An integrated RF energy–harvesting system with broad input voltage range and high power conversion efficiency
Notice bibliographique
Résumé
By 2050, countries around the world are expected to be gradually phasing out fossil fuels and implementing greener energy technologies. In this work, we present a system employing Energy harvesting, a self-powered technology that can recycle energy from the surrounding environment. A high-efficiency radio frequency (RF) energy-harvesting chip was designed and fabricated. With an off-chip antenna and rectifier, the system scavenges ambient RF energy and converts it into usable energy, which is then stored in energy storage elements (such as a supercapacitor or a rechargeable battery). The system can further be implemented as an energy source for charging smart devices. The system-on-chip design consists of a cold start block, a boost converter with maximum power point tracking functionalities, and a charging block. The chip was fabricated using AMS 350 nm technology. Although the system was optimized for harvesting RF energy, it can be easily adapted to harvest other energy sources (i.e., mechanical and thermal energy sources). Using an optimized cold start architecture, the circuit has a cold start voltage of 380 mV. With an improved control strategy of power conversion, the system is capable of continuously charging up to 4.5 V with a broad input voltage range of 100 mV to 10 V and has a peak charging efficiency of 82%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».