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Enregistrement W2795622140 · doi:10.1109/tie.2018.2823682

Small-Signal Modeling and Closed-Loop Control of a Parallel–Series/Series Resonant Converter for Wireless Inductive Power Transfer

2018· article· en· W2795622140 sur OpenAlexaff
Suvendu Samanta, Akshay Kumar Rathore

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Power Transfer Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChopperDuty cycleControl theory (sociology)InverterSeries and parallel circuitsMaximum power transfer theoremSmall-signal modelResonant inverterCurrent sourceSeries (stratigraphy)EngineeringPower (physics)Computer scienceElectronic engineeringVoltageElectrical engineeringPhysicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Usually, the parallel-compensated inductive power transfer (IPT) topology fed by a current-source inverter is controlled through variable switching frequency and fixed 50% duty cycle method. This enables the system to operate at resonance frequency, which drifts due to load and other parameter variations. Owing to this control constraint, the load requirements are fulfilled by adding extra dc-dc chopper at the output. This paper presents a new control technique for a parallel-series/series IPT network, fed from a full-bridge current-source inverter to meet the load demand directly by an inverter. Therefore, the extra chopper stage at the output side of the converter is eliminated. The control goals are achieved through a two-loop control method, where the inner input current loop controls the source current and the outer output current loop meets the load requirements. The detailed steady-state operation, converter design, small-signal modeling, and control are reported, and experimental results obtained from a 1.6-kW lab prototype are included to verify the mathematical analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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