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    胃腸道機(jī)器人的無線能量傳輸系統(tǒng)的優(yōu)化

    2021-09-01 09:28:10王志武顏國正莊浩宇付文浩
    光學(xué)精密工程 2021年7期
    關(guān)鍵詞:優(yōu)化系統(tǒng)

    費(fèi) 倩,王志武*,顏國正,莊浩宇,付文浩

    (1. 上海交通大學(xué) 電子信息與電氣工程學(xué)院,上海 200240;2. 上海交通大學(xué) 醫(yī)療機(jī)器人研究院,上海 200240)

    1 引 言

    隨著技術(shù)的發(fā)展,胃腸道診療裝置逐漸向智能化、小型化、功能多樣化方向發(fā)展,目前的最新研究是胃腸道微型機(jī)器人,亟需安全、高效、穩(wěn)定的供能技術(shù)支持。電池的壽命短和成本高限制了電池供電設(shè)備的發(fā)展,所以無線能量傳輸(Wireless Power Transfer,WPT)技術(shù)吸引了越來越多的關(guān)注,以規(guī)避當(dāng)前的技術(shù)瓶頸[1]。同時(shí),WPT 技術(shù)也為胃腸道機(jī)器人在人體內(nèi)連續(xù)運(yùn)動提供了解決方案,同時(shí)也能進(jìn)一步解決生物安全性和供能持久性的問題[2]。

    無線能量傳輸系統(tǒng)是一種很有前途的電能傳輸技術(shù)。但是,如果其系統(tǒng)參數(shù)設(shè)計(jì)不合理,輸出功率和傳輸效率會很低。因此,WPT 的參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)具有重要的研究價(jià)值,很多專家學(xué)者在這一方面做出了研究。文獻(xiàn)[3]在建立的數(shù)學(xué)模型和差分進(jìn)化算法的基礎(chǔ)上,模擬了輸出功率和傳輸效率隨參數(shù)的變化,在約束條件下,通過搜索三個(gè)參數(shù)的最優(yōu)值來實(shí)現(xiàn)效率的最大化。該方法比傳統(tǒng)的試錯(cuò)法更有效、更準(zhǔn)確,更適合實(shí)際的WPT 系統(tǒng)設(shè)計(jì)。文獻(xiàn)[4]采用粒子群優(yōu)化算法和Pareto 前沿技術(shù),進(jìn)行感應(yīng)耦合輸電系統(tǒng)的多變量優(yōu)化設(shè)計(jì)。通過對常見補(bǔ)償結(jié)構(gòu)的仿真,對所提出的方法進(jìn)行了測試。文獻(xiàn)[5]提出了一種基于電路仿真的耦合器優(yōu)化方法,并進(jìn)一步優(yōu)化了二次補(bǔ)償電容以提高系統(tǒng)性能。文獻(xiàn)[6]提出了一個(gè)用于車載無線供能系統(tǒng)的優(yōu)化程序,優(yōu)化的WPT 系統(tǒng)可通過控制功率逆變器的電壓向具有變化的充電狀態(tài)的電池負(fù)載供電。文獻(xiàn)[7]采用混合差分進(jìn)化算法對膠囊內(nèi)鏡機(jī)器人的WPT 系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。這些文獻(xiàn)都針對WPT 系統(tǒng)在參數(shù)或電路設(shè)計(jì)方面進(jìn)行了一定優(yōu)化,但是由于胃腸道機(jī)器人工作環(huán)境的特殊性,這些方法考慮的因素不全面,并不能完全適用于胃腸道機(jī)器人的無線供能系統(tǒng)。

    本文通過理論分析構(gòu)建了胃腸道機(jī)器人中WPT 系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,找出影響能量傳輸效率和輸出功率的系統(tǒng)參數(shù)。為了綜合考慮發(fā)射線圈和接收線圈各參數(shù)對系統(tǒng)的影響,進(jìn)一步擴(kuò)展目標(biāo)函數(shù),然后采用了基于布谷鳥搜索策略的改進(jìn)粒子群算法來對系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,從而在同時(shí)滿足傳輸效率和輸出功率的情況下尋求系統(tǒng)參數(shù)的最優(yōu)值,并對優(yōu)化后的系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

    2 胃腸道機(jī)器人無線能量傳輸系統(tǒng)

    本文采用基于電磁感應(yīng)的無線能量傳輸系統(tǒng),其中主要包含能量發(fā)射端、能量接收端和負(fù)載,系統(tǒng)整體框圖如圖1 所示。無線傳輸?shù)幕具^程可以描述為:直流電源經(jīng)驅(qū)動電路產(chǎn)生交流電,發(fā)射線圈在高頻交流電的激勵(lì)下產(chǎn)生頻率相同的交變磁場,接收線圈在交變磁場中通過電磁感應(yīng)產(chǎn)生感應(yīng)電動勢,然后通過接收電路將高頻交流電轉(zhuǎn)變?yōu)槠椒€(wěn)的直流電為負(fù)載供電。

    圖1 無線能量傳輸系統(tǒng)框圖Fig. 1 Block diagram of WPT system

    2.1 模型的建立

    根據(jù)發(fā)射端和接收端補(bǔ)償方式的不同,無線能量傳輸系統(tǒng)的諧振補(bǔ)償模型可分為4 種:發(fā)射端與接收端均是串聯(lián)(SS 型)、發(fā)射端串聯(lián)與接收端并聯(lián)(SP 型)、發(fā)射端并聯(lián)與接收端串聯(lián)(PS型)以及發(fā)射端與接收端均并聯(lián)(PP 型)。通過使用反射阻抗理論,可以計(jì)算出各種網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的補(bǔ)償電容[8]。SS 型是唯一獨(dú)立于耦合系數(shù)和負(fù)載條件的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),因?yàn)槌跫墏?cè)的反射電抗等于零[1]。本文的無線供能系統(tǒng)采用SS 型諧振補(bǔ)償模型,其等效圖如圖2 所示。圖中,發(fā)射、接收線圈的電感為L1,L2,繞阻為R1,R2,經(jīng)過的電流為I1(t),I2(t),線圈之間的互感為M,C1,C2為補(bǔ)償調(diào)諧電容,RL為負(fù)載電阻,發(fā)射電壓為Vt,其角頻率為ω。根據(jù)電路結(jié)構(gòu),其回路方程表示如式(1)。

    圖2 WPT 系統(tǒng)電路模型Fig.2 Circuit model of WPT system

    此時(shí),發(fā)射端與接收端均處于諧振狀態(tài)下,傳輸效率最高。

    2.2 發(fā)射線圈磁場

    對于機(jī)器人膠囊無線供能系統(tǒng)來說,發(fā)射線圈的位置通常是固定的。因此,發(fā)射線圈除了要產(chǎn)生足夠的磁場強(qiáng)度外,還需要保證接收線圈在不斷運(yùn)動的過程中接收的能量變化相對平穩(wěn),這就需要發(fā)射線圈產(chǎn)生的磁場擁有盡可能大的均勻區(qū)域。本文用于胃腸道機(jī)器人WPT 系統(tǒng)的發(fā)射線圈結(jié)構(gòu),使用方形螺旋式繞制的平板線圈對組合成發(fā)射線圈。其相比傳統(tǒng)的發(fā)射線圈結(jié)構(gòu),不僅在體積上有所減小,而且線圈結(jié)構(gòu)也更為簡單輕?。?]。

    一段載流直導(dǎo)線在空間某點(diǎn)產(chǎn)生磁場[10]為:

    其中:μ0為真空磁導(dǎo)率,I為載流導(dǎo)線內(nèi)的電流,a為導(dǎo)線長度,θ1,θ2為P 點(diǎn)與導(dǎo)線兩端的夾角。

    矩形線圈磁場計(jì)算示意圖如圖3 所示,文獻(xiàn)[11]由式(5)推出邊長2l為的正方形線圈在中心軸線上P 點(diǎn)的磁場為:

    圖3 矩形線圈磁場計(jì)算示意圖Fig.3 Schematic diagram of rectangular coil magnetic field calculation

    其中:I為載流線圈內(nèi)的電流,(0,0,z)為P點(diǎn)的坐標(biāo)。

    由于實(shí)際的應(yīng)用過程機(jī)器人是不斷運(yùn)動的,分析時(shí)無法對每一個(gè)位置進(jìn)行研究,此時(shí)應(yīng)該選取磁場最弱的位置進(jìn)行研究分析。因此,本文以接收線圈位于平板螺旋線圈中心處進(jìn)行分析研究。發(fā)射線圈是由利茲線從內(nèi)向外繞制而成,所以每一層線圈的邊長都不同,因?yàn)槭蔷o密繞制,所以第i層線圈的邊長可由式(7)表示:

    ai=a0+2(i-1)d,i=1,2,…,N1, (7)

    其中:a0為最內(nèi)層線圈邊長,d為利茲線線徑,N1為發(fā)射線圈總匝數(shù)。

    在線圈基板上繞制發(fā)射線圈,相對放置,兩者軸線相同,兩邊線圈互相對應(yīng),則相距2L的方形螺旋線圈對在中心區(qū)域的磁場為:

    其中:N2為接收線圈匝數(shù),μr為相對磁導(dǎo)率,S為接收線圈在磁場方向上的等效投影面積。

    3 目標(biāo)函數(shù)

    3.1 效能積的提出

    為了在提高輸出功率的基礎(chǔ)上同時(shí)提高傳輸效率,文獻(xiàn)[12]提出了效能積指標(biāo)。定義效能積指標(biāo)(λ)為:λ=效率×目標(biāo)函數(shù)。

    該指標(biāo)綜合考慮了系統(tǒng)輸出功率、效率等各項(xiàng)指標(biāo),在此指標(biāo)下,同樣對系統(tǒng)的互感耦合參數(shù)進(jìn)行分析和優(yōu)化,從而實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)各項(xiàng)指標(biāo)全局最優(yōu)。對于不同的系統(tǒng),其目標(biāo)函數(shù)可能不同。根據(jù)實(shí)際要求,一個(gè)系統(tǒng)其目標(biāo)可能是輸出功率、成本、或者系統(tǒng)工作可靠性等。

    在優(yōu)化的過程中,系統(tǒng)效能積的最大值表示系統(tǒng)具有較大的輸出功率和較高的傳輸效率且兩者的關(guān)系得到了很好的權(quán)衡。同時(shí),記適應(yīng)度函數(shù)為:fitness=1-λ,即在優(yōu)化過程尋求函數(shù)最小值。

    3.2 約束條件

    由于胃腸道機(jī)器人在人體內(nèi)運(yùn)動,而且需具備圖像采集、診療等功能,所以在WPT 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過程中需要綜合考慮多方面因素,包括:生物電磁安全性、溫升安全性、最低輸出功率、尺寸限制等。

    為了減弱高頻電流效應(yīng)的影響,發(fā)射線圈和接收線圈均采用多股利茲線繞制。發(fā)射線圈使用Φ0.05×1 000、線 徑2.5 mm 的 利 茲 線,以500 mm×500 mm 的ABS 平板繞制發(fā)射線圈;接收線圈Φ0.07×10、線徑0.33 mm 的利茲線,在直徑12 mm 的圓筒狀磁芯上繞制,尺寸控制在Φ14 mm 范圍之內(nèi)。由于實(shí)際應(yīng)用時(shí)人需要躺在發(fā)射線圈中間進(jìn)行檢查,所以兩線圈間距為500mm。因?yàn)楣δ軓?fù)雜,胃腸道機(jī)器人的所需功耗一般在500 mW 以上[13],即Pout≥500 mW。

    在無線能量傳輸系統(tǒng)工作時(shí),由于人體內(nèi)的能量接收線圈存在內(nèi)阻,電流通過時(shí)會使線圈發(fā)熱,從而對胃腸道組織帶來溫升安全性問題[14]。根據(jù)日本醫(yī)學(xué)電子和生物工程學(xué)會(JSMEBE),溫度低于42.5 °C 對線圈周圍的組織是安全的[15],這也是保證系統(tǒng)在人體內(nèi)安全工作的必要條件。從傳熱平衡角度考慮,即能量接收線圈的發(fā)熱功率低于散熱速率[16],當(dāng)滿足式(13)時(shí),接收線圈滿足散熱要求。

    其中:KT為接收線圈散熱系數(shù),S0為線圈表面積,Rr為線圈內(nèi)阻,RL為負(fù)載電阻。

    因此,整個(gè)約束條件為:

    式中,磁場強(qiáng)度B由式(2-7)、(2-8)得出,f為諧振頻率,N1,N2為發(fā)射線圈和接收線圈的匝數(shù),rs為接收線圈半徑,R1,R2為發(fā)射線圈和接收線圈電阻,RL為負(fù)載電阻,μ0為真空磁導(dǎo)率,μr為相對磁導(dǎo)率。其中,rs,N1,N2,f為函數(shù)變量。

    4 混合粒子群算法優(yōu)化系統(tǒng)參數(shù)

    粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是由Kennedy 和Eberhart 共同提出一種群智能優(yōu)化算法[17],該算法源于對鳥群捕食行為的研究,具有實(shí)現(xiàn)方便、搜索速度快等優(yōu)點(diǎn),在解決實(shí)際問題中具有一定的優(yōu)越性。但是,由于PSO是通過不斷跟隨全局最優(yōu)解來得到最終結(jié)果,所以在遇到有較多局部極小點(diǎn)的搜索空間時(shí),搜索效率可能會大大降低,且不能保證收斂于最優(yōu)解[18][19]。針對PSO 存在的問題,本文基于改進(jìn)的粒子群算法引入了布谷鳥搜索(Cuckoo Search,CS)策略,首先調(diào)整了PSO 算法的控制參數(shù),平衡算法的全局探索和局部搜索能力,然后再引入CS 策略,擴(kuò)大搜索范圍,從而提高算法的搜索能力。

    4.1 改進(jìn)粒子群算法(Improved Particle Swarm

    Optimization,IPSO)

    粒子群算法中,每一次迭代,粒子通過全局歷史最優(yōu)解gbest和個(gè)體歷史最優(yōu)解pbest來更新自己的速度,該速度是更新粒子位置的關(guān)鍵,而粒子的位置象征著離最優(yōu)解的距離。標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的更新公式如下:

    式中:ω 為慣性權(quán)重,t代表當(dāng)前迭代次數(shù),c1,c2為學(xué)習(xí)因子,r1,r2為[0,1]之間的隨機(jī)數(shù),用來維持種群的多樣性。

    由于PSO 算法存在的缺點(diǎn),已經(jīng)進(jìn)行了大量的研究,提出了許多不同的改進(jìn)策略,調(diào)整控制參數(shù)就是優(yōu)化方法之一[20]。本節(jié)主要針對學(xué)習(xí)因子進(jìn)行了優(yōu)化,提高PSO 算法的搜索效率。

    學(xué)習(xí)因子c1,c2代表粒子的“自我學(xué)習(xí)”能力和“社會學(xué)習(xí)”能力。自我學(xué)習(xí)因子c1的大小決定粒子向個(gè)體歷史最優(yōu)pbest學(xué)習(xí)的程度,社會學(xué)習(xí)因子c2決定粒子向全局歷史最優(yōu)gbest學(xué)習(xí)的程度。因此在迭代初期,c1取值應(yīng)該較大,使粒子多向pbest學(xué)習(xí),增加粒子的全局探索能力,后期則更多向gbest學(xué)習(xí),增加局部尋優(yōu)能力,進(jìn)而提高整個(gè)算法的效率[21-22]。

    為了均衡算法的局部與全局搜索能力,提高算法效率,本文利用非線性函數(shù)構(gòu)造學(xué)習(xí)因子的進(jìn)化曲線。由于Sigmod 函數(shù)在前段和后段變化速度較為緩慢,因此本文選用Sigmod 函數(shù)作為構(gòu)造學(xué)習(xí)因子調(diào)整的基函數(shù)。

    Sigmod 函數(shù):

    圖4 Sigmod 函數(shù)曲線Fig.4 Curve of Sigmod function

    由上圖可知,Sigmod 函數(shù)為遞增函數(shù),曲線在兩端的較小,變化速度較慢;在中間處,曲線斜率較大,變化速度較快。并且系數(shù)a 越大,在曲線前段和后段變化越慢,中間變化越快。

    根據(jù)式(18)設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)因子的值如下:

    式中:k為當(dāng)前迭代次數(shù);kmax為最大迭代次數(shù);c1min,c1max,c2min,c2max為學(xué)習(xí)因子c1,c2的取值范圍。由上式可知,c1,c2呈相反的變化趨勢。自我學(xué)習(xí)因子c1隨迭代次數(shù)的增加而逐漸減少,自我學(xué)習(xí)能力遞減,而社會學(xué)習(xí)因子c2隨迭代次數(shù)的增加而逐漸增加,社會學(xué)習(xí)能力遞增。

    4.2 布谷鳥搜索策略

    布谷鳥搜索(Cuckoo Search,CS)[23]算法,是由劍橋大學(xué)Yang 等人提出的一種新型元啟發(fā)式搜索算法。這是一種基于布谷鳥繁殖行為的算法,集合了布谷鳥巢寄生性和萊維飛行(Levy Flights)模式。布谷鳥通過隨機(jī)游走的方式搜索得到一個(gè)最優(yōu)的鳥巢來孵化自己的鳥蛋,該算法具有參數(shù)少、操作簡單、尋優(yōu)能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)[24]。

    定義目標(biāo)函數(shù)f(X),其中變量X=(x1,…,xD)T,并 隨 機(jī) 生 成n個(gè) 鳥 窩 的 初 始 位 置Xi(i=1,2,…,n)。在得到當(dāng)前的 最優(yōu)函數(shù)值后,記錄上一代最優(yōu)函數(shù)值,并利用式(21)對其他鳥窩的位置和狀態(tài)進(jìn)行更新。

    式中,xit表示第i個(gè)鳥巢在第t代的位置,?表示點(diǎn)對點(diǎn)乘法,α表示步長控制量,Levy(λ)為Levy搜索路徑,采用萊維飛行機(jī)制,隨機(jī)步長為Levy分布:

    通過位置更新后,用隨機(jī)數(shù)r∈[0,1]與最大發(fā)現(xiàn)概率Pa對比,Pa通常取值為0.25,若r>Pa,則對xt+1進(jìn)行隨機(jī)改變,反之則不變,最后保留最好的一組鳥窩位置yt+1。

    4.3 CS-IPSO 算法的實(shí)現(xiàn)

    利用CS 算法的優(yōu)點(diǎn),將CS 引入IPSO 算法,當(dāng)搜索到每一次迭代最優(yōu)解時(shí),不進(jìn)行下一步而是利用CS 算法繼續(xù)進(jìn)行搜索,這樣就擴(kuò)大了原來的搜索范圍,從而避免陷入局部最優(yōu)點(diǎn)[25]。

    CS-IPSO 算法的詳細(xì)步驟如下:

    Step1:初始化種群,給定群體規(guī)模,空間維度,最大迭代次數(shù),慣性權(quán)重和學(xué)習(xí)因子的范圍。

    Step2:隨機(jī)生成粒子的的初始位置和初始速度。

    Step3:計(jì)算每個(gè)位置的適應(yīng)度,將粒子的位置和適應(yīng)度存儲在pbest、fitness-pbest中,將pbest中的最優(yōu)適應(yīng)值的個(gè)體存在全局最優(yōu)gbest和fitness-gbest中。

    Step4:根據(jù)式(16)、(17)更新種群位置和速度,并對邊界進(jìn)行處理,根據(jù)式(19)、(20)更新學(xué)習(xí)因子;

    Step5:計(jì)算每個(gè)位置的新適應(yīng)度,并與個(gè)體歷史最佳適應(yīng)度比較,更新得到個(gè)體最優(yōu)位置和全局最優(yōu)位置;

    Step6:對個(gè)體最優(yōu)位置進(jìn)行CS 算法更新:根據(jù)式(21)更新最佳位置,隨機(jī)數(shù)r與Pa比較得到新的個(gè)體極值;

    Step7:個(gè)體極值與上次迭代的全局極值比較,得到新的全局極值;

    Step8:繼續(xù)下一次迭代。

    Step9:滿足停止條件,停止搜索并輸出結(jié)果。

    4.4 結(jié)果分析

    為了驗(yàn)證優(yōu)化后的算法的有效性,將CS-IPSO 與IPSO 和PSO 算法進(jìn)行對比。本文選用如下的4 個(gè)測試函數(shù)來驗(yàn)證改進(jìn)后的混合粒子群算法的有效性,測試函數(shù)的最小值均為0[26]。

    Sphere 單峰函數(shù),主要用于測試優(yōu)化算法的準(zhǔn)確性。Sum Squares 函數(shù)是連續(xù)的單峰函數(shù),沒有局部極小值,可以用來檢測算法的收斂能力。Rosenbrock 函數(shù)是一個(gè)非凸函數(shù),每個(gè)等高線大致呈拋物線形,其全域最小值也位在拋物線形的山谷中。很容易找到這個(gè)山谷,但由于山谷內(nèi)的值變化不大,要找到全域的最小值比較困難。Griewank 函數(shù)存在許多規(guī)律分布的局部極值,可以檢測算法跳出局部的能力。

    在所有實(shí)驗(yàn)中,每個(gè)算法中使用的基本參數(shù)的值設(shè)置為相同的?;緟?shù)設(shè)定為:種群維數(shù)為10,種群數(shù)量為50,最大迭代次數(shù)為500。為了減少模擬的隨機(jī)誤差,對每個(gè)測試函數(shù)的所有實(shí)驗(yàn)重復(fù)20 次,最終得到的最優(yōu)值及平均值如表1 所示。為了給出直觀和詳細(xì)的比較,圖5-8 給出了幾種算法的收斂曲線。Y軸代表基于對數(shù)10得到的函數(shù)值,X軸代表迭代次數(shù)。

    圖5 Sphere 函數(shù)迭代曲線Fig.5 Iteration curve of Sphere function

    表1 測試結(jié)果Tab. 1 Test results

    圖6 Sum Square 函數(shù)進(jìn)化曲線Fig.6 Iteration curve of Sum Square function

    圖7 Rosenbrock 函數(shù)進(jìn)化曲線Fig.7 Iteration curve of Rosenbrock function

    圖8 Griewank 函數(shù)進(jìn)化曲線Fig.8 Iteration curve of Griewank function

    從上述迭代曲線中可以看出,所提出的粒子群優(yōu)化算法很快收斂到全局最優(yōu),與其他算法相比,CS-IPSO 具有更快的收斂速度。此外,CSIPSO 得到的最優(yōu)解優(yōu)于其他算法。通過以上分析和討論,可以看出所提出的粒子群優(yōu)化算法對于解決這些基準(zhǔn)問題是有效的。改進(jìn)后的算法在進(jìn)行搜索的過程中,精度有了明顯的提高,收斂的進(jìn)程也表現(xiàn)出了明顯的時(shí)間優(yōu)勢。對比其他算法,計(jì)算的穩(wěn)定性也有了很大的加強(qiáng),在全局搜索能力上也有了提高。

    5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    運(yùn)用優(yōu)化算法對第3 節(jié)中的目標(biāo)函數(shù)式(15)進(jìn)行優(yōu)化,4 個(gè)變量即為算法的四個(gè)維度,根據(jù)函數(shù)的約束條件確定變量范圍。表2 中羅列出了目標(biāo)函數(shù)變量的說明。

    表2 目標(biāo)函數(shù)變量說明Tab.2 Description of objective function and variables

    目標(biāo)函數(shù):

    迭代曲線如圖9 所示,優(yōu)化結(jié)果如表3所示。

    圖9 迭代曲線Fig.9 Iteration curve

    由圖9 可知,CS-IPSO 算法具有收斂速度更快,由表3 可知,CS-IPSO 得出的結(jié)果優(yōu)于另外兩種算法,體現(xiàn)了改進(jìn)算法的優(yōu)越性。

    表3 目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化結(jié)果Tab.3 Optimization result of objective function

    為了驗(yàn)證優(yōu)化后系統(tǒng)的性能,搭建如圖10 所示的實(shí)驗(yàn)平臺,實(shí)驗(yàn)裝置的連接如圖11 所示。信號發(fā)生器產(chǎn)生方波信號以控制半橋驅(qū)動芯片,將大功率直流電源輸出的15 V 直流電壓逆變?yōu)榉宸逯禐?0 V 的方波,加載在線圈兩端。調(diào)節(jié)與線圈串聯(lián)的可調(diào)真空電容,通過阻抗分析儀測量,使電路發(fā)生諧振。接收端串聯(lián)阻值為30 Ω 的負(fù)載電阻,調(diào)節(jié)與接收線圈相連的可調(diào)電容,使接收線圈與發(fā)射線圈在同一頻率諧振,此時(shí)負(fù)載接收電壓最大。

    圖10 WPT 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺Fig.10 Experiment platform of WPT system

    圖11 實(shí)驗(yàn)裝置連接圖Fig.11 Diagram of experimental device connection

    表4 所示為最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果,可知改進(jìn)后的系統(tǒng)傳輸效率為10.12%,輸出功率為637 mW,達(dá)到預(yù)期結(jié)果??梢钥闯觯瑢?shí)驗(yàn)結(jié)果與算法優(yōu)化得出的結(jié)果差別較大,這是因?yàn)槔碚撆c實(shí)際存在一定的差距。首先,在實(shí)際過程中線圈受到高頻電流效應(yīng)的影響,其次由于實(shí)驗(yàn)操作的平臺是手動控制的,所以在相對位置上存在一定的誤差。這些在后續(xù)研究中還需要進(jìn)一步分析與改進(jìn)。

    表4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.4 Experimental results

    6 結(jié) 論

    本文為胃腸道機(jī)器人的無線供能系統(tǒng)的參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)了一種基于布谷鳥搜索策略的改進(jìn)粒子群算法。首先基于平板螺旋發(fā)射線圈推導(dǎo)出無線供能系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,并采用效能積作為目標(biāo)函數(shù)。然后,在改進(jìn)的粒子群算法中加入布谷鳥搜索策略。通過測試函數(shù)對算法進(jìn)行比較,顯示出本文設(shè)計(jì)的優(yōu)化算法的優(yōu)越性。最后,根據(jù)優(yōu)化后的參數(shù)搭建實(shí)驗(yàn)平臺,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果為:系統(tǒng)傳輸效率為10.2%,接收功率為637 mW,實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以達(dá)到預(yù)期要求。

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