找到 2 条结果 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics
高阶DC-DC变换器的在线神经网络无模型控制方法
Online Neural Network Based Model-free Control Method for High-order DC-DC Converter
Zhenkun Xiong · Liangzong He · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年8月
在复杂DC-DC变换器各种控制策略中,神经网络控制方法日益突出。其擅长无需精确数学模型的函数逼近,特别适合复杂、非线性和不确定控制系统。提出高阶DC-DC变换器新型在线无模型控制策略,利用神经网络能力。通过利用实时运行数据训练神经网络,该方法无需复杂模型即可开发变换器控制器。使用在线估计技术提取过程梯度。深入探讨无模型系统原理并详细分析控制方法稳定性。在高升压DC-DC变换器上进行大量实验验证控制框架的实用性、鲁棒性和响应性,该变换器高阶且难以建模,精确建模极具挑战性,可严格测试神经网络控制策略...
解读: 该在线神经网络无模型控制技术对阳光电源高阶复杂变换器控制有重要创新价值。无模型神经网络方法可应用于ST储能变流器的多级DC-DC变换器,简化控制器设计并提高适应性。在线训练和梯度估计技术对阳光电源变换器的自适应控制和参数漂移补偿有借鉴意义。该技术对PowerTitan大型储能系统的复杂拓扑控制和鲁棒...
感应电力传输系统的互感识别技术应用实现两接收器系统交叉耦合补偿
Applying Mutual Inductance Identification to Achieve Cross-Coupling Compensation for Two-Receiver Wireless Power Transfer Systems
Xiaoli Zhang · Liangzong He · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年5月
在双接收器无线电力传输系统中，交叉耦合会显著影响系统性能。提出互感识别技术以实现交叉耦合补偿。通过识别初次级线圈间互感和接收线圈间互感，推导出补偿算法消除交叉耦合影响。实验验证该方法有效提升双接收器系统输出功率稳定性和传输效率。该技术为多接收器WPT系统设计提供了实用解决方案。
解读: 该双接收器WPT交叉耦合补偿研究对阳光电源多负载无线充电有重要价值。互感识别和补偿算法可应用于阳光新能源汽车多车位无线充电站，提升系统效率和功率分配均衡性。该技术对阳光拓展多接收器无线充电应用场景有实用价值。...