Digitally Controlled Misalignment-Tolerant Inductive Power Transfer System with Adaptive Hybrid Compensation for CC/CV Charging of E-Scooter
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a digitally controlled Inductive power transfer (IPT) system for charging Electric scooters (E-scooters), utilising an adaptive hybrid compensation network design. This system ensures constant current (CC) and constant voltage (CV) charging, with misalignment. It leverages the advantages of double-sided inductor-capacitor-capacitor (DS-LCC) and LCC-series (LCC-S) topologies, which respectively provide CC and CV output. A Type-II digital anti-windup PI control method with a selectable compensation network is introduced, allowing both CC and CV modes to operate with zero voltage switching (ZVS) under misalignment conditions. This approach reduces system losses and enhances the stability and efficiency of the IPT system. A 270W/85-kHz IPT-based E-scooter charger was designed and simulated in the MATLAB/Simulink environment, and an experimental prototype was developed to evaluate the performance of the proposed charger as per SAE J2954 standards. Testing under three different coupling conditions perfect alignment, 5 cm misalignment, and 10 cm misalignment demonstrated that the output parameters remained constant across all conditions, confirming the effectiveness of the proposed control technique.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».