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.

Revision: Modeling of Capacitive Resonant Wireless Power and Data Transfer to Deep Biomedical Implants

    El resto de este documento está organizado de la siguiente manera. La Sección II analiza el diagrama funcional del sistema propuesto, los resultados analíticos y de simulación, y el modelado del método de elementos finitos. En la Sección III, se presenta el análisis experimental de la energía, la transferencia de datos utilizando enfoques CC, RCC y RCCI, y la transmisión de datos a través de IoT al servidor en la nube. La sección IV proporciona la conclusión.

Aportes  

Invesgitcacion de capacitancia de placa intermedia adicional entre el transmisor (Tx) y el receptor (Rx)

 El método de acoplamiento capacitivo resonante (RCC), Se Aclara el campo eléctrico creado entre las placas es fuerte bajo la resonancia, lo que aumenta la PTE del sistema.

pruebas con la capacitancia de placa intermedia (RCCI) para mejorar aún más la PTE.

determinacion de la distribución del campo eléctrico, la variación de temperatura y el SAR del tejido de la cabeza.

Investigaciones en  diferentes distancias de acoplamiento entre las placas.

(ASK) a una velocidad de 50 kb/s para sistemas CC, RCC y RCCI.

el sistema propuesto se integra con las tecnologías emergentes de Internet de las cosas (IoT).

. El PTE aumenta a medida que aumenta el condensador de acoplamiento equivalente; sin embargo, en la práctica en tiempo real, el valor máximo del condensador de acoplamiento será inferior a 0,3 p

RCCI muestra una tasa de absorción ligeramente alta en comparación con el CC y el RCC debido a la alta tasa de transferencia de campo eléctrico

Materiales utilizados 

amplificador de potencia de clase E

el circuito resonante proporciona una compensación LC .

 banco virtual de National Instruments (NI-8014)

Las placas están recubiertas con gel de silicona MED-2000 con un espesor de 1 mm para biocompatibilidad y un recubrimiento de parileno C de 2 μm para una superficie uniforme.

las medidas de salida se toman utilizando DSO de dos canales Keysight.

 transistor (BC547)

ESP-12E Development KG164

Retrazo de envio de datos un retraso de 20 a 25 ms

Teoría  

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

Capacitancia equivalente

Topología  

  

Fig. 1. Diagrama de bloques funcional del sistema RCC con transferencia de datos

La unidad contsta capacitancia del receptor, un circuito resonante, un rectificador de clase E, una batería, un sensor de presión y una unidad de modulación

 La unidad del lado del receptor de datos está conectada con las placas Tx, que consta de un filtro de paso bajo, un amplificador operacional y una unidad de demodulación. Los datos recibidos se transmitirán a la nube a través de IoT para comprobar frecuentemente el estado del paciente y del sensor.

 estándares IEEE.

Fig. 17. Configuración de medición del sistema CC con tejido de cerdo. [1]

El circuito de transferencia de datos de enlace ascendente requiere un circuito simple con bajo consumo de energía  utilizando un transistor (BC547) para las operaciones de “ON” y “OFF” del interruptor en función de los datos del mensaje.

En el lado receptor, la unidad de demodulación consta de un detector de envolvente que crea una envolvente para la señal modulada obtenida de las placas capacitivas, y el comparador OP-AMP (IC741) convierte la envolvente en señal de datos comparándola con la señal de referencia

Fig. 19. Circuito de transferencia de datos de enlace ascendente y configuración experimental [1]

Durante la medición de la transferencia de datos, la fuente de entrada al amplificador de potencia de clase E se apaga y el voltaje de salida se mide en las placas Tx

el sistema propuesto es más adecuado para interconectar el módulo IoT fuera del tejido y transferir los datos recibidos desde las placas capacitivas a un servidor en la nube ThingSpeak.. 

Parámetros 

Caso 1 (Sistema CC) 

ambas placas a distancia de 25 mm del Tx y RX 0.9V

20 mm, los voltajes de salida aumentan a 1,1 V

 PTE de 24,2% para CC 

5 V 

Caso 2 (Sistema RCC): 

PTE de 34,14%  para RCC

 1,54 V

a 1,79 V

A 17 mm, la potencia Rx consta del componente de frecuencia operativa f0 (6,78 MHz) y el componente de baja frecuencia fl (6,56 MHz), y a 14 mm, los componentes inferiores de frecuencia dividida ( fl) se reducen ligeramente a 6,48 MHz

3) Caso 3 (Sistema RCCI):

25mm 1.81 V

20 mm 2,1 V

PTE de  42,21%   para  RCCi

frecuencia de resonancia diseñada de 6,78 MHz con una tasa de transferencia de potencia máxima. 

de dos pares de capacitancia separados por una distancia de 15 a 30 mm .

la frecuencia del voltaje recibido se divide en 6,59 y 6,78 MHz a una distancia de 17 mm y 6,29 y 6,78 MHz a una distancia de 14 mm

Con CC Para la capacitancia equivalente óptima de 0,3 pF a 6,78 MHz, el PTE máximo obtenido es 24,2%

Con e RCC La eficiencia máxima para el valor del capacitor de acoplamiento de 0.3 pF es 34.14%

8. La eficiencia máxima para el valor del capacitor de acoplamiento de 0,3 pF es 42,21.

 El voltaje máximo de la fuente se establece en 5 V

 resistencia de carga de 50 ohmios 

Aplicaciones mencionadas 

 sensores neuronales implantables, a implantes cerebrales

marcapasos, bombas cardíacas, robots de cápsulas y sensores cerebrales

 carga de vehículos, eléctricos y la detección de fallas en líneas de transmisión 

implantes profundos como el sensor de presión intracraneal (PIC) y los implantes cerebrales distribuidos

IOT

Bibliografía 

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.