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SP拓扑结构组成SP拓扑即原边串联Series补偿、副边并联Parallel补偿的拓扑结构主要由直流电源、高频逆变器、原边串联补偿网络、磁耦合机构、副边并联补偿网络、整流滤波电路以及负载组成。各部分功能如下直流电源为系统提供稳定的直流输入电压通常由市电经整流滤波后获得。高频逆变器将直流电压转换为高频交流电压为原边谐振网络提供激励信号常用的拓扑形式为全桥逆变器。原边串联补偿网络由补偿电感和补偿电容串联组成用于抵消原边线圈的漏感使原边电路工作在谐振状态提升能量传输效率。磁耦合机构通常由两个相互耦合的线圈组成是实现能量无线传输的核心部件通过磁场耦合将原边能量传递至副边。副边并联补偿网络由补偿电容并联在副边线圈两端组成用于抵消副边线圈的漏感使副边电路工作在谐振状态提高能量接收效率。整流滤波电路将副边获得的高频交流电压转换为稳定的直流电压为负载供电通常由二极管整流桥和滤波电容组成。负载接收系统传输的电能可为电阻性负载、电感性负载或非线性负载具体根据实际应用场景确定。2.2 SP拓扑工作原理系统工作时直流电源向高频逆变器供电逆变器在驱动信号的作用下将直流电压逆变为高频交流电压。原边串联补偿网络与逆变器输出的高频交流电压谐振使原边线圈产生高频交变磁场。通过磁耦合机构的耦合作用副边线圈感应产生高频感应电动势副边并联补偿网络与副边线圈感应电动势谐振提升副边线圈两端的电压。随后整流滤波电路将副边的高频交流电压转换为稳定的直流电压为负载提供电能。SP拓扑的核心优势在于串联补偿的原边电路可实现恒流输出特性并联补偿的副边电路可实现恒压输出特性在负载变化范围较大的场景下仍能保证输出电压的稳定性适用于对输出电压精度要求较高的应用场景。三、移相控制原理与实现方式3.1 移相控制原理在基于全桥逆变器的MCR-WPT系统中移相控制通过调节全桥逆变器桥臂开关管的驱动信号相位差改变逆变器输出电压的有效值进而实现对系统输出功率和电压的调节。全桥逆变器由四个开关管组成分为两组对角桥臂正常工作时两组对角桥臂交替导通。移相控制通过使一组桥臂的导通时刻相对于另一组桥臂延迟一个相位角即移相角改变逆变器输出电压的脉冲宽度从而改变输出电压的有效值。设逆变器输入直流电压为U开关频率为f移相角为θ0≤θ≤π则逆变器输出电压的有效值U可表示为U (2√2/π)Ucos(θ/2)。由公式可知当移相角θ在0~π范围内变化时逆变器输出电压有效值U随cos(θ/2)线性变化因此通过调节移相角θ可实现对逆变器输出电压的连续调节进而调控系统的输出功率和负载电压。3.2 移相控制实现方式移相控制的实现主要依赖于脉冲宽度调制PWM驱动电路具体实现步骤如下生成基准时钟信号根据系统设计的开关频率生成高频基准时钟信号作为开关管驱动信号的时间基准。生成初始驱动信号基于基准时钟信号生成两组相位相差180°的初始驱动信号分别驱动全桥逆变器的两组对角桥臂开关管。引入移相角调节通过控制电路调节其中一组驱动信号的相位使两组驱动信号之间产生预设的移相角θ。移相角的调节可通过微控制器如MCU、DSP实现根据系统的输出电压或功率反馈信号动态调整移相角的大小。驱动开关管工作将调节后的驱动信号通过驱动芯片放大后输入至全桥逆变器的开关管栅极控制开关管的导通与关断实现移相控制下的高频交流电压输出。四、仿真模型搭建4.1 仿真软件选择本次仿真采用MATLAB/Simulink软件该软件具有强大的数值计算和仿真建模功能提供了丰富的电力电子、电路仿真模块可快速搭建磁耦合谐振无线电能传输系统的仿真模型准确模拟系统的动态和静态特性。4.2 仿真参数设计根据系统设计要求确定以下关键仿真参数直流输入电压U48V开关频率f100kHz与系统谐振频率一致原边线圈电感L100μH电阻R0.5Ω副边线圈电感L100μH电阻R0.5Ω耦合系数k0.2~0.6可调节用于模拟不同传输距离下的耦合情况原边串联补偿电容C25.3nF根据谐振频率f1/(2π√(LC))计算得出副边并联补偿电容C25.3nF根据谐振频率f1/(2π√(LC))计算得出负载电阻R50Ω可变用于模拟负载变化移相角调节范围θ0~π4.3 仿真模型各模块搭建基于上述参数在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型各模块具体搭建如下直流电源模块选用“DC Voltage Source”模块设置输出电压为48V为系统提供直流输入。高频逆变器模块选用“Universal Bridge”模块设置为全桥拓扑开关管类型选择“MOSFET”并添加“Gate Driver”模块生成移相控制驱动信号驱动全桥逆变器工作。原边串联补偿网络模块将“Inductor”模块原边线圈L与“Capacitor”模块原边补偿电容C串联构成原边串联补偿网络连接在逆变器输出端。磁耦合机构模块选用“Mutual Inductor”模块设置原副边线圈电感L、L和耦合系数k模拟原副边线圈之间的磁场耦合。副边并联补偿网络模块将“Capacitor”模块副边补偿电容C并联在副边线圈L两端构成副边并联补偿网络。整流滤波模块选用“Diode Bridge Rectifier”模块实现整流功能搭配“Capacitor”模块滤波电容实现滤波将副边高频交流电压转换为稳定的直流电压。负载模块选用“Resistor”模块作为负载R连接在整流滤波模块输出端。测量与示波器模块添加“Voltage Measurement”“Current Measurement”模块测量系统关键节点的电压和电流选用“Scope”模块观测测量结果如逆变器输出电压、原边电流、副边电压、负载电压等。五、仿真结果分析5.1 谐振状态验证当系统工作在谐振频率100kHz时原边串联补偿网络和副边并联补偿网络均处于谐振状态此时原边电流与逆变器输出电压同相副边电压与副边电流同相系统传输效率最高。通过示波器观测原边电流与逆变器输出电压的相位关系、副边电压与副边电流的相位关系验证系统是否达到谐振状态。仿真结果显示在100kHz频率下原边电流与逆变器输出电压相位差为0°副边电压与副边电流相位差为0°表明系统成功工作在谐振状态。5.2 移相角对输出电压的影响固定负载电阻R50Ω、耦合系数k0.4调节移相角θ从0°变化至180°观测负载电压的变化情况。仿真结果表明当移相角θ0°时逆变器输出电压有效值最大负载电压达到最大值随着移相角θ的增大逆变器输出电压有效值逐渐减小负载电压也随之线性降低当移相角θ180°时逆变器输出电压有效值为0负载电压也为0。这与移相控制原理中输出电压与移相角的关系公式一致验证了移相控制对输出电压的调节作用。5.3 耦合系数对系统性能的影响固定移相角θ30°、负载电阻R50Ω调节耦合系数k从0.2变化至0.6观测系统传输效率和负载电压的变化情况。仿真结果显示随着耦合系数k的增大原副边线圈之间的磁耦合作用增强系统传输效率逐渐提高负载电压也随之增大。当k0.6时系统传输效率达到最高约为85%负载电压稳定在36V左右当k0.2时系统传输效率较低约为50%负载电压降至20V左右。这表明耦合系数对系统传输性能影响显著实际应用中需合理设计磁耦合机构保证一定的耦合系数以提升系统传输效率。5.4 负载变化对系统性能的影响固定移相角θ30°、耦合系数k0.4调节负载电阻R从20Ω变化至100Ω观测负载电压和系统传输效率的变化情况。仿真结果表明由于SP拓扑副边采用并联补偿具有恒压特性当负载电阻变化时负载电压变化较小波动幅度不超过5%系统传输效率在负载电阻为50Ω时达到最大值当负载电阻偏离50Ω时传输效率略有下降但整体保持在75%以上。这验证了SP拓扑在负载变化场景下的电压稳定性优势。六、结论与展望6.1 结论本文搭建了基于移相控制的SP拓扑磁耦合谐振无线电能传输系统仿真模型通过仿真分析验证了系统的工作特性。结果表明SP拓扑具有良好的恒压输出特性在负载变化时能保持输出电压的稳定移相控制可实现对系统输出电压的连续调节调节范围宽、控制精度高耦合系数对系统传输效率影响显著增大耦合系数可有效提升传输效率。该系统在负载变化范围较大、对输出电压精度要求较高的应用场景中具有良好的适用性。6.2 展望未来可从以下方面对系统进行进一步优化和研究一是优化磁耦合机构的结构设计采用新型磁性材料或阵列线圈结构提升耦合系数和能量传输距离二是改进移相控制策略结合模糊控制、PID控制等智能控制算法提高系统的动态响应速度和抗干扰能力三是考虑实际应用中的非线性因素如开关管寄生参数、线圈损耗等建立更精准的仿真模型使仿真结果更接近实际系统四是开展实验研究搭建硬件实验平台验证仿真结果的准确性推动系统的实际应用。⛳️ 运行结果 参考文献[1] 杨芳勋.基于ICPT的无线电能传输网关键技术研究[D].重庆大学,2012.[2] 商和龙.基于磁耦合谐振式无线电能传输技术的分析与设计[D].山东大学,2013.DOI:10.7666/d.Y2329674.[3] 邹瑶.磁耦合谐振式无线电能传输系统频率特性及频率跟踪研究[D].湖南工业大学,2022. 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