13、无线电能传输与备件计算方法研究

无线电能传输与备件计算研究

无线电能传输与备件计算方法研究

1. 无线电能传输调谐策略研究

1.1 频率跟踪策略

频率跟踪调谐方法通过跟踪系统谐振频率,改变电源频率,使系统在新的谐振点重新产生能量。其建模过程和仿真模型与电容补偿策略类似,无需增加电容电路,但需根据不同传输距离改变电源频率。

1.2 不同补偿方式的仿真结果对比分析

当传输距离在 50mm - 280mm 时,对五种补偿方式和无补偿系统的效率进行了对比:
|补偿方式|特点|
| ---- | ---- |
|双端并联电容补偿|效果最佳,效率提升明显,但曲线最陡|
|发射端并联电容补偿|次之,近距离效率不高,但曲线较平缓,效率有一定提升|
|发射端串联电容补偿|表现较为普通|
|双端串联电容补偿|在 50 - 130mm 范围内基本无改善,性能最差|
|频率跟踪型补偿|曲线效率变化小于电容补偿模式,接收功率能在较长距离保持稳定,在大于 160mm 的距离下效率更高。在 280mm 距离时,效率仍能保持在 12%以上,而电容补偿模式效率约为 4%|

然而,当线圈间距较长时,即使系统处于谐振状态,效率也不理想,因为线圈间的耦合会随距离增加而减弱。

1.3 调谐策略总结

通过对负载轴向移动的失谐现象进行详细描述,以四线圈 MCR - WPT 系统为研究对象,建立了系统谐振频率的数学模型,分析了系统失谐机制。在此基础上,建立了频率跟踪和四种电容补偿调谐策略的仿真模型,并对五种调谐策略进行了比较分析,为负载轴向移动时调谐策略的选择提供了参考。

mermaid 流程图如下: </

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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