无线电能传输(Wireless Power Transfer,WPT)技术是一种基于电磁耦合原理的非接触式电能传输技术,具有安全、可靠和便捷等优点,在电动汽车、机器人、医疗器械和智能家居等场合具有广阔的应用前景。然而,传统的一维WPT系统大多适合于发射线圈和接收线圈位置相对固定的场合,当接收线圈在空中移动和转动时,将造成WPT系统的传输效率显著下降。为突破一维WPT系统中能量单方向传输的瓶颈,国内外的许多学者提出了多维WPT系统的设计思想。多维WPT系统需实时获取接收线圈的空间位置,并通过控制正交发射线圈的电流大小来合成所需的磁场矢量,借此实现全向的无线能量传输。针对接收线圈的空间位置信息的获取问题,现在大多采用角度测量仪等方法实现对接收线圈的空间位置测量,存在体积大、安装不便等不足,具有一定的局限性。因此,本文提出了一种基于BP神经网络算法的接收线圈位置预测方法,借此实现多维WPT系统的磁场定向控制,提升WPT系统的智能化和可靠性。本文从WPT系统的传输特性入手,基于等效电路理论分别构建了二维WPT系统和三维WPT系统的回路耦合方程,同时基于比奥萨法尔定理分析了空间内任意一点处的磁场大小和方向,得到了多维WPT系统中磁场方向和发射线圈电流的函数关系,为后续磁场定向中接收线圈的位置预测提供理论基础。运用Maxwell有限元方法对磁场定向控制进行了验证,研究结果证实了所提方法的可行性。其次,基于BP神经网络算法提出了多维WPT系统的接收线圈位置预测方法,并在此基础上形成了基于位置预测的多维WPT系统磁场定向控制策略。采用球面坐标表示接收线圈的空间位置,同时将传输距离,传输效率和发射线圈电流大小作为预测模型的输入信号,接收线圈的空间位置作为预测模型的输出信号,分别构建了二维WPT系统和三维WPT系统的位置预测模型。为验证BP神经网络模型的正确性,在MATLAB环境下与现有的预测方法进行了对比分析,研究结果表明该模型具有更好的预测精度。最后,基于Verilog语言和FPGA开发平台,搭建了接收线圈位置预测的Model Sim仿真环境,验证了接收线圈位置预测的可行性和准确性。此外,考虑实际工况中的噪声干扰,本文对原有样本数据增加了高斯噪声,并根据小波去噪理论对含噪信号进行了降噪处理,处理后的结果可以很好的实现位置预测。