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Enregistrement W4413559404 · doi:10.1109/isie62713.2025.11124599

Adaptive Charging Algorithm for Resonant Inductive Wireless Power Transfer System Empowered by Mutual Inductance Identification and Voltage Ramping Method

2025· article· en· W4413559404 sur OpenAlexaff
Jeonggi Son, Sheldon S. Williamson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Power Transfer Systems
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWireless power transferInductanceMaximum power transfer theoremVoltageIdentification (biology)Resonant inductive couplingComputer sciencePower (physics)WirelessEquivalent series inductanceElectrical engineeringElectronic engineeringControl theory (sociology)EngineeringPhysicsEnergy transferTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mutual inductance is a crucial parameter in inductive wireless power transfer (IWPT) systems, particularly for electric vehicle (EV) charging, as it directly influences overall system performance. However, real-world factors such as parking misalignments, load variations, and foreign object interference can cause fluctuations in mutual inductance, negatively affecting power transfer efficiency. Additionally, voltage and current transients impact the EV battery charging process. To address these challenges, this paper proposes an adaptive charging algorithm for an IWPT system. The algorithm enhances system stability and performance by incorporating mutual inductance identification and a soft-start voltage ramping method. Furthermore, a gyrator model based alternative method for evaluating IWPT is introduced. The study presents the system schematic, operating modes, and simulation results, ensuring compliance with the SAE J2954 standard.

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 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,943
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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