← 返回
控制与算法 机器学习 故障诊断 功率模块 ★ 2.0

水下无线电能传输系统的机理与数据驱动混合联合参数辨识

Hybrid Mechanism- and Data-Driven Joint Parameter Identification for Underwater Wireless Power Transfer Systems

作者 Zhixin Chen · Qingxin Yang · Xian Zhang · Fei Xu · Xiquan Deng · Yize Wei · Junwei Liu · Chi K. Tse
期刊 IEEE Transactions on Power Electronics
出版日期 2026年4月
技术分类 控制与算法
技术标签 机器学习 故障诊断 功率模块
相关度评分 ★★ 2.0 / 5.0
关键词 水下无线电能传输 参数辨识 机理驱动 数据驱动 谐波畸变 涡流 闭环控制
语言:

中文摘要

水下无线电能传输(UWPT)系统在闭环控制与稳定性方面面临挑战,主要源于缺乏通信及海水涡流引起的严重谐波畸变。本文提出了一种机理与数据驱动相结合的混合方法,用于实现系统关键参数的精确联合辨识,有效解决了复杂环境下的参数估计难题。

English Abstract

Accurate identification of key parameters is crucial for closed-loop control and system stability in underwater wireless power transfer (UWPT) systems. However, the absence of communication and severe harmonic distortion from eddy currents in sea environments present significant challenges to identification results. This article proposes a hybrid mechanism- and data-driven method for accurate join...
S

SunView 深度解读

该研究提出的“机理+数据驱动”混合建模方法,在处理复杂环境下的参数辨识与状态估计方面具有前瞻性。虽然UWPT与阳光电源当前核心业务(光伏/储能)存在差异,但其核心逻辑可迁移至阳光电源的iSolarCloud智能运维平台及储能系统(PowerTitan/PowerStack)中。建议研发团队借鉴该方法,优化在极端工况(如高盐雾、高湿度或复杂电网环境)下对储能PCS及组串式逆变器内部关键功率器件的在线参数监测与故障预警,提升系统在复杂环境下的鲁棒性与智能化运维水平。