1.本发明属于无线电能传输领域，具体涉及一种无线电能传输系统接收线圈定位方法。
背景技术：2.电动汽车无线电能传输技术逐渐发展，在电动汽车无线充电时，接收线圈与发射线圈的位置变化将影响无线电能传输过程中的传输功率的波动。所以对安装在电动汽车中的接收线圈的定位起着至关重要的作用。
技术实现要素：3.本发明的目的在于提供一种无线电能传输系统接收线圈定位方法，解决电动汽车接收线圈与发射线圈相对位置的定位问题。
4.实现本发明目的的技术方案：
5.一种无线电能传输系统接收线圈定位方法，其特征在于，包括：无线电能传输平面式阵列发射线圈及接收线圈耦合机构、bp神经网络线圈定位模型以及bp神经网络线圈定位模型优化方法；
6.无线电能传输平面式阵列发射线圈及接收线圈耦合机构，包括：发射线圈为堆叠放置，放置位置为发射线圈的交叉耦合系数最小，发射线圈的各参数相同，包括：电源的频率、幅值、内阻；发射线圈的内阻、互感及补偿电容；接收线圈放置位置为发射线圈的上方；
7.bp神经网络线圈定位模型，包括：
8.将发射线圈的电流数据作为bp神经网络线圈定位模型的输入层，将输出接收线圈中心点的坐标(x，y)作为bp神经网络线圈定位模型的输出层；
9.bp神经网络线圈定位模型优化方法，包括：
10.按照发射线圈的电流数据将平面式阵列发射线圈区域分为两个区域，建立两个不同的bp神经网络训练模型，定义分区建模优化方法两个重要参数电流临界值i
thi
和区域系数k
thi
；对于电流临界值i
thi
，当全区域bp神经网络线圈定位模型的接收线圈中心点的坐标对应的发射线圈电流均大于电流临界值i
thi
时，这些坐标组成的区域为区域1，其它区域为区域2；电流临界值i
thi
的个数为n
th
，n
th
的取值与全区域bp神经网络线圈定位模型电流值极差和训练数据量有关；定义最佳电流临界值i
thopt
，若当i＝n
th
/2时，n
th
为偶数，以电流临界值i
thnth/2
的两个区域所建立的bp神经网络线圈定位模型的精度大于其它电流临界值建立的bp神经网络线圈定位模型的精度时，定义此时电流临界值i
thnth/2
为最佳电流临界值i
thopt
，定义最佳区域系数k
thopt
，最佳电流临界值，i
thopt
对应的区域系数k
thi
为最佳区域系数，即k
thopt
＝k
thi
；最佳区域系数k
thopt
为最佳区域bp神经网络线圈定位模型优化方法的表征参数。
11.可选的，接收线圈放置位置为发射线圈的上方包括：
12.当接收线圈的空间位置发生变化，接收线圈与发射线圈之间的互感发生变化，导
致发射线圈的电流数据发生变化。
13.可选的，将发射线圈的电流数据作为bp神经网络线圈定位模型的输入层包括：
14.将发射线圈的电流数据按照9:1的比例分为训练集和测试集；
15.训练集用于训练bp神经网络线圈定位模型；
16.测试集用于验证bp神经网络线圈定位模型的输出结果。
17.可选的，bp神经网络线圈定位模型优化方法的具体流程为：
18.(1)确定全区域bp神经网络线圈定位模型的接收线圈的电流数据，电流最大值i
max
和电流最小值i
min
和电流值差异的分布情况，并以此初步确定电流临界值个数n
th
。
19.(2)计算出全区域bp神经网络线圈定位模型的电流临界值，并根据电流临界值建立不同区域的bp神经网络训练模型。
20.(3)分析和对比不同电流临界值下两个区域的训练模型结果，根据bp神经网络线圈定位模型的结果、bp神经网络线圈定位模型电流值差异和全区域bp神经网络线圈定位模型的接收线圈的电流数据进一步调整电流临界值的个数n
th
，直至得到最佳的bp神经网络线圈定位模型精度。
21.(4)根据bp神经网络线圈定位模型的最佳训练结果，在全区域bp神经网络线圈定位模型的中选择最佳电流临界值i
thopt
。
22.(5)根据最佳电流临界值i
thopt
计算出最佳区域系数k
thopt
。
23.本发明公开了一种无线电能传输系统接收线圈定位方法，属于无线电能传输领域，包括：无线电能传输平面式阵列发射线圈及接收线圈耦合机构、bp神经网络线圈定位模型以及bp神经网络线圈定位模型优化方法；发射线圈为堆叠放置，放置位置为发射线圈的交叉耦合系数最小；将发射线圈的电流数据作为bp神经网络线圈定位模型的输入层，将输出接收线圈中心点的坐标(x，y)作为bp神经网络线圈定位模型的输出层，得到最佳区域系数k
thopt
，进而得到接收线圈的最佳位置。
附图说明
24.图1是本发明提供的bp神经网络线圈定位模型优化方法的流程图；
25.图2是本发明提供的无线电能传输平面式阵列发射线圈及接收线圈耦合机构的结构图；
26.图3是本发明提供的无线电能传输平面式阵列发射线圈及接收线圈耦合机构对应的等效电路图；
27.图4是基于bp神经网络的分区建模优化方法的流程图。
具体实施方式
28.下面结合附图和具体实施例，对本发明方案作进一步说明。
29.参见图1、图2和图3，本发明提供的一种无线电能传输系统接收线圈定位方法，包括：无线电能传输平面式阵列发射线圈及接收线圈耦合机构、bp神经网络线圈定位模型以及bp神经网络线圈定位模型优化方法；
30.无线电能传输平面式阵列发射线圈及接收线圈耦合机构，包括：发射线圈为堆叠放置，放置位置为发射线圈的交叉耦合系数最小，发射线圈的各参数相同，包括：电源的频
率、幅值、内阻；发射线圈的内阻、互感及补偿电容；接收线圈放置位置为发射线圈的上方；
31.可选的，在一些实施例中，发射线圈由四个方形线圈堆叠放置，并且放置位置可达使得线圈交叉耦合系数最小，四个发射线圈为堆叠放置，通过合理放置发射线圈位置可以使得交叉耦合系数最小，接收线圈距离四个发射线圈具有一定高度。
32.在本实施例中，对四个发射线圈以及一个接收线圈分别列写kvl方程，如下：
[0033][0034]
式中，u1、u2、u3、u4为四个发射线圈的供电交流电压源，四个交流电压源的频率相同，i1、i2、i3、i4分别为四个发射的回路电流，i5是接收线圈回路的电流，r
s1
、r
s2
、r
s3
、r
s4
分别为四个电压源的内阻，r1、r2、r3、r4、r5分别是第一个发射线圈、第二个发射线圈、第三个发射线圈、第四个发射线圈和接收线圈的内阻，l1、l2、l3、l4、l5分别是第一个发射线圈、第二个发射线圈、第三个发射线圈、第四个发射线圈和接收线圈的电感，c1、c2、c3、c4、c5分别是第一个发射线圈、第二个发射线圈、第三个发射线圈、第四个发射线圈和接收线圈的补偿电容，m
15
、m
25
、m
35
、m
45
分别第一个发射线圈和接收线圈、第二个发射线圈和接收线圈、第三个发射线圈和接收线圈、第四个发射线圈和接收线圈的互感，m
12
、m
13
、m
14
、m
23
、m
24
、m
34
分别为第一个发射线圈与第二个发射线圈、第一个发射线圈与第三个发射线圈、第一个发射线圈与第四个发射线圈、第二个发射线圈与第三个发射线圈、第二个发射线圈与第四个发射线圈、第三个发射线圈与第四个发射线圈的交叉耦合互感，r
load
为接收线圈回路的负载。
[0035]
在合理放置四个发射线圈后，发射线圈间的交叉耦合互感在理论分析中可以忽略不计，即m
12
＝m
13
＝m
14
＝m
23
＝m
24
＝m
34
＝0。此外，各发射线圈元件参数，结构功能完全相同，即r
s1
＝r
s2
＝r
s3
＝r
s4
＝rs,各发射线圈内阻和接收线圈内阻近似相等，即r1＝r2＝r3＝r4＝r5＝r0，公式(1)可简化为
[0036]
[0037]
令
[0038][0039]
此时，公式(2)可简化为
[0040][0041]
可得到接收线圈回路电流i5的表达式为：
[0042][0043]
可得到四个发射线圈的回路电流表达式为：
[0044][0045]
从式(5)可以看出，各发射线圈电流与接收线圈间互感有对应关系，在平面式阵列发射线圈wpt系统中，当接收线圈空间位置发生变化时，各发射线圈与接收线圈间的互感m
15
、m
25
、m
35
、m
45
必会发生变化，即各发射线圈的电流i1、i2、i3、i4与接收线圈的中心坐标(x,y)有对应关系。
[0046]
bp神经网络线圈定位模型，包括：
[0047]
将发射线圈的电流数据作为bp神经网络线圈定位模型的输入层，将输出接收线圈中心点的坐标(x，y)作为bp神经网络线圈定位模型的输出层；
[0048]
可选的，在一些实施例中，建立一个输入层为4，即4个发射线圈的电流i1、i2、i3、i4,输出层为2，即接收线圈的中心点坐标x和y的神经网络训练模型。
[0049]
bp神经网络线圈定位模型优化方法，包括：
[0050]
按照发射线圈的电流数据将平面式阵列发射线圈区域分为两个区域，建立两个不同的bp神经网络训练模型，定义分区建模优化方法两个重要参数电流临界值i
thi
和区域系数k
thi
；对于电流临界值i
thi
，当全区域bp神经网络线圈定位模型的接收线圈中心点的坐标对应的发射线圈电流均大于电流临界值i
thi
时，这些坐标组成的区域为区域1，其它区域为区域2；电流临界值i
thi
的个数为n
th
，n
th
的取值与全区域bp神经网络线圈定位模型电流值极差和训练数据量有关；定义最佳电流临界值i
thopt
，若当i＝n
th
/2时，n
th
为偶数，以电流临界值i
thnth/2
的两个区域所建立的bp神经网络线圈定位模型的精度大于其它电流临界值建立的bp神经网络线圈定位模型的精度时，定义此时电流临界值i
thnth/2
为最佳电流临界值i
thopt
，定义最佳区域系数k
thopt
，最佳电流临界值，i
thopt
对应的区域系数k
thi
为最佳区域系数，即k
thopt
＝k
thi
；最佳区域系数k
thopt
为最佳区域bp神经网络线圈定位模型优化方法的表征参数。
[0051]
可选的，在一些实施例中，电流临界值i
thi
表达式为：
[0052][0053]
其中，i＝1,2,
···
,n
th
；i
max
表示网络模型中各发射线圈电流的最大值，i
min
表示训练网络中各发射线圈电流的最小值。
[0054]
可选的，在一些实施例中，区域系数k
thi
，义为网络模型中电流最大值i
max
和电流临界值i
thi
之差与电流最大值i
max
和电流最小值i
min
之差的比，其表达式为：
[0055]
可选的，作为本发明提供的一种无线电能传输系统接收线圈定位方法具体实施方式，接收线圈放置位置为发射线圈的上方包括：
[0056]
当接收线圈的空间位置发生变化，接收线圈与发射线圈之间的互感发生变化，导致发射线圈的电流数据发生变化。
[0057]
可选的，作为本发明提供的一种无线电能传输系统接收线圈定位方法具体实施方式，将发射线圈的电流数据作为bp神经网络线圈定位模型的输入层包括：
[0058]
将发射线圈的电流数据按照9:1的比例分为训练集和测试集；
[0059]
训练集用于训练bp神经网络线圈定位模型；
[0060]
测试集用于验证bp神经网络线圈定位模型的输出结果。
[0061]
参见图4，作为本发明提供的一种无线电能传输系统接收线圈定位方法具体实施方式，bp神经网络线圈定位模型优化方法的具体流程为：
[0062]
(1)确定全区域bp神经网络线圈定位模型的接收线圈的电流数据，电流最大值i
max
和电流最小值i
min
和电流值差异的分布情况，并以此初步确定电流临界值个数n
th
。
[0063]
(2)计算出全区域bp神经网络线圈定位模型的电流临界值，并根据电流临界值建立不同区域的bp神经网络训练模型。
[0064]
(3)分析和对比不同电流临界值下两个区域的训练模型结果，根据bp神经网络线圈定位模型的结果、bp神经网络线圈定位模型电流值差异和全区域bp神经网络线圈定位模型的接收线圈的电流数据进一步调整电流临界值的个数n
th
，直至得到最佳的bp神经网络线圈定位模型精度。
[0065]
(4)根据bp神经网络线圈定位模型的最佳训练结果，在全区域bp神经网络线圈定位模型的中选择最佳电流临界值i
thopt
。
[0066]
(5)根据最佳电流临界值i
thopt
计算出最佳区域系数k
thopt
。
技术特征：1.一种无线电能传输系统接收线圈定位方法，包括：无线电能传输平面式阵列发射线圈及接收线圈耦合机构、bp神经网络线圈定位模型以及bp神经网络线圈定位模型优化方法；无线电能传输平面式阵列发射线圈及接收线圈耦合机构，包括：发射线圈为堆叠放置，放置位置为发射线圈的交叉耦合系数最小，发射线圈的各参数相同，包括：电源的频率、幅值、内阻；发射线圈的内阻、互感及补偿电容；接收线圈放置位置为发射线圈的上方；bp神经网络线圈定位模型，包括：将发射线圈的电流数据作为bp神经网络线圈定位模型的输入层，将输出接收线圈中心点的坐标(x，y)作为bp神经网络线圈定位模型的输出层；bp神经网络线圈定位模型优化方法，包括：按照所述发射线圈的电流数据将平面式阵列发射线圈区域分为两个区域，建立两个不同的bp神经网络训练模型，定义分区建模优化方法两个重要参数电流临界值i
thi
和区域系数k
thi
；对于电流临界值i
thi
，当全区域bp神经网络线圈定位模型的接收线圈中心点的坐标对应的发射线圈电流均大于电流临界值i
thi
时，这些坐标组成的区域为区域1，其它区域为区域2；电流临界值i
thi
的个数为n
th
，n
th
的取值与全区域bp神经网络线圈定位模型电流值极差和训练数据量有关；定义最佳电流临界值i
thopt
，若当i＝n
th
/2时，n
th
为偶数，以电流临界值i
thnth/2
的两个区域所建立的bp神经网络线圈定位模型的精度大于其它电流临界值建立的bp神经网络线圈定位模型的精度时，定义此时电流临界值i
thnth/2
为最佳电流临界值i
thopt
，定义最佳区域系数k
thopt
，最佳电流临界值，i
thopt
对应的区域系数k
thi
为最佳区域系数，即k
thopt
＝k
thi
；最佳区域系数k
thopt
为最佳区域bp神经网络线圈定位模型优化方法的表征参数。2.如权利要求1所述的无线电能传输系统接收线圈定位方法，其特征在于，所述接收线圈放置位置为发射线圈的上方包括：当所述接收线圈的空间位置发生变化，所述接收线圈与所述发射线圈之间的互感发生变化，导致发射线圈的电流数据发生变化。3.如权利要求1所述的无线电能传输系统接收线圈定位方法，其特征在于，所述将发射线圈的电流数据作为bp神经网络线圈定位模型的输入层包括：将所述发射线圈的电流数据按照9:1的比例分为训练集和测试集；训练集用于训练所述bp神经网络线圈定位模型；测试集用于验证bp神经网络线圈定位模型的输出结果。4.如权利要求1所述的无线电能传输系统接收线圈定位方法，其特征在于，所述bp神经网络线圈定位模型优化方法的具体流程为：(1)确定全区域bp神经网络线圈定位模型的接收线圈的电流数据，电流最大值i
max
和电流最小值i
min
和电流值差异的分布情况，并以此初步确定电流临界值个数n
th
；(2)计算出全区域bp神经网络线圈定位模型的电流临界值，并根据电流临界值建立不同区域的bp神经网络训练模型；(3)分析和对比不同电流临界值下两个区域的训练模型结果，根据所述bp神经网络线圈定位模型的结果、所述bp神经网络线圈定位模型电流值差异和全区域bp神经网络线圈定位模型的接收线圈的电流数据进一步调整所述电流临界值的个数n
th
，直至得到最佳的bp神
经网络线圈定位模型精度；(4)根据所述bp神经网络线圈定位模型的最佳训练结果，在全区域bp神经网络线圈定位模型的中选择所述最佳电流临界值i
thopt
；(5)根据最佳电流临界值i
thopt
计算出最佳区域系数k
thopt
。
技术总结本发明公开了一种无线电能传输系统接收线圈定位方法，属于无线电能传输领域，包括：无线电能传输平面式阵列发射线圈及接收线圈耦合机构、BP神经网络线圈定位模型以及BP神经网络线圈定位模型优化方法；发射线圈为堆叠放置，放置位置为发射线圈的交叉耦合系数最小；将发射线圈的电流数据作为BP神经网络线圈定位模型的输入层，将输出接收线圈中心点的坐标(x，y)作为BP神经网络线圈定位模型的输出层，得到最佳区域系数Kthopt，进而得到接收线圈的最佳位置。最佳位置。最佳位置。
技术研发人员：闻枫 张大上 李强 张翔 刘嘉明 马建行 尧智军 王磊 梁硕 陈泽
受保护的技术使用者：南京理工大学
技术研发日：2022.06.28
技术公布日：2022/11/1
