I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m pu t er   E ng ineering   ( I J E CE )   Vo l.   15 ,   No .   2 ,  A p r il   20 25 ,   p p .   1 4 8 7 ~ 1 4 9 8   I SS N:  2088 - 8 7 0 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijece. v 15 i 2 . pp 1 4 8 7 - 1 4 9 8           1487       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   Vehicle si de con t r o l of a wireles s  power t ra nsfer  cha r g er using   o ptimized ar tif ici a l neural ne twork       M a ro ua ne  E l A nca ry ,   Abdel la h L a s s io ui,  H a s s a n E l F a di l,  Anwa r  H a s ni,  Ya s s ine  E l  Asri,   Z a k a ria e  E l Id riss i   I n g é n e r i e   d e s S y st è mes   A v a n c é s (I S A )   La b o r a t o r y ,   N a t i o n a l   S c h o o l   o f   A p p l i e d   S c i e n c e s (EN S A ) ,   I b n   T o f a i l   U n i v e r si t y ,     K e n i t r a ,   M o r o c c o       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u l 2 6 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Oct  2 5 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   No v   2 0 ,   2 0 2 4       Th is  p a p e r  i n v e sti g a tes   a   n e w  a p p ro a c h   t o   c o n tro l  a   wire les s  p o w e r  tran sfe r  (W P T)  c h a rg e r  f o r  e lec tri c   v e h icl e s  (EVs)  e m p lo y in g   a n   o p ti m ize d   a rti ficia l   n e u ra l  n e two r k   (AN N).  En h a n c i n g   t h e   e fficie n c y   a n d   r o b u stn e s s  o f  su c h   sy ste m s  is  c ru c ial,   a n d   in te g ra ti n g   a rti ficia l  i n telli g e n c e   (AI) - b a se d   so l u ti o n s   h a s  in tr o d u c e d   i n n o v a ti v e   a p p r o a c h e s  in   th is  field .   T h e   p r o p o se d   m e th o d   e n a b les   p re c ise   re g u lati o n   o f   b a tt e ry   c h a rg i n g   v o lt a g e   e v e n   u n d e r   c h a ll e n g i n g   c o n d it i o n s,   su c h   a s  c o il   m isa li g n m e n t   o r   sh a re d   g ro u n d in g   a ss e m b li e s  fo r  m u lt ip le  EVs.   To   a ss e ss   th e   sta b il it y   a n d   r o b u stn e ss   o f  th e   p ro p o se d   c o n tro l ler,  it s  p e rfo rm a n c e   wa s  e v a lu a ted   u n d e r  sc e n a rio s  o f  c o il   m isa li g n m e n t  a n d   sh a re d   g ro u n d i n g   a ss e m b li e s  fo r  EVs   with   v a r y i n g   b a tt e ry   v o lt a g e s.  Th e   c o n tro ll e r  e ffe c ti v e ly   e li m in a ted   o v e rsh o o t  a n d   si g n ifi c a n t ly   re d u c e d   re sid u a l  o u t p u t  v o lt a g e   rip p le  b y   4 . 3 3 %   c o m p a re d   t o   a   c o n v e n ti o n a l   p ro p o rti o n a l - i n teg ra l  ( PI )   c o n tro ll e r,   d e m o n stra ti n g   t h e   su p e ri o r  p e r fo rm a n c e   a n d   re li a b i li ty   o f  th e   AN N - b a se d   c o n tro l  a p p ro a c h .   K ey w o r d s :   Ar tific ial  in tellig en ce     Ar tific ial  n eu r al  n etwo r k     E lectr ic  v eh icles   Veh icle  s id e  co n tr o l   W ir eles s   p o wer   tr an s f er     T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Ma r o u an e  E l A n ca r y     I n g é n e r i e   d e s   S y s t è m es   A v a n cé s   ( I S A )   L a b o r a t o r y ,   N a t i o n al   S c h o o l   o f   A p p l i e d   Sc i e n c es   ( E N S A ) ,   I b n   T o f a i l   U n i v e r s it y   C am p u s   Un iv er s itair e,   B . P 2 4 1 ,   Ken itra   1 4 0 0 0 ,   Mo r o cc o   E m ail:  m ar o u an e . elan ca r y @ g m ail. co m                           1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  tr an s p o r tatio n   s ec to r   is   a  p r im ar y   c o n tr ib u to r   t o   clim at e  ch an g e,   with   th e  c o m b u s tio n   o f   f o s s il  f u els  in   v eh icles  r elea s in g   s u b s tan tial  q u an titi es  o f   ca r b o n   d io x id e.   T h is   g r ee n h o u s e  g as  ex ac er b ates  g lo b al   war m in g ,   lea d in g   to   in c r ea s in g ly   f r e q u en t   an d   s ev er e   wea th er   ev e n ts   [ 1 ] .   R o ad   tr an s p o r tatio n ,   p ar ticu la r ly   p ass en g er   v eh icles,  is   a  d o m i n an t  s o u r ce   o f   th ese  em is s io n s ,   th o u g h   av iatio n   an d   m ar i tim e  tr an s p o r t  also   co n tr ib u te   s ig n if ican tly .   T r an s itio n in g   to   s u s tain ab le  m o d es  o f   tr a n s p o r tatio n ,   s u ch   as  p u b lic  tr an s it,  cy clin g ,   an d   walk in g ,   c o u p le d   with   th e  d ev elo p m en t  o f   clea n er   v eh icle  tech n o lo g ies,  is   ess e n tial  f o r   m itig atin g   clim ate  ch an g e   im p ac ts   [ 2 ] ,   [ 3 ] .  E lectr ic   v eh icles  ( E Vs)  o f f e r   a   p r o m is in g   s o l u tio n   to   d ec ar b o n ize   th e   tr an s p o r tatio n   s ec to r .   E Vs  d r asti ca lly   r ed u ce   g r ee n h o u s e  g as  em is s io n s   b y   r ep lacin g   f o s s il  f u els  with   elec tr icity ,   o f ten   g en er ated   f r o m   r en ewa b le  s o u r ce s .   T h e  a b s en ce   o f   tailp ip e  em is s io n s   i m p r o v es  air   q u ality   an d   m itig ates  clim ate  ch a n g e   ef f ec ts .   Fu r th er m o r e,   b atter y   tech n o lo g y   a d v an ce m en ts   h a v e  en h a n ce d   E Vs'   ec o n o m ic  v iab ilit y ,   ac ce ler ati n g   th eir   ad o p tio n   as  a  s u s tai n ab le  tr an s p o r tatio n   alter n ativ e  [ 4 ] .   Ho wev er ,   to   m ax im ize  th e  b e n ef its   o f   E Vs ,   it  is   ess en tial  to   d ev elo p   ap p r o p r iate  r ec h ar g in g   in f r astru ct u r es  an d   s o lv e   th e  p r o b lem s   o f   a u to n o m y   an d   b atter y   lo n g e v ity .   Am o n g   r e ce n t  in n o v ativ e  a p p r o ac h es,  wir eless   ch ar g in g   s y s tem s   s ee m   p ar ticu lar ly   p r o m is in g   f o r   th ei r   ab ilit y   to   m a k e  r ec h ar g i n g   m o r e  co n v en ien t  an d   ac ce s s ib le  [ 5 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   2 ,  Ap r il   20 25 :   1 4 8 7 - 1 4 9 8   1488   W ir eles s   p o wer   tr an s f er   ( W PT)   tech n o lo g y   o f f er s   a  co n v e n ien t  an d   ef f icie n t  m eth o d   f o r   ch ar g in g   E Vs  with o u t  th e   n ee d   f o r   p h y s ical  co n n ec tio n s   [ 6 ] .  T h is   tec h n o lo g y ,   b ased   o n   m ag n etic  i n d u ctio n ,   e n h an ce s   s af ety   b y   elim in atin g   th e   r is k s   ass o ciate d   with   tr a d itio n al  c h ar g in g   m eth o d s ,   s u ch   as  elec tr ic  s h o ck s   a n d   f ir es   ca u s ed   b y   ex p o s ed   co r d s   [ 7 ] .   Fu r th er m o r e ,   W PT  f ac ilit ates  au to m ated   c h ar g in g ,   im p r o v i n g   u s er   co n v en ie n ce .   Du e  to   th eir   r eliab ilit y ,   d u r ab ilit y ,   an d   r esis tan ce   to   ad v er s e  wea th er   co n d itio n s ,   wir eless   E V  ch ar g er s   ar e  p ar ticu lar ly   s u itab le  f o r   lo ca ti o n s   with   r estricte d   ac ce s s   [ 8 ] ,   [ 9 ] .   Fig u r e  1   s h o ws  a  s im p lifie d   W PT  s y s tem   co m p r is es  two   d if f er en t  m ain   p ar ts :  th e  v eh icle - s id e  p ar t  an d   th e  g r o u n d - s id e  p ar t  [ 1 0 ] .   E n er g y   tr an s f e r   o cc u r s   wir eless ly   th r o u g h   a  m ag n etic  f ield   g en e r ated   b y   an   u n d er g r o u n d   tr a n s m itti n g   co il  an d   r ec eiv ed   b y   a   co il  p o s itio n ed   b en ea t h   th e   v eh icle  [ 1 1 ] ,   [ 1 2 ] .  T o   en s u r e  ef f icien t  en er g y   tr an s f er   to   t h e  elec tr ic  v eh icle   b atter y ,   a  co n tr o l sy s tem   is   n e ce s s ar y   to   r eg u late  th e  e n er g y   f lo w.           Fig u r e  1 .   Simp lifie d   co n f i g u r a tio n   o f   a  W PT  ch ar g in g   s y s te m       T h er e  ar e  th r ee   m eth o d s   to   co n tr o l  W PT  ch ar g er s :  p r im ar y - s id e,   s ec o n d ar y - s id e,   an d   d u al - s id e   co n tr o l  [ 1 3 ] .   E ac h   a p p r o ac h   r eg u lates  v o ltag e   an d   cu r r en t,   eith er   o n   th e   g r o u n d   s id e,   th e   v eh icle  s id e,   o r   a  co m b in atio n   o f   b o th .   Fo r   v e h icle - s id e  co n tr o l,  [ 1 4 ]   p r ese n ts   a  clo s ed - lo o p   s tr ateg y   u tili zin g   b id ir ec tio n al   s witch es  m o d u lated   b y   a   p r o p o r tio n al - in teg r al  ( PI )   co n tr o ller .   T h is   m eth o d   r eg u lates  o u tp u t  c u r r e n t  an d   v o ltag e  d u r in g   b atter y   ch ar g in g ,   en ab lin g   b o th   c o n s tan t  cu r r en t  ( C C )   an d   co n s tan t  v o ltag e   ( C V)   p h ases .   Als o ,   a  co m p ar ativ e  s tu d y   o f   two   s ec o n d ar y - s id e  co n tr o l  tech n i q u es,  PI  an d   o n e - cy cle  co n tr o l  ( OC C ) ,   is   p r esen ted   f o r   W PT  ch ar g er s   [ 1 5 ] .   T h e   ef f ec tiv en ess   o f   t h ese  m eth o d s   i n   m ain tain in g   p o wer   r eg u latio n   is   ass ess ed   u n d er   v ar y in g   m u tu al  in d u ctan ce   c o n d itio n s .   B h av s in g h   et  a l.   [ 1 6 ]   p r o p o s e  a  W PT  ch ar g er   to   m ax im ize  p o wer   tr an s m is s io n .   T h eir   ap p r o ac h   in v o lv es  u s in g   d u ty   cy cl e  co n tr o l  b ased   o n   th e   f u n d am en tal  h ar m o n ic  ap p r o x im atio n   m eth o d .   T o   ac h iev e  th is ,   th ey   in co r p o r ate  two   b id ir ec tio n al  s witch es b ef o r e  th e  r ec tifie r   o n   th e  v eh icle  s id e  o f   th e   s y s tem .   T h e  p r o p o s ed   co n t r o l  s tr ateg y   i n   [ 1 7 ]   e m p lo y s   a  b o o s t  co n v e r ter   o n   th e   v eh icle   s id e  with   d u t y   c y cle  m o d u lat io n   to   ac h iev e   C C   an d   C V  ch ar g in g   p h ases .   In   [ 1 8 ] ,   a  s e m i - b r id g eless   ac tiv e   r ec tifie r   co n tr o lled   b y   a  PI  r e g u lato r   is   em p lo y e d   o n   th e  s e co n d ar y - s id e  to   r eg u late  th e  o u tp u t  v o ltag e.   Pu ls e  d en s ity   m o d u latio n   is   im p lem en ted   f o r   t h e  ac tiv e  r ec tifie r   s witch es  to   en h an ce   co n v er ter   ef f icien cy .   I n   [ 1 9 ] ,  a  n o n lin ea r   H - in f i n ity   co n tr o ller   is   em p lo y ed   f o r   th e  s ec o n d ar y - s id e  DC - DC   co n v er ter .   T o   o p tim ize  co n tr o ller   p ar am eter s   d u r in g   v ar ia b le  v o ltag e  in ter m itten t   ch ar g i n g ,   a  m u lti - o b jectiv e ,   m u lti - co n s tr ain t  alg o r ith m   is   u tili ze d .   All  p r ev io u s   s tu d ies  h av e  em p lo y ed   s ec o n d ar y - s id e  co n tr o l  b ased   o n   eith e r   PI  o r   n o n - lin ea r   co n tr o ller s .   W h ile  PI  co n tr o ller s   ar e  s im p le  to   im p lem en t,  th ey   ar e  ill - s u ited   f o r   h i g h ly   n o n lin ea r   s y s tem s   s u ch   as  p o wer   co n v er ter s   in   W PT  ch ar g er s .   No n lin ea r   c o n tr o ller s ,   o n   th e   o th er   h an d ,   o f f er   s u p er io r   p er f o r m an c e   f o r   s u ch   s y s tem s   b u t  o f ten   r e q u ir e  ad d itio n al  s en s o r s ,   in cr ea s in g   b o th   c o s t  an d   c o m p le x ity .   Mo s t  ex is tin g   r esear ch   f o cu s es  o n   v o ltag e   a n d   c u r r en t   r eg u latio n   d u e   to   m is alig n m en t  is s u es  in   W PT  s y s tem s .   Mo r eo v er ,   th er e  is   a  n o tab le  g ap   in   th e   liter atu r e  r eg ar d in g   s h ar e d   g r o u n d   ass em b lies   f o r   ch ar g i n g   m u ltip le  elec tr ic  v eh icle  b atter ies.  Ad d itio n all y ,   th e   p o te n tial  o f   ar tific ial  i n tellig en ce   in   co n tr o llin g   t h e s e  co m p lex   s y s tem s   r em ain s   lar g ely   u n ex p l o r ed ,   h i g h lig h tin g   a  n ee d   f o r   f u r t h er   i n v esti g atio n   in   th is   ar ea .   T h is   p ap er   in tr o d u ce s   a   n o v el  v eh icle - s id e  c o n tr o l   tech n iq u e  f o r   W PT  ch ar g e r s   d esig n ed   f o r   E Vs.   T h is   tech n iq u e   lev er a g es  an   o p tim ized   ar tific ial  n eu r al   n et wo r k   to   ac h iev e   two   p r im ar y   o b jectiv es .   First,  it  en ab les  th e  ch a r g in g   o f   two   d is tin ct  b atter y   ty p es  with   d i f f er en t  v o ltag es  u s in g   a  s in g le   ch ar g in g   s tatio n   o r   g r o u n d - s id e  ass em b ly .   Seco n d ,   it  m ain tain s   a  co n s tan t  b atter y   ch ar g e,   ev e n   in   th e  p r esen ce   o f   v o ltag e  f lu ctu atio n s   ca u s ed   b y   co il m i s alig n m en t o r   g r id   in s tab ilit y   o n   th e  p r im ar y   s id e  o f   th e   W PT  ch ar g er .   T h e  r em ain in g   s ec tio n s   o f   th i s   d o cu m en t  ar e   o r g an ized   as  f o llo ws:   s ec tio n   2   in tr o d u ce s   th e  W PT   ch ar g er ,   its   m o d elin g ,   an d   t h e  eq u iv alen t  cir cu it  r ep r esen tatio n .   Sectio n   3   illu s tr ates  th e  p r o p o s ed   co n tr o l   s tr ateg y .   Sectio n   4   p r esen ts   th e  r esu lts   an d   d is cu s s io n   o f   th e  co n tr o l  tech n i q u e  an d   its   p er f o r m an ce   b ased   o n   s im u latio n   r esu lts .   Fin ally ,   s ec tio n   5   p r esen ts   co n clu s io n s   an d   f u tu r e  r esear ch   d ir ec tio n s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         V eh icle  s id e  co n tr o l o f a   w ir eless   p o w er t r a n s fer ch a r g er u s in g   …   ( Ma r o u a n e  E l A n c a r y )   1489   2.   WI R E L E SS   P O W E R  T RA NSFER C H ARG E R    2 . 1 .       P rinciple o f   o pera t io n o f   t he  WP T   T h is   s ec tio n   is   d ev o te d   to   th e   d escr ip tio n   o f   t h e  W PT  ch ar g er .   T h e  ca b le - f r ee   c h ar g in g   p r o ce s s   is   s ch em atica lly   s u m m ar ized   in   th e  SAE  J 2 9 5 4   s tan d ar d   an d   m ay   b e  d i v id ed   in to   two   s u b s y s tem s ,   as  Fig u r e  2   illu s tr ates:  th e  p r im ar y   s id e,   also   k n o wn   as  th e  g r o u n d   ass em b ly   ( GA) ,   an d   th e  s ec o n d a r y   s id e,   also   k n o wn   as   th e  v eh icle  ass em b ly   ( VA)   [ 2 0 ] .   A  h ig h - f r e q u en c y   DC /AC   co n v er ter ,   o p e r atin g   at  8 5   k H z  as  r ec o m m en d ed   in   SAE  J 2 9 5 4   s tan d ar d ,   g e n e r ates  a  tim e - v ar y in g   v o ltag e.   T h e  tr an s m itti n g   co il,  en er g iz ed   b y   th e  in v e r ter ,   g en er ates  a  tim e - v ar y i n g   m a g n etic  f ield   ( MF) .   T h is   MF  is   t r an s m itted   wir eless ly   an d   ca r r ied   to   th e  r ec eiv in g   co il   [ 2 1 ] ,   [ 2 2 ] .   T h e  n o r m alize d   v o ltag es  an d   cu r r en ts   r e q u ir ed   b y   th e   b atter y   ar e   o b tain e d   b y   r ec tif y in g   th e   v o ltag e  f r o m   th e  s ec o n d ar y   co il  [ 2 3 ] .           Fig u r e  2 .   W ir eless   p o wer   tr an s f er   ch ar g er   cir cu it         2 . 2 .     M o delin g   o f   t he  WP T   T h is   s ec tio n   f o cu s es o n   d ev el o p in g   a  p r ec is e  an aly tical  m o d el  f o r   th e  wir eless   ch ar g er ,   ex clu d in g   th e  AC /D C   p o wer   f ac to r   co r r ec tio n   ( PF C )   co n v er ter   s tag e.   T h e  an aly s is   i s   co n f in ed   to   th e  s y s tem   co m p o n en ts   b etwe en   th e  DC   b u s   an d   th e  v eh icle  b atter y .   Fu r th er m o r e,   th e  b atter y   is   m o d elled   b y   a  r esis to r     in   s er ies   with   an   o p en   cir cu it  v o ltag e   .   On ce   Kir ch h o f f ' s   r u les  ar e  ap p lied   to   th e  cir cu it  in   Fig u r e  2 ,   th e  r esu lts   ar e   s h o wn   in   ( 1 )   –   ( 5 ) :      = 1 + 1 1  − 2           ( 1 )     1  =  + 2 + 2 2       ( 2 )     1 = 1 1       ( 3 )     2 = 2 2        ( 4 )     = | 2 | = 0 −  + 0          ( 5 )     W h er e,   1   an d   2   ar e  th e  cu r r en ts   in   th e  p r im ar y   s id e  an d   s ec o n d ar y   s id e  co ils ,   2   an d   2   ar e  th e  i n d u ctan ce s   o f   th e  p r im ar y   an d   s ec o n d ar y   s id e  co ils ,     is   th e  m u tu al  in d u ctan ce   b etwe en   th e  co ils ,     is   th e  in v er ter   o u tp u t  v o ltag e,   1   an d   2 ,   ar e,   r es p ec tiv ely ,   th e  v o ltag e  ac r o s s   th e  p r im ar y   an d   s ec o n d ar y   s id e  co m p en s atio n   ca p ac ito r s ,      an d   0   ar e,   r esp ec tiv ely ,   th e  v o ltag e  at  th e   in p u t a n d   o u tp u t o f   th e  s ec o n d ar y   s id e  r ec tifie r ,   an d   C f   is   th e  f ilter in g   ca p ac ito r   o f   th e  s ec o n d ar y   s id e  [ 2 4 ] .   Fro m   ( 1 )   to   ( 5 ) ,   th e  f o llo win g   s tate  s p ac e  m o d el  is   o b tain ed :     = [ 1 , 2 , 1 , 2 , 0 ] = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ]       ( 6 )     • 1 = 1 1 3       ( 7 )     • 2 = 1 2 4           ( 8 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   2 ,  Ap r il   20 25 :   1 4 8 7 - 1 4 9 8   1490   • 3 = 1 1 (  − 1 ) − 1 2 ( 2 −  ( 4 ) 5 )     ( 9 )     • 4 = 1 2 (  − 1 ) − 1 3 ( 2 −  ( 4 ) 5 )      ( 1 0 )     • 5 = 1  ( 4 ) 4 − 5 −      ( 1 1 )     W h er e   1 = 1 2 − 2 2 ,   2 = 1 2 − 2 2 ,  3 = 1 2 − 2 1   an d    ( ) = 1   wh en   > 0 ,   ( ) = − 1   wh en   < 0   an d    ( ) = 0   wh en   = 0 .       3.   CO NT RO L L E R  DE SI G N   T h e  p u r p o s e  o f   t h is   s ec tio n   is   to   d esig n   a  co n tr o ller   f o r   th e  W PT  s y s tem .   A  b u ck - b o o s t  DC - D C   co n v er ter   will  en ab le  th e  b atter y   v o ltag e  to   b e  co n tr o lled   o n l y   in   co n s tan t  v o ltag e  ( C V)   m o d e.   T h e  u s e  o f   th e   ar tific ial  n eu r al  n etwo r k   in   th is   co n tr o l  tech n iq u e  will  m ak e  it  p o s s ib le  to   ac h iev e  th e  o b je ctiv es  o f   r eg u latio n   in   th e  p r esen ce   o f   f lu ct u atio n   o f   th e  v eh icle  s id e  in p u t v o ltag e  d u e  to   m is alig n m en t b etwe en   th e  co ils   an d   also   to   en ab le   two   b atter ies  o f   two   d if f er e n t  v o ltag es  to   b e  ch a r g ed   with   th e   s am e  g r o u n d   s id e  ass em b ly .   Fig u r e  3   s h o ws  th e  f u n d am e n tal  p r in c ip le  o f   th e   p r o p o s ed   co n tr o l  m eth o d .   T o   ev alu ate   th e   co n tr o ller ' s   r o b u s tn ess   u n d er   v ar io u s   o p er atin g   co n d itio n s ,   th e  b atter y   is   r ep lace d   wi th   a  v ar iab le  lo a d   r esis to r .           Fig u r e  3 .   Fu n d am en tal  p r in cip le  o f   th e  p r o p o s ed   co n t r o l a p p r o ac h       3 . 1 .     B uck - B o o s t   DC - DC  co n v er t er     T h e  b u ck - b o o s t  co n v er ter   ai m s   to   p r ec is ely   r eg u late  o u tp u t  v o ltag e  b y   tr ac k in g   a  r ef er en ce   v alu e.   T h is   is   ac h iev ed   b y   m o d u la tin g   th e  co n v er ter ' s   d u ty   cy cle  [ 2 5 ] .  T h e  b u ck - b o o s t  co n v er ter   to p o lo g y   is   d ep icted   in   Fig u r e  4 .   Kir c h h o f f ' s   r u les  ca n   b e  ap p lied   to   th e  cir cu it  an aly s is   in   o r d er   to   o b tain   th e  ( 1 2 )   an d   ( 1 3 ) ,   ass u m in g   in itially   th at   S  =  1 .   W h er e     an d     r ep r esen t,  r esp ec tiv ely ,   th e  i n d u cto r ' s   eq u iv alen t  s er ies  r esis tan ce   an d   th e  p o we r   s witch ' s   r esi s tan ce .             Fig u r e  4 .   B u ck   B o o s t D C - DC   co n v er ter   cir cu it     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         V eh icle  s id e  co n tr o l o f a   w ir eless   p o w er t r a n s fer ch a r g er u s in g   …   ( Ma r o u a n e  E l A n c a r y )   1491    = − + +         ( 1 2 )      = −          ( 1 3 )     T h e  s witch   is   OFF ( S =   0 )   wh ile  th e  d io d e  is   co n d u ctin g ,   p r o d u cin g   t h e  f o llo win g   r esu lt ( 1 4 )   an d   ( 1 5 ) .      = − −         ( 1 4 )      = − −           ( 1 5 )     T h e  v ar iab le  ,   wh ich   co m p r is e s   th e  in d u cto r   cu r r e n t  an d   th e  o u tp u t  v o ltag e,   is   in clu d ed   in   t h e  s tate  v ec to r   o f   th e  cir cu it,  as d ep icted   i n   ( 1 6 ) .     (   ) = ( • 1 • 2 ) = ( − + − − ( 1 − ) − 1 ( 1 − ) − 1 ( 1 − ) − 1  ) ( 1 2 ) + ( 0 )       ( 1 6 )     Fin ally ,   th e  r elatio n s h ip   b etwe en      an d      is   g iv en   in   ( 1 7 ) .        = 1 −             ( 1 7 )     3 . 2 .     Art if ici a l neura l net wo rk   mo del    T h e  ar tific ial  n eu r al  n etwo r k   ( ANN)   m o d el  is   in s p ir ed   b y   th e  f u n ctio n in g   o f   b io lo g ical  n eu r o n s .   I n   co n tr ast  to   tr a d itio n al  al g o r ith m s ,   ANNs  lear n   f r o m   in p u t  d ata  an d   tr an s f o r m   it  in t o   k n o wled g e  in   a  m a n n er   lik e  to   th at  o f   th e  h u m an   b r ai n .   ANNs  ar e  ar ch itectu r ally   f o r m ed   b y   in ter co n n ec ted   ele m en tar y   u n its   n am ed   n eu r o n s .   T h e  s tr u ctu r e   o f   n eu r al  n etwo r k s   co m m o n ly   f o llo w s   a  lay er ed   s tr u ctu r e.   T h e  n et wo r k   ar ch itectu r e  is   d ef in ed   b y   th e  n u m b er   o f   lay e r s   an d   th e  n u m b e r   o f   n eu r o n s   with in   ea ch   lay er   [ 2 6 ] .   T h e  co n tr o ller   m o d el  u s ed   i n   th is   p ap er   is   f o u n d e d   o n   a  f ee d f o r war d   ANN  as  illu s tr ated   in   Fig u r e  5 ,   f ee d f o r war d   ANNs  ar e  r en o wn e d   f o r   th eir   s im p lic ity ,   ef f icien cy ,   a n d   ea s e  o f   tr ai n in g ,   m a k in g   th e m   well - s u ited   f o r   v ar i o u s   task s ,   in clu d i n g   co n tr o l  s y s tem s .   T h e  b u ck - b o o s t  DC - DC   co n v e r ter ' s   in p u t  v o ltag e  an d   th e   s im u lated   b atter y   r ef e r en ce   v o ltag e,   r ep r esen ted   b y   th e  lo ad   r esis tan ce ,   s er v e   as  i n p u ts   to   th e   n eu r al   n etwo r k .   T h e  m o d el' s   o u tp u t ,   th e  d u ty   c y cle  “ d ” ,   d ir ec tl y   co n tr o ls   th e  o u tp u t   v o ltag e .   T h e  ANN  m o d el   d y n am ically   a d ju s ts   th e  d u ty   cy cle  b ased   o n   in p u t  co n d i tio n s   to   ac cu r ately   tr ac k   th e   d esire d   r e f er en ce ,   th er eb y   co n tr o llin g   th e  c o n v e r ter ' s   o p er atio n   in   eith er   b o o s t  o r   b u ck   m o d e.   T h e  ar ch itect u r e  o f   th e  ANN  is   s h o wn   in   Fig u r e  5 ( a)   co n s is t s   o f   th r ee   s ep ar ate  lay er s :  th e  in p u t  lay er ,   th e  h id d e n   lay er   wh ich   co n tain s     2 5   n eu r o n s ,   an d   th e  o u tp u t  lay er .   I t  h as  two   in p u ts   an d   o n e  o u tp u t.  Fig u r e  5 ( b )   s h o ws  th e  l ay er s   o f   th e  n eu r al  n etwo r k .   W eig h ts   an d   b iases   ar e  th e   p ar am ete r s   an   ANN  l ea r n s   d u r in g   tr ain in g   to   m in i m ize  er r o r s   b etwe en   th e  n etwo r k ' s   o u tp u t a n d   th e  d esire d   o u tp u t.           ( a)   ( b )     Fig u r e  5 .   Feed f o r war d   ANN:  ( a)   a r ch itectu r e  a n d   ( b )   l ay e r s   o f   th e  ANN       Me an   s q u ar ed   er r o r   ( MSE )   is   a  wid ely   u s ed   m etr ic  to   ev alu ate  th e  p er f o r m an ce   o f   m ac h i n e  lear n in g   m o d els,  in clu d in g   ANNs.  A  lo wer   MSE   g en er ally   in d ic ates  a  b etter - p er f o r m in g   m o d el  b ec au s e  it  ca n   m in im ize  p r e d ictio n   er r o r s ,   p r ev en t  o v er f itti n g ,   a n d   g en er al ize  well  to   n ew  d ata.   B y   o p ti m izin g   th e   tr ain i n g   p r o ce s s   to   m in im ize  MSE ,   ANN  m o d els  ca n   ac h iev e  h i g h er   ac cu r ac y   a n d   r eliab ilit y .   I n   th is   co n tex t,  a   co m p ar ativ e  an aly s is   was  c o n d u cte d   u s in g   th r ee   tr ain i n g   alg o r ith m s :   L ev en b er g - Ma r q u ar d t,  B ay esian   R eg u lar izatio n ,   a n d   s ca led   co n ju g ate  g r ad ien t   to   s elec t  th e   o p tim al  ANN  m o d el.   T h e  r esu lts   o f   t h is   ev alu atio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   2 ,  Ap r il   20 25 :   1 4 8 7 - 1 4 9 8   1492   ar e  s u m m ar ized   in   T a b le s   1 ,   2 ,   an d ,   3 .   T h e  L ev en b er g - Ma r q u ar d t  alg o r ith m   y iel d ed   th e  l o west  er r o r   an d   t h e  h ig h est  r eg r ess io n   co e f f icien t,   d em o n s tr atin g   s u p er io r   p er f o r m an ce   in   tr ain i n g   th e  ANN  m o d el  co m p ar ed   t o   th e  o th er   c o n s id er ed   al g o r ith m s .         T ab le  1 .   L ea r n in g   r esu lts   u s in g   th e  L ev e n b er g - Ma r q u ar d t a l g o r ith m     P h a se   S a mp l e s   M S E   R e g r e ssi o n   ( R )   Tr a i n i n g   1 0 5 0 1   1 . 10102 × 10 − 9   9 . 99999 × 10 − 1   V a l i d a t i o n   2 2 5 0   5 . 62882 × 10 − 10   9 . 99999 × 10 − 1   Te st i n g   2 2 5 0   9 . 71649 × 10 − 10   9 . 99999 × 10 − 1     T ab le  2 .   L ea r n in g   r esu lts   u s in g   th e  B ay esian   R eg u lar izatio n   alg o r ith m     P h a se       S a mp l e s       M S E   R e g r e ssi o n   ( R )   Tr a i n i n g     1 0 5 0 1   2 . 09661 × 10 − 8   9 . 99996 × 10 − 1   V a l i d a t i o n       2 2 5 0   0 . 00000 × 10 − 0   0 . 00000 × 10 − 0   Te st i n g       2 2 5 0   3 . 23009 × 10 − 9   9 . 99999 × 10 − 1         T ab le  3 .   L ea r n in g   r esu lts   u s in g   th e  s ca led   co n j u g ate  g r ad ien t  alg o r ith m     P h a se       S a mp l e s    M S E   R e g r e ssi o n   ( R )   Tr a i n i n g     1 0 5 0 1   7 . 15706 × 10 − 7   9 . 99865 × 10 − 1   V a l i d a t i o n       2 2 5 0   8 . 19750 × 10 − 7   9 . 99864 × 10 − 1   Te st i n g       2 2 5 0   8 . 18438 × 10 − 7   9 . 99844 × 10 − 1       T h e  ANN  m o d el  was  ev alu at ed   u s in g   th e  L e v en b e r g - Ma r q u ar d t  alg o r ith m .   Fig u r e  6   illu s tr ates  th e   lear n in g   p e r f o r m an ce   o f   th e  o p tim ized   ANN - b ased   co n tr o ller .   T h e  m ea n   s q u ar ed   e r r o r   ( MSE )   r ea ch ed   a   m in im u m   v alu e  o f   1 . 4485 × 10 − 9   at  ep o ch   4 1 ,   in d icatin g   s u cc ess f u l  co n v er g en ce .   T h e  clo s e  alig n m e n t  o f   th e  lear n in g ,   test in g ,   an d   v al id atio n   cu r v es  s u g g ests   th at  th e  ANN  m o d el  ex h ib its   s tr o n g   g en e r aliza tio n   ca p ab ilit ies.   T h e  ef f ec tiv en es s   o f   th e  co n t r o l  ap p r o ac h   h as  b ee n   ev alu ated .   T h e   s im u latio n   p ar am ete r s   ar e   d etailed   in   T ab le  4 .           Fig u r e  6 .   L ea r n in g   p er f o r m a n ce   o f   th e  o p tim ized   ANN - b ase d   co n tr o ller       T ab le  4 .   Par am eter s   u s ed   d u r i n g   th e  s im u latio n   P a r a me t e r     V a l u e     D C   b u s  v o l t a g e   f o r   p r i m a r y   s i d e   V D C   2 0 0   V   S e l f - i n d u c t a n c e   o f   t h e   g r o u n d   s i d e   c o i l   L 1   4 1 6   µ H   S e l f - i n d u c t a n c e   o f   t h e   v e h i c l e   si d e   c o i l   L 2   1 1 6   µ H   M u t u a l   i n d u c t a n c e   M   2 0   µ H   P r i mary   si d e   c o mp e n s a t i o n   c a p a c i t o r   C 1   8 . 5   n F   S e c o n d a r y   si d e   c o m p e n sa t i o n   c a p a c i t o r   C 2   3 0   n F   R e s o n a n c e   f r e q u e n c y   f   8 5   k Hz   I n d u c t o r   o f   t h e   DC - D C   c o n v e r t e r   L   5 0 0   µ H   C a p a c i t o r   o f   t h e   DC - DC   c o n v e r t e r   C   1   mF   I n p u t   v o l t a g e   o f   t h e   DC - DC   c o n v e r t e r     6 0   V   S w i t c h i n g   f r e q u e n c y     1 0   K H z     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         V eh icle  s id e  co n tr o l o f a   w ir eless   p o w er t r a n s fer ch a r g er u s in g   …   ( Ma r o u a n e  E l A n c a r y )   1493   4.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N    T h is   s ec tio n   p r esen ts   a  co m p a r ativ e  an aly s is   o f   th e   tr ac k in g   p er f o r m an ce   o f   t h e  ANN - b ased   co n tr o l  tech n iq u e  an d   a  tr ad itio n al  P I   co n tr o ller .   T o   ev alu ate  th e   s tab ilit y   an d   r o b u s tn ess   o f   t h e  n ew  ap p r o ac h ,   v ar io u s   s ce n ar io s   wer e  c o n s id er ed .   T h e   f ir s t  s ce n ar io   i n v o l v ed   ch a r g in g   two   v e h icles  with   d if f er e n t  b atter y   v o ltag es  u s in g   a   co m m o n   g r o u n d   ass em b ly   t o   ass ess   th e  m eth o d ' s   v er s atility .   T h e  s ec o n d   s ce n ar io   f o c u s ed   o n   m ain tain in g   a  co n s tan t  o u tp u t  v o ltag e  u n d er   in p u t  v o ltag e  f lu ctu atio n s   o n   th e  v e h icle  s id e,   s im u latin g   p o ten tial m is alig n m en t o r   g r i d   in s tab ilit y   is s u es.     4 . 1 .     T ra c k ing   t est  o f   t he  co n t ro l t ec hn iqu e    T o   ev alu ate  th e  ANN  co n t r o ller 's  p er f o r m a n ce ,   a  tr ac k i n g   test   was  co n d u cted .   I n itially ,   a  6 0   V  r ef er en ce   v o ltag e   is   ap p lied ,   s im u latin g   th e   lo ad ' s   v o ltag e  d em an d .   Af te r   two   s ec o n d s ,   th is   r ef er en ce   is   in cr ea s ed   to   8 0   V.   Fig u r e  7   p r esen ts   a  co m p ar ativ e  an aly s is   o f   th e  p r o p o s ed   c o n tr o ller ' s   an d   th e  co n v en tio n al   PI  co n tr o ller ' s   p er f o r m an ce .   B o th   co n tr o ller s   s u cc ess f u lly   tr ac k   an d   s tab ilize  at  th e  d esire d   s etp o in t.  T h e  PI   co n tr o ller   ex h ib ited   s ig n if ica n t  o v er s h o o t,  r ea ch in g   1 1 1   V   f o r   a  6 0   V  r ef er en ce   ( an   8 5 %  o v er s h o o t) ,   a n d   s u s tain ed   a  5 . 6 6 %  r esid u al  r ip p le  as  s h o wn   in   Fig u r e  7 ( a) ,   s u ch   o s cillatio n s   co m p r o m is e  th e  b atter y   ch ar g in g   s y s tem ' s   co n s tan t  v o ltag e  o p e r atio n   an d   ca n   in tr o d u ce   s y s tem   in s tab ilit ies.  I n   co n tr ast,  th e  ANN - o p tim ized   co n tr o ller   ex h ib its   n o   o v e r s h o o t  at  an y   o u tp u t  v o ltag e  lev el,   as  ev id en ce d   in   Fig u r e  7 ( b ) .   T h e  ab s en ce   o f   o v er s h o o t   is   a  cr itical  ad v an t ag e  o f   th e  ANN  co n tr o ller ,   p ar ticu lar ly   f o r   elec tr ic   v eh ic le  b atter y   c h ar g in g   wh er e  b atter y   h ea lth   is   p ar am o u n t.  Ad d itio n all y ,   th e  ANN  co n tr o ller   ef f ec tiv el y   d im in is h e s   r esid u al  r ip p le  to   ap p r o x im ately   1 . 3 3 % o f   t h e  f i n al  o u tp u t v alu e.           ( a)   ( b )     Fig u r e  7 .   R ef er e n ce   v o ltag e   a n d   o u t p u t v o ltag e  u s in g :  ( a)   PI   co n tr o ller   a n d   ( b )   ANN - b ased   co n tr o ller         4 . 2 .     Scena rio   1 :   c ha rg ing   t wo   v e hicles   wit h t wo   ba t t er ies o f   diff er ent   v o lt a g es us ing   a   co mm o n g ro un d  a s s em bly   A  k ey   o b jectiv e  o f   th is   p ap e r   is   to   d ev elo p   a  m eth o d   e n ab li n g   th e  c h ar g i n g   o f   two   d if f er e n t  b atter y   ty p es  with   d if f er e n t  v o ltag es  u s in g   a  s in g le  g r o u n d   ass em b l y .   Fig u r e  8   illu s tr ates  th is   s ce n ar io ,   wh e r e  a  6 0   V   in p u t  v o ltag e  (  )   is   ap p lied   to   a  DC - D C   co n v er ter   as  s h o wn   in   Fig u r e  8 ( a) .   A  7 2   V  b at ter y   is   ch ar g ed   d u r in g   th e   in itial  2   s ec o n d s ,   f o llo wed   b y   a   4 8   V  b atter y   c h ar g e  f r o m   2   to   4   s ec o n d s .   T h e  ANN  co n t r o ller   ef f ec tiv ely   m a n ag es  p o wer   a n d   v o ltag e   to   ch ar g e  b o th   b atter y   ty p es,  f ac ilit atin g   th e   ch ar g in g   o f   two   elec tr ic   v eh icles  u s in g   a  s in g le  g r o u n d - s id e  ass em b ly .   T h e  o p tim iz ed   ANN  co n tr o ller   ef f ec tiv el y   ac h iev es  th is   f ir s t   o b jectiv e  b y   d y n a m ically   ad j u s tin g   th e   d u ty   cy cle   to   m e et  th e  d esire d   o u tp u t   v o ltag e .   As  illu s tr ated   in     Fig u r e  8 ( b ) ,   a  d u ty   cy cle  o f   0 . 5 4 5 5   is   ap p lied   to   th e  DC - DC   co n v er ter   d u r in g   th e  in itial  2   s ec o n d s   to   ch ar g e   th e  7 2   V  b atter y   ( b o o s t  m o d e ) .   Su b s eq u en tly ,   a  d u t y   cy cle   o f   0 . 4 4 4 7   is   u tili ze d   to   ch ar g e  th e  4 8 V  b atter y   b etwe en   2   an d   4   s ec o n d s   ( b u c k   m o d e ) .     4 . 3 .     Scena rio   2 :   m a inta ini ng   co ns t a nt  o utput   v o lt a g e  un der  inp ut  v o lt a g e  f luct ua t io ns       T h is   s ce n ar io   is   p ar ticu lar ly   r elev an t  in   co n tex ts   wh er e  th e  i n p u t  v o ltag e  t o   th e  s ec o n d ar y   s id e  o f   th e  W PT  ch ar g er   m a y   e x p er ien ce   v ar iatio n s .   Su ch   f lu ctu atio n s   c an   ar is e  d u e  to   f ac to r s   lik e  g r i d   in s tab ilit y   o n   th e   p r im ar y   s id e  o r   m is alig n m e n t  b etwe en   th e   co ils .  T h e   s ec o n d   o b jectiv e   o f   th e   p ap e r   is   to   m ain tain   th e   b atter y   ch ar g e  at  a  co n s tan t  v o ltag e   d esp ite  f lu ctu atio n s   th at  ca n   ch an g e  th e  in p u t  v o ltag e     o f   th e  DC - DC   co n v er ter .   Fig u r e  9 ( a )   illu s tr ates  s ce n ar io   2 ,   wh er e  a  v eh icle  is   ab s en t  b etwe en   0   an d   0 . 5   s e co n d s ,   r esu ltin g   in   a  0   V  o u tp u t  v o ltag e     an d   a   0 - d u ty   cy cle   as  s h o wn   in   Fig u r e   9 ( b ) .   Up o n   v e h icle  p r esen ce   at  0 . 5   s ec o n d s ,   th e  r ef er e n ce   v o ltag e  is   s et  to   4 8   V.   W h en   th e  i n p u t  v o ltag e     in cr ea s es  to   7 0   V  at  2   s ec o n d s ,   th e   ANN  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   2 ,  Ap r il   20 25 :   1 4 8 7 - 1 4 9 8   1494   co n tr o ller   s wif tly   ad ju s ts      to   m ain tain   th e   4 8   V   r ef er e n ce ,   ac co m p an ied   b y   a   co r r esp o n d in g   d ec r ea s e  in   d u ty   cy cle.   C o n v e r s ely ,   a  d ec r ea s e  in      to   5 0   V  at  3 . 5   s ec o n d s   tr ig g er s   a  s wif t  in cr ea s e  i n   d u ty   cy cle  to   m ain tain   th e  4 8   V  o u t p u t v o ltag e.             ( a)   ( b )     Fig u r e  8 .   Ou t p u t v o ltag e  in   ca s e  o f   co m m o n   g r o u n d   ass em b l y : ( a)   v o ltag e  s ig n als an d   ( b )   d u ty   cy cle           ( a)   ( b )     Fig u r e  9 .   Ou t p u t v o ltag e  in   ca s e  o f   v ar iab le  in p u t v o ltag e:  ( a )   v o ltag e  s ig n als an d   ( b )   d u t y   cy cle       Fig u r e   1 0   ill u s t r at es   t h e   o u t p u t   v o lta g e   a n d   c u r r e n t   o f   t h e   i n v er t er .   Z o o m e d - in   v i ews   o f   F ig u r es   1 0 ( a )   an d   1 0 ( b )   d em o n s t r a te  h o w  a d j u s ti n g   t h e  in v er te r ' s   o u t p u t  v o lta g e  r o o t - m ea n - s q u ar e  ( R MS)   v a lu e  i n f l u e n c es   th e   p o we r   tr a n s m i tte d   f r o m   t h e  g r o u n d   s i d e   t o   t h e   v e h ic le   s i d e .   Des p it e  th e  s q u a r e - w av e   n atu r e  o f   t h e  o u t p u t   v o lta g e,   t h e   p r i m a r y   co il' s   c u r r en t   ex h i b i ts   a   s i n u s o i d al   wa v e f o r m   d u e   t o   t h e   f il te r i n g   ef f ec t   o f   t h e   g r o u n d - s id e  co i l   a n d   its   ass o c iat e d   s e r ies   ca p ac it o r   wit h i n   t h e   r es o n a n t   L C   n e tw o r k .   Als o ,   F ig u r e   1 1   ill u s tr at es  th e   i n p u t   v o lta g e   t o   t h e   v e h i cle - s i d e   r ec tifi e r   a n d   t h e   c o r r es p o n d i n g   c o il   cu r r e n t ,   w h i ch   ar e   i n   p h as e.   T h e   i n p u t   v o l ta g e   ex h i b its   a  s q u a r e   wa v e f o r m   at   a  f r eq u en c y   o f   8 5   k H z.   Du e  t o   t h e   f ilt er in g   ef f e ct  o f   t h e  v e h ic le - s i d e  r eso n a n t   n et wo r k ,   t h e   c o i l  cu r r e n t   a p p e a r s   as  a  s i n e  w a v e   at   t h e   s a m e   r eso n a n t   f r eq u en c y .     4 . 4 .     Co m pa riso n   o f   t he  pro po s ed  a pp ro a ch  wit h o t her  wo rk s     A  co m p ar ativ e   an aly s is   o f   t h e  p r o p o s ed   ANN - b ased   co n tr o ller   with   ex is tin g   r esear c h   h as  b ee n   co n d u cte d ,   co n s id er in g   f ac to r s   s u ch   as  ch ar g in g   ty p e,   c o n tr o ller   ty p e,   m a x im u m   ef f icien cy ,   r o b u s tn ess ,   ad d itio n al  s en s o r s   r eq u ir e d ,   a n d   v e r s atility .   T ab le  5   p r o v i d e s   a  co m p r eh en s iv e   co m p a r is o n   o f   th is   s tu d y   with   p r ev io u s   wo r k s   o n   v e h icle - s id e  co n tr o l  o f   W PT  ch ar g er s .   T h is   p ap er   f o cu s es  o n   th e  C V  m o d e,   ad d r ess in g   ch allen g es  s u ch   as  co il  m i s ali g n m en t  an d   g r id   in s tab ilit y .   T h e  ANN - b ased   co n tr o ller   em p lo y ed   in   th is   s tu d y   is   ch ar ac ter ized   b y   its   h ig h   ef f icien cy .   Als o ,   PI  co n tr o ller s   ar e  g en er ally   r o b u s t  u n d er   lin ea r   co n d itio n s ,   th e y   ar e  less   ef f ec tiv e   in   n o n lin ea r   s ce n ar io s .   No n lin ea r   co n tr o ller s ,   o n   th e   o th er   h a n d ,   ar e   in h er en tly   r o b u s t  to   n o n lin ea r   en v ir o n m en ts   b u t  c an   b e   s en s itiv e  to   p ar a m eter   c h an g es  a n d   s en s o r   n o is es.  ANN - b ased   co n tr o ller ,   h o wev er ,   d e m o n s tr ates h ig h   r o b u s tn ess ,   p ar ticu lar ly   in   n o n l in ea r   an d   v ar iab le  co n d itio n s .   Alth o u g h   th e  u s e  o f   ANN  m ay   in v o lv e  h ig h e r   in it ial  co s ts   d u e  to   co m p u tatio n a l  p o wer ,   th eir   p o ten tial  b en ef i ts   in   co m p le x   an d   ad ap tiv e  s y s tem s   ca n   ju s tify   th e  in v estme n t.    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         V eh icle  s id e  co n tr o l o f a   w ir eless   p o w er t r a n s fer ch a r g er u s in g   …   ( Ma r o u a n e  E l A n c a r y )   1495         ( a)   ( b )     Fig u r e  1 0 .   Prim ar y   s id e  co il’s  cu r r en t a n d   in v er ter   o u tp u t  v o l tag e  an d   ( a )   at  tim e  0 . 0 1   s   an d   ( b )   at  0 . 0 5   s           Fig u r e  1 1 .   Veh icle  s id e  co il’s  cu r r en t a n d   r ec tifie r   i n p u t  v o lt ag e       T ab le  5 .   Per f o r m an ce   co m p a r is o n   o f   th e  p r o p o s ed   ap p r o ac h   with   p u b lis h ed   wo r k s         S t u d y   C h a r g i n g   m o d e   C o n t r o l l e r     M a x i m u m   e f f i c i e n c y     R o b u st n e ss   A d d i t i o n a l   s e n s o r s     V e r sat i l i t y     [ 1 4 ]   CC - CV   PI   9 1 . 7 5 %   N o     N o     Lo w     [ 1 5 ]   CC   P I   - O C C   N o t   p r o v i d e d   N o     No   Lo w     [ 1 6 ]   CC   PI   9 2 %   No   N o     Lo w     [ 1 7 ]   CC - CV   PI   9 2 . 9 %   N o     N o     Lo w     [ 1 8 ]   CV   PI   8 5 . 2 6 %   N o     N o     Lo w   [ 1 9 ]   CC - CV   H - i n f i n i t y   n o n l i n e a r   c o n t r o l l e r   N o t   p r o v i d e d   Y e s    Y e s    M e d i u m    T h i s p a p e r     CV   ANN - b a sed c o n t r o l l e r     9 0 . 0 1 %   Y e s    N o       Hi g h         T h e  p r o p o s ed   ANN - b ased   c o n tr o l  s tr ateg y   o f f er s   s ig n if i ca n t  ad v an ta g es  o v er   tr a d itio n al  PI  an d   n o n lin ea r   co n tr o ller s   f o r   W PT  s y s tem s ,   in   th e  co n tex t  o f   elec tr ic  v e h icle  b atter y   c h ar g in g .   T h e   ANN  co n tr o ller ' s   ab ilit y   to   elim in ate  o v er s h o o t  a n d   s ig n if ican tl y   r ed u ce   r esid u al  r ip p le  i n   t h e  o u tp u t  v o ltag e   en s u r es  s tab le  an d   ef f icien t   b a tter y   ch ar g in g .   Un lik e   n o n lin e ar   co n t r o ller s ,   th e   ANN - b ased   ap p r o ac h   d o es  n o t  r eq u ir e   ad d itio n al   s en s o r s ,   le ad in g   t o   lo wer   co s ts   an d   s y s tem   co m p lex ity .   M o r eo v er ,   th e  ANN  co n tr o ller ' s   ad ap tab ilit y   to   d iv er s e  b atter y   v o ltag es  an d   in p u t  v o ltag e  f l u ctu atio n s   d em o n s tr ates  its   v er s atility   in   h an d lin g   r ea l - wo r ld   ch a r g in g   s ce n ar io s .   T h i s   r e s e a r c h   a d d r e s s es   s e v e r a l e x i s t i n g   r e s e a r c h   g a p s ,   i n c l u d in g   t h e   a b i l i t y   t o   c h a r g e   m u l t i p l e   b a t t e r i es  w i t h   d i v e r s e   v o l ta g e s   u s i n g   a   s i n g l e   g r o u n d   a s s e m b l y   a n d   th e   p o t e n t i a l   o f   A I   t o   e n h a n c e   t h e   p e r f o r m a n c e   o f   W P T   s y s t e m s .   W h i l e   t h e   p r o p o s e d   A NN - b a s e d   c o n t r o l  s t r a te g y   e x h i b i t s   a  s l i g h t   li m i t at i o n   i n   t e r m s   o f   s y s t e m   r e s p o n s e   t i m e   d u e   t o   t h e   c o m p u t a t i o n a l   d e m a n d s   o f   t h e   AN N   c o n t r o l l e r ,   t h i s   c o n s t r a i n t   d i d   n o t   s i g n i f i c a n tl y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   2 ,  Ap r il   20 25 :   1 4 8 7 - 1 4 9 8   1496   i m p a c t   t h e  o v e r a l l  s y s t e m   e f f i ci e n c y   i n   o u r   s t u d y .   T h e   s y s t e m ' s   e f f e ct i v e n es s   i n   p r o t e ct i n g   t h e   b a t t e r y ,   a   c r it i c al  c o m p o n e n t   i n   e l ec t r i c  v e h i c l es,   i s   e v i d e n t  t h r o u g h   t h e   el i m i n a t i o n   o f   o v e r s h o o t  a n d   t h e  s u b s t a n ti a l   r e d u c t i o n   o f   r e s i d u a l   v o lt a g e   r i p p le   d u r i n g   C V   c h a r g i n g .   T h e s e  a d v a n t a g es   u n d e r s c o r e   t h e   v a l u e  o f   t h e   p r o p o s e d   A N N - b as e d   a p p r o a c h   f o r   W P T   a p p l i c a ti o n s .   F u t u r e   r e s e a r c h   d i r e c t i o n s   i n c l u d e   e x p l o r i n g   m o r e   c o m p l e x   A N N   a r c h i t ec t u r e s   t o   e n h a n c e   p e r f o r m a n c e   p o t e n ti a l l y .   A d d it i o n a ll y ,   r e d u c i n g   t h e   c o m p u t a t i o n a l   t i m e   o f   t h e   AN N   c o n t r o l le r   w o u l d   b e   b e n e f i c i a l ,   p a r ti c u l a r l y   f o r   a p p l i c a t i o n s   r e q u i r i n g   r a p i d   r e s p o n s es   s u c h   as   f a s t   c h a r g in g .   E x t e n s i v e   f i e l d   t e s ti n g   a n d   v al i d a t i o n   o f   t h e  p r o p o s e d   A NN - b a s e d   c o n t r o l   s tr a t e g y   i n   r ea l - w o r l d   W P T   s y s te m s   a r e  c r u c i al   t o   a s s e s s   i ts   p r a c ti c a l   p e r f o r m a n ce   a n d   a d d r e s s   p o t e n ti a l   c h al l e n g e s .       5.   CO NCLU SI O N    T h is   p ap er   in tr o d u ce d   a  n o v el  ANN - b ased   co n tr o l  s tr ateg y   f o r   v e h icle - s id e  W PT   ch ar g er s ,   ef f ec tiv ely   a d d r ess in g   t h e  c r itical  ch allen g e   o f   m ain tain in g   co n s tan t  b atter y   ch ar g in g   v o ltag e  u n d er   d iv er s e   o p er atin g   c o n d itio n s .   C o m p ar ed   to   n o n lin ea r   c o n tr o l  tec h n i q u es,  th e  p r o p o s ed   ap p r o ac h   o f f er s   a  m o r e  co s t - ef f ec tiv e  an d   less   co m p lex   s o l u tio n .  M o r eo v er ,   th e  ANN  c o n tr o ller ' s   ab ilit y   to   ef f ec tiv ely   r eg u late  th e   o u tp u t   v o ltag e,   e v en   in   t h e  p r esen ce   o f   co il  m is alig n m e n t  an d   v a r y in g   in p u t   v o ltag es.  T h e   p r o p o s ed   ANN - b ased   co n tr o ller   e f f ec tiv ely   elim in at ed   o v er s h o o t  an d   s ig n if ican tly   r ed u ce d   r esid u al  o u tp u t  v o lta g e  r ip p le  b y   4 . 3 3 %   co m p ar ed   to   a  co n v en tio n al  PI  co n tr o ller .   T h is   h ig h lig h ts   th e  co n tr o ller ' s   ab ilit y   to   en h an ce   s y s tem   s tab ilit y   an d   r e d u ce   p o ten tial  d is tu r b an ce s   d u r in g   b atter y   ch a r g in g .   Ad d itio n ally ,   th e  p r o p o s ed   tech n iq u e   d em o n s tr ated   r o b u s t  p er f o r m a n ce   in   s h ar e d   g r o u n d in g   ass e m b lies   f o r   E Vs  with   d iv e r s e  b atter y   v o ltag es.   T h e  s im u latio n   r esu lts   v alid ated   th e  p r o p o s ed   tech n iq u e' s   p er f o r m an ce   an d   ac c u r ac y ,   h ig h lig h tin g   its   p o ten tial  f o r   p r ac tical  im p lem e n tatio n   i n   W PT  s y s tem s .   Fu tu r e  r esear c h   co u ld   e x p lo r e  th e   in teg r atio n   o f   a d v an ce d   ANN  ar ch itectu r es  an d   o p tim izatio n   tech n iq u es  to   f u r th er   e n h an ce   th e  co n tr o ller ' s   p er f o r m an ce   an d   ad d r ess   p o ten tial  lim itatio n s .   Ov e r all,   th is   p ap e r   co n tr ib u te d   to   th e   ad v a n ce m en t  o f   W PT  tech n o lo g y   b y   o f f er in g   a   p r o m is in g   s o lu tio n   f o r   ef f icien t a n d   r eliab le  b atter y   ch a r g in g   in   elec tr ic  v eh icles.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   B .   S h u i ,   Z.   C a i ,   a n d   X .   L u o ,   “ T o w a r d s  c u s t o mi z e d   mi t i g a t i o n   s t r a t e g y   i n   t h e   t r a n sp o r t a t i o n   s e c t o r :   a n   i n t e g r a t e d   a n a l y si s   f r a mew o r k   c o m b i n i n g   L M D I   a n d   h i e r a r c h i c a l   c l u s t e r i n g   m e t h o d , ”   S u st a i n a b l e   C i t i e s   a n d   S o c i e t y ,   v o l .   1 0 7 ,   Ju l .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . scs. 2 0 2 4 . 1 0 5 3 4 0 .   [ 2 ]   D .   M .   P a p a d a k i s ,   A .   S a v v i d e s ,   A .   M i c h a e l ,   a n d   A .   M i c h o p o u l o s ,   “ A d v a n c i n g   s u s t a i n a b l e   u r b a n   mo b i l i t y :   i n si g h t s  f r o m  b e st   p r a c t i c e s  a n d   c a s e   s t u d i e s, ”   F u e l   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   2 0 ,   S e p .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j f u e c o . 2 0 2 4 . 1 0 0 1 2 5 .   [ 3 ]   R .   C e c c a t o ,   R .   R o ss i ,   a n d   M .   G a s t a l d i ,   “ L o w   e m i ssi o n   z o n e   a n d   m o b i l i t y   b e h a v i o r :   E x - a n t e   e v a l u a t i o n   o f   v e h i c l e   p o l l u t a n t   e mi ss i o n s, ”   T r a n s p o rt a t i o n   Re s e a r c h   Pa rt   A:   P o l i c y   a n d   Pr a c t i c e ,   v o l .   1 8 5 ,   Ju l .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . t r a . 2 0 2 4 . 1 0 4 1 0 1 .   [ 4 ]   S .   Ja g a n i ,   E.   M a r s i l l a c ,   a n d   P .   H o n g ,   “ Th e   e l e c t r i c   v e h i c l e   su p p l y   c h a i n   e c o sy s t e m :   c h a n g i n g   r o l e s   o f   a u t o m o t i v e   s u p p l i e r s,”   S u s t a i n a b i l i t y ,   v o l .   1 6 ,   n o .   4 ,   F e b .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / su 1 6 0 4 1 5 7 0 .   [ 5 ]   G .   E.   M .   A b r o ,   S .   A .   B .   M .   Z u l k i f l i ,   K .   K u mar,  N .   E l   O u a n j l i ,   V .   S .   A s i r v a d a m ,   a n d   M .   A .   M o ssa,   “ C o m p r e h e n s i v e   r e v i e w   o f   r e c e n t   a d v a n c e me n t s   i n   b a t t e r y   t e c h n o l o g y ,   p r o p u l s i o n ,   p o w e r   i n t e r f a c e s,   a n d   v e h i c l e   n e t w o r k   s y st e ms   f o r   i n t e l l i g e n t   a u t o n o mo u s   a n d   c o n n e c t e d   e l e c t r i c   v e h i c l e s, ”   E n e rg i e s ,   v o l .   1 6 ,   n o .   6 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 6 0 6 2 9 2 5 .   [ 6 ]   V .   R a m a k r i sh n a n   e t   a l . ,   “ A   c o mp r e h e n si v e   r e v i e w   o n   e f f i c i e n c y   e n h a n c e me n t   o f   w i r e l e ss  c h a r g i n g   s y s t e m f o r   t h e   e l e c t r i c   v e h i c l e s   a p p l i c a t i o n s, ”   I EE E  A c c e ss ,   v o l .   1 2 ,   p p .   4 6 9 6 7 – 4 6 9 9 4 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 4 . 3 3 7 8 3 0 3 .   [ 7 ]   C .   T h a n g a v e l ,   V .   K r i s h n a m o o r t h y ,   a n d   V .   Ja y a s a n k a r ,   “ A n   a p p r o a c h   o f   d y n a mi c   w i r e l e ss   c h a r g i n g   st r u c t u r e   f o r   a n   e l e c t r i c   v e h i c l e   b a se d   o n   m u t u a l   i n d u c t a n c e   c a l c u l a t i o n , ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Po w e r  E l e c t r o n i c s  a n d   D r i v e   S y st e m s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   3 ,   p p .   1 5 6 4 – 1 5 7 2 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j p e d s . v 1 5 . i 3 . p p 1 5 6 4 - 1 5 7 2 .   [ 8 ]   D .   P u r u sh o t h a ma n ,   N .   R ,   a n d   V .   K .   R a mac h a n d r a m u r t h y ,   “ C h a r g i n g   a h e a d :   u n l o c k i n g   t h e   p o t e n t i a l   o f   c o n s t a n t   v o l t a g e   a n d   c o n st a n t   c u r r e n t   mo d e s i n   W P T  f o r   E V s,”   J o u rn a l   o f   En e rg y   S t o r a g e ,   v o l .   9 6 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e st . 2 0 2 4 . 1 1 2 6 0 3 .   [ 9 ]   K .   O b a i d e e n ,   L .   A l b a s h a ,   U .   I q b a l ,   a n d   H .   M i r ,   “ W i r e l e ss   p o w e r   t r a n sf e r :   a p p l i c a t i o n s,   c h a l l e n g e s ,   b a r r i e r s,  a n d   t h e   r o l e   o f   A I   i n   a c h i e v i n g   su s t a i n a b l e   d e v e l o p m e n t   g o a l s   -   a   b i b l i o m e t r i c   a n a l y s i s, ”   En e rg y   S t ra t e g y   R e v i e w s ,   v o l .   5 3 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sr . 2 0 2 4 . 1 0 1 3 7 6 .   [ 1 0 ]   T.   A .   V u ,   C .   V a n   P h a m ,   W .   Tr a n ,   A .   V .   P h a m,   a n d   C .   S .   G a r d n e r ,   “ W i r e l e ss  p o w e r   a n d   d a t a   t r a n sf e r   t h r o u g h   c a r b o n   c o mp o s i t e   u si n g   a   c o mm o n   i n d u c t i v e   l i n k , ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o f   P o w e r  El e c t r o n i c s  a n d   D ri v e   S y s t e m s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   3 ,   p p .   1 4 4 1 – 1 4 4 8 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j p e d s. v 1 1 . i 3 . p p 1 4 4 1 - 1 4 4 8 .   [ 1 1 ]   M .   El   A n c a r y   e t   a l . ,   “ C o n t r o l   o f   a   w i r e l e ss  p o w e r   t r a n sf e r   c h a r g e r   p o w e r e d   b y   r e n e w a b l e   e n e r g i e s, ”   i n   2 0 2 4   4 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n n o v a t i v e   Re s e a r c h   i n   A p p l i e d   S c i e n c e ,   En g i n e e ri n g   a n d   T e c h n o l o g y ,   I RA S ET  2 0 2 4 ,   2 0 2 4 ,   p p .   1 – 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I R A S ET6 0 5 4 4 . 2 0 2 4 . 1 0 5 4 8 6 3 1 .   [ 1 2 ]   A .   La ssi o u i ,   M .   El   A n c a r y ,   Z.   E l   I d r i ssi ,   H .   El   F a d i l ,   K .   R a c h i d ,   a n d   A .   R a c h i d ,   “ P r i m a r y - si d e   i n d i r e c t   c o n t r o l   o f   t h e   b a t t e r y   c h a r g i n g   c u r r e n t   i n   a   w i r e l e ss   p o w e r   t r a n sf e r   c h a r g e r   u si n g   a d a p t i v e   h i l l - c l i mb i n g   c o n t r o l   t e c h n i q u e , ”   Pr o c e sse s ,   v o l .   1 2 ,   n o .   6 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / p r 1 2 0 6 1 2 6 4 .   [ 1 3 ]   Z.   Li u ,   T.   L i ,   S .   Li ,   a n d   C .   C .   M i ,   “ A d v a n c e m e n t s  a n d   c h a l l e n g e s  i n   w i r e l e ss  p o w e r   t r a n sf e r :   a   c o mp r e h e n s i v e   r e v i e w , ”   N e x u s ,  v o l .   1 ,   n o .   2 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . y n e x s. 2 0 2 4 . 1 0 0 0 1 4 .   [ 1 4 ]   B .   B h a v si n g h ,   S .   B .   G o t l u r u ,   M .   B h u k y a ,   a n d   R .   B h u k y a ,   “ I n v e s t i g a t i o n   o f   1 . 5   k W   s e c o n d a r y   si d e   p o w e r   c o n t r o l l e d   m e t h o d   i n   a   i n d u c t i v e   w i r e l e ss  p o w e r   t r a n sf e r   s y st e m,”   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   P o w e r  E l e c t r o n i c s  a n d   D ri v e   S y s t e m s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   2 ,     p p .   6 7 0 – 6 8 4 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / I JP ED S . V 1 5 . I 2 . P P 6 7 0 - 6 8 4 .   [ 1 5 ]   B .   C h e n ,   G .   Y a o ,   L.   Z h o u ,   a n d   M .   Z h a o ,   “ S t u d y   o n   s e c o n d a r y   si d e   c o n t r o l   o f   w i r e l e ss  p o w e r   t r a n sf e r   b a se d   o n   L C C   c o m p e n sa t i o n , ”   i n   2 0 2 1   I E EE  3 rd   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C i r c u i t s  a n d   S y st e m s,  I C C S   2 0 2 1 ,   2 0 2 1 ,   p p .   1 9 6 – 2 0 2 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C S 5 2 6 4 5 . 2 0 2 1 . 9 6 9 7 3 1 3 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.