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基于共面中继线圈的水下无线电能与信息并行传输系统
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作者 邓仁为 苏玉刚 +2 位作者 胡宏晟 杨雪峰 费迎军 《电工技术学报》 北大核心 2025年第12期3759-3769,3786,共12页
为了提升海水环境中共享通道式磁场耦合无线电能与信息并行传输系统的传输距离,并且实现水下环境中较大功率电能传输条件下信息的高速双向传输,该文提出一种基于共面中继线圈的水下无线电能与信息并行传输系统,给出了系统的电路拓扑;并... 为了提升海水环境中共享通道式磁场耦合无线电能与信息并行传输系统的传输距离,并且实现水下环境中较大功率电能传输条件下信息的高速双向传输,该文提出一种基于共面中继线圈的水下无线电能与信息并行传输系统,给出了系统的电路拓扑;并通过建模分析,给出电能传输通道与信息传输通道的等效电路模型;在上述研究的基础上,给出系统的参数设计方法;最后搭建模拟海水环境下的实验装置,验证该文所提出的系统及方法能够较好地提升系统在水下环境中的传输距离、传输功率和信息的双向传输速度。实验结果表明,系统在模拟海水环境中实现了传输距离50 cm,输出功率5.33 kW,信息传输速度5.68 Mbit/s。 展开更多
关键词 无线电能与信息并行传输 水下环境 磁场耦合 共面中继线圈
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水下具有旋转耦合机构的电场耦合无线电能传输系统及参数优化方法 被引量:24
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作者 苏玉刚 钱林俊 +2 位作者 刘哲 邓仁为 孙跃 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期2399-2410,共12页
现有水下环境的电场耦合式无线电能传输(EC-WPT)系统耦合机构大多采用平板式,无法适用于水下旋转场合无线供电应用场景。针对以上问题,提出一种水下具有旋转耦合机构的EC-WPT系统,给出耦合机构绝缘层相对介电常数和厚度对耦合电容的影... 现有水下环境的电场耦合式无线电能传输(EC-WPT)系统耦合机构大多采用平板式,无法适用于水下旋转场合无线供电应用场景。针对以上问题,提出一种水下具有旋转耦合机构的EC-WPT系统,给出耦合机构绝缘层相对介电常数和厚度对耦合电容的影响规律和绝缘层材料及厚度的选取方法,并建立耦合机构模型;以双侧LC补偿的EC-WPT系统为例,建立该系统的等效电路模型,以系统输出功率和传输效率为优化目标,将抗偏移性作为约束条件之一,给出基于第二代非支配排序遗传算法(NSGA-II)的多约束多目标优化方法;通过LT-Spice仿真验证了参数优化方法的可行性和有效性;实验中搭建具有水下旋转耦合机构的EC-WPT系统样机,实现311W的功率传输,效率为87.4%,系统具有良好的抗偏移性。实验比较了水下和空气中的能量传输性能,在耦合机构及参数优化方法相同的情况下,系统在水下的输出功率比空气中高约2倍,并且在水下的抗偏移性优于空气环境。 展开更多
关键词 无线电能传输 电场耦合 水下旋转耦合机构 参数优化 抗偏移性
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基于电场耦合的电能信号并行传输系统串扰抑制方法 被引量:6
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作者 苏玉刚 邓晨琳 +3 位作者 胡宏晟 孙跃 李雨蒙 邓仁为 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1613-1626,共14页
针对较大功率电场耦合无线电能传输系统信号双向高速传输的需求,该文提出一种基于部分能量通道的电能与信号并行传输系统的串扰抑制方法。通过对所提出的系统拓扑进行分析,给出了电能传输增益表达式与电能串扰增益表达式,并分析了阻波... 针对较大功率电场耦合无线电能传输系统信号双向高速传输的需求,该文提出一种基于部分能量通道的电能与信号并行传输系统的串扰抑制方法。通过对所提出的系统拓扑进行分析,给出了电能传输增益表达式与电能串扰增益表达式,并分析了阻波电路参数变化对电能串扰增益的影响;基于交流阻抗法及香农定理分别给出了信号传输增益及信道容量表达式,分析了信号支路参数对信道容量的影响;在综合考虑信号传输增益、信道容量及阻波电路参数敏感性的情况下,给出系统信号支路参数的设计方法。该方法能保证系统在较大功率下降低电能串扰,保障信号稳定传输,实现信号的双向高速传输。通过仿真与实验验证了所提出的拓扑和参数设计方法的有效性。搭建的实验装置实现了传输530.4 W的电能,23.28 Mbit/s信号正向传输速度和24.2428 Mbit/s信号反向传输速度。 展开更多
关键词 电场耦合式无线电能传输 信号双向传输 电能串扰 参数设计
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基于TensorFlow神经网络的MCR-WPT系统负载与互感识别方法 被引量:9
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作者 苏玉刚 阳剑 +2 位作者 戴欣 刘家鸣 侯信宇 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第18期162-169,共8页
针对磁耦合谐振式无线电能传输(MCR-WPT)系统负载与互感识别精度低、速度慢等问题,提出一种基于TensorFlow神经网络的双LCC型MCR-WPT系统负载与互感识别方法。该方法基于TensorFlow深度学习框架,采用神经网络模型,将MCR-WPT系统的负载... 针对磁耦合谐振式无线电能传输(MCR-WPT)系统负载与互感识别精度低、速度慢等问题,提出一种基于TensorFlow神经网络的双LCC型MCR-WPT系统负载与互感识别方法。该方法基于TensorFlow深度学习框架,采用神经网络模型,将MCR-WPT系统的负载与互感识别问题等效为非线性方程的求解问题,进而转化为深度学习非线性拟合问题,并给出模型的训练方法,最后得到基于TensorFlow神经网络的MCR-WPT系统负载与互感识别模型。通过离线方式训练负载与互感识别模型,并将训练完成的识别模型导入微型控制器,只需要采集系统输入电流值和传输距离就能够实现负载与互感在线同时识别,识别速度快、精度高,有利于系统的实时控制,且成本较低、易于实现,有利于工程推广应用。 展开更多
关键词 无线电能传输 磁耦合谐振 神经网络 互感识别 负载识别
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