A New Design Method for Class-E Power Amplifiers Using Artificial Intelligence Modeling for Wireless Power Transfer Applications
Rattachement africain : iq, cz, ir, ae, au. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
This paper presents a new approach to simplify the design of class-E power amplifier (PA) using hybrid artificial neural-optimization network modeling. The class-E PA is designed for wireless power transfer (WPT) applications to be used in biomedical or internet of things (IoT) devices. Artificial neural network (ANN) models are combined with optimization algorithms to support the design of the class-E PA. In several amplifier circuits, the closed form equations cannot be extracted. Hence, the complicated numerical calculations are needed to find the circuit elements values and then to design the amplifier. Therefore, for the first time, ANN modeling is proposed in this paper to predict the values of the circuit elements without using the complex equations. In comparison with the other similar models, high accuracy has been obtained for the proposed model with mean absolute errors (MAEs) of 0.0110 and 0.0099, for train and test results. Moreover, root mean square errors (RMSEs) of 0.0163 and 0.0124 have been achieved for train and test results for the proposed model. Moreover, the best and the worst-case related errors of 0.001 and 0.168 have been obtained, respectively, for the both design examples at different frequencies, which shows high accuracy of the proposed ANN design method. Finally, a design of class-E PA is presented using the circuit elements values that, first, extracted by the analyses, and second, predicted by ANN. The calculated drain efficiencies for the designed class-E amplifiers have been obtained equal to 95.5% and 91.2% by using analyses data and predicted data by proposed ANN, respectively. The comparison between the real and predicted values shows a good agreement.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A New Design Method for Class-E Power Amplifiers Using Artificial Intelligence Modeling for Wireless Power Transfer Applications
- Date Crossref
- 04/11/2022
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Cihan University-Erbil Department of Communication and Computer Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Koya University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Mustansiriyah University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of West Bohemia in Pilsen Regional Innovation Centre for Electrical engineering (RICE) pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Islamic Azad University of Kermanshah Department of Electrical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Islamic Azad University Kerman pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Ajman University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of the Sunshine Coast pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Al Mansour University College pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Al-Esraa University Medical Instrumentation Engineering Department pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Engineering Department of Software Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Department of Power Electronics and Machines (KEV) University of West Bohemia Pilsen pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Communication and Computer Engineering — Cihan University-Erbil, Koya University et Mustansiriyah University, avec 9 autres affiliations.
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