✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
在无线电力传输(WPT)系统中,自谐振空气线圈作为能量耦合的核心部件,其性能直接决定了系统的传输效率、距离和稳定性。其中,谐振频率和品质因数(Q 值) 是衡量线圈性能的关键参数:谐振频率决定了线圈与系统的匹配状态,而品质因数则反映了线圈存储能量与损耗的比例。因此,精准计算自谐振空气线圈的谐振频率和品质因数,是优化无线电力传输系统设计的基础。
自谐振空气线圈的结构与工作原理
自谐振空气线圈由导电材料(如铜线)绕制而成,无需磁芯(或仅以空气为介质),其谐振特性源于线圈自身的电感(L)与分布电容(C)的相互作用。当线圈通入交变电流时,电感会储存磁场能量,分布电容(由线圈匝间、线圈与周围环境间的电场形成)会储存电场能量,两者在特定频率下发生谐振,此时线圈的阻抗呈现纯电阻特性,能量传输效率达到峰值。
在无线电力传输系统中,发射线圈与接收线圈需工作在相同的谐振频率下,才能通过磁场耦合实现高效能量传递。若频率失配,会导致耦合系数下降、能量损耗激增,严重影响系统性能。而品质因数越高,线圈的能量损耗越小,磁场强度越集中,传输距离和效率也随之提升。因此,对这两个参数的精准求解具有重要工程意义。
谐振频率的计算方法


品质因数(Q 值)的计算与影响因素


无线电力传输系统中的应用与验证
自谐振空气线圈求解器的计算结果需在实际 WPT 系统中验证。例如,在磁共振耦合无线充电系统中:
- 若发射线圈与接收线圈的谐振频率偏差超过 5%,传输效率可能下降 30% 以上;
- 当 Q 值从 100 提升至 200 时,相同距离下的传输效率可提高 15%-20%。
通过求解器优化线圈参数后,可结合矢量网络分析仪(VNA)测量实际谐振频率和 Q 值,进一步修正模型,形成 “设计 - 计算 - 验证” 的闭环。
总结与展望
自谐振空气线圈求解器通过精准计算谐振频率和品质因数,为无线电力传输系统的优化设计提供了量化依据。未来,随着高频化、小型化 WPT 系统的发展,求解器需结合多物理场仿真(如热损耗、机械稳定性)和机器学习算法,实现线圈参数的智能化优化,推动无线电力传输技术在消费电子、电动汽车、医疗设备等领域的广泛应用。
⛳️ 运行结果





🔗 参考文献
[1] 黄云霄,张强,牛天林,等.磁耦合谐振式无线电能传输系统线圈优化研究[J].计算机仿真, 2017, 034(010):172-176,304.
[2] 姚威.一种三线圈结构无线电能传输系统谐振线圈的设计与研究[D].安徽工业大学,2019.
[3] 黄学良,曹伟杰,周亚龙,等.磁耦合谐振系统中的两种模型对比探究[J].电工技术学报, 2013, 28(2增):13-17.
📣 部分代码
🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
👇
38万+

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



