← 返回
无线充电系统中磁耦合机构的动态温度预测
Dynamic Temperature Prediction of the Magnetic Coupler in Wireless Charging Systems
| 作者 | Xianzhen Li · Zhenjie Li · Dechun Yuan · Yabiao Zhao · Mingfei Ban · Yiqi Liu |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 预计 2026年5月 |
| 技术分类 | 电动汽车驱动 |
| 技术标签 | 充电桩 多物理场耦合 有限元仿真 深度学习 热仿真 |
| 相关度评分 | ★★★ 3.0 / 5.0 |
| 关键词 | 无线充电系统 磁耦合机构 温度预测 多物理场有限元仿真 深度学习 |
语言:
中文摘要
磁耦合机构作为无线充电系统的核心,其功率损耗导致的温升问题严重影响系统性能。本文提出了一种多点动态温度预测方法,通过结合多物理场有限元仿真与深度学习算法,实现了对磁耦合机构温度的实时精准预测。
English Abstract
As the core component of wireless charging systems, the magnetic coupler usually accounts for a significant proportion of total system power losses, resulting in substantial cumulative temperature rise. This article proposes a multipoint dynamic temperature prediction method for magnetic couplers, integrating multiphysics finite-element simulation with a deep learning algorithm to achieve real-tim...
S
SunView 深度解读
该研究聚焦于无线充电核心部件的热管理,对阳光电源的电动汽车充电桩业务具有参考价值。虽然目前阳光电源充电桩以有线快充为主,但随着大功率无线充电技术的演进,磁耦合机构的散热设计与实时温控将成为提升系统可靠性与功率密度的关键。建议研发团队关注该多物理场耦合与深度学习结合的预测方法,将其应用于充电模块的寿命预测及热保护策略优化,以提升产品在极端工况下的稳定运行能力。