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时间:2019-03-03
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1、基于强磁耦合共振的无线电力传输翻译:樊京Email:elec_fans@yahoo.com.cn摘要:使用磁场的强耦合共振机制,我们从实验上验证了高效无辐射无线电力传输,传输距离达到了发射线圈半径的8倍。在超过2米的距离上,我们已经能够传输以40%的效率传输60W的电力。我们使用了定量模型描述电力传输,此模型和实验结果的误差在5%以内。我们进一步探讨了这种系统得实际应用和进一步的研究方向。在20世纪初,在电力网建立之前,特斯拉[1]投入了大量精力实验无线传输电力。然而,典型的设计{如特斯拉线圈)会引入
2、了高强度的电场。过去十年独立工作的电子设备迅猛增长(笔记本电脑,手机,机器人,PDA等)。因此,人们对在无线电力的兴趣再次出现(2-4)。辐射传输虽然十分适合通信(5),但却不适合电力传输应用。其原因在于,如果辐射是全方位的,则电力接收效率极低;如果使用定向辐射,则需要一个直线无障碍空间和和先进的跟踪机制。最近的一篇理论分析文章(6)详细分析了使用耦合共振场的边缘进行中距离非辐射能量传输的可行性(7)。直觉上,两个具有相同共振频率的共振物体往往能有效地交换能量,与此同时,非共振时则较少消耗能量。在耦合
3、共振系统(如声、电、磁、核)中,往往会有一个“强耦合”机制(8)。如果能在设计的系统中充分利用这种机制,能量转移预计将非常有效。以这种方式进行的中距离能量传输几乎可以是全向的。环境物体的干涉和能量损失均很小(6)。上述考虑适用于自然界各种共振现象。在这里,我们重点研究磁场共振(9)。由于大多数普通的材料不与磁场相互作用,磁性共振特别适合日常应用。我们在兆赫兹频率探索非辐射近场的磁耦合机制。初看起来,这种能量转移使人想起了通常的磁感应(10),但是,请大家注意,通常的电磁感应在中距离应用中效率极低。一、
4、理论描述特定区域有效的中距离能量传输发生在强耦合共振时。采用耦合模理论CMT来描述这一物理系统(11),我们得到线性方程组如下:at()其中,索引角标代表不同的共振物体。变量m被定义,因而包含在物体m中的能量2
5、()at
6、是m。w是孤立物体的谐振角频率,而Γ是固有衰减率(例如,吸收和辐射损失)。mm在这个模型里,参数为w和Γ的一个没有耦合和驱动的振荡将演化为exp(iwt−Γt),000kk=是共振体的耦合系数,而Ft()是驱动条件。mnnmm我们将研究限定为两个对象。一个是源设备S,一个是驱动设备D
7、。其中源设备被恒定频率驱动,两个设备间具有耦合吸收k。能量被D接收后通过一个电阻负载W做功,并且产生一个除Γ之外的衰减率Γ。因此,整体的衰减率变为:Γ=Γ+Γ。接收能量在DwD'Dw2负载端被消耗,也就是,2
8、()Γat
9、。最大传输效率η取决于负载衰减Γ,这相当于一wDw个电阻匹配问题。研究发现,当源设备和驱动设备在共振时效率最高。在这种情况下,效率是:当取时可以得到最大值。可以看出,要想提高效率,需2要使k/ΓΓ>>1。这通常是在强耦合机制下才能实现。共振在能量传输中发挥了重要的sD机制。相对于非共
10、振磁感应,此方式通过逼近典型参数)效率被提高。二、自共振线圈的实验模型我们的实验由两个自共振线圈组成。一个线圈(源线圈S)通过电感耦合到信号发生电路;另一个线圈(12)通过电感耦合到电阻性负载(Fig.1)。自振荡线圈依靠分布电感和电容达到共振。线圈由导线组成,全长l,跨线截面半径为a的导线绕成高度为h,半径为r的n匝螺旋线圈。据我们所知,有限长度螺旋没有一个精确解。对于我们的系统而言,解决方案依赖一个不够充分的假设(13)。我们发现,即使是使用准静态模型,实验误差仍然在5%以内。图1实验原理图注:A
11、是半径25厘米的单铜环,这是驱动电路的一部分。该驱动电路,输出的正弦波频率为9.9兆赫。S和D分别是独立的源和设备。B是带负载的铜环。变量Ks代表直接耦合,通过角度调整确保D和A没有耦合。S和D在一条线上。忽略B和A及B和S的耦合。我们首先观察到的线圈的两端电流必须为零,我们有理由猜测,线圈的谐振模式近似为沿导线电流呈正弦分布。我们对最低次模感兴趣,因此如果我们使用沿着导体S的参数化坐标,假定坐标从-L/2---L/2,则时变电流具有的模式。由电荷连续性方程可知,线性电荷密度分布的形式为。这样,一半线
12、圈包含的振荡电荷在幅度上(幅度为)等于另一半线圈而在相位上相反。由于线圈谐振,电荷密度分布和电流密度分布在相位上相差pi/2。这意味着当一个参量为实部最大时另一个参量确为0。由此可知,线圈中任意一点的能量分布一会儿取决于电流,一会儿取决于电荷。使用电磁场理论,我们可以定义有效电感和有效电容如下:在这里,电流密度Jr()和电荷密度ρ()r沿线圈方向各自独立,且与线圈的几何形状有关。由定义可知,能量U存储于L和C中:1/2假定方程连续,我们可以计算出相应频率
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