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申请/专利权人：深圳大学

摘要：本申请属于无线电能传输技术领域，提供一种动态无线传能的控制方法、动态无线传能系统及电动汽车，通过获取流过能量拾取端的负载模块的负载电流；将负载电流输入预先建立的第一模型，得到由第一模型输出的估计电感电流和估计电容电压；第一模型为基于卡尔曼滤波算法建立的状态变量与负载电流之间的对应关系的模型；将估计电感电流、估计电容电压以及负载电流输入第二模型，基于预设的参考值得到由第二模型输出的占空比值；根据占空比值生成对应的脉宽调制信号，以控制降压模块生成负载驱动信号，从而在只测量负载电流的前提下，快速且精准地将负载电流的幅值稳定在额定范围内，提高动态无线传能系统的稳定性、鲁棒性和快速响应性能。

主权项：1.一种动态无线传能的控制方法，其特征在于，应用于能量拾取端，所述能量拾取端包括依序连接的能量接收线圈、次级谐振拓扑网络、交直流转换模块、滤波模块、降压模块、负载模块以及控制模块；所述控制模块包括：电流采集模块，用于采集流过所述负载模块的负载电流；卡尔曼滤波器，用于将所述负载电流输入预先建立的第一模型，得到由所述第一模型输出的估计电感电流和估计电容电压；所述第一模型为基于卡尔曼滤波算法建立的状态变量与所述负载电流之间的对应关系的模型；所述状态变量包括所述估计电感电流和所述估计电容电压；模型预测控制器，用于将所述估计电感电流、所述估计电容电压以及所述负载电流输入第二模型，基于预设的参考值得到由所述第二模型输出的占空比值；PWM发生器，用于根据所述占空比值生成PWM波形；驱动模块，用于根据所述PWM波形生成对应的脉宽调制信号，以控制降压模块生成负载驱动信号；所述控制方法包括：获取流过所述能量拾取端的负载模块的负载电流；将所述负载电流输入预先建立的第一模型，得到由所述第一模型输出的估计电感电流和估计电容电压；所述第一模型为基于卡尔曼滤波算法建立的状态变量与所述负载电流之间的对应关系的模型；所述状态变量包括所述估计电感电流和所述估计电容电压；将所述估计电感电流、所述估计电容电压以及所述负载电流输入第二模型，基于预设的参考值得到由所述第二模型输出的占空比值；根据所述占空比值生成对应的脉宽调制信号，以控制降压模块生成负载驱动信号；所述将所述负载电流输入预先建立的第一模型，得到由所述第一模型输出的估计电感电流和估计电容电压，包括：对所述降压模块的两种工作状态进行建模，并将所述降压模块中的电容电压、电感电流作为所述第一模型的状态变量；其中，所述两种工作状态包括开关导通状态和开关断开状态；根据所述负载电流以及所述第一模型采用卡尔曼滤波算法对所述状态变量进行计算，得到所述估计电容电压和所述估计电感电流；将所述占空比值作为模型输入，所述负载电流作为模型输出，建立所述降压模块的离散模型为： ；其中，d（k）为所述模型预测控制器输出的占空比值，，，，Vin为输入电压，I为单位矩阵，T为采样周期，x（k）、x（k+1）为状态变量，VC为电容电压，IL为电感电流，R为负载的电阻，，，C为电容电压值，L为电感值；对所述降压模块的离散模型建立增广矩阵，以弱化模型参数漂移带来的动态估计误差；对所述降压模块的离散模型建立增广矩阵，以弱化模型参数漂移带来的动态估计误差，包括：建立增广矩阵： ； ；其中，On为零向量，u（k）为输出的控制信号，y（k）为输入至所述卡尔曼滤波器的目标信号；根据所述增广矩阵建立预测方程： ；其中， ； ； ； ；根据预设的追踪精度建立代价函数： ；其中，Np为预测时域步长，Nc为控制序列维度，是维度与x（k）一致的矩阵，和为权重矩阵，ref（k）为k时刻的目标参考值，根据所述代价函数得到占空比值为： ；。

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权利要求：

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