近年来,无线电能传输技术作为较为安全和便捷的非接触式电能传输技术,满足了人们各个方面的用电需求,受到了越来越多的关注。其中磁耦合谐振系统以其传输距离较远,传输效率较高且对环境和生物影响较小的特点,成为了近年来的研究热点。在磁耦合谐振系统中,线圈参数设计对系统性能的影响尤为重要。为达到预期的效果,需要不断地调整线圈参数。为快速找到满足条件的线圈参数,本文进行了以下研究:首先,通过对磁耦合谐振系统的电路原理的理论分析,确定影响磁耦合谐振系统传输效率的因素和系统参数。根据分析,基于Maxwell和HFSS建立仿真模型,以及制作实验装置,分析各参数对传输效率的影响。并获取用于建立快速预测系统传输效率的神经网络模型的原始数据。其次,分别建立了基于BP神经网络和RBF神经网络的磁耦合谐振系统传输效率的预测模型。由于模型的精度与初始值有关,所以分别建立了20个BP和RBF预测模型。精度的最好的BP和RBF预测模型的绝对平均百分比误差分别为1.63%和1.72%。这20个BP和RBF模型的绝对平均百分比误差的平均值分别为1.795%和1.91%。最后,提出了基于传输效率预测模型的反向调整线圈参数的方法,分别建立了基于BP神经网络和RBF神经网络的线圈参数估计模型。当输入期望的传输效率和传输距离时,该模型可以输出合理的线圈参数。并利用HFSS仿真线圈模型,对网络的输出结果进行验证。与期望的传输效率相比,在传输距离为90毫米的情况下,BP模型的误差为0.35%,RBF模型的误差为0.58%。改变期望输出与传输距离,其它设置不变,多次进行实验,其中BP参数估计模型的平均误差为0.339%,RBF参数估计模型的平均误差为0.571%。均小于预期目标。实验结果表明,BP和RBF磁耦合谐振系统的传输效率预测模型在满足一定的精度要求下,都有比HFSS仿真线圈模型更快的预测速度;在给定传输效率的情况下,BP和RBF磁耦合谐振系统线圈参数估计模型可以快速得到满足要求的线圈参数,为磁耦合谐振系统线圈设计提供依据;不论是传输效率预测还是线圈参数估计BP模型均优于RBF模型。