A Real-Time-Link-Adaptive Operation Scheme for Maximum Energy Storage Efficiency in Resonant CM Wireless Power Receivers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The development, analysis, and experimental validation of an energy storage algorithmic scheme for performance optimization of resonant inductive power receivers are presented. Motivated by the crucial role of efficient energy storage in the next generation of brain-implantable devices, we introduce an energy management strategy in the design of wireless powering links, in which, the key performance measure is the energy stored during a limited time interval rather than the average energy delivered to the load. The presented strategy is proven analytically to yield the theoretically-maximum energy storage efficiency over a pre-determined period of time. Additionally, thanks to the algorithm's closed-form solution, the optimization can be done in real time, offering the potential for a solution that is adaptive to any variations in physical (e.g., coil separation, Rx rotation, etc.) and/or electrical (e.g., Q-factor, media conductivity, etc.) properties of the link, conditional to a low-power circuit implementation for its evaluation. The efficacy and precision of the solution obtained from the presented analytical model is confirmed with CAD-based simulation results, and later validated using experimental measurements. Our experimental results for two links with different characteristics (resonance frequency, coils size and separation, etc.) show a 52.5% and 67.5% improvement in overall energy storage efficiency compared to the standard CM receiver design in which resonance-to-charging switching is performed when the receiver's LC tank energy accumulation starts to saturate. This is while the presented method does not require any calibration and is designed to be employed by any generic current-mode receiver.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle