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Enregistrement W2978497038 · doi:10.1109/tcsi.2019.2941737

A High Efficiency AC/DC NVC-PSSHI Electrical Interface for Vibration-Based Energy Harvesters

2019· article· en· W2978497038 sur OpenAlexafffund
Ahmed O. Badr, Edmond Lou, Ying Y. Tsui, Walied A. Moussa

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits and Systems I Regular Papers · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Energy Harvesting Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInterface (matter)VibrationMaterials scienceElectrical engineeringAutomotive engineeringAcousticsPhysicsEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy harvesting is the process of capturing the local ambient energy and converting it into useful energy. Piezoelectric energy harvesters (PEHs) are one of the solutions to convert vibration energy to electrical energy. An electrical interface is needed to bridge between the piezoelectric energy harvester and the energy storage element. A high-efficient AC/DC converter is designed for a low vibration power harvester with the millior micro-watt range power. This paper reports a novel self-powered high-efficiency interface to rectify the AC voltage generated by a vibration energy harvester to DC voltage. The reported interface consists of a triggering circuit and a Negative Voltage Converter (NVC) combined with a Parallel Synchronized Switch Harvesting on Inductor (PSSHI) forming the NVC-PSSHI. The analytical model and simulation of the designed NVC-PSSHI interface were derived and performed, respectively. The targeted input voltage, frequency and DC loading conditions were 3 Vpp to 7 Vpp, 100 Hz to 500 Hz and 5 kΩ to 30 kΩ, respectively. Experiments with a PEH were also performed to validate the analytical and simulation results. The maximum efficiency of the designed NVC-PSSHI interface reached 82.1% from the PEH experiment. The NVC-PSSHI interface efficiency was higher than the traditional PSSHI interface by up to 23.4%.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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