无线电能传输技术让用电设备摆脱了电线的束缚,其灵活、高效、便捷的特性使得这项技术逐渐成为传统输电方式的有力补充,在众多应用领域获得了广泛关注。其中,磁耦合谐振式无线电能传输技术由于可以在较远距离下实现高效的能量传输,且具有较强的抗偏移性,因此在植入式医疗设备、无线传感网、电动汽车等领域拥有广泛的应用前景。在实际系统运行中,谐振式无线电能传输系统存在近距离功率效率下降的问题,而造成这一问题的原因是系统输入阻抗失配,通过阻抗匹配可以有效解决这一问题。此外,由于系统存在线圈间距变化、同轴性错位以及负载阻抗改变等不确定因素,系统输入阻抗常常处于快速、随机的动态变化中,这为自动阻抗匹配系统的匹配精度和速度提出了较高要求。因此,本文提出了基于BP神经网络的自动阻抗匹配算法,较好地解决了无线电能传输系统的动态阻抗失配问题。首先,本文基于电路理论对无线电能传输系统的功率和阻抗特性进行分析,得出了近距离功率降低的原因是系统输入阻抗失配。在此基础上,针对不同匹配拓扑结构进行了分析对比,确定采用r型匹配拓扑进行匹配。为了对所提方法进行验证,搭建了无线电能传输的自动阻抗匹配硬件系统。其次,为了提高自动阻抗匹配系统的匹配精度和速度,本文提出了基于BP神经网络的自动阻抗匹配算法,并针对精度和泛化能力对神经网络的结构参数进行了优化。进一步地,为了拓宽BP匹配算法的匹配范围,本文还提出了基于模糊神经网络的自动阻抗匹配算法,在对匹配速度影响较小的前提下实现了更广的匹配范围。为了对所提方法进行验证,搭建了基于Simulink的系统仿真模型。最后,基于仿真模型与实验样机对所提算法的有效性、快速性以及动态匹配性能进行了验证与对比。实验结果表明,仿真与实验结果具有较好的一致性,证明了所提算法的正确性。