Implementazione di un circuito estrattore di carica quasi-sincrono da trasduttori piezoelettrici

La tecnologia odierna, orientata sempre di più verso il “low-power”, ha permesso di poter sviluppare sistemi elettronici in grado di autoalimentarsi senza alcun bisogno di sorgenti di energia tradizionali. Questo è possibile, ad esempio, utilizzando trasduttori piezoelettrici, in grado di trasformare l’energia meccanica, provocata ad esempio da una vibrazione, in un’altra forma di energia che, in tal caso, risulta essere una grandezza elettrica. Il settore principale in cui viene impiegato questo componente è quello dell’Energy Harvesting, ovvero un campo dell’elettronica in cui si cerca di estrarre dall'ambiente circostante bassissime quantità di energia mediante tecniche opportune, cercando di ridurre i consumi dei circuiti di controllo annessi e renderli, in maggior parte, il più possibile autosufficienti. L’obiettivo è quello di implementare alcune tecniche di recupero dell’energia mediante circuiti gestiti a microcontrollore e valutare se tali metodiche portino a risultati accettabili in grado di soddisfare quelli che sono i requisiti che il mondo dell’Energy Harvesting richiede.

Energy harvesting da trasduttori piezoelettrici mediante estrazione di carica quasi-sincrona

In questo documento è stata proposta una soluzione per l'estrazione di carica da un trasduttore piezoelettrico mediante un circuito di conversione quasi-sincrono. Il trasduttore piezoelettrico può essere considerato un ottimo dispositivo per convertire l’energia derivante dalle vibrazioni; la soluzione proposta di estrazione di carica in maniera quasi-sincrona permette un processo di energy harvesting con prestazioni nettamente migliori rispetto al caso di conversione sincrona per casi di trasduttori fortemente accoppiati.

Studio e analisi di circuiti di energy harvesting a switch sincronizzato per trasduttori piezoelettrici

In questa tesi sono stati simulati i modelli circuitali relativi alle tecniche di estrazione SECE, Q-SECE e SSHI. Sono state graficate e analizzate le caratteristiche di trasferimento di potenza. Tramite simulazioni LTspice, è stata calcolata l'energia estratta con tecnica SECE e Q-SECE ed è stato ricavato un miglioramento delle prestazioni di energia di +30% con la tecnica Q-SECE. Un'analisi simile è stata fatta per il calcolo dell'energia in uscita anche per il modello SSHI-parallel.

Progetto di un convertitore flyback sincrono per applicazioni di energy harvesting piezoelettrico

In questo elaborato è stata trattata la caratterizzazione tramite simulazioni e prove in laboratorio di un circuito in grado di estrarre e accumulare energia elettrica, la quale viene generata da vibrazioni meccaniche tramite l'uso di dispositivi piezoelettrici. Partendo da una tipologia di circuito già esistente è stata studiata una variante nel sistema di conversione dell'energia, in questo caso il convertitore implementato è un convertitore di tipo flyback. Dopo aver studiato il circuito in dettaglio, è stata realizzata una prima simulazione circuitale mediante software Ltspice. Sono stati quindi analizzati gli andamenti delle tensioni di uscita e di ingresso durante il processo di carica della capacità, applicando in ingresso differenti tensioni. Infine i dati ottenuti sono stati elaborati in un foglio elettronico per poter ricavare l'andamento del rendimento.

Progetto di una scheda PCB per applicazioni di Energy Harvesting a bassissime tensioni

Progetto di una scheda PCB per applicazioni di Energy Harvesting a bassissime tensioni. Il circuito è in grado di avviarsi, autosostenersi e alimentare un piccolo carico.

Valutazioni di efficienza energetica per sistemi di energy harvesting piezoelettrico

Questa tesi presenta considerazioni sull'efficienza energetica di circuiti di conversione di potenza da trasduttori piezoelettrici attivati in maniera sincrona con le vibrazioni. Viene valutato l'effetto dell'inversione della carica elettrica residua al termine di ogni ciclo di conversione e viene analizzata un'architettura a due stadi sviluppata dall'Università di Bologna in grado di garantire una migliore efficienza, particolarmente idonea alla carica di supercondensatori. Le valutazioni sono state effettuate mediante simulazioni circuitali e gli schemi analizzati offrono incrementi significativi di prestazioni, maggiormente evidenti con vibrazioni di bassa intensità.

Electrically tunable piezoelectric bimorph cantilever for energy harvesting

Con la presente tesi viene esaminato un metodo per modificare la frequenza di risonanza di trasduttori piezoelettrici mediante applicazione di carichi elettrici esterni. L'elaborato inizia con la presentazione dei cristalli utilizzati nel lavoro di tesi, concentrandosi sul processo di fabbricazione di un bimorph cantilever impiegato come convertitore elettromeccanico di energia, la cui frequenza di risonanza è modellizzata analiticamente mediante la legge di Newton e il modello di Euler-Bernoulli. Su tale struttura vengono condotte misure mediante shaker elettrodinamico e analizzatore d'impedenza, ai fini di giusticare il modello analitico presentato. Con lo scopo di sincronizzare la frequenza di risonanza del cantilever con la vibrazione dell'ambiente per massimizzare la potenza disponibile, viene proposto un algoritmo MPPT secondo l'approccio Perturba e Osserva (P&O), al quale è fornita in ingresso la tensione efficace di un layer di materiale piezoelettrico. Valutare la sua risposta in tensione, presenta dei limiti applicativi che hanno portato a prendere in considerazione un approccio totalmente diff�erente, basato sullo sfasamento tra la tensione di un trasduttore piezoelettrico e il segnale di accelerazione impiegato come eccitazione. Misure sperimentali sono state condotte con l'obiettivo di validare l'efficacia di quest'ultimo approccio qualora si voglia sincronizzare la frequenza di risonanza dei piezo con segnali di vibrazione reali.

Efficient Energy Management Policies for Networks with Energy Harvesting Sensor Nodes

We study sensor networks with energy harvesting nodes. The generated energy at a node can be stored in a buffer. A sensor node periodically senses a random field and generates a packet. These packets are stored in a queue and transmitted using the energy available at that time at the node. For such networks we develop efficient energy management policies. First, for a single node, we obtain policies that are throughput optimal, i.e., the data queue stays stable for the largest possible data rate. Next we obtain energy management policies which minimize the mean delay in the queue. We also compare performance of several easily implementable suboptimal policies. A greedy policy is identified which, in low SNR regime, is throughput optimal and also minimizes mean delay. Next using the results for a single node, we develop efficient MAC policies.

Implications of Energy Profile and Storage on Energy Harvesting Sensor Link Performance

Energy harvesting sensors (EHS), which harvest energy from the environment in order to sense and then communicate their measurements over a wireless link, provide the tantalizing possibility of perpetual lifetime operation of a sensor network. The wireless communication link design problem needs to be revisited for these sensors as the energy harvested can be random and small and not available when required. In this paper, we develop a simple model that captures the interactions between important parameters that govern the communication link performance of a EHS node, and analyze its outage probability for both slow fading and fast fading wireless channels. Our analysis brings out the critical importance of the energy profile and the energy storage capability on the EHS link performance. Our results show that properly tuning the transmission parameters of the EHS node and having even a small amount of energy storage capability improves the EHS link performance considerably.

Optimal Sleep-Wake Policies for an Energy Harvesting Sensor Node

We study a sensor node with an energy harvesting source. In any slot,the sensor node is in one of two modes: Wake or Sleep. The generated energy is stored in a buffer. The sensor node senses a random field and generates a packet when it is awake. These packets are stored in a queue and transmitted in the wake mode using the energy available in the energy buffer. We obtain energy management policies which minimize a linear combination of the mean queue length and the mean data loss rate. Then, we obtain two easily implementable suboptimal policies and compare their performance to that of the optimal policy. Next, we extend the Throughput Optimal policy developed in our previous work to sensors with two modes. Via this policy, we can increase the through put substantially and stabilize the data queue by allowing the node to sleep in some slots and to drop some generated packets. This policy requires minimal statistical knowledge of the system. We also modify this policy to decrease the switching costs.

Joint Power Control, Scheduling and Routing for Multihop Energy Harvesting Sensor Networks

We study wireless multihop energy harvesting sensor networks employed for random field estimation. The sensors sense the random field and generate data that is to be sent to a fusion node for estimation. Each sensor has an energy harvesting source and can operate in two modes: Wake and Sleep. We consider the problem of obtaining jointly optimal power control, routing and scheduling policies that ensure a fair utilization of network resources. This problem has a high computational complexity. Therefore, we develop a computationally efficient suboptimal approach to obtain good solutions to this problem. We study the optimal solution and performance of the suboptimal approach through some numerical examples.

Optimal energy management policies for energy harvesting sensor nodes

We study a sensor node with an energy harvesting source. The generated energy can be stored in a buffer. The sensor node periodically senses a random field and generates a packet. These packets are stored in a queue and transmitted using the energy available at that time. We obtain energy management policies that are throughput optimal, i.e., the data queue stays stable for the largest possible data rate. Next we obtain energy management policies which minimize the mean delay in the queue. We also compare performance of several easily implementable sub-optimal energy management policies. A greedy policy is identified which, in low SNR regime, is throughput optimal and also minimizes mean delay.

Energy Harvesting WSNs for Accurately Estimating the Maximum Sensor Reading: Trade-Offs and Optimal Design

Computing the maximum of sensor readings arises in several environmental, health, and industrial monitoring applications of wireless sensor networks (WSNs). We characterize the several novel design trade-offs that arise when green energy harvesting (EH) WSNs, which promise perpetual lifetimes, are deployed for this purpose. The nodes harvest renewable energy from the environment for communicating their readings to a fusion node, which then periodically estimates the maximum. For a randomized transmission schedule in which a pre-specified number of randomly selected nodes transmit in a sensor data collection round, we analyze the mean absolute error (MAE), which is defined as the mean of the absolute difference between the maximum and that estimated by the fusion node in each round. We optimize the transmit power and the number of scheduled nodes to minimize the MAE, both when the nodes have channel state information (CSI) and when they do not. Our results highlight how the optimal system operation depends on the EH rate, availability and cost of acquiring CSI, quantization, and size of the scheduled subset. Our analysis applies to a general class of sensor reading and EH random processes.

Information-theoretic Studies and Capacity Bounds: Group Network Codes and Energy Harvesting Communication Systems

Network information theory and channels with memory are two important but difficult frontiers of information theory. In this two-parted dissertation, we study these two areas, each comprising one part. For the first area we study the so-called entropy vectors via finite group theory, and the network codes constructed from finite groups. In particular, we identify the smallest finite group that violates the Ingleton inequality, an inequality respected by all linear network codes, but not satisfied by all entropy vectors. Based on the analysis of this group we generalize it to several families of Ingleton-violating groups, which may be used to design good network codes. Regarding that aspect, we study the network codes constructed with finite groups, and especially show that linear network codes are embedded in the group network codes constructed with these Ingleton-violating families. Furthermore, such codes are strictly more powerful than linear network codes, as they are able to violate the Ingleton inequality while linear network codes cannot. For the second area, we study the impact of memory to the channel capacity through a novel communication system: the energy harvesting channel. Different from traditional communication systems, the transmitter of an energy harvesting channel is powered by an exogenous energy harvesting device and a finite-sized battery. As a consequence, each time the system can only transmit a symbol whose energy consumption is no more than the energy currently available. This new type of power supply introduces an unprecedented input constraint for the channel, which is random, instantaneous, and has memory. Furthermore, naturally, the energy harvesting process is observed causally at the transmitter, but no such information is provided to the receiver. Both of these features pose great challenges for the analysis of the channel capacity. In this work we use techniques from channels with side information, and finite state channels, to obtain lower and upper bounds of the energy harvesting channel. In particular, we study the stationarity and ergodicity conditions of a surrogate channel to compute and optimize the achievable rates for the original channel. In addition, for practical code design of the system we study the pairwise error probabilities of the input sequences.

Convertitori di potenza multi-sorgente per applicazioni di energy harvesting

L’obiettivo di questa tesi è stato lo svilippo di un convertitore di potenza per applicazioni di energy harvesting in grado di convogliare l’energia estratta da diversi tipi di trasduttori di grandezze ambientali in un unico dispositivo di storage, ad es. un condensatore, utilizzabile per alimentare circuiti a basso consumo. L’idea di base è stata quella di ottimizzare il trasferimento di energia, attraverso una rete logica in grado di gestire le priorità di conversione dalle diverse tipologie di sorgenti e grazie ad una implementazione di un algoritmo di Maximum Power Point Tracking. In base alle specifiche di progetto, in una prima fase è stata sviluppata la rete a livello funzionale, poi sono stati scelti i componenti più opportuni ed infine si è verificato il funzionamento attraverso simulazioni circuitali.