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Enregistrement W4285119621 · doi:10.1109/tpel.2022.3175936

A Control Strategy for Wireless EV Charging System to Improve Weak Coupling Output Based on Variable Inductor and Capacitor

2022· article· en· W4285119621 sur OpenAlexaff
Kai Song, Yu Lan, Ruizhi Wei, Guang Yang, Fengshuo Yang, Weihan Li, Jinhai Jiang, Chunbo Zhu, Yunwei Li

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Electronics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Power Transfer Systems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of ChinaMinistry of Education, Libya
Mots-clésCoupling coefficient of resonatorsInductorCapacitorTopology (electrical circuits)Coupling (piping)Wireless power transferPower (physics)Electronic engineeringComputer scienceControl theory (sociology)Electrical engineeringPhysicsWirelessEngineeringTelecommunicationsControl (management)Voltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The double-sided inductor capacitor capacitor topology has been proposed in some national standards for wireless charging systems. However, misalignment between the transmitting and receiving coils usually leads to detuning and weak coupling, resulting in low output power and inefficiency. To improve power output under weak coupling, this article proposes a control method based on the variable inductor and capacitor (VLC). First, it is deduced that the zero phase angle input and full output power can be achieved by VLC regulation under certain misalignment. Second, the variable inductor using an EE-shaped core and pulsewidth modulation controlled capacitor are applied to achieve VLC regulation, and the principles and implementation of VLC are analyzed. Third, as the coupling coefficientkcan be identified through the primary electrical parameters, a convenient and accurate coupling coefficient identification method is utilized to help VLC regulation. Finally, a prototype with a 3.3 kW output power and an 87.5% maximum system efficiency (dc–dc) is built to validate the proposed method. The experimental results are consistent with the theoretical analysis, proving that the output power is almost constant whenkvaries from 0.08 to 0.18.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations45
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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