水下无线能量传输(UWPT)技术是一种为水下设备持续供能的有效手段,如何在扩大充电范围的同时保证设备获取足够的能量成为水下无线能量传输系统面临的重要挑战。本文从能量传输技术与系统能量估计两个角度对问题展开分析。从能量传输技术角度,磁耦合谐振式无线能量传输技术对于单发射能量传输系统的能效提升有限,加之水下环境动态多变,对设备可充电范围提出更严峻的挑战。因此,采用多输入单输出(MISO)技术,开展面向多发射能量传输系统的传输特性研究对提升水下能量传输距离、扩大充电范围具有重要意义。从系统能量估计角度,不同于空气环境,水下环境更为复杂,主要体现在水中化合物及杂质对电磁场影响较大,水下通信实现难度大,能量发射端难以实时准确地了解设备能量接收信息。因此,在无通信条件下,开展水下设备接收能量估计的研究,对于保证设备获取足够能量进行水下作业具有重要意义。针对上述问题,本文面向水下MISO无线能量传输系统,借助于机器学习手段,主要开展磁信道建模与接收端能量估计的研究。主要研究工作和创新点包括以下内容:(1)基于MISO的UWPT系统能量传输特性的研究。该创新点基于磁耦合谐振式无线能量传输技术,设计并搭建了一个MISO UWPT系统实验平台,研究其水下空间的能量传输特性。具体地,基于电压和相位变化表征系统耦合状态,分别测量了当接收端与发射端垂直距离为25,35,55,75和95mm时平面内各电压相位等参数。实验结果分析表明,磁信道非线性空间特性十分复杂,在过耦合、临界耦合和欠耦合区域体现不同的能量分布特性。同时,通过与一对一系统的对比实验,充分证明了该系统具有扩大充电范围的优良特性。(2)基于MISO的UWPT系统的能量传输的估计。该创新点结合磁信道空间特性,采用机器学习方法建立了接收能量的预测模型。本文具体采用决策树回归模型与AdaBoost集成方法,提出了 DTA模型预测接收电压,并进行仿真实验验证。仿真结果表明,DTA模型不仅具有较高的准确率,而且在决策树规模相同情况下,与随机森林、梯度提升树等模型相比,本文提出的DTA模型在R2值、泛化能力和稳定性方面性能更优,特别是R2可高达95%。