### 耦合模理论推导 #### 一、耦合模理论概述 耦合模理论（Coupled-Mode Theory, CMT）是一种用于研究两个或多个电磁波模式间耦合特性的理论方法。该理论在无线能量传输、微波射频等领域的应用尤为广泛。CMT能够有效地简化多线圈耦合电路的计算复杂度，特别是在非接触电能传输（Contactless Power Transfer, CPT）系统的设计与分析中扮演着重要的角色。 #### 二、耦合模理论在能量传输中的应用 ##### 2.1 单个负载的电路分析 **电路分析** 考虑一个基本的磁共振系统，其中包含逆变器和整流器部分。在该系统中，逆变器产生的交流电源\( U \)经过耦合线圈传递给负载\( R_L \)。这里，耦合系数\( K = \frac{M}{\sqrt{L_1 L_2}} \)，其中\( M \)代表两个线圈\( L_1 \)和\( L_2 \)之间的互感。根据电路原理，可以得到以下方程： 1. 原边线圈电流方程：\[ U = (R_1 + j\omega L_1)I_1 + j\omega MI_2 \] 2. 副边线圈电流方程：\[ 0 = (R_2 + j\omega L_2)I_2 - j\omega MI_1 \] 3. 负载功率方程：\[ P_L = I_2^2R_L \] 在谐振状态下，即\( \omega = \frac{1}{\sqrt{L_1C_1}} = \frac{1}{\sqrt{L_2C_2}} \)，可以进一步简化上述方程组，并得到能量传输效率的计算公式。 **CMT分析** CMT分析侧重于稳态特性，假设主线圈和次线圈的幅值在正弦激励下为常数。利用CMT，我们可以得到原线圈和次线圈的能量变化方程： 1. 原线圈能量变化方程：\[ \dot{a}_1 = -\frac{1}{2}R_1a_1 - j\omega M a_2 + S \] 2. 次线圈能量变化方程：\[ \dot{a}_2 = -\frac{1}{2}R_2a_2 - j\omega M a_1 \] 其中，\( a_1(t) \)和\( a_2(t) \)分别代表原线圈和次线圈的瞬时能量，\( R_1 \)和\( R_2 \)为线圈的损耗，\( K_{12} \)为两个线圈之间的耦合率，\( S \)为外部激励（通常可以忽略不计）。通过这些方程，我们可以推导出原线圈和副线圈之间的能量传输效率，并验证它与电路分析方法得到的结果一致。 ##### 2.2 两个负载电路的传输效率分析 当存在两个负载时，电路模型变得更为复杂。此时，需要同时考虑两个负载线圈\( L_2 \)和\( L_3 \)与主线圈\( L_1 \)之间的互感\( M_2 \)和\( M_3 \)。同样地，可以列出相应的电流方程，并求解谐振条件下的传输效率。 1. 原边线圈电流方程：\[ U = (R_1 + j\omega L_1)I_1 + j\omega M_2 I_2 + j\omega M_3 I_3 \] 2. 第二个负载线圈电流方程：\[ 0 = (R_2 + j\omega L_2)I_2 - j\omega M_2 I_1 \] 3. 第三个负载线圈电流方程：\[ 0 = (R_3 + j\omega L_3)I_3 - j\omega M_3 I_1 \] 4. 负载功率方程：\[ P_{L2} = I_2^2 R_{L2},\quad P_{L3} = I_3^2 R_{L3} \] 通过这些方程，可以进一步推导出多负载情况下的能量传输效率公式，并将其与单负载情况下的公式进行比较，从而验证耦合模理论的有效性和一致性。 #### 三、结论 耦合模理论作为一种有效的工具，不仅能够简化复杂电路模型的分析过程，还能准确地预测能量传输系统的性能。通过上述分析可以看出，无论是单个负载还是多个负载的情况，耦合模理论都能够提供一种统一的方法来求解能量传输效率。这对于设计高效可靠的无线能量传输系统具有重要意义。在未来的研究中，耦合模理论有望在更多领域得到更广泛的应用和发展。

整理了： 一阶RC低通滤波器数学模型推导及算法实现 一阶RC高通滤波器数学模型推导及算法实现 二阶RC低通滤波器数学模型推导 二阶RC高通滤波器数学模型推导 陷波滤波器数学公式推导及算法实现 标准卡尔曼滤波器数学公式推导及算法实现 文中对基础知识进行了注释，适合对遗忘的知识的拾起，文中算法的实现都使用了C++语言，适合移植到嵌入式平台，代码也进行了比较清晰的注释，适合理解。 文中所有公式都是up主手动敲出来的。 up主能力有限，难免有错误，欢迎网友指出和交流。 陷波滤波器代码部分不完整，完整代码放置百度云盘，自取： 链接：https://pan.baidu.com/s/1r6mTPmbRJyTKgvBMdlNdIw 提取码：rntb 本文主要涵盖了四种滤波器的公式推导及算法实现，分别是：一阶RC低通滤波器、一阶RC高通滤波器、二阶RC低通滤波器、二阶RC高通滤波器，以及陷波滤波器和标准卡尔曼滤波器。这些滤波器广泛应用于信号处理和数据分析领域，尤其是在嵌入式系统中。 1. 一阶RC低通滤波器： - 数学模型推导：通过拉普拉斯变换将时域转换为频域，得到传递函数。 - 算法推导：采用一阶后向差分进行离散化，通过采样频率和截止频率计算系数。 - 代码实现：提供了一段C++代码实现了一阶RC低通滤波器。 - 算法验证：通过验证代码来确保滤波器功能的正确性。 2. 一阶RC高通滤波器： - 数学模型推导：与低通滤波器类似，但传递函数有所不同，允许高频信号通过。 - 算法推导和实现：同样使用离散化方法，计算系数并实现滤波算法。 - 算法验证：验证滤波器效果。 3. 二阶RC低通/高通滤波器： - 数学模型推导：扩展一阶模型，增加一个电容或电阻，得到更复杂的传递函数。 - 算法推导：推导离散化形式，计算新的系数。 - 实现未在文本中详述，可能需要参考作者提供的完整代码。 4. 陷波滤波器： - 传递函数推导：设计一个特定的滤波器，以衰减特定频率范围内的信号。 - 算法推导：计算系数并实现陷波滤波算法。 - 代码实现：不完整，完整代码需从链接下载。 5. 标准卡尔曼滤波器： - 前置知识：介绍递归处理、数据融合、相关数学基础和状态空间方程。 - 算法推导：包括卡尔曼增益的计算、先验和后验估计协方差的求解。 - 算法实现：分别展示了适用于一维、二维或多维的卡尔曼滤波器的C++实现。 卡尔曼滤波是一种高级的滤波技术，它结合了动态系统的状态估计和测量数据，通过递归算法处理数据，实现对系统状态的最优估计。滤波器的选择取决于应用场景，低通滤波器用于抑制噪声，陷波滤波器用于去除特定频率干扰，而卡尔曼滤波器则适用于复杂环境下的动态数据处理。

**FOC控制技术详解** **1. FOC（Field-Oriented Control）的本质与核心思想** FOC（Field-Oriented Control）是一种先进的电机控制策略，其核心思想是通过实时控制电机的定子磁场，使其始终与转子磁链保持90度的相位差，以实现最佳的转矩输出。这被称为超前角控制。电机的电角度用于指示转子的位置，以便在固定坐标系和旋转坐标系之间转换磁场，进而生成精确的PWM信号来控制电机。电角度的定义可以灵活，如轴与轴的夹角，主要目的是简化Park和反Park变换的计算。 **2. 超前角控制的原理** 超前角控制的关键在于使电机的磁通与转矩方向垂直，以获得最大的转矩。当转子磁场相对于定子磁场滞后90度时，电机的扭矩最大。因此，通过实时调整定子电流，使它超前于转子磁链90度，可以达到最优的扭矩性能。 **3. Clark变换** Clark变换是将三相交流电流转换为两相直轴（d轴）和交轴（q轴）的直流分量的过程，目的是将复杂的三相系统解耦为易于控制的两相系统。在Clark变换中，通过一定的系数（等幅值变换或恒功率变换）将三相电流转换为两相电流，使得电机的动态特性更易于分析和控制。 **3.1 数学推导** Clark变换的公式如下： \[ I_d = k(I_a - \frac{1}{\sqrt{3}}(I_b + I_c)) \] \[ I_q = k(\frac{1}{\sqrt{3}}(I_a + I_b) - I_c) \] 其中，\(k\) 是变换系数，等幅值变换时 \(k = \frac{1}{\sqrt{3}}\)，而恒功率变换时 \(k = \frac{2}{\sqrt{3}}\)。 **4. Park变换与逆变换** Park变换是将两相直轴和交轴电流进一步转换为旋转变压器坐标系（d轴和q轴），以便进行磁场定向。逆Park变换则将旋转变压器坐标系的电流再转换回直轴和交轴电流。这两个变换在数学上涉及到正弦和余弦函数，对于实时控制至关重要。 **5. SVPWM（Space Vector Pulse Width Modulation）** SVPWM是一种高效的PWM调制技术，通过优化电压矢量的分配，实现接近理想正弦波的电机电压。SVPWM涉及到扇区判断、非零矢量和零矢量的作用时间计算、过调制处理以及扇区矢量切换点的确定。这一过程确保了电机高效、低谐波的运行。 **6. PID控制** PID（比例-积分-微分）控制器是自动控制领域常见的反馈控制策略。离散化处理是将连续时间的PID转换为适合数字处理器的形式。PID控制算法包括位置式和增量式两种，各有优缺点，适用于不同的控制场景。积分抗饱和是解决积分环节可能导致的饱和问题，通过各种方法如限幅、积分分离等避免控制器性能恶化。 **7. 磁链圆限制** 磁链圆限制是限制电机磁链的模长，以防止磁饱和现象。通过对MAX_MODULE和START_INDEX的设定，确保电机在安全的工作范围内运行，同时保持良好的控制性能。 以上知识点涵盖了FOC控制的基础理论和实际应用，包括数学推导、算法实现以及相关的控制策略。通过深入理解并实践这些内容，可以有效地设计和优化电机控制系统。

BP神经网络（公式推导+举例应用）

史上最详细的四元数、旋转矩阵、旋转矢量的推导，保姆级教学！！！特别特别详细且通俗易懂，图文结合，生动形象，一文足以熟练掌握四元数相关知识！！！！！

P.S. 符号 ⋀为向量到反对称矩阵的转换符，将向量外积的计算转换为矩阵和向量相乘的形式如图，旋转轴方向向量为单位向量，‖‖ = 1，且：= Ⅱ + ⊥ （分解

氢被视为从基于矿物燃料的经济向可再生，可持续经济过渡的关键因素。 氢气可直接用作能量载体或用作将CO2还原为合成烃的原料。 氢可通过电解将水分解成氧气和氢气来产生。 本文概述了三种主要的电解技术：酸性（PEM），碱性（AEL）和固体氧化物电解（SOEC）。 提供了现有电解槽和商业供应商的更新列表。 最有趣的是，如果有的话，还会给出商用设备的具体价格。 尽管在过去的几十年中PEM技术取得了长足的发展，但最大，最高效的电解槽仍然是碱性的。 因此，期望该技术在向氢社会的过渡中起关键作用。 提供了碱性电解槽中各组分的详细说明和该过程的分析模型。 分析模型允许调查不同操作参数对效率的影响。 具体而言，分析了温度对电解质电导率的影响，进而对效率的影响。 发现在65°C-220°C的碱性电解槽的典型工作温度范围内，效率变化高达3.5个百分点，分别在65°C和220°C时从80％增至83.5％。 。

buck-boost电路公式推导

参考《图论算法及其MATLAB实现 王海英 北航》

LCL滤波器传递函数(阻抗法)推导-Bing