改进粒子群算法的自动阻抗匹配技术
本文关键词:改进粒子群算法的自动阻抗匹配技术,由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】:由于无线电能传输距离的改变或谐振线圈之间发生偏移、负载改变等多方面的影响使系统的输入阻抗发生变化,导致输入阻抗与射频源内阻不匹配,使传输效率大幅下降。在射频源和发射线圈之间加入阻抗匹配网络可以提高无线电能的传输效率。为了提高阻抗匹配的精度和速度,提出了一种改进的粒子群算法。重点将改进算法和传统算法进行仿真实验比较,证明了改进算法在匹配精度和速度方面的优越性。最后将该算法嵌入到自动阻抗匹配系统中,提高了无线电能的传输效率,同时证明了所提算法的有效性。
【作者单位】: 天津工业大学天津市电工电能新技术重点实验室;
【关键词】: 阻抗匹配 磁耦合 谐振式 无线电能传输 改进的粒子群
【基金】:国家自然科学基金(51577133;51477117;51307007;51307120) 天津市应用基础及前沿技术研究计划(自然科学基金)联合资助项目(15JCYBJC46700) 天津市科技支撑计划资助项目(15ZCZDGX00980)~~
【分类号】:TM724;TP18
【正文快照】: 基于磁耦合谐振的无线电能传输技术具有传输距离大、穿透性能好、传输功率和效率高等优点,因此无线电能传输技术在工业领域受到越来越多的关注[1-2]。但是现阶段磁耦合谐振式无线电能传输技术仍存在一些亟待解决的问题,其中较关键的一个问题是传输效率。阻抗匹配网络可以有效
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 全芙蓉;;粒子群算法的理论分析与研究[J];硅谷;2010年23期
2 吴军;李为吉;;改进的粒子群算法及在结构优化中的应用[J];陕西理工学院学报(自然科学版);2006年04期
3 段海涛;刘永忠;冯霄;;水系统优化的粒子群算法分析[J];华北电力大学学报(自然科学版);2007年02期
4 王伟;;混合粒子群算法及其优化效率评价[J];中国水运(学术版);2007年06期
5 付宜利;封海波;孙建勋;李荣;马玉林;;机电产品管路自动敷设的粒子群算法[J];机械工程学报;2007年11期
6 蒋荣华;王厚军;龙兵;;基于离散粒子群算法的测试选择[J];电子测量与仪器学报;2008年02期
7 周苗;陈义保;刘加光;;一种新的协同多目标粒子群算法[J];山东理工大学学报(自然科学版);2008年05期
8 姚峰;杨卫东;张明;;改进粒子群算法及其在热连轧负荷分配中的应用[J];北京科技大学学报;2009年08期
9 张大兴;贾建援;张爱梅;郭永献;;基于粒子群算法的三轴跟瞄装置跟踪策略研究[J];仪器仪表学报;2009年09期
10 王丽萍;江波;邱飞岳;;基于决策偏好的多目标粒子群算法及其应用[J];计算机集成制造系统;2010年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 朱童;李小凡;鲁明文;;位置加权的改进粒子群算法[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(上)[C];2012年
2 陈定;何炳发;;一种新的二进制粒子群算法在稀疏阵列综合中的应用[A];2009年全国天线年会论文集(上)[C];2009年
3 陈龙祥;蔡国平;;基于粒子群算法的时滞动力学系统的时滞辨识[A];第十二届全国非线性振动暨第九届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议论文集[C];2009年
4 于颖;李永生;於孝春;;新型离散粒子群算法在波纹管优化设计中的应用[A];第十一届全国膨胀节学术会议膨胀节设计、制造和应用技术论文选集[C];2010年
5 刘卓倩;顾幸生;;一种基于信息熵的改进粒子群算法[A];系统仿真技术及其应用(第7卷)——'2005系统仿真技术及其应用学术交流会论文选编[C];2005年
6 熊伟丽;徐保国;;粒子群算法在支持向量机参数选择优化中的应用研究[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年
7 方卫华;徐兰玉;陈允平;;改进粒子群算法在大坝力学参数分区反演中的应用[A];2012年中国水力发电工程学会大坝安全监测专委会年会暨学术交流会论文集[C];2012年
8 熊伟丽;徐保国;;单个粒子收敛中心随机摄动的粒子群算法[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第七分册)[南京理工大学学报(增刊)][C];2009年
9 马向阳;陈琦;;以粒子群算法求解买卖双方存货主从对策[A];第十二届中国管理科学学术年会论文集[C];2010年
10 赵磊;;基于粒子群算法求解多目标函数优化问题[A];第二十一届中国(天津)’2007IT、网络、信息技术、电子、仪器仪表创新学术会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王芳;粒子群算法的研究[D];西南大学;2006年
2 安镇宙;家庭粒子群算法及其奇偶性与收敛性分析[D];云南大学;2012年
3 刘建华;粒子群算法的基本理论及其改进研究[D];中南大学;2009年
4 黄平;粒子群算法改进及其在电力系统的应用[D];华南理工大学;2012年
5 胡成玉;面向动态环境的粒子群算法研究[D];华中科技大学;2010年
6 张静;基于混合离散粒子群算法的柔性作业车间调度问题研究[D];浙江工业大学;2014年
7 张宝;粒子群算法及其在卫星舱布局中的应用研究[D];大连理工大学;2007年
8 刘宏达;粒子群算法的研究及其在船舶工程中的应用[D];哈尔滨工程大学;2008年
9 杨轻云;约束满足问题与调度问题中离散粒子群算法研究[D];吉林大学;2006年
10 冯琳;改进多目标粒子群算法的研究及其在电弧炉供电曲线优化中的应用[D];东北大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张忠伟;结构优化中粒子群算法的研究与应用[D];大连理工大学;2009年
2 李强;基于改进粒子群算法的艾萨炉配料优化[D];昆明理工大学;2015年
3 付晓艳;基于粒子群算法的自调节隶属函数模糊控制器设计[D];河北联合大学;2014年
4 余汉森;粒子群算法的自适应变异研究[D];南京信息工程大学;2015年
5 梁计锋;基于改进粒子群算法的交通控制算法研究[D];长安大学;2015年
6 杨伟;基于粒子群算法的氧乐果合成过程建模研究[D];郑州大学;2015年
7 李程;基于粒子群算法的AS/RS优化调度方法研究[D];陕西科技大学;2015年
8 樊伟健;基于混合混沌粒子群算法求解变循环发动机数学模型问题[D];山东大学;2015年
9 陈百霞;考虑风电场并网的电力系统无功优化[D];山东大学;2015年
10 戴玉倩;基于混合动态粒子群算法的软件测试数据自动生成研究[D];江西理工大学;2015年
本文关键词:改进粒子群算法的自动阻抗匹配技术,,由笔耕文化传播整理发布。
本文编号:417640
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/417640.html