双 LCC补偿型(LCC-LCC型)5kW无线充电系统(WPT)仿真模型研究(Simulink仿真实现)

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     或许,雨过云收,神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

双LCC补偿型(LCC-LCC型)5kW无线充电系统(WPT)仿真模型研究

一、系统概述

双LCC补偿型(LCC-LCC型)无线充电系统采用磁耦合谐振技术,通过双边LCC补偿网络实现高效的电能传输。该系统具有传输效率高、抗偏移能力强等优点,广泛应用于电动汽车、无人机等大功率无线充电场景。

二、系统参数设计
  1. 激励源参数

    • 激励源电压:220V(有效值)
    • 工作频率:85kHz(符合国际无线充电标准,对应角频率ω=5.34×10⁵ rad/s)
  2. 负载参数

    • 负载电阻:40Ω
    • 输出功率:5kW
  3. 补偿网络参数

    • 双LCC补偿网络由发射端和接收端的LCC谐振电路组成,具体参数包括电感、电容值,这些参数通过理论公式推导计算得出,确保系统工作在谐振状态。
三、效率优化策略
  1. 元件寄生电阻调整

    • 在仿真过程中,可通过调整元件寄生电阻参数来进一步优化系统效率。寄生电阻的减小可以降低元件的功率损耗,从而提高系统整体效率。
  2. 拓扑结构改进

    • LCC型补偿谐振拓扑结构来源于LCL型拓扑,通过优化元件内阻设计,可以在保持结构简洁性的同时显著提升效率。
四、性能指标
  1. 效率

    • 5kW无线充电模型实测效率达到92.58%,部分优化后可达92.64%甚至更高(如92.96%)。这表明双LCC补偿拓扑在保持较好鲁棒性的同时,传输功率有明显提高。
  2. 功率传输

    • 系统能够实现5kW的功率传输,满足大功率无线充电需求。
五、波形分析

仿真平台支持以下关键信号监测,便于分析系统传输特性:

  1. 载波电流/电压波形:反映系统传输过程中的电流电压变化情况。
  2. 发射/接收线圈瞬态响应:监测线圈的电流电压波形,分析磁耦合谐振特性。
  3. 逆变电路驱动信号与输出特性:观察逆变电路的驱动信号及输出电流电压波形,评估逆变效率。
  4. 功率传输效率动态曲线:实时对比输入/输出功率,分析系统效率变化。
六、控制策略
  1. 恒流/恒压控制

    • 根据锂电池的充电特性,采用恒流恒压两段式充电模式。在充电初期采用恒流充电,快速补充电量;在充电后期采用恒压充电,避免电池过充。
  2. 闭环控制

    • 通过PI控制环节实现恒压值或恒流值的精确控制。设定值与反馈值的差通过PI环节输出控制量,限幅至0到1之间,控制逆变电路移相占空比。
  3. 相位同步

    • 采用数字锁相环实现原副边相位的同步,保证能量高效平稳传输。通过过零检测实时同步原副边移相角,提高系统稳定性。
七、附加模型

为方便对比研究或教学演示,附赠60W小功率无线充电仿真模型:

  1. 直流输入电压:40V
  2. 负载电阻:11.4Ω
  3. 效率:实测效率达到94.38%,适用于低功率场景研究。

📚2 运行结果

🎉3 参考文献 

文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。(文章内容仅供参考,具体效果以运行结果为准)

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                                                           在这里插入图片描述

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本项目是本人参加BAT等其他公司电话、现场面试之后总结出来的针对Java面试的知识点或真题,每个点或题目都是在面试中被问过的。 除开知识点,一定要准备好以下套路: 个人介绍,需要准备一个1分钟的介绍,包括学习经历、工作经历、项目经历、个人优势、一句话总结。 一定要自己背得滚瓜烂熟,张口就来 抽象概念,当面试官问你是如何理解多线程的时候,你要知道从定义、来源、实现、问题、优化、应用方面系统性地回答 项目强化,至少与知识点的比例是五五开,所以必须针对简历中的两个以上的项目,形成包括【架构和实现细节】,【正常流程和异常流程的处理】,【难点+坑+复盘优化】三位一体的组合拳 压力练习,面试的时候难免紧张,可能会严重影响发挥,通过平时多找机会参与交流分享,或找人做压力面试来改善 表达练习,表达能力非常影响在面试中的表现,能否简练地将答案告诉面试官,可以通过给自己讲解的方式刻意练习 重点针对,面试官会针对简历提问,所以请针对简历上写的所有技术点进行重点准备 Java基础 JVM原理 集合 多线程 IO 问题排查 Web框架、数据库 Spring MySQL Redis 通用基础 操作系统 网络通信协议 排序算法 常用设计模式 从URL到看到网页的过程 分布式 CAP理论 锁 事务 消息队列 协调器 ID生成方式 一致性hash 限流 微服务 微服务介绍 服务发现 API网关 服务容错保护 服务配置中心 算法 数组-快速排序-第k大个数 数组-对撞指针-最大蓄水 数组-滑动窗口-最小连续子数组 数组-归并排序-合并有序数组 数组-顺时针打印矩形 数组-24点游戏 链表-链表反转-链表相加 链表-...
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