多频多负载无线电能传输系统负载及互感同步识别方法

技术领域

本发明属于无线充电技术领域，尤其涉及多频多负载无线电能系统负载及互感识别的方法。

背景技术

近几年，无线电能传输(wireless power transfer，WPT)逐渐在中低功率电子设备中运用，而磁耦合谐振式无线电能传输(MCR-WPT)由于传输距离较长，传输功率较高，安全性高等优点成为无线输电的主要发展方向之一。在无线输电的发展过程中，多负载系统由于更具有产业意义，因此受到了广泛的关注。

无论单负载还是多负载，在无线充电系统使用中最容易发生变化的是谐振器相对位置和所接入设备的阻抗。由于谐振器偏移、负载等效阻抗变化等将使系统传输性能降低甚至是失控。为保证系统能够实现高效的传输性能，对系统模型进行实时校正，需要设计一种能够准确识别互感与负载的方法，以提升模型精确度。

目前，存在一种基于时分复用的方法实现多负载无线电能传输系统负载与互感的辨识方法，该方法将多负载系统转换成不同时序工作的单负载系统，实现对多负载进行工作时序划分；辨识过程需采集系统的电源母线电压电流以及直流输出电压。此方法本质上属于对单负载无线充电系统参数辨识，不能应用于多负载无线充电的应用场景中；同时，辨识过程中需要增加额外的电路调节母线电压，防止其产生过冲现象，控制难度较大，不易实现。

因此，如何提供一种多频多负载无线电能传输系统负载及互感同步识别方法，实现对多负载无线充电系统多个参数的大小进行实时辨识，进而扩展无线充电系统的工作范围，成为一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种多频多负载无线电能传输系统负载及互感同步识别的方法，能对多负载无线充电系统实现负载与互感大小的实时辨识，进而扩展无线充电系统的工作范围。

本发明一种多频多负载无线电能传输系统负载及互感同步识别的方法，应用于多负载磁耦合谐振系统，包括如下步骤：

步骤10、通过叠加不同频率调制波与载波比较的正弦脉冲宽度调制方式获得多频驱动信号，向基于多频谐振补偿网络的多负载无线充电系统注入多种不同频率的能量，发射端通过多频谐振补偿网络将功率传递到多个负载上；

步骤20、通过对不同频率下系统输入阻抗进行建模，得到负载与互感之间的关系表达式；

步骤30、采用滑窗DFT将原边多频叠加电流按照系统工作频率分量分频进行提取，对系统输入母线电压、原边电流以及直流输出电压进行实时采样，通过采样得到的数据以及系统的充电参数计算得到辨识模型输出电压计算值，然后将实际系统输出电压值与辨识模型输出电压计算值的误差作为目标函数用于评价粒子的适应度；

步骤40、利用粒子群算法对所述目标函数进行优化，以粒子群算法运行结束时搜索的全局最优解作为负载值，而后根据互感与负载的关系表达式确定互感值，从而实时对多负载无线充电系统的负载与互感大小进行同步辨识。

所属步骤20包括：

步骤21、将逆变后输出电压进行傅里叶级数展开，取其基波

步骤22、发射端多谐振频率补偿网络的等效阻抗为：

其中，ω为系统工作角频率，L

所述负载与互感之间的关系表达式，以双频双负载MCR-WPT系统为例，设系统工作在不同频率下的输入阻抗方程组为：

式中，R

根据系统工作在不同频率下的输入阻抗方程组，可得负载与互感之间的关系表达式：

式中，

所述步骤30包括：

步骤31、所述滑窗DFT提取的基波电流表达式为：

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其中，I

式中，N

步骤32、所述辨识模型输出电压计算值为：

其中，C

步骤33、将实际系统输出电压值V

所述步骤40包括：

步骤41、设定迭代阈值，并将发射端与接收端之间的互感值作为粒子输入粒子群算法；

步骤42、对各粒子的速度和位置进行初始化；

步骤43、计算各粒子的惯性权重因子；

步骤44、基于所述惯性权重因子更新各粒子的速度和位置；

步骤45、基于所述目标函数计算各粒子的适应度，基于所述适应度确定粒子的个体最优值与全局最优值；

步骤46、基于所述迭代阈值以及适应度输出全局最优值，将全局最优解作为负载值；

步骤47、根据负载与互感之间的关系表达式同时得出互感与负载的大小。

所述步骤45包括：

步骤451、基于所述目标函数计算各粒子第n次迭代的适应度fitness(n)；

步骤452、判断fitness(n)是否小于fitness(n-1)，若是，令个体最优值gbest(n)＝fitness(n)，并进入步骤453；若否，则进入步骤453；

步骤453、判断fitness(n)是否小于全局最优值zbest(n)，若是，令全局最优值zbest(n)＝fitness(n)，并进入步骤454；若否，则进入步骤454；

步骤454、迭代次数n加1后，进入步骤46。

采用本发明的技术方案，首先在系统稳态下建立不同频率下系统输入阻抗方程组，求解得到互感关于负载的关系表达式；同时，采用滑窗DFT将原边多频叠加电流进行分频提取；然后以输出电压实际值与理论值误差作为适应度函数设计粒子群算法，将参数辨识问题转化为算法寻优问题，对待辨识参数进行最优解搜索来代替传统的计算方法，避免了传统方程产生的误差。本发明只需对系统输入阻抗进行模型分析，电路结构简单，不需额外的控制电路，且仅需采样输入母线电压、一次侧电流和输出电压，能有效减少通讯数据量，同时降低了电路复杂程度并减小了系统体积，扩展无线充电系统的工作范围。

附图说明

图1(a)为本发明多负载无线充电系统的主电路图；

图1(b)为本发明多负载无线充电系统的基于多频补偿网络的原边电路图；

图2为本发明中多负载无线充电系统总框架图；

图3为本发明中互感与负载同步识别流程图；

图4为本发明中滑窗DFT电流检测流程图。

以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详述。

具体实施方式

本申请实施例通过提供一种多频多负载无线电能传输系统负载及互感同步识别方法，实现对多负载无线充电系统负载与互感大小实时辨识，进而扩展无线充电系统的工作范围。

本申请实施例中基于多频谐振补偿网络的多负载无线充电系统是在发射端电路设计一种多频谐振补偿网络以实现多频能量的无线电能传输系统，技术方案的总体思路如下：首先在系统稳态下建立不同频率下系统输入阻抗方程组，求解得到互感与负载的关系表达式；同时，采用滑窗DFT将原边多频叠加电流进行分频提取；然后以输出电压实际值与理论值误差作为适应度函数设计粒子群算法，将参数辨识问题转化为算法寻优问题，对待辨识参数进行最优解搜索来代替传统的计算方法，避免了传统方程产生的误差。该方法只需对系统输入阻抗模型分析，电路结构简单，不需额外的控制电路。该方法仅需采样输入母线电压、一次侧电流和输出电压，减小通讯数据量，同时降低了电路复杂程度并减小了系统体积，扩展无线充电系统的工作范围。

本发明实施例中基于多频谐振补偿网络的多负载无线充电系统，如图1(a)和(b)所示，包括发射端的稳压直流电源、全桥逆变器(S

(1)发射端谐振电路采用多频谐振补偿网络拓扑设计

本发明的发射端谐振电路采用可独立控制n个共振频率下输入相位的多频谐振补偿网络，如图1(b)所示，该多频谐振补偿网络由一个电容器和n-1个并联LC电路组成，当多负载无线充电系统工作在谐振状态下，相应谐振频率下系统输入阻抗的相位角为零，则多频无功分量可被完全消除。

(2)滑窗DFT设计

如图4所示，本发明通过滑窗DFT电流检测方法来检测一次侧电路中各频率分量电流信号，仅需对当前采样点进行迭代计算，而不需要对整个周期内的采样点进行迭代计算，减小了计算量和计算时间。

(3)辨识模块设计

为实现多频多负载无线充电系统的多参数辨识，本发明提出以不同频率下系统输入阻抗建立互感与负载的关系代表式，以输出电压实际值与理论值误差作为适应度函数设计粒子群算法，以粒子群算法运行结束时搜索的全局最优解作为负载值，而后根据互感与负载的关系表达式确定互感值，此过程粒子群算法只需辨识负载一个参数，辨识参数少，辨识时间短。辨识流程如图3所示。

如图2至图4所示，本发明一种多频多负载无线电能传输系统负载及互感同步识别的方法，应用于多负载磁耦合谐振系统，包括如下步骤：

步骤10、通过叠加不同频率调制波与载波比较的正弦脉冲宽度调制方式获得多频驱动信号，向基于多频谐振补偿网络的多负载无线充电系统注入多种不同频率的能量，发射端通过多频谐振补偿网络将功率传递到多个负载上；

步骤20、通过对不同频率下系统输入阻抗进行建模，得到负载与互感之间的关系表达式；

步骤30、采用滑窗DFT将原边多频叠加电流按照系统工作频率分量分频进行提取，对系统输入母线电压、原边电流以及直流输出电压进行实时采样，通过采样得到的数据以及系统的充电参数计算得到辨识模型输出电压计算值，然后将实际系统输出电压值与辨识模型输出电压计算值的误差作为目标函数用于评价粒子的适应度；

步骤40、利用粒子群算法对所述目标函数进行优化，以粒子群算法运行结束时搜索的全局最优解作为负载值，而后根据互感与负载的关系表达式确定互感值，从而实时对多负载无线充电系统的负载与互感大小进行同步辨识。

所属步骤20包括：

步骤21、将逆变后输出电压进行傅里叶级数展开，取其基波

步骤22、发射端多谐振频率补偿网络的等效阻抗为：

其中，ω为系统工作角频率，L

所述负载与互感之间的关系表达式，以双频双负载MCR-WPT系统为例，设系统工作在不同频率下的输入阻抗方程组为：

式中，R

根据系统工作在不同频率下的输入阻抗方程组，可得负载与互感之间的关系表达式：

式中，

所属步骤30包括：

步骤31、所述滑窗DFT提取的基波电流表达式为：

其中，I

式中，N

步骤32、所述辨识模型输出电压计算值为：

其中，C

步骤33、将实际系统输出电压值V

所述步骤40包括：

步骤41、设定迭代阈值，并将发射端与接收端之间的互感值作为粒子输入粒子群算法；

步骤42、对各粒子的速度和位置进行初始化；

步骤43、计算各粒子的惯性权重因子；

步骤44、基于所述惯性权重因子更新各粒子的速度和位置；

步骤45、基于所述目标函数计算各粒子的适应度，基于所述适应度确定粒子的个体最优值与全局最优值；

步骤46、基于所述迭代阈值以及适应度输出全局最优值，将全局最优解作为负载值；

步骤47、根据负载与互感之间的关系表达式同时得出互感与负载的大小。

所述步骤45包括：

步骤451、基于所述目标函数计算各粒子第n次迭代的适应度fitness(n)；

步骤452、判断fitness(n)是否小于fitness(n-1)，若是，令个体最优值gbest(n)＝fitness(n)，并进入步骤453；若否，则进入步骤453；

步骤453、判断fitness(n)是否小于全局最优值zbest(n)，若是，令全局最优值zbest(n)＝fitness(n)，并进入步骤454；若否，则进入步骤454；

步骤454、迭代次数n加1后，进入步骤46。

本发明的技术重点在于：

通过在一次侧增加多谐振频率补偿网络的方法实现多负载无线电能传输系统功率的定向传输，不需额外的控制电路，且接收端之间的交叉耦合影响较小，可忽略不计；

针对一次侧电路中存在多频叠加电流，辨识过程中需采样对应工作频率的电流信号，为此采用滑窗DFT电流检测方法实现一次侧电流信号相应频率基波分量的提取；

通过建立系统工作在不同频率下的输入阻抗计算得到互感与负载的关系表达式，引入粒子群算法，并通过采样输出电压和预测输出电压的差值创建适应度函数，将参数辨识问题转化为算法寻优问题，对辨识参数进行最优解搜索来代替传统的计算方法，避免了传统方程产生的误差；

通过对无线充电系统的电源母线电压、一次侧电流以及直流输出电压进行实时采样，无需直接测量耦合机构中器件两端的高频大电压，更加安全，且算法复杂度低、运算时间短、误差较小。

采用本发明的技术方案后，当互感发生扰动而偏离设定值时，可以有效地辨识出互感与负载之间的大小并校正其在预测模型中的数值；通过模型预测控制算法(MPC算法)和粒子群算法(PSO算法)共同工作，可以确保无线充电系统的动态稳定性和快速响应能力；即通过将PSO算法与MPC算法结合使得本发明无论在动态还是静态情况下都能够使用，使无线充电更加可靠；不仅能够实现离线状态下的接收端虚部估计，还能够实现动态无线充电系统的接收端虚部估计，极大的提高本发明的实用性。

虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是熟悉本技术领域的技术人员应当理解，我们所描述的具体的实施例只是说明性的，而不是用于对本发明的范围的限定，熟悉本领域的技术人员在依照本发明的精神所作的等效的修饰以及变化，都应当涵盖在本发明的权利要求所保护的范围。