276 research outputs found
Solar energy harvesting for a WSN router
No full textThe emergence of the Internet of Things has caused the proliferation of wireless sensor networks (WSNs) used to capture and distribute all kind of data. These WSNs need to be completely autonomous in order to be easily deployable and therefore the use of renewable energies such as sunlight is often the only option available to supply these systems. There are currently a variety of applications supplied with small photovoltaic (PV) systems. In order to increase the efficiency of these PV systems, Maximum Power Point Trackers (MPPTs) are used. These electronic circuits are capable of harvesting the maximum power available at the PV modules with changing environmental conditions. The MPPT algorithm was usually programmed using microcontrollers but lately few low-cost commercial MPPTs for low power applications have appeared in the marketplace. This project has been carried out with the objective of developing a complete solar energy harvesting solution for wireless routers used in Wireless Sensor Networks (WSNs). The solution includes the PV modules, the MPPT or power controller and the battery, and it has been designed to be integrated into the housing of a commercial WSN router
Electrònica en les telecomunicacions
No full text1. Descriure un senyal elèctric i la seva relació amb la transmissió d'informació. 2. Descriure diferència de potencial, corrent, potència i resistència elèctrica, les seves unitats i els factors multiplicatius corresponents. 3. Descriure el conveni de signes de l'element passiu i actiu. 4. Descriure els elements de circuit següents y la seva relació tensió-corrent: resistència, font independent de tensió, font independent de corrent, curtcircuit i circuit obert. 5. Analitzar circuits elèctrics de complexitat moderada formats pels elements esmentats a l'Objectiu 4 usant la llei d'Ohm i les tècniques següents: lleis de les tensions i corrents de Kirchhoff (KVL i KCL); associacions sèrie i paral·lel; teorema de la superposició; teoremes de Thévenin i Norton; node de referència. 6. Descriure material semiconductor, impureses donadores i acceptadores i unió PN. 7. Descriure el díode (de propòsit general i LEDs), les seves dues regions principals d'operació (de polarització directa i inversa) i els models elèctrics corresponents en contínua (o baixa freqüència). 8. Analitzar circuits bàsics amb díodes. 9. Descriure el transistor bipolar d'unió (NPN i PNP), les seves tres regions principals d'operació (activa o directa, de saturació i de tall) i els models elèctrics corresponents en contínua (o baixa freqüència). 10. Analitzar circuits bàsics amb transistors bipolars d'unió. 11. Descriure l'amplificador operacional (AO), les seves tres regions d'operació (lineal, de saturació positiva o alta i de saturació negativa o baixa) i els models ideals corresponents. 12. Descriure qualitativament els conceptes de realimentació negativa i positiva aplicats a circuits amb AOs. 13. Analitzar dos tipus de circuits bàsics amb AOs: amplificadors (realimentació negativa amb resistències) i comparadors (sense realimentació). 14. Descriure les fonts controlades lineals de tensió i corrent. 15. Explicar el concepte d?amplificador electrònic i descriure els quatre tipus (de tensió, de corrent, de transconductància i de transresistència) així com els models elèctrics lineals corresponents que inclouen les resistències d?entrada i sortida i el guany. 16. Modelar com a amplificadors electrònics, circuits amplificadors implementats amb AOs utilitzant el seu model ideal en la regió lineal. 17. Aplicar les fonts controlades al modelatge d?AOs (o de transistors bipolars) en la seva regió lineal (o activa) i realitzar el subseqüent anàlisi en circuits amplificadors implementats amb AOs (o transistors bipolars), incloent el modelatge com a amplificador electrònic.</p
Solar energy harvesting for a WSN router
No full textThe emergence of the Internet of Things has caused the proliferation of wireless sensor networks (WSNs) used to capture and distribute all kind of data. These WSNs need to be completely autonomous in order to be easily deployable and therefore the use of renewable energies such as sunlight is often the only option available to supply these systems. There are currently a variety of applications supplied with small photovoltaic (PV) systems. In order to increase the efficiency of these PV systems, Maximum Power Point Trackers (MPPTs) are used. These electronic circuits are capable of harvesting the maximum power available at the PV modules with changing environmental conditions. The MPPT algorithm was usually programmed using microcontrollers but lately few low-cost commercial MPPTs for low power applications have appeared in the marketplace. This project has been carried out with the objective of developing a complete solar energy harvesting solution for wireless routers used in Wireless Sensor Networks (WSNs). The solution includes the PV modules, the MPPT or power controller and the battery, and it has been designed to be integrated into the housing of a commercial WSN router
Solar energy harvesting for a WSN router
No full textThe emergence of the Internet of Things has caused the proliferation of wireless sensor networks (WSNs) used to capture and distribute all kind of data. These WSNs need to be completely autonomous in order to be easily deployable and therefore the use of renewable energies such as sunlight is often the only option available to supply these systems. There are currently a variety of applications supplied with small photovoltaic (PV) systems. In order to increase the efficiency of these PV systems, Maximum Power Point Trackers (MPPTs) are used. These electronic circuits are capable of harvesting the maximum power available at the PV modules with changing environmental conditions. The MPPT algorithm was usually programmed using microcontrollers but lately few low-cost commercial MPPTs for low power applications have appeared in the marketplace. This project has been carried out with the objective of developing a complete solar energy harvesting solution for wireless routers used in Wireless Sensor Networks (WSNs). The solution includes the PV modules, the MPPT or power controller and the battery, and it has been designed to be integrated into the housing of a commercial WSN router
Sensor autónomo para la medida de CO2, temperatura y humedad relativa
No full textEn este trabajo se ha diseñado e implementado un nodo sensor autónomo para la medida ambiental del nivel de CO2, temperatura y humedad. El sistema está alimentado con dos pilas alcalinas y transmite los datos referentes a las mediciones realizadas mediante comunicación inalámbrica. El objetivo que se persigue consiste en la integración de un nuevo nodo sensor en la red REALnet del Campus del Baix Llobregat de la UPC, que empleará métodos de medición diferentes a los utilizados en proyectos anteriores. Para realizar las medidas ambientales utilizamos un sensor que mide la concentración de CO2 mediante infrarrojos, que integra, a su vez, un sensor que proporciona los valores de temperatura y humedad relativa, mediante un sensor capacitivo. A través de un microcontrolador, haciendo uso de la comunicación I2C, accedemos a la memoria RAM del dispositivo. Posteriormente, establecemos una comunicación de datos entre el microcontrolador y el dispositivo ZigBee, para la transmisión inalámbrica de las medidas realizadas. Finalmente, el nodo sensor se alimenta con dos pilas alcalinas AA que, a través de un convertidor DC - DC, proporciona la energía requerida por el sensor de infrarrojos que, a su vez, alimenta el dispositivo ZigBee y el microcontrolador y así minimizar el tamaño del nodo sensor definitivo. La duración estimada, según el consumo del dispositivo, es de 1 - 2 meses, en función del número de mediciones que deba realizar cada hora (actualmente está programado para realizar mediciones cada 10 minutos). También debemos añadir que, dado que el nodo sensor es de bajo coste y ofrece un consumo relativamente reducido, lleva a que exista una buena calidad precio del nodo autónomo final. Algunas aplicaciones posibles, están vinculadas directamente con el medio ambiente, ya que permite controlar las emisiones de CO2 que se producen en una ubicación concreta y actuar si se supera un umbral de emisiones
Powering autonomous sensors by RF harvesting
No full textRF energy can be harvested in order to power autonomous sensors either from the surrounding environment or from dedicated sources. A conventional RF harvester is mainly composed by an antenna, a matching network and a rectifier. At low power level, e.g. -10 dBm and below, the corresponding voltage amplitude at the antenna is low and comparable to the voltage drop of the diodes used in the rectifier. Two matching network configuration are compared in terms of efficiency, a shunt-inductor and an L-network. Then, in order to boost the voltage at the rectifier input and thus the rectifier efficiency, an L-network optimized for an input power of -10 dBm at 868 MHz is proposed in this work. As for the rectifier, a half-wave rectifier with a single zero-bias Schottky diode HSMS2820 was selected for high powers (≥5 dBm) and HSMS2850 for low powers (<5 dBm). First, a theoretical analysis was performed that takes into account the parasitic capacitance of the diode. Then, simulations with ADS (Harmonic Balance) were carried out taking into account the circuit layout. Both in the analysis and simulations, the antenna was substituted by an AC generator with an output resistance of both 50 and 300Ω. Finally, a printed circuit board (PCB) implementation was performed using a 0.5 pF capacitor and a 27 nH inductor for the L-network. First, the input power was generated by an RF generator and directly connected to the circuit. The RF-to-DC efficiency was of 45 % at 868 MHz with an optimum load of 2.5 k. Efficiencies of 34.5 % and 22.5 % were achieved at -15 dBm and -20 dBm, respectively. Ultimately, two antennas have been manufactured at the resonant frequency of the system in order to implement a real system. The RF-to-DC efficiency was of 41.85 % at 868 MHz with an optimum load of 4 k and efficiencies of 29.42 % and 19.73 % were achieved at -15 dBm and -20 dBm, respectively
Powering autonomous sensors by RF harvesting
No full textRF energy can be harvested in order to power autonomous sensors either from the surrounding environment or from dedicated sources. A conventional RF harvester is mainly composed by an antenna, a matching network and a rectifier. At low power level, e.g. -10 dBm and below, the corresponding voltage amplitude at the antenna is low and comparable to the voltage drop of the diodes used in the rectifier. Two matching network configuration are compared in terms of efficiency, a shunt-inductor and an L-network. Then, in order to boost the voltage at the rectifier input and thus the rectifier efficiency, an L-network optimized for an input power of -10 dBm at 868 MHz is proposed in this work. As for the rectifier, a half-wave rectifier with a single zero-bias Schottky diode HSMS2820 was selected for high powers (≥5 dBm) and HSMS2850 for low powers (<5 dBm). First, a theoretical analysis was performed that takes into account the parasitic capacitance of the diode. Then, simulations with ADS (Harmonic Balance) were carried out taking into account the circuit layout. Both in the analysis and simulations, the antenna was substituted by an AC generator with an output resistance of both 50 and 300Ω. Finally, a printed circuit board (PCB) implementation was performed using a 0.5 pF capacitor and a 27 nH inductor for the L-network. First, the input power was generated by an RF generator and directly connected to the circuit. The RF-to-DC efficiency was of 45 % at 868 MHz with an optimum load of 2.5 k. Efficiencies of 34.5 % and 22.5 % were achieved at -15 dBm and -20 dBm, respectively. Ultimately, two antennas have been manufactured at the resonant frequency of the system in order to implement a real system. The RF-to-DC efficiency was of 41.85 % at 868 MHz with an optimum load of 4 k and efficiencies of 29.42 % and 19.73 % were achieved at -15 dBm and -20 dBm, respectively
Nodo autónomo para la mesura de CO2
No full textSe realiza el diseño, desarrollo e implementación de un nodo sensor para la medición de CO2. Las características principales son la transmisión de datos inalámbrica, la comunicación digital microcontrolador-sensor y el bajo consumo del sistema, permitiendo al nodo trabajar de forma autónoma. El nodo tiene capacidad para integrarse dentro de la red de sensores inalámbrica REALnet del Campus Baix Llobregat. En los primeros capítulos se explica cada una de las partes que forman el nodo, tales como el microcontrolador, el sensor y el transceptor inalámbrico. Se detallan las interfaces de comunicación entre los diferentes componentes: - I2C entre sensor y microcontrolador. - UART entre transceptor y microcontrolador. - Zigbee entre transceptor y REALnet. Se definen 2 modos de trabajo para el nodo sensor. Un modo realiza las mediciones continuas con períodos entre lecturas de 1 minuto o 5 minutos. En este modo el sensor siempre permanece activo. El segundo modo de trabajo permite un ahorro energético importante, realizando lecturas cada 30 minutos o 120 minutos. En los capítulos finales se explica el sistema de alimentación adoptado y la caracterización de los dispositivos que forman el nodo obteniendo los consumos teóricos. También se muestra el sistema de validación y el diseño definitivo
Nodo autónomo para la mesura de CO2
No full textSe realiza el diseño, desarrollo e implementación de un nodo sensor para la medición de CO2. Las características principales son la transmisión de datos inalámbrica, la comunicación digital microcontrolador-sensor y el bajo consumo del sistema, permitiendo al nodo trabajar de forma autónoma. El nodo tiene capacidad para integrarse dentro de la red de sensores inalámbrica REALnet del Campus Baix Llobregat. En los primeros capítulos se explica cada una de las partes que forman el nodo, tales como el microcontrolador, el sensor y el transceptor inalámbrico. Se detallan las interfaces de comunicación entre los diferentes componentes: - I2C entre sensor y microcontrolador. - UART entre transceptor y microcontrolador. - Zigbee entre transceptor y REALnet. Se definen 2 modos de trabajo para el nodo sensor. Un modo realiza las mediciones continuas con períodos entre lecturas de 1 minuto o 5 minutos. En este modo el sensor siempre permanece activo. El segundo modo de trabajo permite un ahorro energético importante, realizando lecturas cada 30 minutos o 120 minutos. En los capítulos finales se explica el sistema de alimentación adoptado y la caracterización de los dispositivos que forman el nodo obteniendo los consumos teóricos. También se muestra el sistema de validación y el diseño definitivo
Sensor autónomo para la medida de CO2, temperatura y humedad relativa
No full textEn este trabajo se ha diseñado e implementado un nodo sensor autónomo para la medida ambiental del nivel de CO2, temperatura y humedad. El sistema está alimentado con dos pilas alcalinas y transmite los datos referentes a las mediciones realizadas mediante comunicación inalámbrica. El objetivo que se persigue consiste en la integración de un nuevo nodo sensor en la red REALnet del Campus del Baix Llobregat de la UPC, que empleará métodos de medición diferentes a los utilizados en proyectos anteriores. Para realizar las medidas ambientales utilizamos un sensor que mide la concentración de CO2 mediante infrarrojos, que integra, a su vez, un sensor que proporciona los valores de temperatura y humedad relativa, mediante un sensor capacitivo. A través de un microcontrolador, haciendo uso de la comunicación I2C, accedemos a la memoria RAM del dispositivo. Posteriormente, establecemos una comunicación de datos entre el microcontrolador y el dispositivo ZigBee, para la transmisión inalámbrica de las medidas realizadas. Finalmente, el nodo sensor se alimenta con dos pilas alcalinas AA que, a través de un convertidor DC - DC, proporciona la energía requerida por el sensor de infrarrojos que, a su vez, alimenta el dispositivo ZigBee y el microcontrolador y así minimizar el tamaño del nodo sensor definitivo. La duración estimada, según el consumo del dispositivo, es de 1 - 2 meses, en función del número de mediciones que deba realizar cada hora (actualmente está programado para realizar mediciones cada 10 minutos). También debemos añadir que, dado que el nodo sensor es de bajo coste y ofrece un consumo relativamente reducido, lleva a que exista una buena calidad precio del nodo autónomo final. Algunas aplicaciones posibles, están vinculadas directamente con el medio ambiente, ya que permite controlar las emisiones de CO2 que se producen en una ubicación concreta y actuar si se supera un umbral de emisiones
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