【摘 要】
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磁耦合无线电能传输（Magnetic Coupling Wireless Power Transfer,MC-WPT）技术通过高频磁场耦合的方式实现电能的非电气接触传输,具有便捷、安全、环保和易维护的优点,受到国内外众多专家学者的关注和研究,相关的研究成果在国民经济的多个领域得到广泛的应用。随着无线电能传输技术的进一步发展,MC-WPT技术应用场景也越来越多样化,进一步对MC-WPT系统的能效性和
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磁耦合无线电能传输（Magnetic Coupling Wireless Power Transfer,MC-WPT）技术通过高频磁场耦合的方式实现电能的非电气接触传输,具有便捷、安全、环保和易维护的优点,受到国内外众多专家学者的关注和研究,相关的研究成果在国民经济的多个领域得到广泛的应用。随着无线电能传输技术的进一步发展,MC-WPT技术应用场景也越来越多样化,进一步对MC-WPT系统的能效性和输出特性提出了更高的要求。特别是对于移动设备无线供电系统,例如电动汽车无线充电系统,由于电动汽车不同的底盘高度及线圈位置偏移会导致系统的互感发生变化,此外,电动汽车充电过程中负载也会发生变化,而负载与互感的变化不仅会对系统的输出特性产生较大影响,还会降低系统的传输功率和传输效率。因此,围绕MC-WPT系统负载与互感发生变化的情况,如何进行负载与互感识别进而实现控制系统的稳定高效运行是目前亟待解决的问题。目前围绕MC-WPT系统负载与互感识别技术研究已经取得了一些成果,然而还存在识别参数单一,识别精度低,识别速度慢等问题。本文针对双LCC型MC-WPT系统解决其负载与互感参数同时识别问题,结合双LCC型MC-WPT系统主电路论述了系统的组成及工作原理,基于松耦合变压器漏感模型分析了负载与互感变化对系统输出特性的影响规律;基于松耦合变压器互感模型分析了负载与互感变化对系统传输功率和传输效率的影响规律;建立了基于TensorFlow神经网络的负载与互感识别模型,将MC-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;给出了TensorFlow神经网络负载与互感识别模型的训练方法及步骤,经过训练获得了TensorFlow神经网络负载与互感识别模型;在此基础上给出了基于TensorFlow神经网络的负载与互感识别方法;借助Matlab/Simulink建立了TensorFlow神经网络负载与互感识别仿真验证模型,仿真结果证明了基于TensorFlow神经网络的负载与互感识别方法的优越性和理论分析的正确性。基于理论分析和仿真研究的结果,搭建了负载与互感识别实验装置,实验结果与理论分析和仿真结果基本一致。同时,经过对比证明了本文提出的基于TensorFlow神经网络的负载与互感识别方法相对于目前已有的负载与互感识别方法精度和速度上均有较大提升,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。
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