基于tensorflow神经网络的mcr-wpt系统负载与互感识别方法

《基于tensorflow神经网络的mcr-wpt系统负载与互感识别方法》是一篇关于无线电力传输技术的研究论文，全文共32页。该论文聚焦于多谐振式无线电力传输（MCR-WPT）系统中的关键问题，即如何准确识别系统中的负载变化和互感参数。随着无线充电技术的不断发展，MCR-WPT因其高效、稳定的特点被广泛应用，但其性能受负载和互感变化的影响较大，因此需要一种高效的识别方法。

论文提出了一种基于TensorFlow框架的神经网络方法，用于实时识别MCR-WPT系统中的负载和互感参数。通过构建神经网络模型，利用大量的实验数据进行训练，使得模型能够快速、准确地预测系统状态。这种方法不仅提高了识别的精度，还显著降低了计算复杂度，为实际应用提供了可行的技术支持。

在研究过程中，作者首先对MCR-WPT系统的原理进行了详细分析，明确了负载变化和互感变化对系统性能的影响机制。随后，设计并实现了基于TensorFlow的神经网络模型，并通过仿真和实验验证了该方法的有效性。实验结果表明，所提出的神经网络方法在多种工况下均能保持较高的识别精度，具有良好的实用性和推广价值。

此外，论文还探讨了神经网络模型的优化策略，包括数据预处理、特征提取以及模型结构调整等，以进一步提升识别效果。同时，针对不同应用场景，提出了相应的参数调整建议，为后续研究和工程应用提供了参考依据。

总体而言，该论文为MCR-WPT系统的负载与互感识别提供了一种创新性的解决方案，具有重要的理论意义和实际应用价值，为无线电力传输技术的发展做出了积极贡献。