本文提出一种面向生物医学植入物的负载无关E类逆变器设计，通过双人工神经网络（ANN）架构解决传统PID控制依赖输出端反馈的难题。次级ANN基于直流输入电压和电流实时估算负载电阻，主ANN动态调节降压转换器占空比，实现1MHz开关频率下2W稳定输出，平均误差低于0.01。该方案省去反馈电路，显著提升系统紧凑性，适用于医疗植入物、可穿戴设备等无线供电场景。相关研究成果已发表在《Scientific Reports 》中。
01 研究背景
生物医学植入物（如心脏起搏器、神经刺激器）依赖无线能量传输（WPT）实现长期稳定供电，而E类逆变器因其高效率、高频特性成为WPT核心拓扑。然而，植入式环境对电源系统提出严苛要求：传统控制方法（如PID）需通过输出端反馈（测量负载电压Vo和电流Io）调节功率，但体内复杂环境导致实时反馈难以实现，且额外电路（如ADC、无线模块）会增加尺寸、功耗和干扰风险。现有控制策略（如扰动观测法、最大能效跟踪）存在响应慢、参数依赖性强等问题，难以适应负载动态变化。因此，开发一种无需输出端反馈、仅通过输入端参数（如输入电压VI、电流Iin）即可稳定输出功率的E类逆变器控制方案，成为植入式医疗设备供电领域的关键挑战。
02 研究概述
基于功能化导电聚合物的设计，研究团队设计了功能化聚苯胺基时序黏附水凝胶贴片。它可以实现心脏的同步机械生理监测和电耦合治疗，并牢固附着在心脏表面监测心脏的机械运动和电活动。
本文介绍了一种不依赖于负载的E类逆变器的设计、仿真和制造，该逆变器使用两个人工神经网络（ann）来产生不依赖于负载的无反馈恒功率。
1.带补偿PID控制器的负载独立E类逆变器
E类逆变器由于诸如容易构造、高功率能力和抗噪性等优点而在医疗植入物中获得了显著的普及。在初始阶段，提出了E类逆变器设计，其中包含补偿PID控制器以保持恒定的输出功率。其次，降压转换器被设计为生成逆变器所需的输入DC电压。然后，开发了一个系统，该系统包括逆变器，转换器和PID控制器，以保持恒定的输出功率，而与负载无关。
图1：与负载无关的E类逆变器的主要结构（图片来自原文）
2.基于ANN的PID反馈替换解决方案
在第二部分中，提出了一种新的方法电路，该电路用主ANN控制器代替PID控制器，并用辅助ANN计算器代替反馈系统。次级ANN将逆变器的电压和平均输入电流作为输入，并求解来自输出电压和电流的反馈。其目的是计算适当的负载电阻，然后将其作为输入提供给主ANN控制器。
图2：用主神经网络控制器和辅助神经网络进行RL计算。（图片来自原文）
3.性能验证：
在MATLAB Simulink中实现了带ANN控制的完整系统。
图3：该电路采用人工神经网络控制器和MATLABSIMULINK中的负载电阻计算器ANN
（图片来自原文）
制作了硬件原型，使用STM32F103C8微控制器生成1MHz开关频率。
图4：E类逆变器采用人工神经网络控制器和辅助人工神经网络进行RL计算
（图片来自原文）
图5和图6展示了当负载电阻Rout在15Ω, 30Ω, 45Ω等值之间变化时，系统能快速调整VI（通过改变Buck Converter的D），成功地将输出功率稳定在2W。响应速度快于PID方案。图7清晰地显示，在理论计算、仿真和实验测量中，尽管负载电阻变化，输出功率（Po）始终稳定在2W左右。
图5：采用人工神经网络控制器和负载电阻计算器，分析了逆变器输入、输出功率和晶体管电压在不同负载电阻条件下的电压波形。（图片来自原文）
图6：逆变器中开关电压（Vs）、输出电压（Vout）和施加到晶体管门端的电压的波形。
（图片来自原文）
图7： 所提系统的PO与RL变化。（图片来自原文）
03 研究意义
本文不仅解决了生物医学植入物的供电痛点，更通过双ANN架构革新了WPT系统的控制逻辑，其“无反馈、高稳定、小型化”的特性为植入式医疗设备及下一代无线供能系统树立了新的技术标杆。
参考文献：
Khodadoost, M., Hayati, M. & Abbasi, H. Design of a class E inverter with stabilized output power using artificial neural network for applications in biomedical implants. Sci Rep 15, 31158 (2025). https://doi.org/10.1038/s41598-025-15990-x.
来源：BME康复工程分会
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