CPT系统频率稳定性:图示法与根轨迹法的应用与分析
76 浏览量
更新于2024-09-06
收藏 735KB PDF 举报
本文主要探讨了基于图示法和根轨迹法的CPT(非接触电能传输)系统频率稳定性分析。作者黄俊博和孙跃针对CPT系统的四种常见补偿模式,如自补偿、串联补偿、并联补偿和混联补偿,首先推导出了一次侧谐振频率与负载之间的关系模型。这个模型考虑了负载的变化对系统性能的影响,特别是对频率稳定性的影响。
图示法作为一种直观的工具,被用来描绘系统频率随负载变化的行为,帮助理解一次侧谐振频率与拾取端负载以及一、二次侧品质因数之间的关系。通过根轨迹法,研究人员能够深入分析不同补偿模式下,当二次侧品质因数\( Q_Q^{ss} \)保持不变时,如何调整一次侧品质因数\( Q_Q^{pp} \)以确保频率稳定性和最大功率传输。文中提到的三种\( Q_Q^{pp} \)获取策略包括:在额定负载下达到最大传输功率时的\( Q_Q^{pp}\),使系统始终保持原谐振频率的\( Q_Q^{pp}\),以及在不同负载条件下的频率分岔临界\( Q_Q^{pp}\)。
这些分析结果对于CPT系统的设计和频率稳定控制具有重要的指导意义,因为它为选择合适的补偿模式、确定器件参数以及设计频率稳定控制系统提供了理论和技术支持。通过对复杂系统行为的深入理解和可视化,本文的工作有助于提高CPT系统的性能和可靠性,推动了非接触电能传输技术的发展。
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2021-06-14 上传
2021-09-21 上传
2020-02-15 上传
2021-05-29 上传
2021-04-18 上传
点击了解资源详情
weixin_38706747
- 粉丝: 5
- 资源: 962
最新资源
- Elasticsearch核心改进:实现Translog与索引线程分离
- 分享个人Vim与Git配置文件管理经验
- 文本动画新体验:textillate插件功能介绍
- Python图像处理库Pillow 2.5.2版本发布
- DeepClassifier:简化文本分类任务的深度学习库
- Java领域恩舒技术深度解析
- 渲染jquery-mentions的markdown-it-jquery-mention插件
- CompbuildREDUX:探索Minecraft的现实主义纹理包
- Nest框架的入门教程与部署指南
- Slack黑暗主题脚本教程:简易安装指南
- JavaScript开发进阶:探索develop-it-master项目
- SafeStbImageSharp:提升安全性与代码重构的图像处理库
- Python图像处理库Pillow 2.5.0版本发布
- mytest仓库功能测试与HTML实践
- MATLAB与Python对比分析——cw-09-jareod源代码探究
- KeyGenerator工具:自动化部署节点密钥生成