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用于高功率应用的高效无纹波多相交错堆叠变换器
Ripple-Free Multiphase Interleaved Stacked Converter for High-Power Applications
Mohammed A. Alharbi · Mohamed S. A. Dahidah · Saleh Abdusalam Ali · Salaheddine A. E. Ethni 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年12月
本文提出了一种新型控制技术，旨在实现直流-直流多相堆叠交错变换器的输出电流和电压无纹波。传统多相交错变换器的纹波消除仅依赖于相数且受占空比限制，而该技术克服了这一局限，显著提升了高功率变换系统的性能。
解读: 该技术对阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack系列）及大功率光伏逆变器具有重要参考价值。储能PCS的核心在于DC-DC环节的效率与电流纹波控制，无纹波技术可有效降低输出滤波器的体积与重量，提升功率密度，并减少对电池组的电流应力，从而延长电池寿命。建议研发团队评估该控制策略在...
基于交错式DC-DC变换器的电动汽车直流快充旋转相位卸载技术
Rotating Phase Shedding for Interleaved DC–DC Converter-Based EVs Fast DC Chargers
Mohammed A. Alharbi · Abraham M. Alcaide · Mohamed Dahidah · Montero-Robina P. 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年2月
直流快充是电动汽车普及的关键。随着电池技术多样化，充电器设计面临更高的效率挑战。本文提出了一种针对多相交错式变换器的旋转相位卸载控制策略，旨在优化轻载及变负载工况下的转换效率，以满足日益严苛的充电系统性能要求。
解读: 该技术直接应用于阳光电源的电动汽车充电桩产品线。多相交错式DC-DC变换器是实现大功率直流快充的核心拓扑，通过引入旋转相位卸载控制，可显著提升充电桩在不同SOC阶段及宽电压输出范围下的全负载效率。建议研发团队在下一代大功率充电模块中评估该控制算法，以降低待机功耗并提升整机能效，从而增强阳光电源在充电...
基于自适应神经模糊分类的高精度动作识别:先进生物信号与RGB融合技术
Advanced Biosignal-RGB Fusion With Adaptive Neurofuzzy Classification for High-Precision Action Recognition
Iqra Aijaz Abro · Haifa F. Alhasson · Shuaa S. Alharbi · Mohammed Alatiyyah 等6人 · IEEE Access · 2025年3月
在使用多传感器数据进行动作识别的领域中,生物信号与RGB模态的融合为提升动作分类系统精度提供了新途径。本文提出一种自适应神经模糊分类框架,融合肌电信号、加速度计数据和视觉信息,通过模糊逻辑优化多模态数据的特征融合。
解读: 该多传感器融合技术可应用于阳光电源储能系统的人机交互和安全监控。通过融合视觉和生物信号数据,实现储能电站运维人员的行为识别和异常动作检测,提升工业现场的安全管理水平,为智能运维系统提供人机协同支持。...