无线充电, fod 检测 原理

时间: 2023-07-17 12:02:17 浏览: 78
### 回答1: 无线充电技术是一种无需通过有线连接即可将能量传输到设备的充电方式。而FOD(Foreign Object Detection)检测是指在无线充电过程中,通过探测器检测到充电区域内是否存在外部物体,从而确保充电过程的安全和高效。 无线充电的原理是基于电磁感应。通常,充电器和接收器之间用一个电磁感应线圈(线圈1)建立一个磁场。当充电器通电时,电流通过线圈1,形成一个交变电磁场。接收器(设备)中的另一个电磁感应线圈(线圈2)则会感应到该磁场并产生电流。这个电流将供电给设备进行充电。 FOD检测是通过在充电器和接收器之间增加一个或多个附加的敏感线圈来实现的。这些线圈不直接参与能量传输,而是用来感知周围环境。当存在外部物体进入充电区域时,敏感线圈将会检测到附加的磁场变化。这些变化在检测器中被捕获并被视为外部物体的存在。 一旦FOD检测器检测到外部物体的存在,充电器会立即停止或减小能量传输,以避免对外部物体造成损害和保护设备的安全。此外,FOD检测还可以避免无效的能量传输,提高充电效率,并减少能量浪费。 总的来说,FOD检测是通过在无线充电系统中添加附加的敏感线圈,并利用其感应到的磁场变化来检测是否存在外部物体。这种检测机制确保了充电过程的安全性和高效性,为用户提供了便利和舒适的无线充电体验。 ### 回答2: 无线充电(Wireless Charging)是一种通过电磁感应将电能传输到设备中的无需通过电缆连接的充电方式。其原理是通过发射器和接收器之间的电磁场耦合来传输能量。通常,发射器通过感应线圈产生一个变化的电流,这个电流进一步通过电磁感应作用在接收器上的线圈进一步感应电流。接收器将这个电流转换为直流电能,以供设备充电。 FOD(Foreign Object Detection)检测是无线充电系统中的一项重要技术,用于检测嵌入在充电器和设备之间的异物。它的作用是确保无线充电过程中只会对合适的设备进行充电,同时避免对其他金属物体或非充电设备进行能量传输。 FOD检测原理主要包括电流检测和电场检测两种方式。在电流检测中,当有异物进入电磁感应范围时,会导致传输过程中的能量损失和电流变化。通过检测电流的变化,系统可以判断出是否有异物存在,并采取相应的措施。 另一种是电场检测,当有异物靠近充电区域时,会改变电磁感应范围内的电场分布。通过在发射器和接收器之间的电场传感器,系统可以监测电场的变化,并识别出是否有外来物体干扰充电过程。 FOD检测在无线充电系统中扮演着重要的角色。它不仅能够保护设备免受损坏,还可以避免任何潜在的安全风险。无线充电技术的发展使得FOD检测越来越准确和可靠,为用户提供了更加便捷和安全的充电体验。

相关推荐

最新推荐

无线充电系统原理介绍- Qi协议5阶段 ASK 电压动态调节 以RT1650举例介绍.pdf

无线充电系统原理介绍:包含发射端 + 接收端 内容包含:Qi协议建立通信的五个阶段、ASK调制、功率传输效率、FOD金属异物检测、电压动态调节等

RNN+LSTM学习资料

对RNN及其改进版本LSTM的的介绍,和其中的运行机制的说明 RNN的结构 口简单来看,把序列按时间展开 为了体现RNN的循环性,可以将多层fod起来

建筑行业周观点开工和地方债发行同步提速基建增速有望企稳-11页.pdf.zip

行业报告 文件类型:PDF格式 打开方式:直接解压,无需密码

ChatGPT技术在逻辑推理中的推理准确性与逻辑合理性评估.docx

ChatGPT技术在逻辑推理中的推理准确性与逻辑合理性评估

建筑材料行业研究周报地产再迎积极政策关注地产链新材料及新疆板块-6页.pdf.zip

行业报告 文件类型:PDF格式 打开方式:直接解压,无需密码

学科融合背景下“编程科学”教学活动设计与实践研究.pptx

学科融合背景下“编程科学”教学活动设计与实践研究.pptx

ELECTRA风格跨语言语言模型XLM-E预训练及性能优化

+v:mala2277获取更多论文×XLM-E:通过ELECTRA进行跨语言语言模型预训练ZewenChi,ShaohanHuangg,LiDong,ShumingMaSaksham Singhal,Payal Bajaj,XiaSong,Furu WeiMicrosoft Corporationhttps://github.com/microsoft/unilm摘要在本文中,我们介绍了ELECTRA风格的任务(克拉克等人。,2020b)到跨语言语言模型预训练。具体来说,我们提出了两个预训练任务,即多语言替换标记检测和翻译替换标记检测。此外,我们预训练模型,命名为XLM-E,在多语言和平行语料库。我们的模型在各种跨语言理解任务上的性能优于基线模型,并且计算成本更低。此外,分析表明,XLM-E倾向于获得更好的跨语言迁移性。76.676.476.276.075.875.675.475.275.0XLM-E(125K)加速130倍XLM-R+TLM(1.5M)XLM-R+TLM(1.2M)InfoXLMXLM-R+TLM(0.9M)XLM-E(90K)XLM-AlignXLM-R+TLM(0.6M)XLM-R+TLM(0.3M)XLM-E(45K)XLM-R0 20 40 60 80 100 120触发器(1e20)1介绍使�

docker持续集成的意义

Docker持续集成的意义在于可以通过自动化构建、测试和部署的方式,快速地将应用程序交付到生产环境中。Docker容器可以在任何环境中运行,因此可以确保在开发、测试和生产环境中使用相同的容器镜像,从而避免了由于环境差异导致的问题。此外,Docker还可以帮助开发人员更快地构建和测试应用程序,从而提高了开发效率。最后,Docker还可以帮助运维人员更轻松地管理和部署应用程序,从而降低了维护成本。 举个例子,假设你正在开发一个Web应用程序,并使用Docker进行持续集成。你可以使用Dockerfile定义应用程序的环境,并使用Docker Compose定义应用程序的服务。然后,你可以使用CI

红楼梦解析PPT模板:古典名著的现代解读.pptx

红楼梦解析PPT模板:古典名著的现代解读.pptx

大型语言模型应用于零镜头文本风格转换的方法简介

+v:mala2277获取更多论文一个使用大型语言模型进行任意文本样式转换的方法Emily Reif 1页 达芙妮伊波利托酒店1,2 * 袁安1 克里斯·卡利森-伯奇(Chris Callison-Burch)Jason Wei11Google Research2宾夕法尼亚大学{ereif,annyuan,andycoenen,jasonwei}@google.com{daphnei,ccb}@seas.upenn.edu摘要在本文中,我们利用大型语言模型(LM)进行零镜头文本风格转换。我们提出了一种激励方法,我们称之为增强零激发学习,它将风格迁移框架为句子重写任务,只需要自然语言的指导,而不需要模型微调或目标风格的示例。增强的零触发学习很简单,不仅在标准的风格迁移任务(如情感)上,而且在自然语言转换(如“使这个旋律成为旋律”或“插入隐喻”)上都表现出了1介绍语篇风格转换是指在保持语篇整体语义和结构的前提下,重新编写语篇,使其包含其他或替代的风格元素。虽然�