Revision: Modeling of Capacitive Resonant Wireless

Un sistema WPT de acoplamiento capacitivo resonante (RCC) para implantes cerebrales logra una eficiencia de 24,2\% para acoplamiento capacitivo y 42,21\% para acoplamiento capacitivo resonante. Usa un amplificador de potencia de clase E para generar energia, transmisión mediante placas capacitivas, resonancia y modulación de datos mediante ASK usa transistores como el BC547, Opera a 6,78 MHz con una potencia de 5 W , medido por un DSO de dos canales Keysight. Integra la plataforma IoT ThingSpeak con el controlador SP-12E Development KG164.

El diseño de sistemas de Transferencia de Energía Inalámbrica (WPT), en el contexto de aplicaciones biomédicas, aporta mejoras significativas en la eficiencia de transferencia de energía a dispositivos implantables, como sensores intracraneales. El sistema propuesto utiliza una estructura de acoplamiento capacitivo resonante (RCC) con una capa intermedia (RCCI), optimizando la tasa de absorción específica (SAR) y minimizando las pérdidas de energía por los tejidos. El sistema funciona en varias fases: generación de energía a través de un amplificador de potencia de clase E, transmisión mediante placas capacitivas, resonancia y modulación de datos mediante ASK.

El hardware clave incluye transistores como el BC547, un amplificador de clase E, y el ESP-12E Development KG164, que facilita la integración con la plataforma IoT ThingSpeak para el registro en la nube. Los parámetros logrados incluyen eficiencias de transferencia energética de hasta 42.21% en configuraciones RCCI. En cuanto al diseño, es crucial considerar la seguridad de los tejidos, la capacidad de modulación de datos, y las propiedades electromagnéticas de los materiales involucrados.

La metodología empleada incluye análisis teóricos, modelado por elementos finitos, y pruebas experimentales con simulaciones en tejidos humanos y porcinos. Los resultados demostraron que la configuración RCCI es la más eficiente, pero su implementación se limita a distancias cortas, lo que la hace adecuada principalmente para aplicaciones médicas. Los conceptos teóricos incluyen acoplamiento resonante, modulación ASK, y eficiencia de transferencia de energía. El sistema está destinado a dispositivos biomédicos implantables, siendo su principal aplicación la monitorización intracraneal.

propone un enfoque de acoplamiento capacitivo resonante (RCC) 

 Se realizan simulaciones de elementos finitos para estimar la distribución del campo eléctrico, la variación de la temperatura y la variación de la SAR en el tejido de la cabeza humana

Mension de diferentes técnicas: transferencia de potencia ultrasónica, el método termoiónico, el acoplamiento resonante inductivo (IRC) y el acoplamiento capacitivo 

En enlace capacitivo para transferir datos

Aporte

comparativa de enfoques CC, RCC y RCC con placa intermedia (RCCI), respectivamente.

para eliminar el uso de la antena para la transferencia de datos, se utilizan las mismas placas capacitivas y se prueban con la técnica de modulación por desplazamiento de fase de amplitud (ASK) para la comunicación de enlace ascendente. 

Con base en la simulación observada y los resultados experimentales, el método propuesto puede proporcionar una solución alternativa para la transferencia inalámbrica de energía y datos a implantes profundos como el sensor ICP con la fácil interconexión de IoT.

Teoria

 Los sensores implantables neuronales requieren una técnica de transferencia de energía inalámbrica sostenible e inocua para su funcionamiento durante toda su vida útil. 

El método de transferencia de energía acoplado capacitivamente (CC) ha demostrado inducir una interferencia electromagnética mínima en comparación con la transferencia de energía resonante inductiva.

 Sin embargo, el método CC sufre la limitación de una baja eficiencia de transferencia de energía (PTE) y solo es adecuado para aplicaciones de transferencia de energía a corta distancia.

nvestiga con la capacitancia de placa intermedia adicional entre el transmisor (Tx) y el receptor (Rx). Se llevan a cabo estudios analíticos y experimentales para la aplicación del sensor de presión intracraneal (ICP) y 

Uso

para la transferencia de energía inalámbrica a implantes cerebrales

En las prácticas de monitoreo de la salud física, los implantes profundos requieren una PTE alta con una interferencia electromagnética mínima.

Los dispositivos biomédicos MPLANTABLES 

Funcionamiento

Diagrama de bloques funcional del sistema RCC con transferencia de datos

Los datos medidos deben transmitirse al mundo externo para el monitoreo y análisis remotos. Sin embargo, las restricciones de tamaño y seguridad limitan la interfaz directa del módulo de comunicación de datos con los implantes. 

El sistema propuesto también está integrado con el módulo de Internet de las cosas (IoT) para la monitorización remota y los análisis de la salud del paciente.

Parámetros

La unidad fuente consta de un amplificador de potencia de clase E de alta frecuencia, un circuito resonante y una capacitancia del lado del transmisor (Tx). El amplificador de potencia de clase E se utiliza para proporcionar suministro de alta frecuencia al lado del transmisor con una eficiencia superior al 90% para una frecuencia de funcionamiento de unos pocos kilohercios a unos pocos megahercios

. Además, para mejorar aún más la PTE, el modelo propuesto se ise obtiene una PTE de 24,2%, 34,14% y 42,21% para los enfoques CC, RCC y RCC con placa intermedia (RCCI), respectivamente.

Se ha investigado el modelado y análisis de los métodos CC, RCC y RCCI para la alimentación inalámbrica del sensor ICP.

 El método RCC/RCCI propuesto proporciona una mejor PTE con una distorsión mínima del campo eléctrico en el tejido.

.Las investigaciones experimentales se llevan a cabo bajo un nivel de presión de 10 mmHg y una temperatura de 37,0 °C, 

 la frecuencia de operación del sistema debe estar entre 1 y 20 MHz para cumplir con la normativa de seguridad humana

Configuración de medición del sistema CC con tejido de cerdo.

Bibliografia

R. Narayanamoorthi, “Modeling of Capacitive Resonant Wireless Power and Data Transfer to Deep Biomedical Implants,” IEEE Trans Compon Packaging Manuf Technol, vol. 9, no. 7, pp. 1253–1263, Jul. 2019, doi: 10.1109/TCPMT.2019.2922046.