### 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。
2024-10-20 23:05:52 430KB 能量传输
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L1正则化技术F(w;x,y)=J(w;x,y)+α∣∣w∣∣1=J(w;x,y)+α∑i=1n∣wi∣假设w∗是损失函数J(w;x,y)最优解,J(w;x,y)在w∗处泰勒展J(w;x,y)=J(w∗;x,y)+J′(w∗;x,y)(w−w∗)+12!J′′(w∗;x,y)(w−w∗)2  ∵w∗是J(w;x,y)最优解,则J′(w∗;x,y)=0,则可以去除J(w∗;x,y)+12!J′′(w∗;x,y)(w−w∗)2J′′是二阶导数,当是高维的时候就变成了H矩阵了。J(w∗;x,y)+12!H(w−w∗)2∴F(w;x,y)=J(w;x,y)+α∣∣w∣∣1=J(w∗;x,y)+12!H
2023-03-18 15:49:55 38KB 导数 正则 正则化
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给出了RP方程、Keller-Kolodner方程和KB模型(KB冲击波传播理论)的推导过程
2023-03-01 15:30:35 618KB 气泡动力学方程 理论推导
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目录 第1章 绪论 1 第2章 d-q轴永磁同步电机基本的数学模型 2 第3章 永磁同步电机参数辨识算法 3 3.1 递推最小二乘法原理 3 3.2 递推程序流程框图 4 3.3 电机系统辨识推导 5 3.3.1电阻、磁链参数辨识 5 3.3.2电感参数辨识方程详细推导 6 第4章 辨识仿真模型的搭建与分析 8 4.1 辨识仿真模型的搭建 8 4.2 仿真结果 9 第5章 结 论 12 参考文献 13
2022-07-07 14:09:37 557KB RLS
支持向量机的简单理论推导。支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器,其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。 SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险,是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。
2022-06-02 16:41:35 16KB 支持向量机
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这篇文档是我迄今为止见到的写的最好的关于卷积神经网络内部机制的博文。
2022-05-26 09:08:32 1.03MB 理论推导 知识详解
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本文来自于csdn,本文首先简单介绍CNN的结构,并不作详细介绍.然后讲解反向传播理论。本文只要讲解CNN的反向传播,CNN的反向传播,其实并不是大多所说的和全连接的BP类似,CNN的全连接部分的BP是与它相同,但是CNN中卷积--池化、池化--卷积部分的BP是不一样的,仔细推导,还是有很多细节地方需要思考的,比如1、在前向传播的过程中,卷积层的输入,是通过卷积核与前一层的输出特征图卷积得来的,那么在反向传播的过程中该怎么处理?这个就与全连接神经网络不同了。2、由于在前向传播的时候,池化层会对前一层卷积层进行放缩,那么从池化层到卷积层BP的时候,小尺度的池化层怎么把误差反传到大尺度的卷积层(这
2022-05-02 16:53:33 1.01MB 卷积神经网络反向传播理论推导
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有限元课程中关于带孔板的应力集中理论推导和有限元模拟
2021-12-02 14:09:39 1.72MB 有限元  abaqus 应力集中
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仿真内容: 1、说明时域和频域的能量守恒(各以信号和噪声来说明) 2、说明信号不变时噪声带宽的变化对输入信噪比的影响 3、说明噪声带宽和FFT增益的关系 4、在矩形窗前提下用仿真曲线和理论分析讨论信号频点位置和FFT后输出信噪比的关系 5、说明频点位置造成的最大信噪比损失是多少 6、对于那些信噪比损失最大的频点位置通过加不同的窗函数有没有信噪比的改善 主要参数声明 噪声带宽为5MHz,噪声的概率分布:N(0,1),即均值为零、方差(功率)为1 单点频信号的频率为500kHz,采样率为10MHz,FFT点数可变(分1024、2048) 信号表达式:s(t)=A*exp(j2Πfdt+θ),其中幅度A取1,初始相位θ为Π/6 【资源说明】 资源包共包含如下内容: MATLAB源码文件4个(1个主程序、3个自定义函数) PDF文件3个(创作声明x1、FFT增益损失理论推导x1、仿真表格x1) 【资源均属于原创、代码编写规范、注释明细可读性强、理论推导简单明了】 原创不易,感谢支持原创作品! 2021 11 15日更新包已同步
针对msckf开源代码的理论推导,贴合开源s-msckf代码,能够更加深入的理解基于滤波方案的SLAM
2021-11-05 17:12:34 552KB SLAM msckf AR 理论推导
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