于向接收器设备无线传输电力；以及数字子系统，用于测量与所述无线电力传输设备相关联的波形，以及基于所述波形，来确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内是否存在异物。
与第一方面相同，所述波形可以是电压波形，也可以是电流波形。不过，出于清晰和简洁的目的，下面将仅描述电压波形。
下面阐述第二方面的可选特征。
所述数字子系统可以包括模数转换器(ADC)，其用于将所述电压波形数字化并获得电压波形向量，以及处理器(即能够执行计算的设备/部件，例如计算机)，其用于将分类器应用于所述电压波形向量上，其中，基于所述分类器的数值输出(与所述电压波形对应)，来确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内是否存在异物。
在一些示例中，所述ADC可以至少是所述电压波形基频的两倍的取样频率将所述电压波形数字化。这样，所述电压波形的每个周期均至少有两个数字数据点。
在其它示例中，所述ADC可以小于电压信号的基频的两倍的取样频率将所述电压波形数字化(假设每一取样点之间的间隔不等于电压信号的周期或周期的整数倍)。例如，所述电压波形可以大于或小于所述电压波形基频的取样频率进行数字化。在所述ADC以低于所述电压波形基频的两倍的取样频率将所述电压波形数字化的示例中，所述电压波形的每个周期均有少于一个的数字数据点。这是有利的，因为高抽样速率运行的ADC花费昂贵。因此，降低所述ADC运行的抽样速率可以降低所述无线电力传输系统的单位成本。
假设在第一方面中以同样的时序获得(或“学习”)所述分类器将所述电压波形数字化，则可以通过将分类器应用于所述电压波形向量来精准确定异物是否存在。
所述处理器可以用于执行第一方面所述方法步骤。
第二方面的所述处理器可以通过计算所述电压波形向量和权重向量的内积并且将偏置值加至所述电压波形向量和所述权重向量的所述内积，从而计算所述数值输出。
所述无线电力传输设备可以是向电子接收器设备感应传输电力的感应电力传输设备。
所述电压波形可以是源极-漏极电压波形。所述系统还可以包括与所述无线电力传输设备相关联的晶体管，其中，在所述晶体管的漏极处测量所述源极-漏极电压波形。在此情况下，所述ADC可用于将所述漏极-源极电压波形数字化并获得漏极-源极电压波形向量。
逆变器可以用于向所述无线电力传输设备供电(例如，AC电)。所述逆变器可以包括所述晶体管。所述逆变器可以是EF类逆变器。或者，它也可以是E类逆变器。
或者，所述电压波形可以在与所述无线电力传输设备相关联的逆变器内，例如在所述逆变器内的任意位置处(可以是所述逆变器的晶体管的漏极处，也可以不是)进行测量。
所述子系统(或计算机)还可用于：减少对所述无线电力传输设备的供电(例如通过所述逆变器)，以确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内有异物存在。或者，可以大体减少(例如减少到空闲状态)所供应的电力，以确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内有异物存在。或者，可以彻底关闭(例如，切断)所供应的电力，以确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内有异物存在。
在第三方面，提供了一种获得第一方面或第二方面所用的分类器(例如，预先设定的分类器)的方法。此外，第三方面提供了一种获得识别无线电力传输设备的无线电力传输范围内的异物存在的分类器(例如，预先设定的分类器)的方法，所述方法包括：a)获得电压波形向量(例如，源极-漏极波形向量)的训练集，每个电压波形向量与电压波形对应，适当将每个电压波形向量分类为存在异物类或不存在异物类；b)在对应于所述训练集的向量空间中，设定将第一组和第二组分开的线/平面/超平面。换言之，根据所述训练集设定所述线/平面/超平面。
或者，不采用电压波形，而用电流波形。
下面阐述所述第三方面的可选特征。
所述向量空间的维度可以与(一个或多个)所述电压波形向量和所述权重向量相同。
获得所述电压波形向量训练集可包括：a1)向无线电力传输设备供电；a2)将异物放置在所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内，或所述无线电力传输设备的无线电力传输范围外；a3)测量与所述无线电力传输设备相关联的电压波形；a4)将所述电压波形转换为电压波形向量，并将所述电压波形向量分类为存在异物类或不存在异物类；a5)多次重复步骤a1)至a4)，从而获得所述电压波形向量训练集。
所述方法还包括将所述电压波形数字化，从而形成所述电压波形向量。所述电压波形向量可以存储在计算机中各自的组里。换言之，所述异物位于所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围外的所述电压波形可以数字化成电压波形向量，将其分类为“不存在异物”类，并存储为第一组。类似地，所述异物位于所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内的所述电压波形可以数字化成电压波形向量，将其分类为“存在异物“类，并存储为第二组。
所述电压波形可以是漏极电压波形。所述电压波形可在与所述无线电力传输设备相关联的晶体管的漏极处进行测量。所述晶体管可以是向所述无线电力传输设备供电的逆变器的一部分。
或者，所述电压波形可在与所述无线电力传输设备相关联的逆变器内，例如在所述逆变器内的任意位置处进行测量。
该方法还可以包括设定描述所述线/平面/超平面的权重向量和偏置值。
所述权重向量是线/平面/超平面，其将所述数据点分成所述第一组(“不存在异物”组)和所述第二组(“存在异物”组)。换言之，所述权重向量可以根据所述训练集来设定。
所述偏置值是标量，表示所述线/平面/超平面距所述向量空间的原点的偏移。换言之，所述偏置值可以根据所述训练集来设定。
所述电压波形向量至少可以是一维的，或者至少可以是二维的。所述权重向量至少可以是至少一维的，或者至少可以是二维的。所述电压波形向量维度可以与所述权重向量相同。
每个电压波形向量可以包括与所述相应电压波形的第一峰的电压值相对应的第一分量；以及与所述第一峰相邻的所述相应电压波形的第二峰的电压值相对应的第二分量。
所述电压波形可在与所述无线电力传输设备相关联的晶体管的漏极处进行测量。所述晶体管可以是向所述无线电力传输设备供电的逆变器的一部分。
所述训练集的获得方法可以自动化。换言之，步骤a1)至a5)可以自动进行。
在第四方面，提供了一种包括指令的计算机可读存储介质，所述指令由计算机执行时，所述计算机执行第一方面和/或第三方面。
附图说明
现在将参考附图来描述优选实施例：
图1为无线电力传输系统及附近的电子接收器设备的电路图。
图2示出了在存在异物的示波器上观察到的样本源极-漏极波形。
图3示出了在存在异物的示波器上观察到的样本源极-漏极波形，以及在不存在异物的示波器上观察到的样本源极-漏极波形。
图4示出了由n个源极-漏极波形向量组成的训练数据集。
图5示出了确定/计算分类器的步骤的流程图。
图6示出了确定是否存在异物的步骤的流程图。
具体实施方式
本文中所使用的计算机定义广泛。它可包括台式PC，便携式PC，集成电路板，印刷电路板，处理器，微处理器，微芯片或能执行计算指令的任何其他部件。
图1是本发明的无线电力传输系统100和附近的电子接收器设备102的电路图。
所述无线电力传输系统100包括DC电源104，逆变器106和Qi感应无线电力传输设备108。为了说明，所述Qi感应无线电力传输设备示为简单的感应回路。本领域技术人员可理解，本发明适于与任意感应无线电力传输设备一起使用。在上下文中，本发明仅具体为Qi设备。
所述电子接收器设备102在所述无线电力传输设备108的所述无线电力传输范围内。
所述电子接收器设备102示为感应线圈Ls，与负载Z耦合。异物可以以类似的方式示出，但是异物中的负载的阻抗与电子接收器设备中的负载的阻抗不同。正是这种阻抗差异，才能检测到异物。
事实上，调谐的电子接收器设备在阻抗上表现为电阻负载，而异物(未调谐至无线电力传输设备/系统)可表现为电容负载或电感负载。对于这些不同的负载类型，所述源极-漏极波形也相应地有所不同。
所述逆变器的部件并联耦合在所述DC电源104和所述无线电力传输设备108之间。所述逆变器包括第一感应器L1，具有漏极112的晶体管110，例如MOSFET晶体管，第一电容器C1，第二电容器C2，第二感应器L2和第三电容器C3。所述逆变器106是EF类逆变器，用于向所述无线电力传输设备稳定提供AC电，不管负载状况如何。其在US2017/0324277中的描述更完整详细，其全部内容结合在本发明中。所述逆变器以13.56MHz运行且保持零电压开关(ZVS)运行，若接收器调谐到13.56MHz，即反映电阻负载，所述逆变器内在调节电流幅度与相位。所述逆变器可选择使用E类逆变器。本领域技术人员可理解，所述逆变器可选择使用一系列不同的逆变器。
发明人发现，所述漏极112处观察到的源极-漏极电压波形可靠且高精度地显示出电力传输对象的类型(例如，负载Z的类型)。因此，可观察漏极电压波形的特性来确定是否在向异物供电。
如此一来，示波器(例如，Lecroy HD4096示波器(未示出))可与所述晶体管110(例如，MOSFET晶体管)的所述漏极112连接来测量源极-漏极电压波形，模数(ADC)转换器(未示出)可与所述示波器连接将所述源极-漏极电压波形数字化。然后将该源极-漏极电压波形发送到计算机(未示出)，进一步处理分析。可省略所述示波器，只需观察所述一个或多个波形即可。所述信号可在不使用示波器的情况下进行数字化。
所述ADC可在频率低于所述源极-漏极电压波形的情况下对所述电压波形进行采样。特别地，所述晶体管110的开关信号可先经过时钟分频器(例如，“四分频”时钟分频器)，再传到所述微处理器，从而生成较慢的所述开关信号。由此，所述微处理器控制所述ADC在取样频率低于所述开关信号频率的情况下对所述源极-漏极波形进行采样。例如，所述开关信号为20Hz且使用四分频的时钟分频器时，所述ADC以5Hz的频率对所述源极-漏极电压进行采样。
为精准确定给定的源极-漏极电压波形是否表示所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内有异物，发明人采用线性支持向量机(SVM)进行机器学习。
线性SVM可在数据总体按类别分成两组的情况下使用，所述的两组在向量空间中用直线分开。如图4所示(下文进一步详述图4)，发明人发现，目前将“不存在异物”和“存在异物”的源极-漏极波形矢量用直线分成两个不同的组。因此，目前可采用线性SVM。
首先，在确定使用线性SVM之后，确定分类器，即第一方面，第二方面，第三方面，第四方面(上文)所述的分类器。
下文主要描述使用二维向量的示例。不过，本领域技术人员可理解，用一维向量或更高维的峰值也可实现本发明。
图5示出了确定/计算分类器的步骤。
步骤500，用所述DV电源104和所述逆变器106，向所述无线电力传输设备108供应AC电。
步骤502，将异物放置在所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内，或所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围外。
步骤504，在所述示波器(未示出)处测量所述晶体管110的所述漏极112处的源极-漏极电压波形。图2示出了单个源极-漏极电压波形的示波器描迹。图3示出了包括多个叠加的示波器描迹的示波器描迹。可清楚看到，每个示波器描迹均包括两个不同的峰。
步骤506，通过ADC(未示出)和计算机(也未示出)将所述源极-漏极电压波形转换成源极-漏极波形向量。本领域技术人员可理解，所述源极-漏极波形向量可是二维的，三维的或更高维的。在本示例性示例中，出于简化解释说明的目的，所述源极-漏极波形向量是二维的。所述ADC的输出是与示波器描迹的电压值相对应的按时间顺序排列的数字流。所述源极-漏极波形向量的每个分量都包括一个由计算机根据所需选择的所述ADC输出的单个电压值。在本示例中，所述二维向量的每个分量都与示波器描迹中相应峰的电压值对应。
步骤506，适当地将每个源极-漏极波形向量分类为存在异物类或不存在异物类。此时将所述源极-漏极波形向量以所述两组的形式存储在存储介质中。
步骤500至506重复n次，直到获得包括数量充足的分类源极-漏极波形向量的训练集。
步骤508，将所述分类源极-漏极波形向量绘制在其向量空间上。图4示出了其二维向量空间中绘制的n个源极-漏极波形向量。可以看到，“不存在异物”和“存在异物”的向量明显分为两组。一旦绘制在其矢量空间中，所述计算机就会设定将所述两组分开的线。
最后，步骤512，所述计算机计算权重向量，即正交于(垂直于)所述线的梯度的方向上的向量。所述计算机还计算偏置值，即所述线距所述向量空间中的所述原点的偏移的值。
所述权重向量和偏移值存储在存储介质中。所述权重向量和所述偏置值可用于实时分类未分类的源极-漏极电压波形。本领域技术人员可理解，所述权重向量和偏置值将根据无线电力传输设备的类型(Qi设备代表一种无线电力传输设备)而变化。所述权重向量和偏置值通常在工厂进行确定/计算，然后作为一般所述无线电力传输设备类型特定的预定义权重向量和偏置值存储在存储介质中。在一些设备类型中，所述分类器的特性可相同。
在一些情况下，所述分类器(如权重向量和偏置值)可以在场内校准/重新校准。
现参考图6描述如第一方面和第二方面中详述的实时异物检测/确定。
步骤600，通过所述DC电源104和所述逆变器106向所述无线电力传输设备108供电。
步骤602，测量与所述无线电力传输设备相关联的源极-漏极电压波形。
步骤604，通过所述ADC和所述计算机(用与步骤506所述相同的技术)将所述源极-漏极电压波形转换成二维源极-漏极波形向量。
步骤606，所述计算机通过计算所述源极-漏极波形向量和所述权重向量的内积(有时称为标量积或点积)将所述分类器应用于所述源极-漏极波形向量，然后将内积加至所述偏置值并获得标量数值输出值。
步骤608，所述计算机基于所述数值输出值来确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内是否存在异物。如果所述数值输出值是+1(或更大)，则确定有异物存在。
步骤610，如果确定有异物存在，则通过所述计算机关闭/切断所述无线电力传输设备108的供电。
通过图5的所述机器学习过程和图6的所述分类过程，发明人实现了79％的异物检测精度。通过更高维度的分析，精度可超过90％。
以下编号条款提供了本发明的其他示例。
条款1.一种用于识别无线电力传输设备的无线电力传输范围内的异物存在的方法，其特征在于，所述方法包括：向所述无线电力传输设备供电；测量与所述无线电力传输设备相关联的电压波形；以及基于所述电压波形来确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内是否存在异物。
条款2.根据条款1所述的一种方法，其特征在于，所述电压波形是在与所述无线电力传输设备相关联的晶体管的漏极处测量得到。
条款3.根据条款2的条款1所述的一种方法，其特征在于，还包括将所述电压波形数字化并获得漏极波形向量，将分类器应用于所述漏极波形向量，其中，基于所述分类器的数值输出来确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内是否存在异物。
条款4.根据条款3所述的一种方法，其特征在于，取所述漏极波形向量和权重向量的内积，并将偏置值加至所述漏极波形向量和所述权重向量的所述内积，从而计算所述数值输出。
条款5.根据条款3或条款4所述的一种方法，其特征在于，基于所述数值输出的符号，来确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内是否存在异物。
条款6.根据条款4所述的一种方法，其特征在于，所述漏极波形向量和所述权重向量均至少是二维的。
条款7.根据条款3-6中任一项所述的一种方法，其特征在于，所述漏极波形向量包括与所述电压波形的第一峰的电压值相对应的第一分量；以及与所述第一峰相邻的所述电压波形的第二峰的电压值相对应的第二分量。
条款8.根据条款1-7中任一项所述的一种方法，其特征在于，还包括：减少对所述无线电力传输设备的供电，以确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内是否存在异物。
条款9.一种无线电力传输系统，其特征在于，包括：无线电力传输设备，用于向电子接收器设备无线传输电力；以及子系统，用于测量与所述无线电力传输设备相关联的电压波形，以及基于所述电压波形来确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内是否存在异物。
条款10.根据条款9所述的一种系统，其特征在于，所述数字子系统包括模数转换器(ADC)，其用于将所述电压波形数字化并获得漏极波形向量，以及计算机，其用于将分类器应用于所述漏极波形向量，其中所述分类器的数值输出具有指示作用。
条款11.根据条款9或条款10所述的一种系统，其特征在于，所述无线电力传输设备是向电子接收器设备感应传输电力的感应电力传输设备。
条款12.根据条款9-11中任一项所述的一种系统，其特征在于，还包括与所述无线电力传输设备相关联的晶体管，其中，在所述晶体管的漏极处测量所述电压波形。
条款13.根据条款12所述的一种系统，其特征在于，还包括逆变器，其用于向所述无线电力传输设备供电，其中，所述逆变器包括所述晶体管。
条款14.根据条款9-13中任一项所述的一种系统，其特征在于，所述子系统还用于：减少对所述无线电力传输设备的供电，以确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内是否存在异物。
条款15.一种分类器的获得方法，所述分类器用于识别无线电力传输设备的无线电力传输范围内的异物存在，其特征在于，所述方法包括
a)获得漏极波形向量的训练集，每个漏极波形向量对应于一个电压波形，适当将每个漏极波形向量分类为存在异物类或不存在异物类
b)设定线/平面/超平面，所述线/平面/超平面在所述训练集对应的向量空间中将所述第一组和所述第二组分开。
条款16.根据条款15所述的一种方法，其特征在于，获得所述漏极波形向量的训练集包括：
a1)向所述无线电力传输设备供电；
a2)将异物放置在所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内，或所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围外；
a3)测量与所述无线电力传输设备相关联的电压波形；
a4)将所述电压波形转换为漏极波形向量，适当将所述漏极波形向量分类为存在异物类或不存在异物类；
a5)多次重复步骤a1)至a4)，从而获得所述漏极波形向量的训练集。
条款17.根据条款15或条款16所述的一种方法，其特征在于，所述方法还包括将所述电压波形数字化，从而形成所述漏极波形向量。
条款18.根据条款16或条款17所述的一种方法，其特征在于，还包括设定描述所述线/平面/超平面的权重向量和偏置值。
条款19.根据条款15-18中任一项所述的一种方法，其特征在于，获得所述训练集的所述方法是自动化的。
条款20.一种包括指令的计算机可读存储介质，所述指令由计算机执行时，所述计算机执行条款1-7和15-19中任一项的所述步骤。
变更和修改对本领域技术人员来说是显而易见的。这些变更和修改可以包含已知的并且可以代替或附加于本文所述特征的相当的其他特征。单独示例的上下文中描述的特征可以在单个实施例中组合提供。反之，单个示例的上下文中描述的特征也可以单独提供或以任何合适的子组合的形式提供。

Claims (14)

1.一种用于识别无线电力传输设备的无线电力传输范围内的异物存在的方法，其特征在于，所述方法包括：
向所述无线电力传输设备供电；
测量与所述无线电力传输设备相关联的波形；
将所述波形数字化并获得波形向量；
将分类器应用于所述波形向量；以及
基于所述分类器的数值输出来确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内是否存在异物。
2.根据权利要求1所述的一种方法，其特征在于，所述波形是在与所述无线电力传输设备相关联的晶体管的漏极处测量得到的漏极-源极波形。
3.根据权利要求2所述的一种方法，其特征在于，所述晶体管是所述无线电力传输设备的逆变器的一部分，所述逆变器向所述无线电力传输设备供应交流(AC)电。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的一种方法，其特征在于，取所述波形向量和权重向量的内积，将偏置值加至所述波形向量和所述权重向量的所述内积，从而计算所述数值输出。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的一种方法，其特征在于，基于所述数值输出的符号，来确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内是否存在异物。
6.根据权利要求4所述的一种方法，其特征在于，所述波形向量和所述权重向量均至少是二维的。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的一种方法，其特征在于，所述波形向量包括与所述波形的第一峰的值相对应的第一分量；以及与所述第一峰相邻的所述波形的第二峰的值相对应的第二分量。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的一种方法，其特征在于，还包括：减少对所述无线电力传输设备的供电，以确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内是否存在异物。
9.一种无线电力传输系统，其特征在于，包括：
无线电力传输设备，用于向电子接收器设备无线传输电力；以及
数字子系统，包括模数转换器(ADC)和处理器；
其中，所述ADC用于将与所述无线电力传输设备相关联的波形数字化并获得波形向量；以及
所述处理器用于：
将分类器应用于所述波形向量；以及
基于所述分类器的数值输出来确定所述无线电力传输设备的无线电力传输范围内是否存在异物。
10.根据权利要求9所述的一种系统，其特征在于，所述无线电力传输设备是向电子接收器设备感应传输电力的感应电力传输设备。
11.根据权利要求9-10中任一项所述的一种系统，其特征在于，还包括与所述无线电力传输设备相关联的晶体管，其中，所述波形是在所述晶体管的漏极处测量得到的漏极-源极波形。
12.根据权利要求11所述的一种系统，其特征在于，所述晶体管是所述无线电力传输设备的逆变器的一部分，所述逆变器用于向所述无线电力传输设备供应交流(AC)电。
13.根据权利要求11-12中任一项所述的一种系统，其特征在于，还包括逆变器，用于向所述无线电力传输设备供电，其中，所述逆变器包括所述晶体管。
14.根据权利要求9-13中任一项所述的一种系统，其特征在于，所述数字子系统还用于：减少对所述无线电力传输设备的供电，以确定所述无线电力传输设备的所述无线电力传输范围内存在异物。
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