RU2655661C2 - Идентификация нелинейной системы для обнаружения объекта в системе для беспроводной передачи энергии - Google Patents
Идентификация нелинейной системы для обнаружения объекта в системе для беспроводной передачи энергии Download PDFInfo
- Publication number
- RU2655661C2 RU2655661C2 RU2015128779A RU2015128779A RU2655661C2 RU 2655661 C2 RU2655661 C2 RU 2655661C2 RU 2015128779 A RU2015128779 A RU 2015128779A RU 2015128779 A RU2015128779 A RU 2015128779A RU 2655661 C2 RU2655661 C2 RU 2655661C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- model
- transmitting coil
- coil
- energy
- signal
- Prior art date
Links
- 238000012546 transfer Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title description 20
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 138
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 73
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 44
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 26
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 70
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 16
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 12
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 11
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 8
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 5
- 238000005183 dynamical system Methods 0.000 claims 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 238000004870 electrical engineering Methods 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 49
- 238000001453 impedance spectrum Methods 0.000 description 28
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 23
- 230000008569 process Effects 0.000 description 19
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 12
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 12
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 description 10
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 9
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 8
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 8
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 7
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 6
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 6
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 5
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 4
- 238000012905 input function Methods 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 3
- 230000005669 field effect Effects 0.000 description 3
- 230000009931 harmful effect Effects 0.000 description 3
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 3
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 2
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 2
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 230000001976 improved effect Effects 0.000 description 2
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 2
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 2
- 229910001416 lithium ion Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000005312 nonlinear dynamic Methods 0.000 description 2
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 2
- 230000036962 time dependent Effects 0.000 description 2
- ZKHQWZAMYRWXGA-KQYNXXCUSA-J ATP(4-) Chemical compound C1=NC=2C(N)=NC=NC=2N1[C@@H]1O[C@H](COP([O-])(=O)OP([O-])(=O)OP([O-])([O-])=O)[C@@H](O)[C@H]1O ZKHQWZAMYRWXGA-KQYNXXCUSA-J 0.000 description 1
- ZKHQWZAMYRWXGA-UHFFFAOYSA-N Adenosine triphosphate Natural products C1=NC=2C(N)=NC=NC=2N1C1OC(COP(O)(=O)OP(O)(=O)OP(O)(O)=O)C(O)C1O ZKHQWZAMYRWXGA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241001123248 Arma Species 0.000 description 1
- 229920000049 Carbon (fiber) Polymers 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 239000004917 carbon fiber Substances 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000005684 electric field Effects 0.000 description 1
- 230000005672 electromagnetic field Effects 0.000 description 1
- 230000005670 electromagnetic radiation Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000013401 experimental design Methods 0.000 description 1
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 1
- 238000013467 fragmentation Methods 0.000 description 1
- 238000006062 fragmentation reaction Methods 0.000 description 1
- 231100001261 hazardous Toxicity 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000002427 irreversible effect Effects 0.000 description 1
- 238000012067 mathematical method Methods 0.000 description 1
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 231100000075 skin burn Toxicity 0.000 description 1
- 241000894007 species Species 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 238000004804 winding Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
- H02J7/007—Regulation of charging or discharging current or voltage
-
- H02J7/025—
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
- G01R19/25—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof using digital measurement techniques
- G01R19/2506—Arrangements for conditioning or analysing measured signals, e.g. for indicating peak values ; Details concerning sampling, digitizing or waveform capturing
- G01R19/2509—Details concerning sampling, digitizing or waveform capturing
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R23/00—Arrangements for measuring frequencies; Arrangements for analysing frequency spectra
- G01R23/02—Arrangements for measuring frequency, e.g. pulse repetition rate; Arrangements for measuring period of current or voltage
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R25/00—Arrangements for measuring phase angle between a voltage and a current or between voltages or currents
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/001—Measuring interference from external sources to, or emission from, the device under test, e.g. EMC, EMI, EMP or ESD testing
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J50/00—Circuit arrangements or systems for wireless supply or distribution of electric power
- H02J50/10—Circuit arrangements or systems for wireless supply or distribution of electric power using inductive coupling
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J50/00—Circuit arrangements or systems for wireless supply or distribution of electric power
- H02J50/10—Circuit arrangements or systems for wireless supply or distribution of electric power using inductive coupling
- H02J50/12—Circuit arrangements or systems for wireless supply or distribution of electric power using inductive coupling of the resonant type
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J50/00—Circuit arrangements or systems for wireless supply or distribution of electric power
- H02J50/60—Circuit arrangements or systems for wireless supply or distribution of electric power responsive to the presence of foreign objects, e.g. detection of living beings
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J50/00—Circuit arrangements or systems for wireless supply or distribution of electric power
- H02J50/80—Circuit arrangements or systems for wireless supply or distribution of electric power involving the exchange of data, concerning supply or distribution of electric power, between transmitting devices and receiving devices
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J50/00—Circuit arrangements or systems for wireless supply or distribution of electric power
- H02J50/90—Circuit arrangements or systems for wireless supply or distribution of electric power involving detection or optimisation of position, e.g. alignment
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
- Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
- Y02T10/70—Energy storage systems for electromobility, e.g. batteries
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
- Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
- Y02T10/7072—Electromobility specific charging systems or methods for batteries, ultracapacitors, supercapacitors or double-layer capacitors
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
- Y02T90/10—Technologies relating to charging of electric vehicles
- Y02T90/12—Electric charging stations
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
- Y02T90/10—Technologies relating to charging of electric vehicles
- Y02T90/14—Plug-in electric vehicles
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
- Near-Field Transmission Systems (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
- Arrangements For Transmission Of Measured Signals (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Electrochemistry (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
Abstract
Использование: в области электротехники. Технический результат – повышение эффективности и надежности передачи энергии. Способ обнаружения, находится ли инородный объект рядом с передающей катушкой в системе для беспроводной передачи энергии (WPTS), включает этапы, согласно которым: подают псевдослучайный сигнал на передающую катушку, во время подачи псевдослучайного сигнала на передающую катушку регистрируют один или большее количество сигналов, выработанных в системе для беспроводной передачи энергии, в ответ на поданный псевдослучайный сигнал, путем использования одного или большего количества зарегистрированных сигналов генерируют модель системы для электрических характеристик системы для беспроводной передачи энергии. Используют сгенерированную модель системы в сочетании с сохраненными обучающими данными для определения, находится ли объект, имеющий характеристики, распознаваемые из сохраненных обучающих данных как характеристика инородного объекта, рядом с передающей катушкой. 2 н. и 24 з.п. ф-лы, 21 ил.
Description
[0001] В настоящей заявке заявлено преимущество по предварительной заявке США №61/738,786, поданной 18 декабря 2012, которая полностью включена в настоящую заявку посредством ссылки.
ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
[0002] Варианты реализации настоящего изобретения в целом относятся к беспроводной передаче энергии для систем зарядки и/или питания, таких, которые могут быть использованы помимо прочего в электрических транспортных средствах и переносных устройствах.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
[0003] С возобновлением интереса к электромобилям наблюдается появление новых разработок в технологии изготовления батарей, быстрых способов зарядки и беспроводной передачи энергии в качестве удобного способа для подзарядки батарей. Способы беспроводной быстрой зарядки становятся все более соответствующими для экологически чистых электромобилей как способ увеличения дальности, ограниченной современной технологией изготовления батарей. Таким образом, батареи можно подзаряжать во время движения от катушек, встроенных в дорожное полотно, перед светофорами, в местах стоянки автомобилей во время совершения покупок или в ресторанах для автомобилистов.
[0004] Беспроводная передача энергии имеет длинную историю, начинающуюся, вероятно, с опытов Теслы. В настоящее время эта технология используется повсюду, например, в зубных щетках, сотовых телефонах, портативных компьютерах, и даже рассматривается в качестве альтернативного источника питания для общего использования в домах, например, для осветительных приборов, часов и т.п. В большей части случаев применения беспроводная передача энергии применяется для зарядки батарей, которые используют в качестве временного хранилища энергии между беспроводной системой для зарядки и устройством. С появлением усовершенствованных технологий изготовления батарей, таких как литий-ионные ячейки, стала возможной зарядка батареи намного быстрее, чем прежде, с использованием беспроводных скоростных зарядных устройств. Для достижения полного признания эти беспроводные скоростные зарядные устройства должны быть эффективными и надежными, что является основной целью некоторых случаев применения, описанных в настоящей заявке.
[0005] Известны различные типы беспроводной передачи энергии. Настоящее изобретение основано на резонансной индуктивной зарядке (RIC), не смотря на то, что большая часть того, что описано выше также может быть применено к другим типам беспроводных способов зарядки. В резонансной индуктивной зарядке, как можно понять из названия, используется высокодобротные настроенные катушки и конденсаторы, и энергия передается от катушки к катушке посредством магнитных полей. Резонансная индуктивная зарядка отличается от способов дальнего поля, включающих, например, СВЧ поля, которые требуют использования сложных электронных схем, и способов ближнего поля, которые действуют только в пределах части длины волны при использовании резонансной индуктивной зарядки. В случае резонансной индуктивной зарядки выяснилось, что между катушками может быть передано значительно большее количество энергии на расстояниях, превышающих несколько диаметров катушки. Использование магнитного поля вместо распространяющегося в радиальном направлении электромагнитного поле также представляет уменьшенный потенциальный вред для здоровья человека.
[0006] Общий тип катушек, используемых для резонансной индуктивной зарядки, имеет форму диска с одиночной спиральной намоткой, выполненной в плоскости. На фиг. 1 показана типичная схема резонансной индуктивной зарядки, на которой катушки L1 и L2 являются передающей и приемной катушками соответственно, изготовленными в форме дисковой катушки. Поскольку такая конструкция подобна трансформатору, электрические характеристики катушек могут быть описаны параметрами, такими как сопротивление катушек, самоиндукция и взаимная индукция. Взаимная индукция определяет, какая часть поля, генерируемого одной катушкой, пересекает другую катушку (катушки), что в значительной степени зависит от геометрии, с которой катушки ориентированы относительно друг друга, включая расстояние и ориентацию. При уменьшении связи передается меньше энергии, в то время как потери мощности на омический нагрев остаются теми же самыми или увеличиваются, и, следовательно, уменьшается эффективность.
РАСКРЫТИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[0007] В общем, согласно одному аспекту по меньшей мере одно из изобретений представляет способ обнаружения, находится ли инородный объект рядом с передающей катушкой в системе для беспроводной передачи энергии (WPTS). Способ включает этапы, согласно которым: подают псевдослучайный сигнал на передающую катушку, во время подачи псевдослучайного сигнала на передающую катушку регистрируют один или большее количество сигналов, выработанных в системе для беспроводной передачи энергии в ответ на поданный псевдослучайный сигнал, путем использования одного или большего количества зарегистрированных сигналов генерируют модель динамической системы для отдельного аспекта системы для беспроводной передачи энергии и используют сгенерированную модель динамической системы в сочетании с сохраненными обучающими данными для определения, находится ли объект, имеющий характеристики, распознаваемые из сохраненных обучающих данных как характеристика инородного объекта, рядом с передающей катушкой.
[0008] Другие варианты реализации содержат один или большее количество следующих признаков. Способ также включает, если объект, имеющий характеристики, распознаваемые из сохраненных обучающих данных как характеристика инородного объекта, определен как находящийся рядом с передающей катушкой, генерирование управляющего сигнала, указывающего, что беспроводная зарядка должна быть прекращена, и/или на завершение беспроводной зарядки приемной системой. Один или большее количество сигналов содержат сигнал тока передающей катушки, и они также могут содержать сигнал напряжения передающей катушки. Использование сгенерированной модели динамической системы включает сравнение информации, содержащейся в сгенерированной модели динамической системы, с выведенной опытным путем сохраненной информацией, которая указывает на присутствие рядом инородного объекта. Генерирование модели динамической системы включает использование идентификации системы для согласования выбранной модели с данными, выведенным из одного или большего количества зарегистрированных сигналов. Выбранной моделью является винеровская система. Выбранная модель имеет динамическую линейную часть и статическую нелинейную часть. Сгенерированная модель динамической системы содержит представление временной области или представление частотной области.
[0009] Другие варианты реализации содержат один или большее количество следующих признаков. Сохраненные обучающие данные представлены сохраненной фильтр-функцией, причем использование сгенерированной модели динамической системы в сочетании с сохраненными обучающими данными включает обработку сгенерированной модели динамической системы для генерирования выходного сигнала, при этом выходной сигнал указывает, находится ли объект, имеющий характеристики, распознаваемые из сохраненных обучающих данных как приемная катушка, рядом с передающей катушкой, и причем обработка модели динамической системы включает применение фильтр-функции. Один или большее количество сигналов, сгенерированных в системе для беспроводной передачи энергии, содержит сигнал тока передающей катушки. Генерирование модели динамической системы включает использование зарегистрированного сигнала тока передающей катушки в качестве модели динамической системы. Фильтр-функция является нелинейной фильтр-функцией, которая выведена из измерений, выполненных на испытательной системе, содержащей испытательную передающую катушку и испытательные объекты, расположенные на различных разделяющих расстояниях друг от друга. Способ также включает, если объект, имеющий характеристики, распознаваемые из сохраненных обучающих данных как характеристика инородного объекта, определен как находящийся рядом с передающей катушкой, генерирование управляющего сигнала, указывающего, что беспроводная зарядка должна быть прекращена. Способ дополнительно включает, если объект, имеющий характеристики, распознаваемые из сохраненных обучающих данных как характеристика инородного объекта, определен как находящийся рядом с передающей катушкой, завершение беспроводной зарядки приемной системы.
[0010] В общем, согласно другому аспекту по меньшей мере одно из изобретений представляет систему для беспроводной передачи энергии. Система содержит: передающую катушку; схему передатчика энергии, соединенную с передающей катушкой; схему датчика, соединенную с передающей катушкой; и электронное управляющее устройство для управления схемой передатчика энергии и схемой датчика, причем указанное электронное управляющее устройство содержит запоминающее устройство для сохранения обучающих данных и процессорную систему, запрограммированную для: вызова подачи схемой передатчика энергии псевдослучайного сигнала на передающую катушку; во время подачи псевдослучайного сигнала на передающую катушку - вызова регистрации схемой датчика одного или большего количества сигналов, выработанных в системе для беспроводной передачи энергии в ответ на поданный псевдослучайный сигнал; путем использования одного или большего количества зарегистрированных сигналов - генерирования модели динамической системы для отдельного аспекта системы для беспроводной передачи энергии; и использования сгенерированной модели динамической системы в сочетании с сохраненными обучающими данными для определения, находится ли объект, имеющий характеристики, распознаваемые из сохраненных обучающих данных как характеристика инородного объекта, рядом с передающей катушкой.
[0011] Другие варианты реализации содержат один или большее количество следующих признаков. Один или большее количество сигналы содержат сигнал тока и сигнал напряжения передающей катушки.
[0012] Другие варианты реализации содержат один или большее количество следующих признаков. Сохраненные обучающие данные представлены сохраненной фильтр-функцией, причем процессорная система запрограммирована для использования сгенерированной модели динамической системы в сочетании с сохраненными обучающими данными путем обработки сгенерированной модели динамической системы фильтр-функцией для генерирования выходного сигнала, при этом выходной сигнал указывает, находится ли объект, имеющий характеристики, распознаваемые из сохраненных обучающих данных как приемная катушка, рядом с передающей катушкой. Система для беспроводной передачи энергии по п. 22, в которой один или большее количество сигналов, выработанных в системе для беспроводной передачи энергии, содержат сигнал тока передающей катушки. Моделью динамической системы является зарегистрированный сигнал тока передающей катушки.
[0013] Подробности одного или большего количества вариантов реализации настоящего изобретения показаны на сопроводительных чертежах и сформулированы в описании, приведенном ниже. Другие признаки, объекты и преимущества настоящего изобретения будут очевидны из описания, чертежей и пунктов приложенной формулы.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
[0014] На фиг. 1 показана схема передачи электроэнергии с использованием передающей катушки L1 и приемной катушки L2.
[0015] На фиг. 2 показан типичный график электрического импеданса настроенной катушки в свободном пространстве и в связанном состоянии с соседней идентичной катушкой.
[0016] На фиг. 3 показаны импедансные спектры катушки передатчика для двух катушек, разнесенных друг от друга на различные расстояния.
[0017] На фиг. 4 показан спектр мощности катушки передатчика, соответствующий импедансным спектрам катушки, показанным на фиг. 3.
[0018] На фиг. 5 показана оптимальная частота для двух катушек в зависимости от разделительного расстояния между ними.
[0019] На фиг. 6 показана принципиальная схема винеровской системы.
[0020] На фиг. 7 показана принципиальная схема системы Гаммерштейна.
[0021] На фиг. 8 показана принципиальная схема системы для беспроводной передачи энергии, содержащей передающую и приемную катушки.
[0022] На фиг. 9 показана блок-схема алгоритма для предварительного обучения электронного управляющего устройства передатчика энергии в системе для беспроводной передачи энергии для обнаружения системы для беспроводного приема энергии.
[0023] На фиг. 10 показана блок-схема алгоритма, реализованного электронным управляющим устройством передатчика энергии для обнаружения присутствия системы для беспроводного приема энергии.
[0024] На фиг. 11 показана блок-схема алгоритма для создания нелинейного фильтра для использования в электронном управляющем устройстве передатчика энергии для обнаружения присутствия системы для беспроводного приема энергии.
[0025] На фиг. 12 показана блок-схема алгоритма, реализованного электронным управляющим устройством передатчика энергии для использования нелинейного фильтра, показанного на фиг. 11, для обнаружения присутствия системы для беспроводного приема энергии.
[0026] На фиг. 13 показана блок-схема алгоритма, реализованного электронным управляющим устройством передатчика энергии, для автоматического регулирования частоты сигнала для беспроводной передачи энергии.
[0027] На фиг. 14А показана блок-схема алгоритма для создания нелинейного фильтра для использования в электронном управляющем устройства передатчика энергии, для автоматического регулирования частоты сигнала для беспроводной передачи энергии.
[0028] На фиг. 14В показана блок-схема алгоритма, реализованного электронным управляющим устройством передатчика энергии для использования нелинейного фильтра, показанного на фиг. 14А, для автоматического регулирования частоты сигнала для беспроводной передачи энергии.
[0029] На фиг. 15 показана блок-схема алгоритма, реализованного по меньшей мере частично электронным управляющим устройством передатчика энергии, для регулирования волновой формы сигнала для беспроводной передачи энергии.
[0030] На фиг. 16А-16В показана блок-схема алгоритма для предварительного обучения электронного управляющего устройства передатчика энергии в системе для беспроводной передачи энергии для обнаружения инородных объектов.
[0031] На фиг. 17 показана блок-схема алгоритма, реализованного электронным управляющим устройством передатчика энергии, для обнаружения инородных объектов.
[0032] На фиг. 18А показана блок-схема алгоритма для создания нелинейного фильтра для использования в электронном управляющем устройстве передатчика энергии для обнаружения присутствия инородного объекта.
[0033] На фиг. 18В показана блок-схема алгоритма, реализованного электронным управляющим устройством передатчика энергии, для использования нелинейного фильтра, показанного на фиг. 18А, для обнаружения присутствия инородного объекта.
ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
[0034] Перед представлением подробностей различных вариантов реализации сначала будут описаны некоторые из проблем, которые решены этими вариантами реализации.
[0035] На фиг. 2 приведен типичный график электрического импеданса настроенной катушки, которая, например, может соответствовать передающей катушке в системе для беспроводной передачи энергии. Импеданс идеального конденсатора, включенного последовательно с катушкой индуктивности, имеет "нулевой" нуль на резонансной или собственной частоте, как показывает кривая С. Когда вторую настроенную катушку (катушку индуктивности и конденсатор, соединенные параллельно), называемую приемной катушкой, приводят в непосредственную близость к передающей катушке, импеданс на собственной частоте увеличивается в значительной степени, как показывает кривая А. Кривая, обозначенная как В, показывает импеданс системы с двумя катушками, когда приемная катушка также содержит резистивную нагрузку в своей цепи, на которой рассеивается электроэнергия, генерируемая во внешнем контуре. Нетрудно понять, что измерение импеданса, для которого требуется доступ только к двум клеммам передающей катушки, могло предоставить очень удобный инструмент для получения сведений о работе схемы.
[0036] Как показывает кривая на фиг. 2, знаменательно явление, происходящее, когда указанные две катушки приведены в непосредственную близость друг к другу, называется дроблением частоты. Когда передающая катушка и приемная катушка сближаются, могут наблюдаться две или большее количество частот при оптимальной передаче мощности локально в частотной области. Иными словами, наблюдаются два минимума, по одному на каждой стороне от собственной частоты. (Подробное описание этого явления приведено в: Alanson Р. Sample and Joshua R. Smith, Analysis, Experimental Results, and Range Adaptation of Magnetically Coupled Resonators for Wireless Power Transfer, 2010 IEEE; and Huang, X.L, et al., Resonant Frequency Splitting Analysis and Optimization of Wireless Power Transfer System, PIERS Proceedings, Russia, August 2012).
[0037] На фиг. 3 показан типичный график импеданса передающей катушки на различных расстояниях от приемной катушки. Поскольку катушки постепенно сближаются, пик импеданса на собственной частоте увеличивается, и эти две частоты, в которых минимумы импеданса наблюдаются с обеих сторон этого положения, все больше отдаляются по частоте друг от друга. На основании этих импедансных спектров могут быть вычислены энергетические спектры, указывающие, сколько энергии приходит в катушку. На фиг. 4 показаны соответствующие энергетические спектры. Как видно из чертежей, мощность является максимальной на двух частотах, расстояние между которыми все более уменьшается в зависимости от разнесения этих двух катушек вплоть до слияния двух пиков для всех практических целей при увеличенных разнесениях (слияния на собственной частоте системы).
[0038] На фиг. 5 представлены свойственные различным беспроводным системам оптимальные частоты, при которых происходит максимальная передача энергии, в зависимости от относительного разделительного расстояния между указанными двумя катушками с учетом диаметров катушек. Как показано на чертеже, если расстояние между катушками меньше чем примерно половина диаметра катушек, имеются две частоты, на которых наблюдается максимальная передача энергии. При фиксированной конфигурации легко выбрать оптимальную частоту генератора для передачи энергии. Однако в динамической ситуации, когда катушки перемещаются относительно друг друга, и расстояния между катушками является неизвестным, поддерживание оптимальной передачи энергии становится затруднительным.
[0039] Обычно задача состоит в максимизации передачи электроэнергии в нагрузку. В лабораторных условиях могут быть присоединены измерительные выводы для измерения энергии, генерируемой схемой, в передатчике и измерения энергии, поступающей в нагрузку. Затем, путем использования качающейся частоты можно периодически измерять отношение принятой мощности к переданной мощности для обнаружения частоты, на которой происходит пиковая передача электроэнергии, и соответствующим образом регулировать частоту генератора. Обнаружение оптимальной частоты может быть выполнено с использованием некоторых алгоритмов, разработанных в теории оптимизации. Однако по причине дробления частоты и возможного существования двух локальных оптимальных частот, должны быть использованы способы, включающие стохастическую минимизацию. При нахождении оптимума оптимальная частота может быть отслежена в режиме реального времени с повышенной скоростью путем локальных поисков.
[0040] Однако в реальных случаях применениях, таких как автомобили, перемещающиеся относительно друг друга или над передающими катушками, отсутствует возможность непосредственного измерения энергии, рассеянной в нагрузке. Автоматическая настройка частоты может быть достигнута посредством направленных ответвителей, расположенных, например, между передающей и приемной катушками, для измерения падающей и отраженной энергии (см. Sample и Smith). Другой способ может включать беспроводную передачу необходимых измерений, таких как измерение электрического тока в нагрузке, напряжения и мощности, от приемника к передатчику. Это может быть осуществлено путем передачи модулированного сигнала от приемной катушки на передающую катушку с использованием различных частотных диапазонов, на которые не влияет передача энергии. Согласно другому варианту реализации могут быть использованы другие способы передачи информации назад к передатчику, такие как оптические или акустические сигналы. Для передачи таких сигналов в катушки для передачи энергии могут быть встроены вспомогательные катушки.
[0041] Как показали Sample и Smith, способ моделирования может быть использован для определения зависимости переданной энергии от положения и ориентации катушек. В этом случае датчики положения, которые регистрируют расстояние между этими двумя катушками и их ориентацию, могут быть использованы для идентифицирования оптимальной частоту при передаче энергии.
[0042] Система для передачи электроэнергии, показанная на фиг. 1, содержит несколько нелинейных элементов, таких как выпрямители и вторичный преобразователь. Если бы система была линейной, для быстрой идентификации системы и извлечения из нее оптимальных параметров могли бы использоваться некоторые способы, описанные в инженерно-технической литературе. Однако, если такие способы использовались бы для выяснения, каким образом указанные возмущения в переданном сигнале будут влиять на сигнал, наблюдаемый в нагрузке, они, вероятно, оказались бы безрезультатными или дали неточные результаты из-за присутствия в цепи твердотельных нелинейных элементов, таких как выпрямительные диоды.
[0043] Также выяснилось, что передача увеличенной электроэнергии может быть достигнута с использованием несинусоидальной переходной волновой формы. Такая форма имеет конкретное преимущество, поскольку для минимизации потерь мощности в электронике используются элементы переключения мощности или мощные полевые транзисторы (FET), которые вместо синусоидальных сигналов генерируют сигналы в форме импульсов или ступеней. Такие мощные элементы или транзисторы содержат интегрированные биполярные транзисторы с изолированным затвором (IGBT) и полевые транзисторы с гексагональными р-областями (HEXFET®), причем биполярные транзисторы с изолированным затвором обычно выполнены с возможностью переключения при повышенных напряжениях, а полевые транзисторы с гексагональными р-областями выполнены с возможностью переключения на повышенных частотах, например, на частотах до десятков МГц.
[0044] Создание систематического способа определения оптимальной формы такого сигнала в режиме реального времени при перемещении и вращении катушек относительно друг друга, представляет собой одну из задач, достигнутых способами, описанными ниже.
ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЛИНЕЙНОЙ СИСТЕМЫ
[0045] По меньшей мере в некоторых из вариантов реализации, описанных в настоящей заявке используется идентификация нелинейной системы для достижения результатов, которые достигнуты. Таким образом, перед обсуждением подробностей различных вариантов реализации сначала будет представлен краткий обзор идентификации нелинейной системы.
[0046] Как известно из теоремы Фреше, любая стационарная по времени нелинейная динамическая система с конечной памятью может быть представлена с произвольной точностью рядами Вольтерра конечного порядка для всех входных сигналов, которые являются квадратично интегрируемыми в конечном интервале. Ряд Вольтерра подобен ряду Тейлора, за исключением того, что он может учитывать эффекты "памяти" устройств, таких как конденсаторы и катушки индуктивности. Ряд Вольтерра, который представляет собой функциональное расширение динамического нелинейного стационарного по времени оператора, является бесконечной суммой многомерных сверточных интегралов следующей формы:
[0047] С рядом Вольтерра тесно связан ряд Винера. В ряду Винера члены ортогонализированы для чисто случайного входного сигнала белого шума и легко идентифицируются с использованием, например, способов взаимной корреляции.
[0048] Коренберг (в Parallel Cascade Identification and Kernel Estimation for Nonlinear Systems, Annals of Biomedical Engineering, vol. 19, pp. 429-55 (1990)) расширил вышеуказанную теорему Фреше, доказав, что любая система с конечной памятью и дискретным временем, которая может быть представлена конечным рядом Вольтерра, также может быть представлена конечным рядом параллельных каскадов динамической линейной системы, сопровождаемой статической нелинейностью (т.е. каскадом систем Винера или систем натуральных логарифмов).
[0049] Одним примером модели динамической системы является винеровская система, показанная на фиг. 6. В такой системе динамическая линейная система, обозначенная как h(т), сопровождается статической нелинейной системой, обозначенной как N(•). Она также упоминается как LN (линейно-нелинейная) система. Динамическая линейная система должна быть неподвижной (стационарной по времени), устойчивой и безынерционной (не должна иметь память). Она отображает весь возможный и приемлемый набор входных функций по времени x(t) в выходную функцию по времени u(t). Статическая нелинейность отображает диапазон приемлемых действительных значений "u(t)" в действительные значения "y(t)" в пределах диапазона указанной функции. Эти два компонента, т.е. динамическая линейная часть и статическая нелинейность, могут быть представлены параметрически или непараметрически. Как правило, параметрическое представление охватывает некоторый тип символического выражения, включая параметры a0, a1,… an. Например, для представления статической нелинейности может быть использован многочлен, такой как приведенный ниже:
[0050] Винеровские системы представляют собой случаи класса моделей, известных как каскад или блочноструктурированные системы. Другие случаи каскада или блочноструктурированных систем включают: системы Гаммерштейна, такие как показанная на фиг. 7, в которых динамическая линейная система следует за статической нелинейной системой (NL, т.е., нелинейно-линейная система); и каскадные системы, в которых линейная система сопровождается нелинейностью и, затем, другой линейной системой (LNL).
[0051] Известны несколько способов идентификации системы, причем некоторые из них являются весьма общими, другие являются более конкретными и основаны на некоторых допущениях о свойствах входной функции, примененной к системе. Они также могут зависеть от пространства, в котором используется модель. Один из самых общих способов идентификации нелинейной системы включает выражение функции, дающей ошибку в предполагаемой модели. С использованием параметрического представления системы, для нахождения параметров, которые минимизируют интеграл вероятности ошибки, может быть использован нелинейный способ минимизации, такой как метод Левенберга-Марквардта. Этот подход является общим и понятным для осуществления, но неэффективным в вычислительном отношении по сравнению с другими способами.
[0052] Для случая непараметрической формы модели Винера (LN) чрезвычайно эффективные способы были разработаны Коренбергом и Хантером. Они также разработали эффективные способы идентифицирования систем Гаммерштейна (NL). Такие способы описаны у Хантера и др., (The Identification of nonlinear Biological Systems: Wiener and Hammerstein Cascade Models, Biological Cybernetics, vol. 55 pp. 135-44 (1986)). Они же разработали практические и эффективные способы идентифицирования параллельного каскада линейной системы, сопровождаемой статической нелинейностью и другой линейной системой, (LNL), как описано, например, у Коренберга и др., (The Identification of Nonlinear Biological Systems: LNL Cascade Models, Biological Cybernetics, vol. 55, pp. 125-34, (1986)). В этих источниках показано, что каждая непрерывная система с дискретным временем с конечной памятью может быть однородно аппроксимирована конечной суммой систем LNL.
[0053] Непараметрические функции, осуществленные в цифровой форме, в конечном счете могут быть представлены как выборочные функции, которые включают очень большое количество числовых значений. Таким образом, зачастую эти функции выборочных данных преобразовывают в параметрическую форму. Таким образом, сохраняется эффективность вычисления, и окончательное представление является более простым. Во многих случаях после проверки импульсной характеристики может быть оценен порядок системы, и после согласования упрощенной модели пониженного порядка импульсная характеристика, наконец, является отфильтрованной и менее зашумленной.
[0054] Дополнительное объяснение использования идентификации нелинейной системы, в частности, в отношении ядер Винера и Вольтерра, также может найдено в следующих ссылках: Коренберг, и др., "Exact Orthogonal Kernel Estimation From Finite Data Records: Extending Wiener's Identification Of Nonlinear Systems", Annals of Biomedical Engineering, vol. 16, pp. 201-14 (1988); Коренберг, и др., "The Identification of Nonlinear Biological Systems: Wiener Kernel Approaches", Annals of Biomedical Engineering, vol. 18, pp. 629-54 (1990); и Коренберг, и др., "The Identification of Nonlinear Biological Systems: Volterra Kernel Approaches", Annals of Biomedical Engineering, vol. 24, pp. 250-68 (1996). Дополнительные подробности также могут быть найдены в публикации патентной заявки США №2012/0098481, поименованной "Устройство и способ быстрой зарядки батарей", поданной Ian W. Hunter и Serge R. Lafontaine, содержание которой полностью включено в настоящую заявку посредством ссылки.
[0055] Следует отметить, что система с гистерезисом поддается параметрическому подходу, но в то же время не допускает применения к ней вышеуказанных разработанных Коренбергом и Хантером быстрых способов идентификации структурированных блоков. Как указано выше, в случае параметрического подхода может быть использован метод Левенберга-Марквардта для выяснения параметров, которые минимизируют интеграл вероятности ошибки, например, разность между предполагаемым выходом Винера и действительным выходом системы.
[0056] Следует понимать, что вышеуказанные способы могут быть использованы в необходимых случаях для выполнения идентификации нелинейной системы, описанной в настоящей заявке.
ПРИМЕНЕНИЕ ИДЕНТИФИКАЦИИ НЕЛИНЕЙНОЙ СИСТЕМЫ К БЕСПРОВОДНОЙ ПЕРЕДАЧЕ ЭНЕРГИИ
[0057] В описанных в настоящей заявке вариантах реализации идентификация нелинейной системы с использованием указанных выше способов применяется для усовершенствования беспроводной передачи энергии и ускорения зарядки для регулирования параметров мощного сигнала, поданного в передающую катушку для: обнаружения положения, когда приемная катушка находится достаточно близко для начала передачи энергии; автоматического регулирования частоты при перемещении приемной катушки; регулирования волновой формы сигнала, используемой для передачи энергии; и обнаружения положения, когда посторонний объект препятствует передаче энергии.
[0058] Ниже подробно описаны различные варианты реализации, которые осуществляют эти функции.
СИСТЕМА ДЛЯ БЕСПРОВОДНОЙ ПЕРЕДАЧИ ЭНЕРГИИ
[0059] Как показано на фиг. 8, пример системы, в которой могут быть осуществлены различные варианты реализации, содержит беспроводную систему 10 для передачи энергии и приемную систему 50. В зависимости от необходимого случая применения передающая система может быть расположена на платформе 11, которая может быть неподвижной платформой, или которая может быть подвижной платформой, такой как транспортное средство или колесо транспортного средства. Приемная система расположена на подвижной платформе 51 (например, электрическом транспортном средстве или колесе транспортного средства), которое содержит заряжаемый батарейный блок 56 для того хранения энергии для управления оборудованием на подвижной платформе, например, электродвигателем.
[0060] Передающая система содержит передающую катушку 12, посредством которой энергия беспроводным способом передается приемной системе путем резонансного индуктивного заряжания (RIC). Передающая система также содержит схему 14 для передатчика энергии, управляющую передающей катушкой, электронное управляющее устройство 16 для передатчика энергии, управляющее схемой 14 для передатчика энергии и выполняющее функции, которые будут описаны ниже, систему 18 источника питания для подачи энергии в передающую катушку 12 и питания различных других электрических компонентов, а также датчик и схему 20 для измерения, выполненную с возможностью измерения и регистрации сигналов электрического тока и напряжения в передающей катушке 12.
[0061] Электронное управляющее устройство содержит процессорную систему 24 (содержащую один или большее количество процессоров) для запуска алгоритмов, которые описаны в настоящей заявке, для исполнения кода для управления схемой передатчика энергии и для выполнения других функций, относящихся к передающей энергию системе. Оно также содержит запоминающее устройство (ОЗУ и ПЗУ) 26 для сохранения кода, который исполняется процессорной системой 24, включая код, соответствующий функциям описанных в настоящей заявке алгоритмов, а также для сохранения данных, используемых процессорной системой 24, и данных, генерируемых процессорной системой 24 в ходе реализации описанных в настоящей заявке алгоритмов. Оно также содержит накопитель 28 на жестких дисках, соединенный с процессорной системой, к которому процессорная система 24 имеет доступ. Жесткий диск образует читаемое компьютером, цифровое хранилище для программ, загружаемых в ОЗУ, которые исполняются процессором для осуществления описанных в настоящей заявке алгоритмов.
[0062] Приемная система 50 содержит приемную катушку 52, посредством которой система принимает энергию, переданную беспроводным способом посредством передающей катушки 12. Система также содержит перезаряжаемый батарейный блок 56, (содержащий, например, аккумулятор с литий-ионными ячейками) и управляющую батареей систему 54 для управления работой батарейного блока 56. Относительно описанных в настоящей заявке вариантов реализации, управляющая батареей система 54 обеспечивает зарядку батарейного блока 56, когда переданная беспроводным способом энергия принимается приемной катушка 52 от соседней передающей энергию системы.
ОБНАРУЖЕНИЕ ПРИСУТСТВИЯ ПРИЕМНОЙ СИСТЕМЫ
[0063] Обычно предпочтительно возбуждать передающие катушки только тогда, когда приемная катушка находится в положении, подходящем для приема энергии. Присутствие приемной катушки может быть обнаружено с использованием различных средств, таких как дистанционный датчик, радиометки RFID, маломощный сигнал, излученный приемной катушкой к передающей катушке на боковой частотной полосе, с использованием акустических или оптических приемопередатчиков, или с участием оператора, который нажимает кнопку. Но даже в случае использования одного из указанных способов все еще имеется потребность в подтверждении того, что обнаруженный приемник находится в надлежащем местоположении. Также возможны случаи, в которых желательным является автоматическое обнаружение присутствия катушки с санкционированным доступом, чтобы автоматически начать зарядку, когда указанная катушка находится в нужном положении.
[0064] Как показано на фиг. 2, измеренный импеданс передающей катушки значительно изменяется при перемещении приемной катушки в направлении к приемнику, и этот факт подсказывает средство для обнаружения приемной катушки. Импеданс может быть получен путем качания немодулированного синусоидального сигнала в некотором частотном диапазоне и графического отображения отношения напряжения к электрическому току в зависимости от частоты. Однако идентификация системы предлагает усовершенствованный подход. В теории систем известно, что динамическая система отображает область допустимых временных функций в область выходных временных функций. Катушку можно рассматривать как систему, которая возбуждается изменяющимся во времени напряжением (или электрическим током) и вырабатывает временную характеристику в форме электрического тока (или напряжения). Способы идентификации стандартной непараметрической линейной системы во временной области обеспечивают модель системы в форме импульсной характеристики, которая, затем, может быть использована для вычисления реакции системы в частотной области, причем указанная реакция системы в случае передающей катушки соответствует импедансу. Такие способы описаны в следующих публично доступных ссылках: Eykhoff, P., System Identification: parameter and state estimation, Wiley, London (1974); Goodwin, G.C., Payne, R.L., Dynamic system identification: experimental design and data analysis, Academic Press, New York (1977); Graupe D, Identification of systems, Van Nostrand Reinhold, NY (1976); and Ljung, System Identification - Theory for the User, 2nd Ed., PTR Prentice Hall, (1999).
[0065] Как указано выше, теория систем также обеспечивает несколько способов идентификации нелинейной системы, обеспечивающие представления нелинейной системы, такие как ядра расширения ряда Вольтерра или блоки представления системы структурированных блоков.
[0066] При идентификации нелинейной системы линейную часть, которая соответствует обычной полной проводимости (импедансу), получают во временной области в форме импульсной характеристики, которая затем может быть отображена в частотной области с использованием известных способов (например, дискретного преобразования Фурье) для получения импедансных спектров. Нелинейные компоненты, которые являются ядрами высшего порядка в случае ряда Вольтерра или нелинейностью в случае блочноструктурированного подхода, дают сигнатуру нелинейных компонентов, таких как электронные компоненты (выпрямители, и т.п.), присутствующих во вторичной катушке. Следовательно, простое присутствие нелинейных компонентов предоставляет информацию от присутствия системы, которую необходимо зарядить или напитать энергией. Однако этого недостаточно в случаях, в которых другие системы, содержащие нелинейные компоненты обычно в форме других электронных компонентов, могут приблизиться к передатчику.
[0067] В случае, если известно, что все приемники имеют почти идентичные характеристики, система для обнаружения катушки может быть предварительно обучена, как показано на фиг.9. Первый приемник используется в различных местоположениях и может быть испытан при различных уровнях зарядки и температурах окружающей среды. Мощный сигнал подают на передающую катушку, и идентификацию нелинейной системы используют для получения различных моделей динамической системы или их представления для каждого положения и для других необходимых параметров. Эти различные модели сохранены в базе данных для определения пространства параметров моделей. Затем, как показано на фиг. 10, осуществляют фазу обнаружения, на которой неоднократно выполняют эксперименты, включающие подачу псевдослучайного (PR) сигнала и использование идентификации нелинейной системы для моделирования результирующих динамических характеристик катушки.
[0068] Для параметризации пространства нелинейности и импедансных спектров, определяют набор оптимальных и ортогональных базисных функций с использованием способов, таких как сингулярное разложение (SVD), анализ главных компонентов (РСА), волновые пакеты или сплайны. Операторы модели разлагают на их главные компоненты, и коэффициенты, полученные таким образом, в случае превышения порога используют для указания присутствия приемной катушки. Подробное описание указанных способов приведено у Chatterjee, Anindya, An introduction to the proper orthogonal decomposition, Current Science, Vol. 78, No. 7, 2000.
[0069] Ниже подробно описана работа алгоритмов, показанных на фиг. 9 и 10.
[0070] Как показано на фиг. 9, процедура для предварительного обучения электронного управляющего устройства для передатчика энергии начинается на этапе 100 с первого определения репрезентативного набора конфигураций системы, для которых будут выполнены испытания. Испытания выполняют с использованием систем, идентичных системам, на которых будет выполняться обнаружение в рабочих условиях. Репрезентативный набор конфигураций будет содержать по меньшей мере некоторый диапазон местоположений и ориентаций приемной катушки относительно передающей катушки. Кроме того, он также может содержать различные значения одного или большего количества рабочих параметров, которые, как ожидается, могут влиять на характеристики нелинейной модели. Такие рабочие параметры могут включать, например, температуру приемной системы и состояние заряда батареи, заряжаемой приемной системой. Выбор местоположений и ориентаций управляется относительными физическими отношениями, которые, как считается, действуют во время работы передатчика энергии в рабочих условиях. Например, эти физические отношения могут включать определение максимального расстояния, на котором может быть начата передача электроэнергии и, затем, дополнительное определение ближайшего расстояния при перемещении приемной катушки в направлении к передающей катушке с пошаговым нарастанием. Для построения более полного набора данных, эта процедура может быть повторена с перемещением приемной катушки в направлении к передающей катушке вдоль различные путей и для различных ориентаций приемной катушки относительно передающей катушки.
[0071] С использованием определенного таким образом набора местоположений и ориентаций на этапах 102-114 собирают и обрабатывают данные для каждой из определенных конфигураций. Эта процедура выполняется для каждой конфигурации и включает применение к передающей катушке схемы передачи электроэнергии псевдослучайного сигнала напряжения (например, сигнала напряжения белого гауссовского шума (GWN) или псевдослучайной двоичной последовательности (PRBS)), который содержит достаточную энергию для возбуждения нелинейных элементов в беспроводной приемной системе (102). Во время подачи энергии на передающую катушку на этапе 104 измеряют и регистрируют напряжение и ток в передающей катушке. Поскольку приложенная волновая форма напряжения известна, теоретически достаточным является только измерение электрического тока в передающей катушке. Однако практически к тому времени, когда поданный сигнал напряжения достигает передающей катушки, он, вероятно, будет немного отличаться от исходного сигнала из-за влияния других элементов в схеме передачи. Таким образом, для достижения повышенного уровня точности при моделировании системы предпочтительно измерять как сигнал электрического тока, так и сигнал напряжения в передающей катушке.
[0072] После измерения сигналов тока и напряжения на этапе 106 используют известную процедуру идентификации нелинейной системы, такую как указанные выше процедуры, для согласования соответствующей модели нелинейной системы (например, модели Винера) с измеренными данными для получения оценки линейных и нелинейных волновых форм, характеризующих модель динамической системы (например, импеданс) для измеренной системы. В этом случае линейной волновой формой может быть импульсная характеристика, представляющая динамическую линейную часть (или передаточную функцию), и статической нелинейной волновой формой может быть наиболее согласованный многочлен для нелинейной статической части модели.
[0073] В описанном варианте реализации представление линейной волновой формы на этапе 108 преобразуют в частотную область путем использования соответствующего способа (например, преобразования Фурье или БПФ) для преобразования импульсной характеристики в соответствующий импедансный спектр. Вычисленный импедансный спектр наряду с соответствующей нелинейной волновой формой на этапе 110 сохраняют вместе с конкретной конфигурацией, для которой он было вычислен.
[0074] Эту последовательность этапов получения и накопления данных повторяют для всех определенных конфигураций для создания базы данных моделей динамической системы передающей/приемной системы. Иными словами, после сохранения вычисленной информации для только что завершенного испытания на этапе 112 определяют, все ли местоположения испытаны. Если необходимо испытать большее количество местоположений, приемную катушку на этапе 114 перемещают в другое местоположение или ориентацию среди определенных местоположений/ориентации, и последовательность измерений и вычислений повторяют для новой конфигурации.
[0075] Результирующая база данных представляет пространство импедансных спектров и нелинейностей. Затем это пространство параметризуют путем определения оптимального базиса для двух наборов сохраненных волновых форм. Иными словами, это выполняют на этапе 116 для всех волновых форм импеданса и на этапе 118 для всех волновых форм нелинейности. Для достижения этого могут быть использованы любые различные известные способы. В описанном варианте реализации используют сингулярное разложение (SVD). После вычисления оптимальных наборов базисных функций для двух наборов волновых форм на этапе 120 задают уменьшенный набор базисных функций. Этот этап включает выбор поднабора оптимальных базисных функций, который является наиболее эффективным в представлении волновых форм и устранении тех базисных функций, которые имеют уменьшенную информативность в отношении представления этих волновых форм. Иными словами, этот этап включает идентификацию поднабора в наборе базисных функций, который в достаточной степени является отличительным. Способы идентификации уменьшенного набора известны из уровня техники.
[0076] С использованием систем, которые применялись для генерирования данных, также выполняют эмпирическое определение для идентификации положений и/или конфигураций приемной катушки, для которых может быть успешно инициирована беспроводная передача энергии. Эти определения обеспечивают базис для разбиения пространства моделей для идентификации областей, представляющих обнаруженный приемник, который находится в нужном положении. Для выполнения разбиения или кластеризации пространства моделей используют известные способы классификации для задания тех областей, представляющих приемник, которые находятся в пределах приемлемого расстояния для инициирования беспроводной передачи энергии.
[0077] Результатом выполнения процесса, показанного на фиг. 9, является набор обучающих данных, включающий уменьшенный набор оптимальных базисных функций. Электронные управляющие устройства для передатчика энергии используют указанные обучающие данные, включая данные, задающие модели динамической системы в пространстве моделей, и оптимальный набор базисных функций, характеризующий пространство моделей, а также пороговые критерии для классификации этого пространства, для определения нахождения приемной системы в пределах диапазона, подходящего для инициирования беспроводного заряжания. Обучающие данные сохранены в локальном запоминающем устройстве, которое является частью электронных управляющих устройств передатчика энергии и/или является доступным для них.
[0078] На фиг. 10 показан алгоритм, реализованный процессорной системой электронного управляющего устройства, регулирующего мощность передатчика. Электронное управляющее устройство, регулирующее мощность передатчика, при активации на этапе 200 для поиска приемной системы в пределах его досягаемости инициирует на этапах 202-216 контур поиска, в котором оно с повторением исследует импеданс его передающей катушки для обнаружения присутствия приемной системы. Каждый раз, когда электронное управляющее устройство входит в этот контур, оно подает на этапе 202 псевдослучайный сигнал напряжения на передающую катушку и измеряет на этапе 204 и записывает сигнал напряжения и сигнал тока в передающей катушке. Электронное управляющее устройство использует тот же самый псевдослучайный сигнал, который был использован для генерирования данных режима обучения, сохраненных в электронном управляющем устройстве, регулирующем мощность передатчика. Затем, электронное управляющее устройство использует ранее использованные процедуры идентификации нелинейной системы для согласования на этапе 206 модели Винера динамической системы (например, импеданса или адмитанса передающей катушки) с этими измеренными данными. В результате могут быть получены динамическая линейная волновая форма и статическая нелинейная волновая форма, которые представляют нелинейную модель. Поскольку сохраненные эталонные данные были представлены в частотной области в форме импедансного спектра, в противоположность представлению во временной области в форме импульсной характеристики, электронное управляющее устройство передатчика преобразует динамическую линейную волновую форму в соответствующий импедансный спектр таким образом, что он может быть сравнен с импедансным спектром, сохраненным в базе (208) данных. В этой точке результатом обработки являются импедансный спектр и нелинейная волновая форма.
[0079] С использованием уменьшенного набора базисных функций, которые были выведены для эталонных данных, электронное управляющее устройство передатчика на этапе 212 разлагает импедансный спектр на соответствующие ему базисные функции и разлагает нелинейное представление на соответствующие ему базисные функции. Результатом является набор коэффициентов, представляющих веса, приданные базисным функциям для представления волновых форм.
[0080] Затем, с использованием информации о классификации, предварительно вычисленной для пространства моделей, электронное управляющее устройство передатчика на этапе 214 определяет факт обнаружения приемной катушки, находящейся в положении, подходящем для начала беспроводной передачи энергии. Это может быть выполнено, например, путем сравнивания точек в пространстве моделей, представляющих результаты измерения электрического тока, с вычисленными областями, представляющими объекты испытаний, с использованием полученных опытным путем порогов.
[0081] Если на этапе 216 определено, что приемная катушка обнаружена в пределах диапазона, подходящего для инициирования беспроводной передачи энергии, электронное управляющее устройство на этапе 218 генерирует сигнал, вызывающий инициирование беспроводной передачи энергии. В противном случае электронное управляющее устройство передатчика повторяет описанный выше контур обнаружения (этапы 216, 202). Электронное управляющее устройство передатчика продолжает циклическое повторение указанного контура, пока не обнаружит приемную катушку, с которой может быть выполнена беспроводная передача энергии.
[0082] В подходе, описанном со ссылкой на фиг. 9 и 10, использован непрямой способ. В качестве непрямого способа, сначала получают линейную или нелинейную модель. Затем, волновые формы этих моделей разлагают с использованием соответствующих базисных функций. И только после этого параметры базисных функций могут быть использованы с применением способа классификации для получения критерия пригодности положения приемного блока.
[0083] Напротив, способы идентификации нелинейной системы также могут быть использованы для реализации прямых способов для достижения той же самой цели, такой как получение критерия близости приемного блока. В таком прямом способе используется преимущество того факта, что любой нелинейный процесс, который может быть переработан как детерминированное стационарное по времени лишенное памяти преобразование области входных функций в диапазон выходных функций, может быть представлен нелинейной системой, такой как расширение ряда Вольтерра или параллельный каскад структурированных блоков, и что указанные системы могут быть отличимы от входной функции, если во входном и выходном псевдосигналах содержится достаточная информация. Подробное описание принципов, лежащих в основе этого подхода, может быть найдено у Green и др., "Recognition of Adenosine Triphosphate Binding Sites Using Parallel Cascade System Identification", Annals of Biomedical Engineering, Vol. 31, pp. 462-470, 2003 (далее указанного как Green).
[0084] На фиг. 11 и 12 показан вариант реализации, в котором использован такой подход. В показанном на чертежах варианте реализации для обнаружения приемника используется импеданс катушки. В общем, как показано на фиг. 11, собирают совокупность спектров импеданса ячейки для различных положений приемной катушки. Затем, в предположении, что каждый измеренный спектр состоит из N точек, в соответствующем положении катушки генерируют постоянный сигнал положения, который также состоит из N точек, и каждой точке измеренного спектра назначают соответствующее положение приемной катушки. Для целей идентификации системы генерируют входной сигнал путем связывания вместе импедансных спектров, и генерируют выходной сигнал путем связывания вместе сигналов положения. Затем, с использованием идентификации нелинейной системы получают для такой системы ввода-вывода нелинейную модель, такую как параллельный каскад структурированных блоков.
[0085] Затем эту модель используют, как показано на фиг. 12, в качестве оценочного алгоритма для положения приемной катушки. Для этого получают захваченный спектр для неизвестного положения катушки и используют его в качестве входного сигнала для оцененной нелинейной модели. Вычисленный выход нелинейной модели непосредственно представляет собой оценку положения приемной катушки. Как описано в Green, последнее значение выходного сигнала используют в качестве расчетного положения катушки.
[0086] Ниже подробно описаны конкретные сведения об алгоритмах, показанных на фиг. 11 и 12.
[0087] На фиг. 11 показана процедура предварительного обучения электронного управляющего устройства передатчика для обнаружения приемной катушки. Как описано выше со ссылкой на фиг. 12, процедура начинается с этапа 300, на котором впервые задают репрезентативный набор конфигураций системы, для которых будут выполнены испытания.
[0088] С использованием этого заданного набора конфигураций системы собирают и обрабатывают данные для каждой из заданных конфигураций. На этом этапе 302, выполняемом для каждой конфигурации, возбуждают передающую катушку схемы передачи электроэнергии псевдослучайным сигналом напряжения (например, сигналом напряжения белого гауссовского шума), который содержит достаточную энергию для активации нелинейных элементов в беспроводной приемной системе. Во время подачи мощности на передающую катушку на этапе 304 измеряют и регистрируют напряжение и ток в передающей катушке. После измерения сигналов тока и напряжения на этапе 306 вычисляют импедансный спектр. В описанном варианте реализации это выполняют с использованием взаимных корреляций измеренных сигналов следующим образом
где Схх(т) - автокорреляция сигнала напряжения, Сху(т) - взаимная корреляция сигналов напряжения и тока, и F{•} представляет быстрое преобразование Фурье (БПФ). В этом случае, результирующий вычисленный импедансный спектр представлен N точками данных.
[0089] Разумеется, это не единственный способ вычисления импедансного спектра. Специалистам также известны другие подходы. Например, можно выполнить простое вычисление преобразования Фурье измеренных сигналов и использовать их для вычисления импедансного спектра. Однако использование взаимных корреляций имеет преимущество, состоящее в снижении влияния шума.
[0090] Вычисленный импедансный спектр соответствует конфигурации катушки, которая представлена ориентацией или местоположением относительно передающей катушки. Этому положению катушки назначают уникальный номер (например, расстояние от передающей катушки), и на этапе 308 генерируют сигнал положения катушки, соответствующий точке N, причем каждая точка равна назначенному номеру, и на этапе 310 сигнал положения катушки сохраняют как выходной сигнал вместе с относящимся к нему импедансным спектром точки N, для которой он был вычислен.
[0091] Эту последовательность этапов 314, 312 выполняют для каждой из заданных конфигураций. После окончания результатом является база данных сохраненных вычисленных спектров и соответствующих сигналов положения катушки для всех заданных конфигураций.
[0092] После получения данных измерений для всех конфигураций на этапе 316 связываются вместе импедансные спектры для всех конфигураций для формирования входного сигнала:
[0093] И все соответствующие сигналы положения на этапе 318 связывают вместе для формирования выходной сигнала:
[0094] Затем эти два сигнала обрабатывают в качестве входного и выходного сигналов гипотетической нелинейной системы. Затем на этапе 320 используют идентификацию нелинейной системы для получения нелинейной модели, такой как параллельный каскад структурированных блоков, для этой нелинейной системы. Указанную нелинейную модель сохраняют в электронном управляющем устройстве передатчика энергии, которое будет использовать ее для прямой оценки положения приемной катушки во время работы системы. Кроме того, опытным путем выполняют определение относительно того, какие положения представляют положения, в которых может быть выполнено беспроводное заряжание. И эту информацию также сохраняют для использования в электронном управляющем устройстве, регулирующем мощность передатчика.
[0095] Подробности алгоритма, реализованного электронным управляющим устройством передатчика энергии, показаны на фиг. 12. Электронное управляющее устройство передатчика энергии, активированное на этапе 400 для поиска приемной системы вблизи себя, инициирует на этапах 402-412 контур поиска, в котором оно с повторением измеряет импеданс своей передающей катушки для обнаружения присутствие приемной системы. Каждый раз, когда электронное управляющее устройство выполняет указанный контур, оно подает на этапе 402 псевдослучайный сигнал напряжения на передающую катушку (согласно другому варианту реализации с использованием того же самого псевдослучайного сигнала, который был использован для генерирования набора данных, сохраненных в электронном управляющем устройстве передатчика энергии) и на этапе 404 измеряет сигнал напряжения и сигнал тока передающей катушки. Затем, с использованием алгоритма, описанного со ссылкой на фиг. 11, электронное управляющее устройство на этапе 406 вычисляет на основании измеренных сигналов напряжения и тока импедансный спектр импедансный спектр точки N для передающей катушки. Затем, на этапе 408 электронное управляющее устройство применяет этот вычисленный импедансный спектр к нелинейной модели, которая была сгенерирована в соответствии с алгоритмом, показанным на фиг. 11. На этапе 410 результат используют в качестве индикатора положения приемной катушки. Если на этапе 412 выход нелинейной модели указывает, что приемная катушка находится в нужном положении, электронное управляющее устройство передатчика энергии на этапе 414 начинает беспроводную зарядку приемной системы. В противном случае, электронное управляющее устройство повторяет описанный выше контур из этапов 412, 402 для продолжения поиска приемной катушки, находящейся в необходимом положении для зарядки.
[0096] В вышеописанном подходе использован вычисленный импеданс. Альтернативный подход, который, вероятно, позволяет сохранить увеличенный объем информации о нелинейности в системе, состоит в использовании измеренного тока, вместо вычисления импеданса. Такой подход описан ниже со ссылкой на фиг. 18А-18В и относится к обнаружению инородного объекта.
АВТОНАСТРОЙКА ЧАСТОТЫ ПЕРЕДАТЧИКА
[0097] Описанные способы определения положения катушки предназначены для настройки схемы передачи электроэнергии на оптимальную частоту для беспроводной зарядки приемной системы. Когда катушки расположены относительно друг друга на расстоянии, которое больше чем диаметр катушки, обычно требуется незначительная настройка, поскольку оптимальная частота для передачи энергии не изменяется в значительной степени и известна этой системе. Как указано выше, дело обстоит не так, когда катушки расположены ближе друг к другу. Оптимальная частота может резко изменяться с изменением положения катушек при их сближении, Таким образом, оптимальная частота должна быть вычислена на скорости, непосредственно соответствующей скоростям сближения катушек. В этом случае способы, основанные на идентификации системы, обеспечивают явное преимущество, состоящее в том, что необходимые импедансные спектры могут быть определены намного быстрее. Вместо процесса качания частоты, который может потребовать много времени, сигнал, содержащий все необходимые частотные компоненты, подают один раз и на основании этого разового применения вычисляют спектры.
[0098] Энергия, поступившая в первичную катушку, которая соответствует переданной энергии плюс некоторая энергия, рассеянная в непосредственно катушке в виде тепла, может быть выведена из импедансных спектров. Если система передающей катушки может быть представлена в основном как линейная система, энергия, приходящая в передающую катушку, может быть вычислена путем интегрирования напряжения и тока. Из импедансного спектра может быть получено:
где Z(ω) - величина импеданса, и ϕ(ω) - фаза.
[0099] Следовательно, в случае линейной системы оптимальная передача электроэнергии имеет место, если произведение амплитуды и косинуса фазы импеданса является максимальным. Если система отличается значительной нелинейностью, оптимальные частоты также будут зависимы от амплитуды.
[00100] В случае беспроводной системы передачи энергии (WPTS) напряжения низкого уровня могут оказаться недостаточными для возбуждения внутренней нелинейной электронной схемы, содержащей полупроводниковые устройства, и, таким образом, система останется линейной. Таким образом, имеется необходимость в доставке в катушку некоторой энергии сверх минимального количества для наблюдения нелинейности в системе. В качестве волновой формы напряжения к катушкам может быть применен случайный возбуждающий сигнал, и реакцией в этом случае является измеренный ток, протекающий в катушке.
[00101] Систему моделируют путем идентификации нелинейной системы и с использованием результирующей нелинейной модели вычисляют оптимальную частоту. В идеальном случае, процесс оценки может быть выполнен аналитическим путем. Иными словами, для представления импульсной характеристики и нелинейности или ядер высшего порядка могут быть использованы параметрические уравнения в замкнутой форме. С использованием аналитических выражений в замкнутой форме вычисление реакции системы, а также нахождение значений параметров, при которых наблюдаются экстремальные значения, может быть выполнено аналитическим путем. Для поиска оптимальных частот полученную аналитическим путем реакцию, представляющую энергию катушки как функцию частоты, выводят для синусоидальных волновых форм входного напряжения, дифференцированных для решения в точках экстремумов (резонансных частот), и выбирают точки экстремумов (резонансные частоты), которые соответствуют максимальным значениям.
[00102] Однако, аналитические представления могут стать слишком сложными для обращения с ними или их решения. В этом случае могут быть использованы численные методы. Для быстрого определения оптимальной частоты может быть реализован способ оптимизации вдоль линии (оси частот). Такие способы описаны в следующих источниках: Fletcher, R. Practical Methods of Optimization, Second Edition, John Wiley & Sons, LTD, 1987; Press, W.H. et al., Numerical Recipes in С++, Cambridge University Press, 2002; Nocedal, J. and Wright, S.J., Numerical Optimization, Springer Series in Operations Research, 1999; and Press, William H. et al., Numerical Recipes 3rd Edition: The Art of Scientific Computing, Cambridge University Press, 3rd Ed., (2007). В этой связи, реакцию нелинейной системы моделируют в численной форме, и переданную энергию используют в качестве целевой функции, которая является максимизированной. Тот же самый подход может быть использован для полуаналитических представлений, в которых непараметрические функции могут быть аппроксимированы путем разложение в ряд Чебышева.
[00103] Пример алгоритма, использующего такой подход для автоматической настройки частоты катушки, представлен на фиг. 13. Этот алгоритм реализован посредством электронного управляющего устройства для передатчика энергии. В общем, нелинейные модели непрерывно вырабатываются путем повторного применения псевдослучайных возмущений напряжения, выборочным измерением напряжения и тока катушки и согласованием нелинейной модели с измеренными данными. Затем указанные нелинейные модели используют для имитации в цифровой форме энергии, приходящей в катушку, в зависимости от частоты сигнала. И алгоритм поиска используют для поиска частот, на которых должна быть вычислена энергия, и итеративного определения оптимальной частоты.
[00104] Как показано на фиг. 13, если приемная катушка определена как находящаяся в пределах расстояния, на котором может быть успешно осуществлена ее зарядка, электронное управляющее устройство для передатчика энергии задает частоту беспроводной зарядки, равную заданной частоте F0, которая соответствует вычисленной резонансной частоте заряжающей системы, и на этапе 500 начинает зарядку беспроводным способом на этой частоте. Затем электронное управляющее устройство входит в контур, в котором оно ищет оптимальную частоту зарядки. При поиске оптимальной частоты электронное управляющее устройство использует идентификацию нелинейной системы для выполнения нелинейной модели приемной системы передатчика и затем применяет ту модель для нахождения оптимальной частоты. Построение модели осуществляют способом, подобным тому, который описан выше в связи с процессом обнаружения присутствия приемной катушки. Электронное управляющее устройство на этапе 502 подает на передающую катушку псевдослучайный сигнал напряжения в качестве возмущающего сигнала и на этапе 504 измеряет сигналы напряжения и тока в передающей катушке. Затем электронное управляющее устройство на этапе 506 использует идентификацию нелинейной системы для согласования этих измеренных данных с моделью Винера представления динамической системы (например, импеданса) передающей катушки. После выведения модели Винера электронное управляющее устройство входит в контур, составленный этапами 508-516, в котором оно использует эту нелинейную модель для поиска оптимальной частоты. В частности, электронное управляющее устройство на этапе 508 моделирует реакцию нелинейной модели на сигнал напряжения на предварительно выбранной частоте. На основании смоделированной реакции электронное управляющее устройство на этапе 510 вычисляет переданную энергию в качестве целевой функции, которая должна быть максимизирована. Затем, электронное управляющее устройство на этапе 512 использует известный способ минимизации градиента для поиска новой частоты, на которой переданная энергия является максимальной (512). Во время этого поиска оптимальной частоты электронное управляющее устройство использует нелинейную модель для повторного моделирования реакции, каждый раз изменяя значения частоты возбуждающего сигнала, пока не будет найден очевидный оптимум. После нахождения очевидной оптимальной частоты электронное управляющее устройство на этапе 514 выполняет проверку, действительно ли эта новая частота является оптимумом.
[00105] Если на этапе 516 определено, что оптимальная частота еще не найдена, электронное управляющее устройство повторяет процедуру для продолжения поиска оптимальной частоты. Иными словами, электронное управляющее устройство на этапе 508 моделирует реакцию нелинейной модели на новую частоту, на этапе 510 вычисляет целевую функцию на этой новой частоте и на этапе 512 использует способ минимизации градиента для поиска новой частоты, на которой целевая функция максимизирована. Электронное управляющее устройство повторяет этот процесс до тех пор, пока не будет найдена оптимальная частота, и после ее нахождения электронное управляющее устройство на этапе 518 задает частоту передающей катушки, равную этой оптимальной частоте.
[00106] После задания частоты возбуждающего сигнала, равной вычисленной оптимальной частоте, электронное управляющее устройство на этапе 520 определяет, завершена ли зарядка. Электронное управляющее устройство может определить это путем обнаружения резкого изменения импеданса приемной катушки, когда приемная система прекращает или выключает зарядку батарейного блока. Согласно другому варианту реализации, если имеется коммуникационный канал назад к передающей системе, приемная система может передать по этому каналу сигнал, сообщающий передающей системе о том, что функция зарядки завершена. Когда электронное управляющее устройство на этапе 520 обнаруживает, что зарядка завершена, оно на этапе 522 выключает подачу энергии и, таким образом, завершает беспроводную передачу энергии в систему приемной катушки.
[00107] Если зарядка не завершена, возможна ситуация, когда относительные положения передающей и приемной катушек изменяются и, таким образом, влияют на значение оптимальной частоты, в результате чего возобновляется поиск новой оптимальной частоты. Иными словами, управление способом возвращается назад к началу алгоритма на этап 502 для продолжения поиска.
[00108] До этого момента предполагалось, что беспроводная приемная система не передает данные о переданной энергии назад беспроводной передающей системе. Однако, если данные могут быть переданы от приемной системы к передающей системе, нелинейная модель может быть выведена на основании напряжения V(t), приложенного к катушке, и энергии P(t), поступающей непосредственно в блок для хранения энергии, такой как батарея. Затем, эту нелинейную модель используют, как описано выше, для определения точной частоты, при которой максимальное количество энергии поступает непосредственно в подсистему для хранения энергии, а не в катушки, что означает потери энергии в катушках и электронной схеме для передачи энергии. Кроме того, также может быть вычислена эффективность, в результате чего может быть обеспечена возможность выбора между максимальной скоростью зарядки и максимальной эффективной скоростью зарядки.
[00109] В качестве альтернативного и более эффективного способа автоматической настройки на оптимальную частоту возбуждения может быть использован прямой способ, основанный на описанном выше в Green методе. В этом случае алгоритм обнаружения в форме нелинейной модели сначала получают в автономном режиме работы. Это осуществляют путем выполнения в реальной системе ряда экспериментов с передающей и приемной катушками в различных положениях и ориентациях относительно друг друга. Для каждого местоположения/ориентации определяют оптимальную частоту катушки и регистрируют соответствующий ток катушки. С учетом того, что этот процесс выполняют в автономном режиме, оптимальная частота для каждого условия может быть получена в цифровой форме или экспериментально, или то и другое вместе.
[00110] После выполнения всех испытания и получения результатов этих испытаний формируют входной и выходной сигналы с целью идентификации нелинейной системы. Входной сигнал формируют путем связывания всех измеренных реакций сигнала тока на случайный возбуждающий сигнал. Выходной сигнал формируют путем связывания оптимальных значений частоты, соответствующих указанным связанным сигналам тока. После этого выполняют идентификацию нелинейной системы, чтобы вывести из указанных сформированных входного и выходного сигналов нелинейный алгоритм для оценки оптимальной частоты, который является нелинейной моделью, показывающей каким образом различные ответные сигналы отображаются в соответствующие оптимальные частоты.
[00111] Затем электронное управляющее устройство передатчика энергии использует в режиме реального времени полученный нелинейный алгоритм для оценки оптимальной частоты, чтобы извлечь непосредственно из сигнала реакции указанную оптимальную частоту возбуждения для последующего использования. Для этого подают псевдослучайный возбуждающий сигнал, который обычно является тем же самым, что и псевдослучайный сигнал, используемый для получения нелинейного оценочного алгоритма, и используют сигнал реакции, вызванной этим возбуждающим сигналом, в качестве входного сигнала в нелинейном алгоритме для оценки оптимальной частоты. Выходной сигнал оценочного алгоритма идентифицирует оптимальную частоту для беспроводной передачи энергии при существующих условиях.
[00112] Более подробная иллюстрация этого прямого способа показана на фиг. 14А и 14В. Имеется автономная часть (показанная на фиг. 14А) и часть, выполняемая в режиме реального времени (показанная на фиг. 14В). Автономную часть выполняют с использованием оборудования, идентичного оборудованию, посредством которого реализуют часть способа, выполняемую в режиме реального времени. Это сделано с целью построения нелинейной модели, которая может быть использована в качестве оценочного алгоритма.
[00113] Как показано на фиг. 14А, для автономной части определение на этапе 600 выполняют исходя из диапазона условий, которые необходимо смоделировать. Диапазон условий отражает различные местоположения и ориентации катушек относительно друг друга, для которых будет выполнена автонастройка в режиме реального времени. Эксперименты должны выполняться в автономном режиме для каждого из указанных различных условий. Эксперименты также могут быть выполнены с различными объектами, которые могут присутствовать в энергетическом поле и которые могут воздействовать на беспроводную передачу энергии. Такими объектами могут быть, например, экранирующие материалы, такие как металлические листы или металлические трубы, расположенные на различных расстояниях от катушек. Иными словами, задача состоит в том, чтобы воспроизвести реальные условия, в которых, вероятно, будет использоваться беспроводная передача энергии. После задания диапазона возможных условий автономный процесс включает выполнение на этапе 602 последовательности испытаний для каждого из указанных различных условий.
[00114] Во-первых, на этапе 604 определяют оптимальную частоту катушки для максимизации передачи энергии. Поскольку это определение выполняется в автономном режиме, оно может быть численным или экспериментальным. Затем, на этапе 606 псевдослучайный возмущающий сигнал напряжения подают на передающую катушку и измеряют и записывают ток катушки, соответствующий указанному сигналу напряжения. Также на этапе 608 определяют и сохраняют сигнал постоянной частоты со значением, равным соответствующей оптимальной частоте, вместе с записанным сигналом тока.
[00115] Эту последовательность этапов повторяют на этапе 610 для всех условий, которые должны быть смоделированы.
[00116] После получения данных измерений для всех условий входной и выходной сигналы для нелинейной модели сформированы способом, подобным тому, который был описан выше со ссылкой на фиг. 11. Записанные сигналы тока для всех условий на этапе 612 связываются вместе для формирования входного сигнала. И на этапе 614 все соответствующие частотные сигналы связывают вместе для формирования выходного сигнала. Затем, на этапе 616 связанные входной и выходной сигналы обрабатывают в качестве входного и выходного сигналов нелинейной системы и идентификацию нелинейной системы используют для получения нелинейной модели, такой как параллельный каскад структурированных блоков, этой нелинейной системы. Результирующая нелинейная модель, которая представляет собой алгоритм для оценки частоты, будет использоваться в режиме реального времени в электронном управляющем устройстве передатчика энергии для определения оптимальной частоты для беспроводной передачи энергии.
[00117] Алгоритм, показанный на фиг. 14В, представляет последовательность этапов, которые выполняют посредством электронного управляющего устройства для передатчика энергии. Электронное управляющее устройство подает на этапе 618 псевдослучайный сигнал напряжения на передающую катушку и регистрирует сигнал тока, выработанный передающей катушкой. Затем, электронное управляющее устройство на этапе 620 использует записанный сигнал тока в качестве входного сигнала для нелинейного оценивающего частоту алгоритма, который был вычислен в автономном режиме. Окончательным результатом оценочного алгоритма является оптимальная частота для выполнения передачи электроэнергии при существующих условиях, т.е. текущих положении и ориентации данных двух катушек относительно друг друга. Электронное управляющее устройство на этапе 622 задает частоту схемы передачи электроэнергии, равную этой частоте. В этой точке на этапе 624 электронное управляющее устройство проверяет, завершена ли зарядка. Если зарядка завершена, на этапе 626 энергия отключается, и беспроводная передача энергии завершается, или устанавливается флаг, который вызывает завершение или прекращение передачи электроэнергии.
[00118] Если зарядка не завершена, электронное управляющее устройство повторяет только что описанную последовательность этапов 618-624 для учета любых возможных изменений в положении передающей катушки относительно приемной катушки или других ожидаемых изменений условий. Иными словами, автонастраивающийся процесс происходит непрерывно в течение работы системы для беспроводной передачи энергии.
[00119] Следует отметить, что описанный выше алгоритм включает зарядку с одновременной подачей псевдослучайного сигнала в систему. Согласно другому подходу, который способствует снижению помех в выходном сигнале, зарядка чередуется с проверкой. В этом случае, псевдослучайный сигнал подают только при отсутствии возбуждающего сигнала.
НАСТРОЙКА ВОЛНОВОЙ ФОРМЫ ПЕРЕДАТЧИКА ДЛЯ ОПТИМАЛЬНОЙ ПЕРЕДАЧИ
[00120] Теоретически, сигналы напряжения и тока, протекающие в саморезонансных катушках, обычно являются синусоидальными, при условии, что физические свойства генераторов таковы, что они отфильтровывают большую часть других волновых форм. Однако на практике выяснилось, что более высокая эффективность передачи электроэнергии иногда может быть достигнута с использованием формы сигналов, немного отличающейся от волновой формы. Ввиду того факта, что в современных электронных схемах для генерирования мощных сигналов в основном используются не аналоговые генераторы, а переключающие системы, управляемые цифровым способом, электронная схема предоставляет возможность создания почти любой произвольной волновой формы.
[00121] Регулирование волновой формы становится возможным после получения нелинейной модели, описывающей беспроводную передачу энергии. Благодаря нелинейной модели может быть использован существующий нелинейный эталонный алгоритм для получения усовершенствованной волновой формы. Учитывая, что общего решения не существует, динамические свойства системы линеаризуются вокруг траектории в пространстве состояний. Итеративным способом и с использованием существующей теории линейного управления, повторно вычисляют волновую форму оптимального управления, и система повторно линеаризуется вокруг новой траектории, пока не будет достигнуто схождение.
[00122] Согласно другому варианту реализации для вычисления оптимальной волновой формы напряжения может быть использован численный способ. Такой способ показан на фиг. 15. В этой блок-схеме волновая форма представлена как конечный ряд, такой как усеченный ряд Фурье или сумма полиномов Чебышева. Для усеченного ряда Фурье напряжение может быть представлено как:
где ω0 - собственная угловая частота. Для существования оптимума быть определены некоторые ограничения в форме границ для напряжения V(t) или в точках, где мощность Р0 сигнала является фиксированной и фаза собственной частоты предполагается равной нулю:
[00123] Затем, для нахождения неизвестных параметров Ck и ϕk используют численный способ оптимизации, такой как процедура оптимизации Левенберга-Марквардта, с линейными и нелинейными ограничениями.
[00124] Если выяснилось, что оптимальную волновую форму необходимо отрегулировать в соответствии с положением приемной катушки или по причине изменений уровня сохраненной в приемнике энергии, тот же самый способ может быть использован итерационно в режиме реального времени одновременно с перемещением приемника.
[00125] На фиг. 15 подробно представлен пример алгоритма для нахождения оптимальной волновой формы для передачи электроэнергии. В целом, эта процедура включает на этапе 700 первое получение нелинейной модели. Затем, с использованием этой нелинейной модель для моделирования энергии в катушке используют способ оптимизации для определения наилучшей волновой формы.
[00126] Нелинейная модель для передающей и приемной систем может быть получена, как описано выше. Несмотря на то что это может быть выполнено в режиме реального времени с использованием заданных системы для беспроводной зарядки, в целом, в этом случае оптимальная волновая форма не изменяется в значительной мере между различными вариантами реализации системы. Таким образом, определение оптимальной волновой формы сигнала может быть осуществлено в автономном режиме перед процессом заряжания.
[00127] После получения указанной нелинейной модели параметры для представления конечного ряда волновой формы напряжения, которая была описана выше, инициализируют на этапе 702 таким образом, что волновая форма представляет собой чистую синусоиду. Таким образом, параметр C0 устанавливают равным напряжению V0, амплитуду приложенного сигнала напряжения и фазу ϕ0 устанавливают равными нулю, как и все другие параметры Ck и ϕk. Кроме того, различные параметры для алгоритма оптимизации, которые предстоит использовать, также инициализируются на этапе 704 при подготовке к началу оптимизационного поиска.
[00128] После завершения инициализации процессорная система, на которой выполнялась инициализация, начинает выполнять алгоритм оптимизации, состоящий из этапов 706-718. Этот алгоритм включает указанную последовательность этапов, которые повторяются, пока не будет найдет набор значений параметров Ck и ϕk, который обеспечивает максимизацию целевой функции, а именно, выходную мощность передающей катушки. Процессор использует полученную нелинейную модель для моделирования на этапе 706 волновой формы тока, которая является результатом возбуждения системы выбранной волновой формой напряжения. Затем процессор на этапе 708 вычисляет выходную мощность для передающей катушки и устанавливает целевую функцию, равную этой вычисленной выходной мощности. Затем, на этапе 712 процессор вызывает известную процедуру нелинейной минимизации для нахождения набора значений параметров, который максимизирует выходную мощность. Во время этого поиска оптимальной волновой формы электронное управляющее устройство использует нелинейную модель для повторяющегося моделирования волновой формы тока, каждый раз изменяя значения параметров Ck и ϕk для возбуждающего сигнала, пока не будет найден очевидный оптимум.
[00129] После поиска набора значений параметров, который максимизирует выходную мощность, процессор на этапе 714 обновляет сигнал напряжения с использованием указанных новых параметров и на этапе 716 проверяет, найден ли оптимум. Если на этапе 718 определено, что оптимум не найден, управление способом возвращается назад к началу контура оптимизации, и процессор повторяет вычисления для нахождения наилучшего набора значений.
[00130] После нахождения оптимального набора значений процессор на этапе 720 сохраняет эти значения для использования в электронном управляющем устройстве передатчика энергии.
[00131] Если между приемником и передатчиком существует подходящий коммуникационный канал, и имеется возможность получения сигнала о фактической энергии, поступающей в хранилище энергии, алгоритм может быть выполнен с возможностью непосредственного предсказания сохраненной энергии с последующим регулированием входной волновой формы для оптимизации сохраненной энергии.
ОБНАРУЖЕНИЕ ПРИСУТСТВИЯ ИНОРОДНЫХ ОБЪЕКТОВ
[00132] Обнаружение инородных объектов рядом с мощными катушками является необходимым как в целях безопасности, так и для повышения эффективности. При условии относительно низких частот, используемых для передачи энергии, и при условии передачи энергии посредством индуктивной связи с уменьшенным электромагнитным излучением, генерируемым катушками, способ резонансного индуктивного заряжания (RIC) изначально более безопасен, чем большая часть других беспроводных способов передачи энергии, в частности тех, в которых используют микроволны или свет.
[00133] Объекты, которые не препятствуют распространению магнитного поля, вряд ли являются причиной беспокойства с точки зрения безопасности или помехи для системы беспроводного заряжания. Если необходимо обнаружить такие объекты, должны быть использованы другие средства, такие как оптические, механические или акустические способы.
[00134] Предметом повышенного внимания являются электрически проводящие объекты, такие как металлические части, материал на основе углеродного волокна или даже живая ткань. Если в магнитном поле присутствует такой объект, в нем могут генерироваться сильные вихревые токи, вызывающие потерю передаваемой энергии, локальный нагрев объекта и потенциальный вред или даже необратимые повреждение клеток тканей тела у людей. При передаче энергии мощностью порядка сотен киловатт омический нагрев может вызвать повышение температуры инородных объектов выше 50°C и, как результат, ожоги кожи. После достижения уровней мощности в сотни киловатт возникает опасность для жизни при длительном контакте с силовым полем, в частности, для людей, использующих кардиостимуляторы. Таким образом, имеется необходимость обнаружения проводящих объектов, включая живую ткань, находящихся вблизи передающей катушки.
[00135] С этой целью могут быть использованы датчики близости и оптические способы обнаружения. Известны способы обнаружения присутствия инородных объектов, основанные на моделях определения внезапных потерь мощности. Они описаны, например, у Kuyvenhoven, N., Dean, С, Melton, J., Schwannecke, J., and Umenei, A.E., "Development of a Foreign Object Detection and Analysis Method for Wireless Power Systems," IEEE, Wireless Power Consortium (2011). Если подсистема приемной катушки имеет связь с подсистемой передатчика, она может сообщить передатчику о количестве принятой энергии. Электронное управляющее устройство в подсистеме передатчика может вычислить потери на основании известного количества энергии, доставленной в катушки. И если количество потерянной энергии превышает заданный порог, передача энергии может быть прекращена.
[00136] Однако более практичным является обнаружение таких объектов непосредственно на основании изменений, которые они вызывают в полях, воспринимаемых катушками. Как описано в настоящей заявке, путем непрерывной оценки нелинейной динамической реакции передающей катушки инородный объект может быть обнаружен на основании вносимых им изменений в динамические свойства передатчика. Нелинейность имеет тенденцию возникновения в основном в системе электронной схемы приемника. С меньше вероятностью нелинейность возникает в металлических или других электрически проводящих системах, таких как биологические ткани, которые не проявляют насыщения.
[00137] Кроме того, типичные электрические компоненты реагируют линейно на присутствие электрического поля, и в частотной области графики Боде их импеданса изображены прямыми линиями с целочисленными наклонами в дважды логарифмическом графике. Кроме того, фаза линейно связана с наклоном импедансной линии на графике зависимости от частоты, и система ведет себя как минимально-фазовая. В случае живой ткани обычно наклон не является целочисленным, и ткань не реагирует как минимально-фазовая система. Таким образом, различные инородные объекты, в частности, имеющие сложную структуру или большую распределенную массу, в основном влияют на линейную часть нелинейной системы весьма характерным образом.
[00138] Система для обнаружения в электронном управляющем устройстве передатчика энергии может быть обучена для материалов различных типов таким образом, что она может обнаруживать на основании изменений в линейных и нелинейных компонентах системы катушки присутствие инородного объекта вблизи передающей катушки. Во-первых, большой набор нелинейных моделей идентифицируют и сохраняют в базе данных в качестве представителей типичных объектов, металлических или искусственных тканей, подлежащих обнаружению. Затем, эти модели классифицируют с использованием известных математических способов, таких как нейронные сети, анализ главных компонентов (РСА) или сингулярное разложение (SVD). Анализ главных компонентов и сингулярное разложение могут быть использованы для задания оптимального базиса для представления моделей, из которых получают чрезвычайно сокращенное представление пространства моделей, которое используют для обнаружения.
[00139] С учетом того, что различные объекты воздействуют на линейные и/или нелинейные компоненты нелинейных моделей различным образом, их уникальные характеристики могут быть изолированы в различных компонентах оптимальных базисных функций. Таким образом, если объект, такой как человек, окажется вблизи беспроводной системы передачи, то конкретные компоненты системы отразятся в коэффициентах, относящихся к ее конкретным базисным функциям, и станут обнаруживаемыми на основании значений этих коэффициентов. В таком случае, достаточно наблюдать характеристические коэффициенты видов человека или животных для определения кто именно - человек или животное - находится рядом с катушкой. Согласно другому варианту реализации пространство может быть разделено на области, которые характеризуют каждый интересующий объект. Затем, когда модель перемещается в направлении к границам ее кластерного пространства или от этих границ, система дает указание о присутствии инородных объектов.
[00140] На фиг. 16А и 16В показана реализация алгоритма обучения для одной такой системы. В общем, для сбора большого количества моделей динамической системы для различных типов объектов в различных местоположениях относительно передающей катушки используется идентификация нелинейной системы. После сбора данных для указанных объектов выводят оптимальные базисные функции с использованием разложения SVD. Затем, режимы, которые в основном являются репрезентативными для каждого типа объекта, изолируют в пространстве моделей путем определения, какие режимы имеют существенные компоненты, уникальные для объекта этого типа.
[00141] На фиг. 17 показано, как происходит обнаружение в рабочих условиях с использованием информации, собранной из алгоритма обучения. В общем, исходные данные поступают непрерывно, и из этих исходных данных непрерывно выводятся нелинейные модели. Каждый раз, когда получается новая модель, ее разлагают на ее оптимальные базисные коэффициенты. Затем, для каждого репрезентативного типа интересующего объекта в базе данных, когда соответствующие коэффициенты режима превышают заданный порог, вырабатывается сигнал о вероятном присутствии объекта этого типа, и беспроводная передача энергии прерывается, или вырабатывается сигнал тревоги.
[00142] Ниже приведено подробное описание вариантов реализации, показанных на фиг. 16А, 16В и 17.
[00143] Как показано на фиг. 16А, построение базы данных (или предварительное обучение) для обнаружения инородного объекта включает ряд этапов, которые подобны этапам, выполняемым для обнаружения присутствия приемника, как показано на фиг. 9. Способ начинается на этапе 800, на котором идентифицируют и собирают коллекцию объектов, которые необходимо обнаружить. Таким образом, например, поскольку необходимо завершать процесс зарядки, когда человек или животное входят в поле действия беспроводной передачи энергии, объекты, представляющие ткани человека и животных должны находиться в собранной коллекции объектов. Поскольку также необходимо обнаруживать присутствие объектов, которые могут препятствовать беспроводной передаче энергии и/или могут вызвать повреждение системы, или могут нанести потенциальный вред людям, оказавшимся в поле действия беспроводной передачи энергии, эти объекты также должны быть идентифицированы и добавлены в коллекцию объектов.
[00144] После идентификации коллекции объектов на этапе 802 задают набор положений для этих объектов относительно передающей катушки. Это репрезентативный набор положений, в которых необходимо обнаружить присутствие любого из объектов, оказавшихся в поле действия беспроводной передачи электроэнергии.
[00145] Наряду с коллекцией идентифицированных объектов и набором заданных положений, процедура обучения включает выполнение экспериментов с каждом из объектов на этапе 804 в каждом из положений на этапе 806 для выведения соответствующей нелинейной модели системы. Для выбранного объекта, находящегося в одном из заданных положений, на этапе 808 на передающую катушку подают псевдослучайный сигнал напряжения (например, сигнал белого гауссовского шума). Одновременно с подачей указанного псевдослучайного сигнала на передающую катушку регистрируют сигнал напряжения и сигнал тока передающей катушки и на этапе 810 эти зарегистрированные сигналы согласуют с моделью Винера импеданса передающей катушки. Результатом является линейная часть, представленная импульсной характеристикой, для импеданса, и нелинейная часть, представленная нелинейной волновой формой. Импульсную характеристику и волновую форму нелинейности на этапе 812 сохраняют вместе с выбранным объектом и данным выбранным положением.
[00146] Этот процесс повторяют для каждого объекта на этапе 814 и в каждом из заданных положений на этапе 816, пока не будут проверены все объекты во всех заданных положениях.
[00147] После сбора данных для каждого объекта в каждом из заданных положений и использования известных способов на этапе 818 вычисляют оптимальный базис для коллекции сохраненных волновых форм импеданса и на этапе 820 вычисляют оптимальный базис для коллекции сохраненных волновых форм нелинейности. В этом процессе использован наиболее подходящий из способов разложения, такой как сингулярное разложение или анализ главных компонентов, и т.п. Из двух вычисленный оптимальных базисов на этапе 822 идентифицируют уменьшенный набор базисных функций.
[00148] Как показано на фиг. 16В, в качестве части процедуры обучения на этапе 824 выполняют другой набор этапов для каждого объекта коллекции. На этапе 826 для каждого положения объекта, выбранного из этой коллекции объектов, предварительно вычисленную нелинейную модель данного объекта в данном положении на этапе 828 разлагают на уменьшенные базисные функции, которые были идентифицированы во время выполнения первой части алгоритма обучения. Когда процессорная система на этапе 830 выполнит эту задачу для каждого положения, для которого были зарегистрированы данные для этого объекта, она на этапе 832 определяет режимы базисных функций, которые присущи этому объекту для этой коллекции моделей. Иными словами, процессорная система идентифицирует поднабор базисных функций, которые являются наиболее подходящими для вычисленного набора данных для этого объекта. Коэффициенты этих базисных функций задают точку в пространстве моделей для соответствующей модели. Для коллекции таких точек для всех моделей данного объекта, представляющего различные положения/ориентации, может быть использован известный способ классификации для задания область этого пространства, которая соответствует указанному соответствующему объекту.
[00149] Описанный выше процесс выполняют для каждого из объектов в коллекции, пока на этапе 834 не будет определено, что исследованы все объекты. Результаты задают области пространства моделей, которые соответствуют обнаруженному присутствию соответствующего из инородных объектов. Этот результат представляет собой уменьшенный набор базисных функций, который наряду с классификацией или кластерной информацией хранится в электронном управляющем устройстве передатчика энергии и впоследствии может быть использован во время обнаружения объекта. Эти данные хранятся в запоминающем устройстве беспроводной передающей энергию системы для использования в алгоритме обнаружения.
[00150] Как показано на фиг. 17, для выполнения обнаружения объекта электронное управляющее устройство передатчика энергии на этапе 900 подает псевдослучайный сигнал напряжения (например, белый гауссовский шум) на передающую катушку и на этапе 902 измеряет и регистрирует волновые формы напряжения и тока в катушке. Затем, с использованием идентификации нелинейной системы, как описано выше, электронное управляющее устройство на этапе 904 согласует нелинейную модель динамической системы катушки (например, импеданс) с данными записанных волновых форм. Затем, с использованием уменьшенного набора базисных функций, идентифицированных во время фазы обучения, электронное управляющее устройство на этапе 906 разлагает волновые формы, полученные для нелинейной модели, на базисные функции для получения вектора, представляющего набор коэффициентов для указанных базисных функций.
[00151] Затем, для выбранного инородного объекта на этапе 908, представленного в его базе данных, электронное управляющее устройство на этапе 910 определяет коэффициенты базисных функций, которые были определены во время обучения как присущие этому объекту. Затем, с использованием этих коэффициентов электронное управляющее устройство на этапе 912 определяет, где этот вектор расположен в пространстве моделей относительно области, которая была предварительно определена способами классификации, для представления инородного объекта. Если определено, что набор коэффициентов задает точку в пространстве моделей, которая лежит в пределах области (например, кластера размеров объекта) или достаточно близко к ней, делают заключение, что обнаружен близкий инородный объект, и электронное управляющее устройство устанавливает флаг, вызывая на этапе 914 таким образом завершение и/или прекращение зарядки.
[00152] Если определено, что объект не обнаружен, электронное управляющее устройство сбрасывает любой флаг, который мог быть установлен с целью прерывания зарядки, и переходит к этапу 916, на котором проверяет следующий объект в его базе данных. Этот процесс повторяется на этапе 916 для каждого объекта в базе данных, пока будут проверены все объекты.
[00153] После проверки всех объектов в базе данных электронное управляющее устройство возвращается назад к началу процедуры, подает другой псевдослучайный сигнал на передающую катушку и выполняет новый поиск присутствия любых инородных объектов.
[00154] Более простой и в вычислительном отношении более эффективный альтернативный способ показан на фиг. 18А и 18В. В этом способе использован метод Green, описанный в связи с автоматически настраивающимся алгоритмом, показанным на фиг. 14А и 14В. Ниже приведено подробное описание этого алгоритма.
[00155] Как описано выше, процесс начинается на этапе 1000 с идентифицирования и сбора коллекции объектов конкретного класса, которые необходимо обнаружить. Кроме того, для каждого объекта в коллекции все положения, которые должны быть проверены, заданы как идентичные, а также положения любых других объектов, которые, как ожидается, могут находиться рядом с данным объектом. Один важный классификатор может быть присутствием любого объекта, подобного биологической ткани, находящегося рядом с катушкой для передачи энергии. Другой классификатор может быть присутствием металла, в котором индуцируются вихревые токи и приводят к потерям мощности. Вариант реализации, показанный на фиг. 18А-18В, представляет собой процесс обнаружения биологической ткани.
[00156] В общем, для построения нелинейной модели для обнаружения биологических тканей различных типов и масс биологическую ткань размещаются в различных местоположения относительно передающей катушки и выполняют измерения. В частности, для каждого объекта и каждого положения на этапе 1002 выполняют следующие этапы. На этапе 1006 подают на передающую катушку псевдослучайный возмущающий сигнал напряжения и одновременно измеряют и регистрируют результирующий ток в передающей катушке. Кроме того, на этапе 1008 генерируют аварийный сигнал для объекта/положения, указывающий, что силовое поле может быть вредным или создает опасность. Это может быть определено опытным путем во время этой фазы с использованием, например, катушек с калиброванными нагрузками. Если определено, что объект находится в опасной зоне (т.е. присутствует возможное вредное воздействие или опасные условия следуют из пребывания в данном местоположении), аварийный сигнал устанавливают в постоянное значение (например "-1"). Далее, если определено, что объект находится в безопасной зоне (т.е. отсутствуют вредные воздействия или опасные условия не сопровождают пребывание в этом местоположении), значение аварийного сигнала устанавливают в другое постоянное значение (например, "+1"). Эту последовательность этапов повторяют, пока на этапе 1010 не будет определено, что проверены все объекты во всех заданных положениях.
[00157] После сбора всех данных, на этапе 1012 все зарегистрированные сигналы тока связывают вместе для создания входного сигнала, который будет использован для целей идентификации системы, и на этапе 1014 все безопасные сигналы связывают вместе подобным образом для создания соответствующего выходного сигнала. Затем, используют идентификацию нелинейной системы для выведения нелинейной модели для системы, характеризованной указанными входным и выходным сигналами. Результирующую нелинейную модель используют в электронном управляющем устройстве передатчика энергии в качестве нелинейного фильтра, который формирует сигнал, указывающий на присутствие инородного объекта.
[00158] На фиг. 18В показана работа электронного управляющего устройства для передатчика энергии. Впоследствии, в неизвестной среде, электронное управляющее устройство для передатчика энергии на этапе 1018 инициирует поиск инородных объектов. Эта процедура включает подачу на этапе 1020 псевдослучайного сигналу напряжения на передающую катушку (то же самое, которое использовали для построения базы данных с информацией об инородных объектах) и на этом же этапе измеряют и регистрируют волновую форму тока. Записанную волновую форму тока обрабатывают на этапе 1022 с использованием предварительно выведенной нелинейной системы. Выход, имеющий положительное значение, указывает на возможное присутствие инородного объекта (например, живой ткани), и электронное управляющее устройство генерирует сигнал прерывания, который на этапе 1024 вызывает прекращение подачи энергии в передающую катушку. Затем, электронное управляющее устройство повторяет цикл поиска для определения момента, когда устранено присутствие инородного объекта.
[00159] Если нелинейный фильтр формирует отрицательное значение, указывающее, что инородный объект не обнаружен, все предварительно установленные сигналы прерывания сбрасываются, и цикл поиска повторяется.
[00160] Двумя конкретными примерами псевдослучайных указанных выше сигналов могут служить белый гауссовский шум (GWN) и псевдослучайные двоичные последовательности (PRBS). Однако указанные примеры не должны быть истолкованы как ограничительные. Ссылка на псевдослучайный сигнал также должна быть истолкована как включающая, например, шумоподобные сигналы, мощность которых может быть достаточной для возбуждения некоторых режимов в целевой системе. Кроме того, указанный выше псевдослучайный сигнал следует толковать как охватывающий любой сигнал, который может быть использован для выведения импульсной характеристики или передаточной функции для возбуждаемой системы.
[00161] Другие варианты реализации также находятся в пределах объема защиты пунктов приложенной формулы. Например, известны несколько "пространств", используемых для параметрического представления линейных динамических систем: методы пространства состояний; передаточные функции; частотные функции; уравнения в конечных разностях в форме авторегрессионных моделей ARX, ARMA, ARMAX; полиномы Z-области; и способы временной области, в которой импульсная характеристика представлена как параметрическая функция времени. Известны способы преобразования представлений из одного пространства в другое пространство, такие как передаточные функции для представления пространства состояний. В описанных выше вариантах реализации временная область и представления частотной области были указаны явно. Однако это указание не следует толковать как ограничивающее. Использование любого из альтернативных представлений следует считать как находящееся в пределах объема защиты настоящего изобретения.
[00162] В вышеописанных вариантах реализации моделируемые представления динамических систем являлись импедансом передающей катушки и током передающей катушки. Разумеется, можно было моделировать другие представления динамических систем, включая, например, переданную энергию, потери мощности и эффективность передачи энергии. Для некоторых представлений могла возникнуть необходимость получения информации от приемника посредством другого канала. Например, потери мощности или эффективность передачи энергии требуют отслеживания энергии, поступающей в батарейный блок; и, таким образом, может потребоваться надежное предоставление приемной системой такой информации.
[00163] Не смотря на то, что вышеописанные варианты реализации выполнены с конкретной ссылкой на платформу транспортного средства, это не означает, что использование изобретений, описанных в настоящей заявке, должно быть ограничено только этой платформой. Описанные в настоящей заявке изобретения могут быть применены для любой системы для беспроводной передачи энергии, в которой передающая энергию беспроводным способом система и приемная система могут быть сближены друг с другом с целью передачи энергии от одной системы к другой.
[00164] В случае алгоритмов обнаружения было указано, что передающая катушка использовалась для обнаружения присутствия приемной катушки или инородного объекта. Такой подход совсем не является обязательным. Вместо этого, может быть использована дополнительная отдельная катушка, выделенная для использования функцией обнаружения.
[00165] Следует дополнительно отметить, что алгоритмы, представленные в настоящей заявке, не обязательно должны исполняться только на одиночном процессоре, как может показаться или подразумеваться из описания. Напротив, могут быть использованы множество процессоров для решения описанных задач, распределенных между ними соответствующим способом. Например, в случае алгоритма, показанного на фиг. 9, сбор всех данных может быть использован для выполнен с использованием одного процессора, и идентификация нелинейной системы может быть выполнена с использованием другого процессора.
Claims (38)
1. Способ обнаружения, находится ли инородный объект рядом с передающей катушкой в системе для беспроводной передачи энергии (WPTS), согласно которому:
подают псевдослучайный сигнал на передающую катушку,
во время подачи псевдослучайного сигнала на передающую катушку регистрируют один или большее количество сигналов, выработанных в системе для беспроводной передачи энергии в ответ на поданный псевдослучайный сигнал,
путем использования одного или большего количества зарегистрированных сигналов генерируют модель системы для электрических характеристик системы для беспроводной передачи энергии и
используют сгенерированную модель системы в сочетании с сохраненными обучающими данными для определения, находится ли объект, имеющий характеристики, распознаваемые из сохраненных обучающих данных как характеристика инородного объекта, рядом с передающей катушкой.
2. Способ по п. 1, в котором модель системы для электрических характеристик системы для беспроводной передачи энергии является моделью динамической системы для электрических характеристик системы для беспроводной передачи энергии.
3. Способ по п. 2, дополнительно включающий, если объект, имеющий характеристики, распознаваемые из сохраненных обучающих данных как характеристика инородного объекта, определен как находящийся рядом с передающей катушкой, генерирование управляющего сигнала, указывающего, что беспроводная зарядка должна быть прекращена.
4. Способ по п. 2, дополнительно включающий, если объект, имеющий характеристики, распознаваемые из сохраненных обучающих данных как характеристика инородного объекта, определен как находящийся рядом с передающей катушкой, завершение беспроводной зарядки приемной системы.
5. Способ по п. 2, согласно которому один или большее количество сигналов включают сигнал тока передающей катушки.
6. Способ по п. 2, согласно которому один или большее количество сигналов включают сигнал тока и сигнал напряжения передающей катушки.
7. Способ по п. 2, согласно которому использование сгенерированной модели динамической системы включает сравнение информации, содержащейся в сгенерированной модели динамической системы, с выведенной опытным путем сохраненной информацией, которая указывает на присутствие рядом инородного объекта.
8. Способ по п. 2, согласно которому генерирование модели динамической системы включает использование идентификации системы для согласования выбранной модели с данными, выведенными из одного или большего количества зарегистрированных сигналов.
9. Способ по п. 2, согласно которому генерирование модели динамической системы включает использование идентификации нелинейной системы для согласования выбранной модели с данными, выведенными из одного или большего количества зарегистрированных сигналов.
10. Способ по п. 9, согласно которому выбранной моделью является винеровская система.
11. Способ по п. 9, согласно которому выбранная модель имеет динамическую линейную часть и статическую нелинейную часть.
12. Способ по п. 2, согласно которому генерируемая модель динамической системы содержит представление временной области.
13. Способ по п. 2, согласно которому генерируемая модель динамической системы содержит представление частотной области.
14. Способ по п. 2, согласно которому сохраненные обучающие данные представлены сохраненной фильтр-функцией, причем использование сгенерированной модели динамической системы в сочетании с сохраненными обучающими данными включает обработку сгенерированной модели динамической системы для генерирования выходного сигнала, при этом выходной сигнал указывает, находится ли объект, имеющий характеристики, распознаваемые из сохраненных обучающих данных как приемная катушка, рядом с передающей катушкой, и причем обработка модели динамической системы включает применение фильтр-функции.
15. Способ по п. 14, согласно которому один или большее количество сигналов, сгенерированных в системе для беспроводной передачи энергии, содержит сигнал тока передающей катушки.
16. Способ по п. 15, согласно которому генерирование модели динамической системы включает использование зарегистрированного сигнала тока передающей катушки в качестве модели динамической системы.
17. Способ по п. 15, согласно которому фильтр-функция является нелинейной фильтр-функцией.
18. Способ по п. 17, согласно которому нелинейная фильтр-функция выведена из измерений, выполненных на испытательной системе, содержащей испытательную передающую катушку и испытательные объекты, расположенные на различных разделяющих расстояниях друг от друга.
19. Способ по п. 14, дополнительно включающий, если объект, имеющий характеристики, распознаваемые из сохраненных обучающих данных как характеристика инородного объекта, определен как находящийся рядом с передающей катушкой, генерирование управляющего сигнала, указывающего, что беспроводная зарядка должна быть прекращена.
20. Способ по п. 14, дополнительно включающий, если объект, имеющий характеристики, распознаваемые из сохраненных обучающих данных как характеристика инородного объекта, определен как находящийся рядом с передающей катушкой, завершение беспроводной зарядки приемной системы.
21. Система для беспроводной передачи энергии, содержащая:
передающую катушку;
схему передатчика энергии, соединенную с передающей катушкой;
схему датчика, соединенную с передающей катушкой; и
электронное управляющее устройство для управления схемой передатчика энергии и схемой датчика, причем указанное электронное управляющее устройство содержит запоминающее устройство для сохранения обучающих данных и процессорную систему, запрограммированную для:
использования схемы передатчика энергии для подачи псевдослучайного сигнала на передающую катушку;
во время подачи псевдослучайного сигнала на передающую катушку - использования схемы датчика для регистрации одного или большего количества сигналов, выработанных в системе для беспроводной передачи энергии в ответ на поданный псевдослучайный сигнал;
путем использования одного или большего количества зарегистрированных сигналов - генерирования модели системы для электрических характеристик системы для беспроводной передачи энергии; и
использования сгенерированной модели системы в сочетании с сохраненными обучающими данными для определения, находится ли объект, имеющий характеристики, распознаваемые из сохраненных обучающих данных как характеристика инородного объекта, рядом с передающей катушкой.
22. Система для беспроводной передачи энергии по п. 21, в которой модель системы для электрических характеристик системы для беспроводной передачи энергии является моделью динамической системы для электрических характеристик системы для беспроводной передачи энергии.
23. Система для беспроводной передачи энергии по п. 22, в которой один или большее количество зарегистрированных сигналов содержит сигнал тока и сигнал напряжения передающей катушки.
24. Система для беспроводной передачи энергии по п. 22, в которой сохраненные обучающие данные представлены сохраненной фильтр-функцией, причем процессорная система запрограммирована для использования сгенерированной модели динамической системы в сочетании с сохраненными обучающими данными путем обработки сгенерированной модели динамической системы для генерирования выходного сигнала, при этом выходной сигнал указывает, находится ли объект, имеющий характеристики, распознаваемые из сохраненных обучающих данных как характеристики инородного объекта, рядом с передающей катушкой, и причем обработка сгенерированной функции динамической системы включает применение фильтр-функции.
25. Система для беспроводной передачи энергии по п. 24, в которой один или большее количество зарегистрированных сигналов содержат сигнал тока передающей катушки.
26. Система для беспроводной передачи энергии по п. 25, в которой моделью динамической системы является зарегистрированный сигнал тока передающей катушки.
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201261738786P | 2012-12-18 | 2012-12-18 | |
US61/738,786 | 2012-12-18 | ||
PCT/US2013/075264 WO2014099716A1 (en) | 2012-12-18 | 2013-12-16 | Nonlinear system identification for object detection in a wireless power transfer system |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2015128779A RU2015128779A (ru) | 2017-01-25 |
RU2655661C2 true RU2655661C2 (ru) | 2018-05-30 |
Family
ID=49917269
Family Applications (4)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2015128779A RU2655661C2 (ru) | 2012-12-18 | 2013-12-16 | Идентификация нелинейной системы для обнаружения объекта в системе для беспроводной передачи энергии |
RU2016151623A RU2016151623A (ru) | 2012-12-18 | 2013-12-16 | Идентификация нелинейной системы для оптимизации беспроводной передачи энергии |
RU2015128780A RU2660134C2 (ru) | 2012-12-18 | 2013-12-16 | Идентификация нелинейной системы для оптимизации беспроводной передачи энергии |
RU2016151616A RU2016151616A (ru) | 2012-12-18 | 2013-12-16 | Идентификация нелинейной системы для оптимизации беспроводной передачи энергии |
Family Applications After (3)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2016151623A RU2016151623A (ru) | 2012-12-18 | 2013-12-16 | Идентификация нелинейной системы для оптимизации беспроводной передачи энергии |
RU2015128780A RU2660134C2 (ru) | 2012-12-18 | 2013-12-16 | Идентификация нелинейной системы для оптимизации беспроводной передачи энергии |
RU2016151616A RU2016151616A (ru) | 2012-12-18 | 2013-12-16 | Идентификация нелинейной системы для оптимизации беспроводной передачи энергии |
Country Status (19)
Country | Link |
---|---|
US (6) | US9746506B2 (ru) |
EP (5) | EP3214720B1 (ru) |
JP (3) | JP6395722B2 (ru) |
KR (2) | KR20150100773A (ru) |
CN (2) | CN104981956B (ru) |
AU (2) | AU2013363187B2 (ru) |
BR (1) | BR112015014214A2 (ru) |
CA (2) | CA2894683A1 (ru) |
DK (2) | DK2936648T3 (ru) |
ES (2) | ES2629493T3 (ru) |
IL (2) | IL239379B (ru) |
MX (2) | MX340511B (ru) |
NZ (2) | NZ710059A (ru) |
PH (2) | PH12015501366B1 (ru) |
PL (2) | PL2936647T3 (ru) |
PT (2) | PT2936647T (ru) |
RU (4) | RU2655661C2 (ru) |
SG (2) | SG11201504742VA (ru) |
WO (2) | WO2014099716A1 (ru) |
Families Citing this family (88)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104967198B (zh) | 2010-07-28 | 2018-08-14 | 株式会社半导体能源研究所 | 无线供电系统及无线供电方法 |
JP2013118734A (ja) * | 2011-12-01 | 2013-06-13 | Panasonic Corp | 非接触式電力伝送装置 |
EP2912750B1 (en) * | 2012-10-25 | 2023-04-12 | Nokia Technologies Oy | Foreign object detection |
EP2917998A4 (en) | 2012-11-09 | 2016-07-20 | California Inst Of Techn | INTELLIGENT RF-LENSING: EFFICIENT, DYNAMIC AND MOBILE WIRELESS POWER TRANSMISSION |
US11843260B2 (en) | 2012-11-09 | 2023-12-12 | California Institute Of Technology | Generator unit for wireless power transfer |
US11616520B2 (en) | 2012-11-09 | 2023-03-28 | California Institute Of Technology | RF receiver |
MX340511B (es) | 2012-12-18 | 2016-07-11 | Nucleus Scient Inc | Identificacion de sistema no lineal para deteccion de objetos en un sistema de transferencia inalambrica de energia. |
JP5808355B2 (ja) * | 2013-03-22 | 2015-11-10 | 株式会社東芝 | 無線給電システム、受電制御装置、および、送電制御装置 |
JP5639693B1 (ja) * | 2013-07-09 | 2014-12-10 | 日東電工株式会社 | 無線電力伝送装置及び無線電力伝送装置の供給電力制御方法 |
US9921045B2 (en) | 2013-10-22 | 2018-03-20 | Qualcomm Incorporated | Systems, methods, and apparatus for increased foreign object detection loop array sensitivity |
KR102280756B1 (ko) | 2013-11-22 | 2021-07-21 | 캘리포니아 인스티튜트 오브 테크놀로지 | 무선 전력 송신을 위한 생성기 유닛 |
EP3140680B1 (en) * | 2014-05-07 | 2021-04-21 | WiTricity Corporation | Foreign object detection in wireless energy transfer systems |
US10295693B2 (en) | 2014-05-15 | 2019-05-21 | Witricity Corporation | Systems, methods, and apparatus for foreign object detection loop based on inductive thermal sensing |
US10666082B2 (en) * | 2014-06-20 | 2020-05-26 | Lg Electronics Inc. | Wireless power transfer method, apparatus and system |
US20160023557A1 (en) * | 2014-07-25 | 2016-01-28 | Qualcomm Incorporated | Devices, systems, and method for dynamic electric vehicle charging with position detection |
WO2016028939A1 (en) * | 2014-08-19 | 2016-02-25 | California Institute Of Technology | Wireless power transfer |
US11215655B2 (en) * | 2014-10-12 | 2022-01-04 | Compass Technology Group, LLC | Correction of transmission line induced phase and amplitude errors in reflectivity measurements |
US9983300B2 (en) | 2014-10-17 | 2018-05-29 | Qualcomm Incorporated | Systems, methods, and apparatus for living object protection in wireless power transfer applications |
KR102332621B1 (ko) * | 2014-11-21 | 2021-12-01 | 삼성전자주식회사 | 신호 송수신 회로 및 이를 포함하는 전자 장치 |
US20160172867A1 (en) * | 2014-12-12 | 2016-06-16 | Freescale Semiconductor, Inc. | Control of power transfer |
JP6013442B2 (ja) * | 2014-12-24 | 2016-10-25 | 株式会社ダイヘン | 非接触給電システム、送電装置、および、異物検出方法 |
US10302795B2 (en) | 2014-12-30 | 2019-05-28 | Witricity Corporation | Systems, methods, and apparatus for detecting ferromagnetic foreign objects in a predetermined space |
US10324215B2 (en) * | 2014-12-30 | 2019-06-18 | Witricity Corporation | Systems, methods, and apparatus for detecting ferromagnetic foreign objects in a predetermined space |
US9998275B1 (en) * | 2015-02-20 | 2018-06-12 | Altera Corporation | Digital monobit dithering circuit |
US20160301238A1 (en) * | 2015-04-10 | 2016-10-13 | Intel Corporation | Managing presence and long beacon extension pulses |
US10199869B2 (en) * | 2015-05-12 | 2019-02-05 | The Regents Of The University Of Michigan | Nonlinear resonance circuit for wireless power transmission and wireless power harvesting |
US10784723B2 (en) | 2015-05-12 | 2020-09-22 | The Regents Of The University Of Michigan | Nonlinear resonance circuit for wireless power transmission and wireless power harvesting |
US10411524B2 (en) | 2015-06-23 | 2019-09-10 | Witricity Corporation | Systems, methods and apparatuses for guidance and alignment in electric vehicles wireless inductive charging systems |
US10340752B2 (en) * | 2015-06-23 | 2019-07-02 | Witricity Corporation | Systems, methods and apparatuses for guidance and alignment in electric vehicles wireless inductive charging systems |
CN104898002A (zh) * | 2015-06-23 | 2015-09-09 | 天津市三源新能源电动汽车服务有限公司 | 一种便携式充电模块电能转换效率检测装置 |
US10566839B2 (en) * | 2015-06-30 | 2020-02-18 | WiTricinity Corporation | Systems, methods and apparatus for guidance and alignment between electric vehicles and wireless charging systems |
US10656185B2 (en) | 2015-07-17 | 2020-05-19 | Mediatek Inc. | Planar differential current pickup for wireless power transmission |
US10277062B2 (en) | 2015-07-30 | 2019-04-30 | Qualcomm Incorporated | System and method for detecting and characterizing an object for wireless charging |
CN105140993A (zh) * | 2015-08-28 | 2015-12-09 | 联想(北京)有限公司 | 一种充电控制方法以及装置 |
US10298049B2 (en) * | 2015-10-05 | 2019-05-21 | Witricity Corporation | Systems, methods, and apparatus for detecting metallic objects in a predetermined space via inductive kinematic sensing |
WO2017070227A1 (en) | 2015-10-19 | 2017-04-27 | Witricity Corporation | Foreign object detection in wireless energy transfer systems |
EP3185398A1 (en) * | 2015-12-22 | 2017-06-28 | ams AG | Wireless power receiver, charging arrangement and method for operating a wireless power receiver |
US10377469B2 (en) * | 2016-03-04 | 2019-08-13 | The Boeing Company | Non-contact power supply and data transfer on aerial vehicles |
US11129996B2 (en) * | 2016-06-15 | 2021-09-28 | Boston Scientific Neuromodulation Corporation | External charger for an implantable medical device for determining position and optimizing power transmission using resonant frequency as determined from at least one sense coil |
CN109952503B (zh) | 2016-07-01 | 2022-09-09 | Lg伊诺特有限公司 | 用于检测异物的方法及其设备和系统 |
KR101857796B1 (ko) | 2016-08-03 | 2018-06-20 | 삼성전자주식회사 | 모바일 엑스선 장치 |
CN106580338B (zh) * | 2016-11-15 | 2020-02-21 | 南方医科大学 | 一种用于非线性系统辨识的最大长序列优选方法及系统 |
CN106773678B (zh) * | 2016-11-30 | 2019-06-11 | 西安交通大学 | 用于多非线性参数耦合系统的参数辨识方法及其辨识设备 |
KR101871365B1 (ko) | 2017-01-11 | 2018-06-26 | 삼성전자주식회사 | 모바일 엑스선 장치 |
US10511197B2 (en) | 2017-02-02 | 2019-12-17 | Apple Inc. | Wireless charging system with object detection |
US10505401B2 (en) * | 2017-02-02 | 2019-12-10 | Apple Inc. | Wireless charging system with receiver locating circuitry and foreign object detection |
KR102605850B1 (ko) | 2017-02-06 | 2023-11-24 | 주식회사 위츠 | 무선전력 송신장치 및 무선전력 송신장치 제어 방법 |
DE102017202025A1 (de) * | 2017-02-09 | 2018-08-09 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Verfahren zur Überprüfung einer Primär- oder Sekundäreinheit eines induktiven Ladesystems |
US10369891B2 (en) * | 2017-02-20 | 2019-08-06 | Ford Global Technologies, Llc | Wireless power transfer system parameter estimation |
WO2018157917A1 (en) | 2017-02-28 | 2018-09-07 | Toyota Motor Europe | Method of aligning electronic circuits and electronic alignment system |
CN110622391A (zh) * | 2017-05-17 | 2019-12-27 | 苹果公司 | 具有测量电路的无线充电系统 |
JPWO2018215864A1 (ja) * | 2017-05-22 | 2020-04-09 | 株式会社半導体エネルギー研究所 | 充電制御システム、及び充電制御装置 |
US11264715B2 (en) | 2017-06-02 | 2022-03-01 | California Institute Of Technology | Self-calibrating phased-array transceiver |
JP6921246B2 (ja) * | 2017-06-06 | 2021-08-18 | サプライ, インコーポレイテッドSupply, Inc. | ワイヤレス電力供給方法およびシステム |
CN107124046B (zh) * | 2017-06-27 | 2023-08-22 | 青岛鲁渝能源科技有限公司 | 具有活体检测功能的无线充电系统及无线充电方法 |
US11536756B2 (en) * | 2017-07-21 | 2022-12-27 | California Institute Of Technology | Phased array wireless power delivery optmization |
CA3013020A1 (en) | 2017-08-01 | 2019-02-01 | Carlos Moreno | Method and apparatus for non-intrusive program tracing with bandwidth reduction for embedded computing systems |
US10845401B2 (en) * | 2017-08-30 | 2020-11-24 | Keysight Technologies, Inc. | Nonlinear distortion detection |
WO2019076366A1 (zh) * | 2017-10-20 | 2019-04-25 | 南京启纬智芯微电子有限公司 | 具有能量管理功能的nfc接口 |
CN107908595B (zh) * | 2017-10-30 | 2021-02-23 | 燕山大学 | 基于卷积神经网络和数据驱动的非线性动态系统辨识方法 |
US11480621B2 (en) | 2017-11-02 | 2022-10-25 | Semiconductor Energy Laboratory Co., Ltd. | Capacity estimation method and capacity estimation system for power storage device |
WO2019148070A2 (en) | 2018-01-26 | 2019-08-01 | Indigo Technologies, Inc. | Wireless power transfer systems with integrated impedance matching and methods for using the same |
CN108173360B (zh) * | 2018-02-07 | 2021-12-03 | 天津工业大学 | 基于谐振式无线电能传输技术的身份识别与谐振解耦方法 |
RU2675281C1 (ru) * | 2018-03-28 | 2018-12-18 | федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "МЭИ" (ФГБОУ ВО "НИУ "МЭИ") | Способ идентификации линейной динамической системы |
JP6969494B2 (ja) * | 2018-05-18 | 2021-11-24 | トヨタ自動車株式会社 | 非接触送電装置及び電力伝送システム |
US10855117B2 (en) | 2018-05-22 | 2020-12-01 | WitTricity Corporation | Extended foreign object detection signal processing |
GB201808844D0 (en) * | 2018-05-30 | 2018-07-11 | Imperial Innovations Ltd | Wireless power transmission system and method |
GB2575505B (en) | 2018-07-13 | 2022-08-24 | Centaur Robotics Ltd | Mobility aid device and method of manufacturing |
CN108964288B (zh) * | 2018-07-16 | 2020-05-22 | 西安电掣风云智能科技有限公司 | 机器人水平移动非接触式无线充电装置及其无线充电方法 |
US11521789B2 (en) * | 2018-11-05 | 2022-12-06 | Mahle InternationI GmbH | Actively cooled infrastructure side of an inductive charging system |
CN109572458A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-04-05 | 华北电力大学(保定) | 一种双频段电动汽车动态无线充电系统及其导轨切换方法 |
US10985951B2 (en) | 2019-03-15 | 2021-04-20 | The Research Foundation for the State University | Integrating Volterra series model and deep neural networks to equalize nonlinear power amplifiers |
JPWO2020240324A1 (ru) | 2019-05-24 | 2020-12-03 | ||
CN110224506B (zh) * | 2019-07-10 | 2022-10-28 | 哈尔滨工业大学 | 串串型无线电能传输系统的金属异物检测系统 |
KR102343942B1 (ko) * | 2019-12-06 | 2021-12-28 | 한국전자기술연구원 | 무선 전력 전송에서 딥러닝 기반의 간섭 객체를 검출하기 위한 장치 및 이를 위한 방법 |
US11728690B2 (en) | 2020-06-29 | 2023-08-15 | Renesas Electronics America Inc. | Foreign object detection using wireless power receiver's response to modified transmitter behavior |
CN112163390A (zh) * | 2020-08-05 | 2021-01-01 | 湘潭大学 | 多维wpt系统的接收线圈位置预测方法 |
CN111736006B (zh) * | 2020-08-07 | 2020-11-24 | 成都市易冲半导体有限公司 | 一种应用于无线充电线圈rms电流便捷检测方法 |
CN112101228A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-18 | 招商局重庆交通科研设计院有限公司 | 基于时域辨识的Volterra级数模型的桥梁监测方法 |
CN112231988B (zh) * | 2020-12-14 | 2021-03-12 | 中国人民解放军海军工程大学 | Ipt系统抗偏移参数优化方法、系统及计算机设备 |
CN112751394B (zh) * | 2020-12-29 | 2023-04-11 | 宁波道充科技有限公司 | 一种适用于电池负载的大功率无线充电系统及方法 |
US11320471B1 (en) | 2021-06-09 | 2022-05-03 | University Of Sharjah | Method of measuring impedance using Gaussian white noise excitation |
US11456627B1 (en) | 2021-06-22 | 2022-09-27 | Nucurrent, Inc. | Dynamic operation adjustment in wireless power transfer system |
US11750037B2 (en) * | 2021-06-22 | 2023-09-05 | Nucurrent, Inc. | Dynamic operation adjustment in wireless power transfer system |
EP4122748A1 (en) * | 2021-07-19 | 2023-01-25 | Volvo Truck Corporation | A method for orienting a power receiving coil relative to a power emitting coil of a wireless charging system for a vehicle |
CN113555973B (zh) * | 2021-07-27 | 2024-03-26 | 黄石邦柯科技股份有限公司 | 一种最优频率无线能量传递装置制作方法 |
CN113835034B (zh) * | 2021-09-30 | 2023-06-27 | 蜂巢能源科技有限公司 | 一种预锂电池预锂量和预锂容量的测定方法 |
WO2023154406A1 (en) * | 2022-02-10 | 2023-08-17 | Resonant Link, Inc. | Telemetry via wireless power transfer |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100084918A1 (en) * | 2008-10-03 | 2010-04-08 | Access Business Group International Llc | Power system |
US20100187913A1 (en) * | 2008-08-20 | 2010-07-29 | Smith Joshua R | Wireless power transfer apparatus and method thereof |
RU2440635C1 (ru) * | 2009-04-22 | 2012-01-20 | Панасоник Электрик Воркс Ко., Лтд. | Бесконтактная система электропитания |
Family Cites Families (55)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS59230170A (ja) * | 1983-06-13 | 1984-12-24 | Advantest Corp | 伝達関数測定装置 |
JP3402167B2 (ja) * | 1996-12-17 | 2003-04-28 | 松下電器産業株式会社 | 電池の状態解析装置 |
US6724730B1 (en) * | 2002-03-04 | 2004-04-20 | Azimuth Networks, Inc. | Test system for simulating a wireless environment and method of using same |
GB2388716B (en) * | 2002-05-13 | 2004-10-20 | Splashpower Ltd | Improvements relating to contact-less power transfer |
US6822601B1 (en) * | 2003-07-23 | 2004-11-23 | Silicon Integrated Systems Corp. | Background-calibrating pipelined analog-to-digital converter |
US7035756B2 (en) * | 2003-12-17 | 2006-04-25 | Texas Instruments Incorporated | Continuous digital background calibration in pipelined ADC architecture |
CN1950914A (zh) | 2004-05-04 | 2007-04-18 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 无线供电设备,可激励负载,无线系统以及用于无线能量传递的方法 |
US7826625B2 (en) * | 2004-12-21 | 2010-11-02 | Ntt Docomo, Inc. | Method and apparatus for frame-based loudspeaker equalization |
KR100554889B1 (ko) * | 2005-03-21 | 2006-03-03 | 주식회사 한림포스텍 | 무접점 충전 시스템 |
JP4460546B2 (ja) * | 2006-04-24 | 2010-05-12 | 日本電信電話株式会社 | 通信システムおよび送信器、受信器 |
JP5082049B2 (ja) | 2006-09-26 | 2012-11-28 | セイコーエプソン株式会社 | 流体噴射装置および手術具 |
US7822146B2 (en) * | 2006-12-01 | 2010-10-26 | Texas Instruments Incorporated | System and method for digitally correcting a non-linear element |
KR101536367B1 (ko) * | 2007-01-02 | 2015-07-13 | 액세스 비지니스 그룹 인터내셔날 엘엘씨 | 디바이스 식별을 갖는 유도 전력 공급기 |
US20080227478A1 (en) * | 2007-03-15 | 2008-09-18 | Greene Charles E | Multiple frequency transmitter, receiver, and systems thereof |
JP2008236917A (ja) * | 2007-03-20 | 2008-10-02 | Seiko Epson Corp | 非接触電力伝送装置 |
US8729734B2 (en) * | 2007-11-16 | 2014-05-20 | Qualcomm Incorporated | Wireless power bridge |
US8855554B2 (en) * | 2008-03-05 | 2014-10-07 | Qualcomm Incorporated | Packaging and details of a wireless power device |
US8705597B2 (en) * | 2008-07-11 | 2014-04-22 | Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives | Estimation of the impulse response of a system on the basis of binary observations |
US9473209B2 (en) * | 2008-08-20 | 2016-10-18 | Intel Corporation | Wireless power transfer apparatus and method thereof |
US20120112691A1 (en) * | 2008-09-27 | 2012-05-10 | Kurs Andre B | Wireless energy transfer for vehicles |
US20120235504A1 (en) * | 2008-09-27 | 2012-09-20 | Kesler Morris P | Tunable wireless energy transfer for sensors |
WO2010041187A1 (en) * | 2008-10-06 | 2010-04-15 | Nxp B.V. | A method of gain calibration of an adc stage and an adc stage |
US10355526B2 (en) * | 2008-11-26 | 2019-07-16 | Auckland Uniservices Limited | Bi-directional inductive power transfer |
JP5425539B2 (ja) * | 2009-01-27 | 2014-02-26 | パナソニック株式会社 | 非接触電力伝送システム |
US9240824B2 (en) | 2009-02-13 | 2016-01-19 | Qualcomm Incorporated | Wireless power and wireless communication for electronic devices |
JP5515368B2 (ja) * | 2009-03-31 | 2014-06-11 | 富士通株式会社 | 無線電力供給方法及び無線電力供給システム |
JP4865001B2 (ja) * | 2009-04-13 | 2012-02-01 | 株式会社日本自動車部品総合研究所 | 非接触給電設備、非接触受電装置および非接触給電システム |
JP5431774B2 (ja) * | 2009-04-14 | 2014-03-05 | 富士通テン株式会社 | 無線電力伝送装置および無線電力伝送方法 |
US8547057B2 (en) * | 2009-11-17 | 2013-10-01 | Qualcomm Incorporated | Systems and methods for selective wireless power transfer |
JP5290949B2 (ja) * | 2009-12-17 | 2013-09-18 | キヤノン株式会社 | 音響処理装置及び方法 |
JP5402817B2 (ja) * | 2010-04-30 | 2014-01-29 | 富士通株式会社 | 電力増幅器のメモリ効果キャンセラ、無線送信機 |
JP2012065419A (ja) * | 2010-09-15 | 2012-03-29 | Toshiba Corp | 無線電力送電装置 |
KR101128487B1 (ko) * | 2010-10-12 | 2012-06-21 | 포항공과대학교 산학협력단 | 전력 증폭기 선형화 방법 및 장치 |
KR101934288B1 (ko) | 2010-10-22 | 2019-01-03 | 누클레우스 사이언티픽, 인크. | 배터리를 급속 충전하는 장치 및 방법 |
CN102055694B (zh) * | 2010-12-14 | 2013-04-03 | 西安电子科技大学 | 基于粒子群的非线性系统辨识方法 |
JP5713714B2 (ja) * | 2011-02-10 | 2015-05-07 | キヤノン株式会社 | 給電装置及び制御方法 |
US9148201B2 (en) | 2011-02-11 | 2015-09-29 | Qualcomm Incorporated | Systems and methods for calibration of a wireless power transmitter |
US9118357B2 (en) | 2011-02-17 | 2015-08-25 | Qualcomm Incorporated | Systems and methods for controlling output power of a wireless power transmitter |
JP5751858B2 (ja) * | 2011-02-22 | 2015-07-22 | キヤノン株式会社 | 給電装置及び制御方法 |
US8946939B2 (en) * | 2011-03-31 | 2015-02-03 | Qualcomm Incorporated | Systems and methods for detecting and protecting a wireless power communication device in a wireless power system |
US9623257B2 (en) * | 2011-04-18 | 2017-04-18 | Medtronic, Inc. | Recharge tuning techniques for an implantable device |
US9094055B2 (en) | 2011-04-19 | 2015-07-28 | Qualcomm Incorporated | Wireless power transmitter tuning |
JP2012249490A (ja) * | 2011-05-31 | 2012-12-13 | Kojima Press Industry Co Ltd | 車両搭載用充電装置および車両用電力供給装置 |
US20130043735A1 (en) | 2011-08-16 | 2013-02-21 | Qualcomm Incorporated | Systems, methods, and devices for multi-level signaling via a wireless power transfer field |
US9252846B2 (en) | 2011-09-09 | 2016-02-02 | Qualcomm Incorporated | Systems and methods for detecting and identifying a wireless power device |
US9071284B2 (en) | 2011-10-21 | 2015-06-30 | Qualcomm Incorporated | Load impedance detection for static or dynamic adjustment of passive loads |
US9417199B2 (en) * | 2012-01-17 | 2016-08-16 | Triune Systems, LLC | Method and system of wireless power transfer foreign object detection |
US20130221911A1 (en) | 2012-02-28 | 2013-08-29 | Qualcomm Incorporated | Systems and methods for sensing reverse link signaling |
JP5915904B2 (ja) * | 2012-06-22 | 2016-05-11 | ソニー株式会社 | 処理装置、処理方法、及び、プログラム |
MX340511B (es) * | 2012-12-18 | 2016-07-11 | Nucleus Scient Inc | Identificacion de sistema no lineal para deteccion de objetos en un sistema de transferencia inalambrica de energia. |
WO2014129182A1 (ja) * | 2013-02-19 | 2014-08-28 | パナソニック株式会社 | 異物検出装置、異物検出方法、および非接触充電システム |
US9276639B2 (en) * | 2013-02-25 | 2016-03-01 | Apple Inc. | Wirelessly charged electronic device with shared inductor circuitry |
CN105453369B (zh) * | 2013-03-15 | 2018-01-05 | 瑞典爱立信有限公司 | 经由可变耦合电容的无线功率传输 |
US10401477B2 (en) | 2014-02-25 | 2019-09-03 | University Of Florida Research Foundation, Inc. | Method and apparatus for doppler radar signal recovery of target displacement |
US9772401B2 (en) * | 2014-03-17 | 2017-09-26 | Qualcomm Incorporated | Systems, methods, and apparatus for radar-based detection of objects in a predetermined space |
-
2013
- 2013-12-16 MX MX2015007683A patent/MX340511B/es active IP Right Grant
- 2013-12-16 US US14/107,220 patent/US9746506B2/en active Active
- 2013-12-16 SG SG11201504742VA patent/SG11201504742VA/en unknown
- 2013-12-16 RU RU2015128779A patent/RU2655661C2/ru not_active IP Right Cessation
- 2013-12-16 KR KR1020157019449A patent/KR20150100773A/ko not_active Application Discontinuation
- 2013-12-16 WO PCT/US2013/075264 patent/WO2014099716A1/en active Application Filing
- 2013-12-16 EP EP17166658.9A patent/EP3214720B1/en active Active
- 2013-12-16 PL PL13815907T patent/PL2936647T3/pl unknown
- 2013-12-16 EP EP13815908.2A patent/EP2936648B1/en active Active
- 2013-12-16 WO PCT/US2013/075303 patent/WO2014099737A1/en active Application Filing
- 2013-12-16 AU AU2013363187A patent/AU2013363187B2/en not_active Ceased
- 2013-12-16 CN CN201380072723.6A patent/CN104981956B/zh active Active
- 2013-12-16 RU RU2016151623A patent/RU2016151623A/ru not_active Application Discontinuation
- 2013-12-16 MX MX2015007682A patent/MX340512B/es active IP Right Grant
- 2013-12-16 CA CA2894683A patent/CA2894683A1/en not_active Abandoned
- 2013-12-16 PT PT138159074T patent/PT2936647T/pt unknown
- 2013-12-16 RU RU2015128780A patent/RU2660134C2/ru not_active IP Right Cessation
- 2013-12-16 DK DK13815908.2T patent/DK2936648T3/en active
- 2013-12-16 CN CN201380066685.3A patent/CN104969438B/zh active Active
- 2013-12-16 KR KR1020157019452A patent/KR102192304B1/ko active IP Right Grant
- 2013-12-16 CA CA2895754A patent/CA2895754C/en active Active
- 2013-12-16 JP JP2015548034A patent/JP6395722B2/ja active Active
- 2013-12-16 RU RU2016151616A patent/RU2016151616A/ru not_active Application Discontinuation
- 2013-12-16 ES ES13815907.4T patent/ES2629493T3/es active Active
- 2013-12-16 NZ NZ710059A patent/NZ710059A/en not_active IP Right Cessation
- 2013-12-16 US US14/107,025 patent/US9983243B2/en active Active
- 2013-12-16 NZ NZ710051A patent/NZ710051A/en not_active IP Right Cessation
- 2013-12-16 EP EP19160479.2A patent/EP3567697A1/en not_active Withdrawn
- 2013-12-16 PT PT138159082T patent/PT2936648T/pt unknown
- 2013-12-16 BR BR112015014214A patent/BR112015014214A2/pt not_active IP Right Cessation
- 2013-12-16 EP EP13815907.4A patent/EP2936647B1/en active Active
- 2013-12-16 EP EP17166656.3A patent/EP3211748B1/en active Active
- 2013-12-16 ES ES13815908.2T patent/ES2632604T3/es active Active
- 2013-12-16 JP JP2015548037A patent/JP6691777B2/ja active Active
- 2013-12-16 SG SG11201504741XA patent/SG11201504741XA/en unknown
- 2013-12-16 AU AU2013363166A patent/AU2013363166B2/en not_active Ceased
- 2013-12-16 PL PL13815908T patent/PL2936648T3/pl unknown
- 2013-12-16 DK DK13815907.4T patent/DK2936647T3/en active
-
2014
- 2014-04-18 US US14/256,312 patent/US9404950B2/en active Active
- 2014-04-18 US US14/256,254 patent/US9726701B2/en active Active
-
2015
- 2015-06-11 IL IL239379A patent/IL239379B/en active IP Right Grant
- 2015-06-16 PH PH12015501366A patent/PH12015501366B1/en unknown
- 2015-06-16 PH PH12015501365A patent/PH12015501365B1/en unknown
- 2015-06-16 IL IL23946115A patent/IL239461B/en active IP Right Grant
-
2017
- 2017-07-21 US US15/655,968 patent/US10101370B2/en active Active
-
2018
- 2018-10-15 US US16/159,875 patent/US20190204369A1/en not_active Abandoned
-
2019
- 2019-04-03 JP JP2019071199A patent/JP2019134675A/ja active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100187913A1 (en) * | 2008-08-20 | 2010-07-29 | Smith Joshua R | Wireless power transfer apparatus and method thereof |
US20100084918A1 (en) * | 2008-10-03 | 2010-04-08 | Access Business Group International Llc | Power system |
RU2440635C1 (ru) * | 2009-04-22 | 2012-01-20 | Панасоник Электрик Воркс Ко., Лтд. | Бесконтактная система электропитания |
Also Published As
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
RU2655661C2 (ru) | Идентификация нелинейной системы для обнаружения объекта в системе для беспроводной передачи энергии | |
US10224751B2 (en) | Methods for parameter identification, load monitoring and output power control in wireless power transfer systems | |
Al Mahmud | Wireless Power Transfer Machine Learning Assisted Characteristics Prediction for Effective Wireless Power Transfer Systems |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20201217 |