XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHarvester
用于可穿戴设备和工业物联网的随机移动热电能量收集器
许多机器会产生大量废热，这些废热可用作能量收集物联网设备的稳定而充足的能源。这种设备的能量转换子系统的主要组件是放置在热源和散热器之间的热电发电机 (TEG)。一旦 TEG 达到稳定状态，其上产生的电动势仅取决于温度梯度。本文旨在提出一种利用工作机器的另一个副产品——振动来提高发电量的新方法。我们的想法是在 TEG 和散热器之间添加具有可变导热性的传热介质；最好是具有高导热系数和气隙的流体。随机运动会导致流体飞溅，从而导致在 TEG 和散热器之间形成短暂的热桥。考虑到 TEG 的热化是其发电的主要限制因素，与热源的短暂接触会大大增加其输出功率。类似的方法可以应用于人或动物持有的任何能量收集可穿戴设备，因为生物在日常活动中会传递体热和随机运动。我们测量了随机移动设备在各种角度下的性能。与其他设置相比，随机移动容器的功率输出明显更高。最大改进为 49%。平均改进为 10%，中位数为 17%。
用于为便携式移动设备充电的户外便携式风光互补能量收集器
摘要：在尼日利亚，频繁且长时间的断电一直是一个问题；尤其是在农村地区，那里的手机和其他移动电子设备的充电方式是使用发电机，这种发电机“不清洁”且非常耗费资金。尼日利亚拥有丰富的可再生能源资源，可以利用这些资源提供充电和电气化手段。本文介绍了一种户外便携式混合风能太阳能收集器的设计和实现，该收集器可用于在主电源中断、没有电源、外出户外活动期间以及可能没有电力供应的农村地区为便携式移动电子设备充电。便携式混合风能太阳能系统使用带有 LM2596 降压转换器的太阳能电池板、带有微型升压转换器的风力涡轮机和 18650 移动电源，以确保高效充电并为外部移动设备充电。太阳能电池板从太阳和风力涡轮机从风中获取的电能用于通过功率多路复用器为电池充电。此外，移动电源模块还可以提高电池的输出电压，然后可通过 USB 端口为手机和其他小型电子设备充电。在尼日利亚西南部的一个城市，研究人员在白天的户外对该系统进行了测试，以研究其性能。太阳能电池板能够在白天提供足够的电力为电池充电；但对于风力涡轮机来说，测试地点的风速不够高，无法产生足够的电压和功率来像太阳能电池板一样快速为电池充电。尽管如此，如果风速足够高，风力涡轮机可以产生足够的电压来为电池充电。在 100% 日照和 1.54 米/秒的风速下，开发的便携式混合收集器在白天的最高组合输出功率为 18.43 W。 关键词：混合风能太阳能收集器、太阳能电池板、风力涡轮机、风速、电池 1. 简介 多年来，尼日利亚的能源和电力状况一直是人们关注的主要和持续问题。超过 60% 的人口无法获得廉价电力，这凸显了解决能源危机的紧迫性 [1]。在尼日利亚，电力需求不断增加，这加剧了现有的供应不足。这一问题在没有电网系统的农村地区尤为明显，这凸显了探索可再生能源的必要性。尼日利亚农村地区的电力短缺凸显了开发可再生能源解决方案的重要性。尼日利亚在发电和配电方面的能源危机导致了许多问题，包括大多数行业关闭，生产率低下和其他不利的宏观经济影响 [2]。尼日利亚撒哈拉以南地区约 75% 的居民无法获得电力。即使是那些接入电网的人也仍然面临能源短缺。民众使用燃料或柴油发电机（不可再生能源）为手机和电池充电。
基于自动收集数据的树木采伐机性能分析中的数据挖掘
摘要：收割机自动记录的数据是一种很有前途的、可能非常有用的科学分析信息来源。大多数研究人员已将 StanForD 文件用于此目的，但这些文件很难获取，需要进行一些预处理。本研究利用了类似数据的新来源：JDLink，这是一项由机器制造商运营的基于云的服务，可实时存储来自传感器的数据。此类数据量巨大，难以理解和有效处理。数据挖掘技术有助于在此类数据库中发现趋势和模式。使用经典回归（线性和对数）、聚类分析（树状图和 k 均值）和主成分分析 (PCA) 分析了在波兰东北部工作的两台中型收割机的记录。线性回归表明，树木的平均大小是对每立方米燃料消耗和生产率影响最大的变量，而每小时燃料消耗也取决于低速行驶距离或高发动机负荷时间份额等因素。聚类和 PCA 的结果更难解释。树状图显示了最不相似的变量：每天采伐的总体积、每天的总燃料消耗和高转速 (RPM) 的工作时间份额。K 均值聚类使我们能够识别特定变量聚类更突出的时期。尽管 PCA 结果解释了近 90% 的方差，但机器之间的结果尚无定论，因此需要在后续研究中进行仔细审查。生产率值（平均约 10 m 3 /h）和燃料消耗率（平均 13.21 L/h，1.335 L/m 3）与其他作者在可比条件下报告的结果相似。本研究获得的一些新指标包括，例如，低速行驶距离（每天约 7 公里）或发动机在低、中或高负荷下运行的时间比例（分别为 34%、39% 和 7%）。本研究的假设是使用不从外部来源补充的数据，并且尽可能少地进行处理，这将分析方法限制在无监督学习上。在后续研究中扩展数据库将有助于监督学习技术在建模和预测中的应用。
硅晶片中集成的双层金属螺线管 3D 用于动能收集器
摘要：研制了一种基于硅芯片的双层三维螺线管电磁动能收集器，可高效将低频（<100 Hz）振动能转化为电能。利用晶圆级微机电系统 (MEMS) 制造形成金属铸造模具，然后采用随后的铸造技术将熔融的 ZnAl 合金快速（几分钟内）填充到预先微加工的硅模中，在硅片中制作 300 匝螺线管线圈（内螺线管或外螺线管均为 150 匝），以便锯切成芯片。将圆柱形永磁体插入预蚀刻的通道中，以便在外部振动时滑动，该通道被螺线管包围。收集器芯片的尺寸小至 10.58 mm × 2.06 mm × 2.55 mm。螺线管的内阻约为 17.9 Ω。测得的最大峰峰值电压和平均功率输出分别为 120.4 mV 和 43.7 µ W 。电磁能量收集器的功率密度有很大的提高，为 786 µ W/cm 3 ，归一化功率密度为 98.3 µ W/cm 3 /g 。实验验证了电磁能量收集器能够通过步行、跑步和跳跃等各种人体运动来发电。晶圆级制造的芯片式螺线管电磁收集器在性能均匀、尺寸小和体积大的应用方面具有优势。
一种新颖的深钢筋学习启用泵存储的代理，用于泵存储水力系统电压控制
抽象的压电能量收集系统在通过低频操作为微电动设备供电方面起着至关重要的作用。在这里，已经为低功率电子设备开发了一种新型的压电能量收集设备。开发的压电能量收集系统由一个悬臂向外投射，悬臂一端连接到风圈，另一端连接到扭转弹簧。开发的压电能量收集系统在通电的微电器设备中的应用。悬臂向内放在压电电晶体堆栈中。当风击中时，会在防线器中产生涡流，该涡流振荡并在压电晶体堆栈中产生压力，以开发电能。从压电能量收集系统获得的输出电压不会影响压电晶体的任何输入频率。获得的结果表明，开发的压电能量收集系统会产生120-200 eV，为2.9×10 16 –4.84×10 16 Hz频率，考虑到基本电荷单元为40，对于4-9 m/s的可变风流。这项研究旨在开发用于低功率微电动设备的有效风能的压电能量收集系统。
文章 基于自动采集数据的树木采伐机性能分析中的数据挖掘
摘要：收割机自动记录的数据是一种很有前途的、可能非常有用的科学分析信息来源。大多数研究人员已将 StanForD 文件用于此目的，但这些文件很难获取，需要进行一些预处理。本研究利用了类似数据的新来源：JDLink，这是一项由机器制造商运营的基于云的服务，可实时存储来自传感器的数据。此类数据量巨大，难以理解和有效处理。数据挖掘技术有助于在此类数据库中发现趋势和模式。使用经典回归（线性和对数）、聚类分析（树状图和 k 均值）和主成分分析 (PCA) 分析了在波兰东北部工作的两台中型收割机的记录。线性回归表明，树木的平均大小是对每立方米燃料消耗和生产率影响最大的变量，而每小时燃料消耗也取决于低速行驶距离或高发动机负荷时间份额等因素。聚类和 PCA 的结果更难解释。树状图显示了最不相似的变量：每天采伐的总体积、每天的总燃料消耗和高转速 (RPM) 的工作时间份额。K 均值聚类使我们能够识别特定变量聚类更突出的时期。尽管 PCA 结果解释了近 90% 的方差，但机器之间的结果尚无定论，因此需要在后续研究中进行仔细审查。生产率值（平均约 10 m 3 /h）和燃料消耗率（平均 13.21 L/h，1.335 L/m 3）与其他作者在可比条件下报告的结果相似。本研究获得的一些新指标包括，例如，低速行驶距离（每天约 7 公里）或发动机在低、中或高负荷下运行的时间比例（分别为 34%、39% 和 7%）。本研究的假设是使用不从外部来源补充的数据，并且尽可能少地进行处理，这将分析方法限制在无监督学习上。在后续研究中扩展数据库将有助于监督学习技术在建模和预测中的应用。
对物联网应用和微电器设备的压电能量收割机的设计
几年前电子设备的功率要求很高。但是，随着基于Internet的系统的技术发展，低功率的微电子设备的设计，WSN和IoT设备的设计变得必要。在这些系统中，大小和功率要求很低，在大多数情况下，电池的替代是具有挑战性的。对于这些微电子和物联网设备，丰富的能量收割机非常有用。在不同的丰富能源资源中，用压电悬臂束能量收割机收集振动能量。这项研究工作介绍了能量收割机（EH）的设计和分析，该功能收割机（EH）中包含一个单个压电悬臂梁，该悬挂式横梁捕获了悬架桥的振动能量。这种方法通过将压电能量收获构建为解决低功率设备面临的力量挑战的解决方案，将两件事联系在一起，从而使过渡变得更加自然和连接。设计中的主要挑战是将桥梁的共振频率与压电EH相匹配，该压电EH约为2.5Hz，以提取最大功率。为了克服Comsol多物理学中的特征频率分析。单光束压电EH的3D几何形状是在Comsol多物理固体作品中设计和分析的。在这项研究工作中，基于COMSOL多物理学中的第一个六种特征频率分析，单光束压电频率的几何参数与特征频率之间建立了关系。选择（0.98 m/s²）的力是因为它避免了与关键系统组件共鸣。对于有限元分析（FEA），通过在悬架桥中施加等于振动力（0.98m/ s2）的力来振动压电单光束收割机。收割机的输出的共振频率为2.5Hz。压电的输出为2.5Hz的800毫米伏特非常低。还将压电EH的输出结果与具有单分支结构的悬臂梁进行了比较。
BQ25504超低功率提升转换器，带电池管理用于能量收割机应用程序数据表（Rev. G）
• Ultra low-power with high-efficiency DC-DC boost converter/charger – Continuous energy harvesting from low-input sources: V IN ≥ 130 mV (Typical) – Ultra-low quiescent current: I Q < 330 nA (Typical) – Cold-start voltage: V IN ≥ 600 mV (typical) • Programmable dynamic maximum power point tracking (MPPT) – Integrated dynamic maximum power point tracking for从各种能源来源（输入电压法规）的最佳能量提取阻止输入来源•存储•可以将能量存储到可充电可充电的锂离子电池，薄膜电池，薄膜电池，超级电容器，超级电容器或常规电容器，或常规电池电量•电池充电和保护型电池•可编程的电池良好的电池 - 拨号级别 - 拨号级别 - 计算机温度 - 拨号级别的温度 - 拨号级别的温度 - 拨号级别的温度 - 拨号级别的温度， PIN - 可编程阈值和磁滞 - 警告附有待处理功率损失的微控制器 - 可用于启用或禁用系统负载
CMOS 射频能量收集器 (RFEH) 带有全片上可调升压器，可提高宽带灵敏度
摘要：射频能量收集 (RFEH) 是目前广受欢迎的一种可再生能源收集形式，因为许多无线电子设备可以通过 RFEH 协调其通信，尤其是在 CMOS 技术中。对于 RFEH，检测低功率环境 RF 信号的灵敏度是重中之重。通常采用 RFEH 输入端的升压机制来增强其灵敏度。然而，保持其灵敏度的带宽非常差。这项工作在 3 级交叉耦合差分驱动整流器 (CCDD) 中完全在片上实现了可调升压 (TVB) 机制。TVB 采用交错变压器架构设计，其中初级绕组实现到整流器，而次级绕组连接到 MOSFET 开关，用于调节网络的电感。 TVB 使整流器的灵敏度保持在 1V 直流输出电压下，在 3 至 6 GHz 的 5G 新无线电频率 (5GNR) 频段的宽带宽内最小偏差为 − 2 dBm。在 − 23 dBm 输入功率下，直流输出电压为 1 V，峰值 PCE 在 3 GHz 下为 83%。借助 TVB，可以在 1 V 灵敏度点处保持 50% 以上的 PCE。提出的 CCDD-TVB 机制使 CMOS RFEH 能够以最佳灵敏度、直流输出电压和效率运行于宽带应用。