इंटेलिजेंट वायरलेस पावर ट्रांसफर के लिए अनुकूली रेज़ोनेंट बीम चार्जिंग

1. परिचय

इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) क्रांति मूल रूप से डिवाइस की पावर एंड्योरेंस द्वारा सीमित है। मोबाइल डिवाइस में मल्टीमीडिया प्रोसेसिंग के कारण ऊर्जा खपत बढ़ने से, टेदर्ड चार्जिंग की असुविधा एक महत्वपूर्ण उपयोगकर्ता पीड़ा बिंदु बन जाती है। वायरलेस पावर ट्रांसफर (WPT) एक महत्वपूर्ण समाधान के रूप में उभरता है, फिर भी इंडक्टिव कपलिंग और मैग्नेटिक रेजोनेंस जैसी मौजूदा तकनीकें कम दूरी तक सीमित हैं, जबकि रेडियो फ्रीक्वेंसी और लेज़र विधियाँ वाट-लेवल पावर पर सुरक्षा जोखिम पैदा करती हैं।

रेज़ोनेंट बीम चार्जिंग (RBC), या डिस्ट्रिब्यूटेड लेज़र चार्जिंग (DLC), सुरक्षित, लंबी दूरी (मीटर-लेवल), उच्च-शक्ति (वाट-लेवल) WPT के लिए एक आशाजनक विकल्प प्रस्तुत करता है। हालाँकि, इसकी ओपन-लूप आर्किटेक्चर बैटरी ओवरचार्ज (जिससे ऊर्जा बर्बादी और सुरक्षा खतरे होते हैं) और अंडरचार्ज (चार्जिंग समय बढ़ाना और बैटरी क्षमता कम करना) जैसी अक्षमताओं की ओर ले जाती है। यह पेपर एक एडेप्टिव रेज़ोनेंट बीम चार्जिंग (ARBC) सिस्टम पेश करता है, जिसे इंटेलिजेंट, फीडबैक-संचालित पावर कंट्रोल के माध्यम से इन सीमाओं को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

2. Adaptive Resonant Beam Charging System

एआरबीसी एक क्लोज्ड-लूप कंट्रोल सिस्टम शुरू करके बुनियादी आरबीसी ढांचे को बढ़ाता है, जो रिसीवर की वास्तविक समय की आवश्यकताओं के आधार पर प्रेषित शक्ति को गतिशील रूप से समायोजित करता है।

3. विश्लेषणात्मक मॉडल और शक्ति स्थानांतरण

यह पेपर ARBC प्रणाली में शक्ति स्थानांतरण का वर्णन करने के लिए विश्लेषणात्मक मॉडल विकसित करता है, जिससे सटीक नियंत्रण सक्षम होता है।

4. Numerical Evaluation and Results

ARBC के प्रदर्शन को मानक (गैर-अनुकूली) RBC के विरुद्ध तुलना करते हुए संख्यात्मक सिमुलेशन के माध्यम से सत्यापित किया गया है।

5. मुख्य अंतर्दृष्टि और विश्लेषण

6. तकनीकी विवरण और गणितीय मॉडल

ARBC के विश्लेषणात्मक मूल में अनुनादी बीम गुहा का मॉडलिंग शामिल है। रिसीवर द्वारा निकाली गई शक्ति ($P_{rx}$) लेजर दर समीकरणों से प्राप्त की जाती है, जिसमें लाभ माध्यम, रेट्रो-रिफ्लेक्टर परावर्तन और अंतर्गुहा हानि जैसे कारकों पर विचार किया जाता है। नियंत्रण उद्देश्यों के लिए एक सरलीकृत, रैखिकृत सन्निकटन प्रस्तुत किया गया है:

$P_{rx} = \frac{T_s T_r G_0 I_{pump}}{\delta_{total} - \sqrt{R_s R_r} G_0} - P_{threshold}$

जहाँ $T_s, T_r$ ट्रांसमीटर/रिसीवर युग्मन गुणांक हैं, $G_0$ लघु-सिग्नल लाभ है, $I_{pump}$ पंप शक्ति (नियंत्रण चर) है, $R_s, R_r$ परावर्तन हैं, और $\delta_{total}$ कुल राउंड-ट्रिप हानि है। $P_{threshold}$ लेजिंग सीमा शक्ति है। प्रतिक्रिया नियंत्रक $I_{pump}$ को समायोजित करता है ताकि DC-DC रूपांतरण के बाद $P_{rx}$, $P_{rx}^{pref}$ के बराबर हो जाए।

7. Experimental Results and Chart Descriptions

हालांकि प्रदत्त PDF अंश में संख्यात्मक मूल्यांकन का उल्लेख है, ऐसे कार्य में विशिष्ट परिणाम कई प्रमुख चार्टों के माध्यम से प्रस्तुत किए जाते हैं:

• चार्ट 1: चार्जिंग प्रोफाइल तुलना. ARBC और RBC के लिए बैटरी स्टेट ऑफ चार्ज (SoC) बनाम समय दिखाता एक लाइन चार्ट। ARBC वक्र 100% SoC तक तेज, सहज वृद्धि दर्शाएगा, जबकि RBC वक्र स्थिर वोल्टेज चरण के दौरान अक्षमतापूर्वक सपाट होगा या असतत शक्ति स्तरों के कारण चरण दिखाएगा।
• चार्ट 2: ऊर्जा दक्षता बनाम दूरी. ARBC और RBC की विभिन्न दूरियों पर कुल प्रणाली दक्षता (ग्रिड से बैटरी) की तुलना करने वाला एक आरेख। ARBC रेखा श्रेष्ठ और अधिक स्थिर दक्षता प्रदर्शित करेगी, विशेष रूप से लंबी दूरी पर अधिक क्रमिक रूप से कम होते हुए।
• चार्ट 3: प्रेषित शक्ति गतिकी। एक समय-श्रृंखला आरेख जो दर्शाता है कि कैसे ARBC ट्रांसमीटर शक्ति $P_{tx}$ बैटरी के चार्जिंग चरण (CC, CV, ट्रिकल) के प्रतिक्रियास्वरूप गतिशील रूप से परिवर्तित होती है, जिसकी तुलना RBC की निश्चित या चरणबद्ध रूप से परिवर्तित शक्ति से की गई है।

ये दृश्य प्रतिनिधित्व ARBC के गति, दक्षता और अनुकूली व्यवहार में लाभों को ठोस रूप से प्रदर्शित करेंगे।

8. Analysis Framework: A Non-Code Case Study

100 स्वायत्त निरीक्षण रोबोट वाली एक स्मार्ट फैक्टरी पर विचार करें। प्रत्येक रोबोट का एक अलग मिशन प्रोफाइल है, जिसके कारण बैटरी ड्रेन दरें भिन्न होती हैं।

आरबीसी के साथ परिदृश्य (गैर-अनुकूली): एक केंद्रीय चार्जिंग स्टेशन एक निश्चित-शक्ति बीम उत्सर्जित करता है। चार्जिंग क्षेत्र में प्रवेश करने वाले रोबोट अपनी बैटरी की स्थिति की परवाह किए बिना समान उच्च शक्ति प्राप्त करते हैं। लगभग पूर्ण रोबोट ओवरचार्ज हो जाता है, जिससे ऊर्जा बर्बाद होती है और गर्मी उत्पन्न होती है। गहराई से डिस्चार्ज किया गया रोबोट धीरे-धीरे चार्ज होता है क्योंकि निश्चित शक्ति इसकी कम-वोल्टेज स्थिति के लिए अनुकूलित नहीं है। समग्र सिस्टम दक्षता कम है।

एआरबीसी के साथ परिदृश्य (अनुकूली): जब एक रोबोट क्षेत्र में प्रवेश करता है, तो उसका रिसीवर ट्रांसमीटर को अपनी बैटरी SoC और पसंदीदा चार्जिंग करंट संप्रेषित करता है। ARBC स्टेशन आवश्यक सटीक बीम पावर की गणना करता है। लगभग पूरी तरह चार्ज रोबोट को ट्रिकल चार्ज प्राप्त होता है, जिससे ऊर्जा की बचत होती है। खाली हो चुके रोबोट को तेजी से पुनर्प्राप्ति के लिए अनुकूलित उच्च-धारा चार्ज प्राप्त होता है। यह प्रणाली अपव्यय को न्यूनतम करती है, बैटरियों पर तापीय तनाव को कम करती है, और फ्लीट की उपलब्धता को अधिकतम करती है। यह केस स्टडी अनुकूली नियंत्रण के परिवर्तनकारी सिस्टम-स्तरीय दक्षता लाभों को दर्शाती है।

9. अनुप्रयोग परिदृश्य और भविष्य की दिशाएँ

ARBC प्रौद्योगिकी का एक रोडमैप है जो स्मार्टफोन चार्जिंग से कहीं आगे तक विस्तृत है:

• Industrial IoT & Robotics: गोदामों और कारखानों में मोबाइल सेंसर, ड्रोन और एजीवी के लिए सतत शक्ति, चार्जिंग के लिए डाउनटाइम को समाप्त करती है।
• Medical Implants: गहरे शरीर के इम्प्लांट्स (जैसे वेंट्रिकुलर असिस्ट डिवाइसेस, न्यूरोस्टिमुलेटर्स) के लिए सुरक्षित, रिमोट चार्जिंग, पर्क्यूटेनियस तारों के बिना, जिससे रोगी के जीवन की गुणवत्ता में नाटकीय सुधार होता है। तत्काल बीम कटऑफ जैसे सुरक्षा तंत्र यहाँ महत्वपूर्ण हैं।
• स्मार्ट बिल्डिंग्स: उन स्थानों पर जलवायु नियंत्रण, सुरक्षा और प्रकाश व्यवस्था के लिए सेंसर्स को शक्ति प्रदान करना जहाँ वायरिंग अव्यावहारिक या महंगी है (जैसे, ऊँची छतें, कांच की दीवारें)।
• कंज्यूमर इलेक्ट्रॉनिक्स इवोल्यूशन: वास्तव में तार-मुक्त घर और कार्यालय जहाँ टीवी, स्पीकर और लैपटॉप छत से सहजता से संचालित होते हैं।

Future Research Directions:

1. Multi-User MIMO for WPT: वायरलेस संचार (जैसे, मैसिव MIMO पर शोध में खोजे गए) से प्रेरित बीमफॉर्मिंग तकनीकों का उपयोग करके, एकल ट्रांसमीटर ऐरे के साथ विभिन्न स्थानों पर कई उपकरणों को एक साथ और कुशलता से चार्ज करने की अवधारणा का विस्तार।
2. ऊर्जा संचयन के साथ एकीकरण: अति-विश्वसनीय संचालन के लिए ARBC को परिवेशी ऊर्जा संचयन (सौर, RF) के साथ जोड़ने वाले संकर रिसीवर बनाना।
3. AI-संचालित पूर्वानुमानात्मक चार्जिंग: मशीन लर्निंग का उपयोग करके डिवाइस की गति और ऊर्जा आवश्यकताओं का पूर्वानुमान लगाना, शक्ति किरणों को सक्रिय रूप से शेड्यूल और पूर्व-आवंटित करना।
4. मानकीकरण और सुरक्षा: IoT में साइबर सुरक्षा अनुसंधान द्वारा उजागर चिंता, जैसे कि ईव्सड्रॉपिंग या पावर इंजेक्शन हमलों को रोकने के लिए फीडबैक चैनल के लिए सुरक्षित संचार प्रोटोकॉल विकसित करना।

10. References

1. Zhang, Q., Fang, W., Xiong, M., Liu, Q., Wu, J., & Xia, P. (2017). इंटेलिजेंट वायरलेस पावर ट्रांसफर के लिए अनुकूली रेज़ोनेंट बीम चार्जिंग. (Manuscript presented at VTC2017-Fall).
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6. 3GPP Technical Specifications for LTE & 5G NR. (For principles of link adaptation और feedback control in communications, which inspired ARBC's design).
7. Battery University. (2023). लिथियम-आयन बैटरियों को चार्ज करना. Retrieved from https://batteryuniversity.com/. (For details on preferred charging algorithms (CC-CV) referenced in the paper).