高效复合纳米发电机的设计及微纳能源应用
这是一篇关于摩擦纳米发电机,高熵机械能,多源复合能量,电源管理电路,物联网应用的论文, 主要内容为发展基于物联网的新一代信息技术,成为当前助力产业升级的重要抓手。万物互联的智能信息时代严重依赖于传感器节点提供的物理世界底层数据,这也直接决定了未来必定会有海量传感器节点部署。当前,如何为数量如此庞大的传感器节点和可移动设备供电已成为阻碍新一代信息技术进一步发展的核心问题。当前能量需求和能量供给有着明显的矛盾:电能需求呈现分布式、多样化、小功率、无线联接等个性化特征;现有的电网供电,布局不够灵活,电池供电又会带来维护成本的提升和环境的污染。因此,因地制宜提供有效多元的传感器能源供给,是信息智能化时代未来发展的重要基础。一种可行的解决方案是发展微纳能源技术,将广泛存在的环境能量转化为电能,实现物联网节点的个性化能源供给。基于光能、热能、机械能、电磁能等的能量采集与能量存储一直是近年来的研究热点。其中基于摩擦起电和静电感应原理的摩擦纳米发电机(TENG),及其相关复合纳米发电机以其在结构、部署、效率等方面的独特优势,成为传感器节点分布式和可持续能源的可靠来源。本文面对以上问题,设计了复合纳米发电机,探索了不同机理发电单元间的耦合增强、复合发电机的电源管理及其应用。详述如下:(1)设计了一种柱状结构摩擦-电磁复合纳米发电机,便捷更换受力单元即可实现水波能捕获与风能捕获的功能切换;通过与能量管理电路集成,获得的能量可以直接驱动温湿度计工作与数据的无线传输且无需额外的电能供应。灵巧的机械结构设计将圆周运动与接触分离模式发电机结合,实现16倍的机械增频,有效提升机械能的转化效率的同时降低了机械损耗。单元模块在约1.1 Hz的低频激励下,TENG可以产生约200 V的开路电压和14μA的短路电流;电磁发电机(EMG)可以产生1.5 V的开路电压和8 m A的短路电流。对电信号的细致分析发现,二者耦合使得EMG的输出电压明显提升。利用高速相机实施了进一步的力电过程分析,揭示了二者之间存在的耦合增强行为;通过对电信号的FFT分析验证了前述问题。定量分析结果表明,二者耦合使EMG的输出提升了1.26倍,整体提升了214%。在详细分析二者外部电学特性的基础上,设计实现了适应复合发电机的能量管理电路。通过基于晶闸管的电子开关设计实现了Buck电路,降低了TENG阻抗;EMG各单元间星型连接,经多相整流电路后与Buck电路的输出端相连,通过对电容充电速度和带载能力性能测试,验证其整体输出能力。该工作实现了对低频机械能的高效捕获,输出的平稳直流电压可供电子系统使用,对自供电商用低功耗传感节点的构建具有重要参考价值。(2)自然界中的可再生能源形式多样,单独的机械能收集功率输出有限,这限制了微纳能源系统整体的电输出能力和应用场景。而多源复合发电机收集多种环境能量,可在一定程度上解决上述问题。在第二个工作中,本文将太阳能电池、EMG和TENG三种不同形式和机理能量收集器件有机结合,设计了一种多源复合能量收集装置。在分析三个不同机理能量收集单元的电输出性能的基础上,初步优化了电源管理电路设计以弥合其阻抗、电压的差异带来的性能限制,提升其相互间的匹配:太阳能输入使用Boost电路使其电输出增加,电磁发电通过变压器提高输出电压,摩擦发电通过Buck电路降低阻抗并稳定输出。三者有机结合提升了整体的能源利用率,实现了对多种不同低功耗元器件的供电应用,拓展了其应用场景。这项工作的分析和设计方法对多源能量收集技术的发展有一定的参考价值,为微纳能源系统的工程化应用探索了有效的方法。
高效复合纳米发电机的设计及微纳能源应用
这是一篇关于摩擦纳米发电机,高熵机械能,多源复合能量,电源管理电路,物联网应用的论文, 主要内容为发展基于物联网的新一代信息技术,成为当前助力产业升级的重要抓手。万物互联的智能信息时代严重依赖于传感器节点提供的物理世界底层数据,这也直接决定了未来必定会有海量传感器节点部署。当前,如何为数量如此庞大的传感器节点和可移动设备供电已成为阻碍新一代信息技术进一步发展的核心问题。当前能量需求和能量供给有着明显的矛盾:电能需求呈现分布式、多样化、小功率、无线联接等个性化特征;现有的电网供电,布局不够灵活,电池供电又会带来维护成本的提升和环境的污染。因此,因地制宜提供有效多元的传感器能源供给,是信息智能化时代未来发展的重要基础。一种可行的解决方案是发展微纳能源技术,将广泛存在的环境能量转化为电能,实现物联网节点的个性化能源供给。基于光能、热能、机械能、电磁能等的能量采集与能量存储一直是近年来的研究热点。其中基于摩擦起电和静电感应原理的摩擦纳米发电机(TENG),及其相关复合纳米发电机以其在结构、部署、效率等方面的独特优势,成为传感器节点分布式和可持续能源的可靠来源。本文面对以上问题,设计了复合纳米发电机,探索了不同机理发电单元间的耦合增强、复合发电机的电源管理及其应用。详述如下:(1)设计了一种柱状结构摩擦-电磁复合纳米发电机,便捷更换受力单元即可实现水波能捕获与风能捕获的功能切换;通过与能量管理电路集成,获得的能量可以直接驱动温湿度计工作与数据的无线传输且无需额外的电能供应。灵巧的机械结构设计将圆周运动与接触分离模式发电机结合,实现16倍的机械增频,有效提升机械能的转化效率的同时降低了机械损耗。单元模块在约1.1 Hz的低频激励下,TENG可以产生约200 V的开路电压和14μA的短路电流;电磁发电机(EMG)可以产生1.5 V的开路电压和8 m A的短路电流。对电信号的细致分析发现,二者耦合使得EMG的输出电压明显提升。利用高速相机实施了进一步的力电过程分析,揭示了二者之间存在的耦合增强行为;通过对电信号的FFT分析验证了前述问题。定量分析结果表明,二者耦合使EMG的输出提升了1.26倍,整体提升了214%。在详细分析二者外部电学特性的基础上,设计实现了适应复合发电机的能量管理电路。通过基于晶闸管的电子开关设计实现了Buck电路,降低了TENG阻抗;EMG各单元间星型连接,经多相整流电路后与Buck电路的输出端相连,通过对电容充电速度和带载能力性能测试,验证其整体输出能力。该工作实现了对低频机械能的高效捕获,输出的平稳直流电压可供电子系统使用,对自供电商用低功耗传感节点的构建具有重要参考价值。(2)自然界中的可再生能源形式多样,单独的机械能收集功率输出有限,这限制了微纳能源系统整体的电输出能力和应用场景。而多源复合发电机收集多种环境能量,可在一定程度上解决上述问题。在第二个工作中,本文将太阳能电池、EMG和TENG三种不同形式和机理能量收集器件有机结合,设计了一种多源复合能量收集装置。在分析三个不同机理能量收集单元的电输出性能的基础上,初步优化了电源管理电路设计以弥合其阻抗、电压的差异带来的性能限制,提升其相互间的匹配:太阳能输入使用Boost电路使其电输出增加,电磁发电通过变压器提高输出电压,摩擦发电通过Buck电路降低阻抗并稳定输出。三者有机结合提升了整体的能源利用率,实现了对多种不同低功耗元器件的供电应用,拓展了其应用场景。这项工作的分析和设计方法对多源能量收集技术的发展有一定的参考价值,为微纳能源系统的工程化应用探索了有效的方法。
基于微服务架构的学习系统的设计与实现
这是一篇关于微服务,在线学习,物联网应用,深度学习应用的论文, 主要内容为当今世界科技的创新和发展越来越依赖多学科的交叉融合,为推动新型产业发展,培养复合型人才,各个高校也自主设置了大批按二级学科管理的交叉学科,其中,与人工智能、物联网、大数据等新兴产业相关的交叉学科是高校热门选择。人工智能、物联网等新兴技术作为各大高校的研究热门,其知识体系涉及信息与通信工程、计算机科学与技术、控制科学与工程等多个学科。目前,构建一个多学科集成、开放共享、应用实践的学习系统成为当前高校实验室团队的实际需求。整合云计算、物联网、深度学习等新兴技术应用,构建一个高可用、易扩展的产学研结合的学习系统是本文的研究重点,旨在为高校工科实验室团队提供一个在线学习与应用实践相结合的平台,学生不仅可以在本系统中分享教学资源和在线学习,还可以结合所学进行应用实践。本文的研究内容主要为以下几个方面:(1)研究在线学习平台、物联网应用、深度学习应用的相关技术和实现方案,确定系统的整体功能目标,本系统除了提供在线学习功能,还提供物联设备接入、算法应用验证等的实践功能。(2)分析系统的功能需求并进行架构设计。采用云计算模型架构对系统整体架构进行结构分层,按照功能将系统拆分为基础功能子系统、在线学习子系统、物联网应用子系统、算法应用子系统四大部分,并基于微服务架构将各个子系统划分为多个微服务模块,对各个模块进行详细设计。(3)设计系统的基础设施层。本文研究云计算相关技术,采用云服务器作为计算资源,并为系统搭建vpc私有网络,引入Docker容器化技术和Kubernetes容器编排技术,构建一主二从的服务器集群,为学生进行应用实践提供可靠的计算和存储资源。(4)设计系统的平台能力层。实际应用开发依赖多个技术中间件提供基础能力,本文引入Kube Sphere开源平台作为系统可视化部署平台,并在此基础上搭建高可用的数据存储、缓存、分布式文件系统、MQTT服务器等中间件,构建系统的平台能力。(5)基于Spring Boot和Spring Cloud微服务框架对学习系统进行实现。主要根据前文的设计,对基础功能子系统、在线学习子系统、物联网应用子系统和算法应用子系统中的各个应用模块进行实现。(6)实现系统应用上云。通过搭建好的一主二从服务器集群和Kube Sphere平台将系统各个微服务进行上云部署,对部署流程进行描述。(7)结合硬件和软件对系统进行功能测试和性能测试,验证系统预期的业务功能,证明系统架构设计的可行性。
面向物联网的安全外包计算研究
这是一篇关于物联网应用,外包计算,隐私保护,谐波估计,医疗影像分类的论文, 主要内容为物联网作为一种新兴的国家层面的战略性产业,也被称为“计算机和互联网后的又一次发展浪潮”。在物联网中,各种终端装置将采集到的声、光、生物、位置等信息接入网络,从而实现物-物、物-人之间的连接,进一步实现对物品和信息处理过程的智能化感知、识别和管理。目前,物联网技术广泛地应用于智能家居、智能工业、智能物流、智能电力、智能医疗等领域。但是,由于物联网中数据量大,数据种类多样,对计算能力受限但需要完成复杂的计算任务的物联网设备,如何高效的完成计算任务是亟需解决的问题。外包计算技术的出现恰好解决了这样的问题。利用外包计算技术,资源受限的用户可以将本地需要执行的计算任务外包到云服务器,实现了在得到数据处理结果的同时,降低自身的计算负担。外包计算技术为在物联网中处理海量数据提供了诸多便利,但不可避免带来安全挑战。云服务器提供者是不可完全信任的,也就是说,在外包过程中,数据中的隐私信息有被窃取的风险。另外,软件的错误或者恶意的攻击也可能会使云服务器在处理信息、执行计算后返回的结果出现错误。本文针对物联网中的具体应用,利用外包计算技术,设计了针对工业物联网中广泛应用的谐波估计和针对物联网智慧医疗目标相关的应用-医学影像图像诊断的安全外包方案,具体包括:(1)针对工业物联网中谐波估计,提出了首个针对谐波估计应用的安全外包计算方案。该方案通过设计一种新的矩阵转换方法生成密钥矩阵,从而保护外包谐波估计算法中的隐私数据。该方案借助云服务器的帮助能够完成资源受限物联网设备中谐波估计算法的实现,与此同时,极大地节省了设备端算法实现所需要的计算资源。通过实验证明,本文所提出的方案在用户端所需的计算成本远远小于原始谐波估计计算本身所需要的计算成本。(2)针对于智慧医疗中医学影像分类任务,提出了一个卷积神经网络的安全外包算法。该算法将医学影像诊断的卷积神经网络模型的训练过程外包给云服务平台来实现,训练得到的模型也可以用于物联网中其他设备的疾病诊断与推测。该方案利用一系列轻量级的隐私保护技术对系统模型和用户信息进行盲化,也就是说云服务平台无法获得任何用户敏感信息,同时用于医学影像诊断的卷积神经网络模型的模型信息也得到了保护。通过对病理切片染色进行病理分析和诊断实验,该方案的效率性也得到了证明。
基于微服务架构的学习系统的设计与实现
这是一篇关于微服务,在线学习,物联网应用,深度学习应用的论文, 主要内容为当今世界科技的创新和发展越来越依赖多学科的交叉融合,为推动新型产业发展,培养复合型人才,各个高校也自主设置了大批按二级学科管理的交叉学科,其中,与人工智能、物联网、大数据等新兴产业相关的交叉学科是高校热门选择。人工智能、物联网等新兴技术作为各大高校的研究热门,其知识体系涉及信息与通信工程、计算机科学与技术、控制科学与工程等多个学科。目前,构建一个多学科集成、开放共享、应用实践的学习系统成为当前高校实验室团队的实际需求。整合云计算、物联网、深度学习等新兴技术应用,构建一个高可用、易扩展的产学研结合的学习系统是本文的研究重点,旨在为高校工科实验室团队提供一个在线学习与应用实践相结合的平台,学生不仅可以在本系统中分享教学资源和在线学习,还可以结合所学进行应用实践。本文的研究内容主要为以下几个方面:(1)研究在线学习平台、物联网应用、深度学习应用的相关技术和实现方案,确定系统的整体功能目标,本系统除了提供在线学习功能,还提供物联设备接入、算法应用验证等的实践功能。(2)分析系统的功能需求并进行架构设计。采用云计算模型架构对系统整体架构进行结构分层,按照功能将系统拆分为基础功能子系统、在线学习子系统、物联网应用子系统、算法应用子系统四大部分,并基于微服务架构将各个子系统划分为多个微服务模块,对各个模块进行详细设计。(3)设计系统的基础设施层。本文研究云计算相关技术,采用云服务器作为计算资源,并为系统搭建vpc私有网络,引入Docker容器化技术和Kubernetes容器编排技术,构建一主二从的服务器集群,为学生进行应用实践提供可靠的计算和存储资源。(4)设计系统的平台能力层。实际应用开发依赖多个技术中间件提供基础能力,本文引入Kube Sphere开源平台作为系统可视化部署平台,并在此基础上搭建高可用的数据存储、缓存、分布式文件系统、MQTT服务器等中间件,构建系统的平台能力。(5)基于Spring Boot和Spring Cloud微服务框架对学习系统进行实现。主要根据前文的设计,对基础功能子系统、在线学习子系统、物联网应用子系统和算法应用子系统中的各个应用模块进行实现。(6)实现系统应用上云。通过搭建好的一主二从服务器集群和Kube Sphere平台将系统各个微服务进行上云部署,对部署流程进行描述。(7)结合硬件和软件对系统进行功能测试和性能测试,验证系统预期的业务功能,证明系统架构设计的可行性。
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