MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387247710 · doi:10.1109/tte.2023.3321540

Sequential Mutual-Inductance Identification Method for Wireless Power Transfer Systems of Electric Vehicles

2023· article· en· W4387247710 sur OpenAlex
S. Nie, Wei Han, Zhichao Luo, Chatumal Perera, Peter W. Lehn

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Transportation Electrification · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Power Transfer Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTransmitterInductanceWireless power transferElectronic engineeringElectrical engineeringComputer scienceMaximum power transfer theoremCoupling coefficient of resonatorsControl theory (sociology)VoltageEngineeringWirelessPower (physics)TelecommunicationsPhysicsChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a multi-transmitter static wireless power transfer (WPT) system for electric vehicles (EV), the transmitter-to-receiver mutual-inductance value is required to assign current to each transmitter. This article proposes a sequential mutual-inductance identification method (SMIM) that identifies the transmitter-receiver mutual inductance transmitter by transmitter in sequence. The proposed method simplifies the multi-transmitter system into a single-transmitter system through the current blocking principle. The identification only requires measuring the magnitude of DC bus voltage and transmitter rms currents where no receiver-side sensor is needed. The mutual-inductance can be obtained through simple calculations with low computation requirements. It is demonstrated that SMIM robustness against transmitter self-inductance deviation is greatly enhanced by introducing a two-point identification technique. High SMIM accuracy is achieved by optimizing test conditions over the entire viable charging zone of WPT system. The experimental results demonstrate a maximum 3.11% error in identified mutual-inductance, provided coupling coefficient exceeds 0.02.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,241 · 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