Wireless Electric Vehicle Charger With Electromagnetic Coil-Based Position Correction Using Impedance and Resonant Frequency Detection
Notice bibliographique
Résumé
Wireless power transfer (WPT) is an enabling technology for electric vehicles (EV), as it eliminates driver intervention during charging. Major challenges to the adoption of WPT systems include coil misalignment and large air-gap WPT, both of which degrade the transfer efficiency. To address these issues, this article presents a compact WPT charger for the rear of an EV, capable of correcting lateral misalignment Δx using two integrated electromagnetic coils. The air-gap Δy is reduced due to the rear placement of the charging pads. The variation in Δy, however, increases due to vehicle parking accuracy, which impacts the operation of the electromagnetic coils. This article proposes a closed-loop three-stage position-correcting control algorithm capable of detecting the impedance and resonant frequency of the system, which, in conjunction with the electromagnetic coils, results in improved vehicle alignment. The experimental prototype achieves a peak dc-dc efficiency of 90.1% at 5 kW WPT. With Δy = 50 mm, the electromagnetic coils laterally align the pads within 1.75 s and correct Δx as large as 240 mm. The position-correcting control was successfully demonstrated in four parking scenarios with the charging pads being corrected to within a 10-mm radius of perfect alignment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».