基于神经网络的多参数WPT系统金属异物检测方法及系统

本发明涉及磁耦合无线电能传输技术领域，具体公开了一种基于神经网络的多参数WPT系统金属异物检测方法及系统，其基于M种辨识参数的不同组合能够唯一确定WPT系统的不同工作状态的一一关系，根据N种工作状态下对应的M种辨识参数构建神经网络模型和数据集，并采用构建的数据集对神经网络模型进行训练及测试，得到的神经网络模型可针对任一组M种辨识参数输出对应的工作状态，从而确定是否含金属异物。本发明将WPT系统的多参数融合，利用神经网络模型对系统不同工况下的金属异物检测进行研究，能判断工作条件的改变以及能在一定位置识别一定尺寸的金属异物。