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基于神经网络的植入式医疗设备无线电能传输系统设计
Neural Network-Based Design of Wireless Power Transfer Systems for Implantable Medical Devices
| 作者 | Alvaro Rodriguez-Fuentes · Miguel Jiménez Carrizosa · Regina Ramos |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2026年2月 |
| 技术分类 | 智能化与AI应用 |
| 技术标签 | 机器学习 深度学习 |
| 相关度评分 | ★★ 2.0 / 5.0 |
| 关键词 | 无线电能传输 植入式医疗设备 感应耦合 高频 人工神经网络 系统设计 |
语言:
中文摘要
无线电能传输(WPT)是植入式医疗设备的关键技术。由于发射端与接收端距离远且尺寸小,需采用高频(HF)技术,增加了系统设计难度。本文提出了一种基于人工神经网络的HF感应链路建模方法,以优化系统设计。
English Abstract
Wireless power transfer (WPT) is an essential technology for powering implantable medical devices. The significant distance between the transmitter and the receiver of the inductive link, relative to their small size, requires the use of high frequencies (HFs), hence increasing the complexity of the system design. This article proposes a method to model an HF inductive link based on artificial neu...
S
SunView 深度解读
该文章探讨的基于神经网络的建模方法,核心在于利用AI提升高频电路设计的效率与精度。虽然其应用场景为医疗植入设备,但其方法论对阳光电源的研发具有借鉴意义。在iSolarCloud智能运维平台中,可参考此类神经网络建模思路,用于光伏电站或储能系统的参数辨识与故障预测;在功率电子设计环节,该方法可辅助优化高频磁性元件设计,提升组串式逆变器或小型化充电桩的功率密度。建议关注AI在电力电子拓扑参数优化中的应用,以缩短研发周期。