1.一种电动汽车无线动态充电系统的控制方法，其特征在于，该控制方法包括发射端和接收端两边同时控制，发射端对PFC变换器采用滑模PID控制，接收端对DC-DC变换器采用模糊算法控制，通过无线通信模块实现信息交互。

2.根据权利要求1所述的电动汽车无线动态充电系统的控制方法，其特征在于，发射端对PFC变换器的滑模PID控制方法，包括以下步骤：步骤1：将接收端的负载电压反馈到发射端，比较参考电压得到参考电压误差作为滑模控制器中数字PID控制电压外环的输入量，经比例、积分、微分运算后输出标准信号，经调压器转换成电流信号输出，此电流作为滑模内环控制的参考电流；

步骤2：将采集PFC变换器得到的输出电流比较经数字PID外环调节得到的参考电流，得到电流误差作为滑模内环控制的输入量，通过滑模内环电流控制，得到滑模内环控制输出量，而后计算等效控制函数，转换为PFC变换器的占空比d，得到PFC变换器调节驱动信号。

3.根据权利要2所述的电动汽车无线动态充电系统的控制方法，其特征在于，步骤1中的数字PID控制电压外环控制方法，包括以下步骤：S1.1：初始化输出信号控制量和初始化控制偏差值；

S1.2：电压检测电路实时采样负载电压vo，并通过滑模PID控制器与模糊控制器通过无线通信模块实时传递vo的值，进而输出给比较器得到当前采样周期的电压误差值e；

S1.3：电压误差值e将通过比例、积分、微分运算得到Kp、Ki、Kd，后经过累加运算输出调节信号输出至调压器，输出电流信号作为滑模内环控制的参考电流iref。

4.根据权利要求2所述的电动汽车无线动态充电系统的控制方法，其特征在于，步骤2中的滑模内环电流控制方法，包括以下步骤：S2.1：电流检测电路实时采样PFC变换器输出电流is，输出给比较器得到当前采样周期的电压误差值e；

S2.2：对于PFC变换器，可以确定状态输入变量x，其中，x1和x2分别为输出电流误差和输出电流误差变化率；

在状态输入变量方程组代入PFC变换器模型，再求对时间的导数得到PFC变换器滑模控制设计所需的状态空间方程；

其中， 和 为输出电流误差和输出电流误差变化率的导数，Zp为原边线圈总阻抗，Cp和Lp为PFC变换器的电容和电感，u为控制输出量，p(t)为扰动；

p(t)＝-ω2Iinmaxsin(ωt)+(Iinmax-Vinmax)ωcos(ωt)         (3)其中，ω为工频电网频率，Iinmax和Vinmax为PFC变换器的瞬态输入电流和瞬态输入电压最大值；

设计线性组合的滑模面，确定滑模面方程为：

其中，α1、α2为滑模系数；

为了保证滑模状态的存在，必须满足局部可达性条件，

其中，为状态轨迹变化率，

S2.3：设计滑模控制律，令 求解得到等效控制函数为其中，ueq为等效控制量，ueq连续且0＜ueq＜1，K表示增益系数；

将等效控制函数变换为占空比d，其中 得出如下的控制信号vc和斜波信号 即为滑模控制器的控制律，可用于PWM控制器的实际实现，其表达式为

5.根据权利要求1所述的电动汽车无线动态充电系统的控制方法，其特征在于，接收端对DC-DC变换器采用模糊算法控制方法，包括以下步骤：步骤1，信号采样；

步骤2，输入量的模糊化；

步骤3，建立模糊规则并模糊推理；

步骤4，输出量的去模糊化。

6.根据权利要求5所述的电动汽车无线动态充电系统的控制方法，其特征在于，步骤1中的信号采样具体为：电压检测电路实时采样负载电压的负载电压vo，通过比较器得到当前采样周期的电压误差值e并予以记录，然后将e与上一采样周期的电压误差值进行比较得到误差偏差值ec。

7.根据权利要求5所述的电动汽车无线动态充电系统的控制方法，其特征在于，步骤2中的输入量的模糊化具体为：将电压误差和电压误差变化量作为输入量确定为模糊子集，建立三角隶属度函数，以极差的方式表述隶属度，分别表述出e和ec的隶属度函数。

在模糊控制单元内将e和ec乘以相应的量化因子后转换为相应的模糊语言变量E和EC：其中，<>代表取整运算，eH表示高限值，eL表示低限值，ke和kec表示电压误差和电压误差变化率的量化因子。

8.根据权利要求5所述的电动汽车无线动态充电系统的控制方法，其特征在于，步骤3中的建立模糊规则并模糊推理具体为：用模糊条件语句对隶属度函数进行模糊描述，模糊控制器的控制规则是由一组彼此间通过“或”的连接关系连接起来的模糊条件语句来描述的，其中每一条模糊条件语句，当输入、输出语言变量在各自论域上反应各语言值的模糊子集为已知时，都可以表达为论域集上的模糊关系。

9.根据权利要求5所述的电动汽车无线动态充电系统的控制方法，其特征在于，步骤4中的输出量的去模糊化具体为：模糊控制器接受模糊输入量，经过模糊逻辑推理，最终得到被控数据量的模糊控制量；

根据输出变量模糊子集分布采用最大隶属度法从输出变量模糊子集合中选出隶属度最大的一个模糊子集并将此模糊子集映射为模糊语言变量，乘以比例因子后得到输出控制变量u的精确值。