A Magnetic Switch Sensor Based Inductive Power Transfer System With Power Control and Efficiency Maximization for Vehicular Applications
Notice bibliographique
Résumé
In order to establish an efficient inductive power transfer (IPT) mechanism for electric vehicles (EVs) it is necessary that a system with effective power control and efficiency maximization is established. As the equivalent resistance of the on-board battery charger continuously fluctuates during operation, a battery charging algorithm based on an improvised continuous current (CC)–constant voltage (CV) is proposed. This article introduces the design of an integrated stationary IPT system to inductively transfer power from a transmitter pad positioned on the ground and the receiver pad embedded under the chassis of an EV. An innovative feature of the design is the implementation of a magnetic switch sensor that is incorporated into both the transmitting and receiving wireless charging circuitry to ensure optimum alignment for IPT. The power electronics design focuses on the implementation of an H-bridge converter incorporating series–series (SS) compensation topology to use an innovative control algorithm to prioritize battery charging operations. The system is validated through a simulation model in PSIM and a hardware-in-the-loop (HIL) simulation in Typhoon before hardware implementation and testing of the developed prototype. At a test resonant frequency of 23.74 kHz and a nominal air gap separation of 120 mm, the developed IPT system had an overall efficiency of 93.41%.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».