针对能量收集型无线远程传感网络的电源管理设计
通信工程中的无线传感器网络能量控制与优化
通信工程中的无线传感器网络能量控制与优化在当今的通信工程领域，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）正发挥着日益重要的作用。
从环境监测到工业自动化，从智能家居到医疗保健，WSN 的应用场景不断拓展。
然而，能量供应的有限性始终是制约 WSN 发展和广泛应用的关键因素之一。
因此，对无线传感器网络能量的有效控制与优化成为了研究的焦点。
无线传感器网络通常由大量分布在监测区域内的微型传感器节点组成。
这些节点通过无线通信方式相互连接，协同完成对目标区域的感知、数据采集和传输任务。
由于传感器节点通常依靠电池供电，且在一些应用场景中难以更换电池，因此如何最大限度地延长网络的生存时间，成为了无线传感器网络设计和应用中的核心问题。
在能量控制方面，首先要考虑的是传感器节点的硬件设计。
选择低功耗的芯片和组件是降低节点能耗的基础。
例如，采用低功耗的微控制器、低能耗的射频模块以及高效的电源管理芯片等。
同时，合理设计节点的工作模式也至关重要。
传感器节点可以根据监测任务的需求，在不同的工作状态之间切换，如休眠模式、待机模式和工作模式。
在不需要进行数据采集和传输时，节点进入低功耗的休眠模式，以减少能量消耗。
通信过程中的能量消耗是无线传感器网络能量控制的重点之一。
数据传输的距离、传输速率以及数据包的大小等都会影响能量的消耗。
采用合适的通信协议可以有效地降低能耗。
例如，基于时分多址（TDMA）的协议可以避免节点之间的冲突和重传，减少不必要的能量浪费。
另外，通过调整发射功率，使节点在满足通信需求的前提下，尽可能降低功率，也能够显著减少能量消耗。
在网络拓扑结构方面，合理的布局和组织可以优化能量的利用。
层次型拓扑结构是一种常见的解决方案。
在这种结构中，网络被划分为多个层次，部分节点作为簇头节点，负责收集和融合本簇内节点的数据，并与其他簇头或汇聚节点进行通信。
通过这种方式，可以减少数据的传输量和传输距离，从而降低能量消耗。
基于传感器网络的智能能源管理系统设计
基于传感器网络的智能能源管理系统设计智能能源管理系统是指通过使用先进的传感器技术和网络通信技术，实现对能源的智能化监测、管理和控制，以提高能源利用效率、降低能源消耗和减少环境污染。
本文将详细介绍基于传感器网络的智能能源管理系统的设计。
1. 引言能源是社会经济发展的重要支撑，而能源消耗与环境问题已成为全球关注的焦点。
因此，设计一种高效的智能能源管理系统，对于实现可持续发展和低碳生活具有重要意义。
2. 传感器网络技术传感器网络是由大量的分布式传感器节点组成的，通过无线通信网络进行数据传输和信息交换。
传感器网络可以实时采集和传输各个节点的环境参数和能源使用情况，为能源管理提供数据支持。
3. 智能能源监测传感器节点可以通过采集环境温度、湿度、光照等数据，实时监测能源的使用情况。
通过数据分析和处理，可以对能源消耗进行精确监测和评估，为制定合理的能源管理策略提供依据。
4. 能源管理与优化基于传感器网络的智能能源管理系统可以对能源使用情况进行实时监测和分析，进而优化能源的使用。
系统可以自动根据不同的环境参数和能源需求，调节照明、空调等设备的运行状态，以降低能源消耗和提高能源利用效率。
5. 能源控制和反馈传感器网络可以与能源设备进行联动控制，实现对能源设备的远程控制和管理。
通过与智能电表等设备的连接，可以实现能源的计量和费用管理，并提供用户实时的能源使用情况反馈，以促使用户节能减排。
6. 能源数据分析和决策支持基于传感器网络的智能能源管理系统可以对大量的能源数据进行存储、分析和处理，通过数据挖掘和机器学习等技术，提取能源使用规律和趋势，为能源管理决策提供科学依据。
7. 安全与隐私保护在智能能源管理系统的设计中，安全与隐私保护是重要的考虑因素。
通过采用加密和身份认证等技术，可以确保系统的数据传输和存储安全，以防止未授权的访问和信息泄露。
8. 智能能源管理系统的应用前景基于传感器网络的智能能源管理系统已经在工业、商业和家庭领域得到了广泛应用。
RF能量收集系统的设计与优化
RF能量收集系统的设计与优化随着无线通信技术的不断发展，射频（RF）能量收集技术也越来越受到人们的关注。
RF能量收集系统具有很强的适应性和灵活性，可以应用于无线电能传输、传感器网络、物联网等领域。
本文将介绍RF能量收集系统的设计及其优化方法。
一、RF能量收集系统的基本原理RF能量收集系统主要包括天线、整流电路、滤波电路、电容、电池等组成。
其中，天线是收集RF信号的关键部件，整流电路则是将收集到的RF信号转换为直流电能的核心部件。
RF能量收集系统的基本原理是通过天线感应周围的RF信号，将其转化成电流，然后将电流通过整流电路转换为电压，最后存储至电容或电池。
整个过程可以简单地描述为：收集、整流、存储。
RF能量收集系统可以利用环境中的RF信号对无线设备进行供电，减少或消除电池更换的需求，从而降低维护成本。
二、RF能量收集系统的设计要点1. 天线设计天线的设计是RF能量收集系统的关键，其性能直接影响整个系统的收集效率。
天线的选择应该考虑到天线的尺寸、阻抗匹配、频率响应等因素。
常见的天线类型包括：微带天线、PCB天线、陶瓷天线等。
2. 整流电路设计整流电路是将收集到的RF信号转换为直流电能的核心部件。
一般采用电荷泵整流电路或整流桥电路。
电荷泵整流电路适用于低功率、低压的应用；整流桥电路适用于高功率、高压的应用。
3. 滤波电路设计滤波电路的主要功能是滤去天线感应得到的噪声信号，减少电路的干扰和噪声。
常见的滤波电路包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
4. 电容和电池设计电容和电池的选择应该考虑整个系统的功耗、负载电流和储能需求。
对于充电电容，应该选择电容性能好、充电时间短的电容器；对于储能电池，应该选择放电性能好、自放电率低的电池。
三、RF能量收集系统的优化方法1. 天线增益优化天线增益是指天线感应周围RF信号的能力。
增加天线增益能够提高系统的收集效率。
常用的优化方法包括选择合适的天线尺寸与类型、增加天线密度等。
无线传感器网络的能量优化算法
无线传感器网络的能量优化算法无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）由许多小型无线传感器节点组成，这些节点可以感知、处理和传输环境中的信息。
然而，由于节点的能量受限，如何降低能量消耗，提高网络寿命成为无线传感器网络研究的一大挑战。
因此，针对无线传感器网络的能量优化算法成为研究的热点。
能量优化算法主要通过优化节点的能量消耗，延长网络的寿命。
下面将介绍几种常见的无线传感器网络能量优化算法。
1. 轮询算法轮询算法是一种基本的能量优化算法。
它通过轮流激活传感器节点的方式来减少能量消耗。
具体实现方式是，将网络分为若干个时隙，每个时隙只激活一部分节点。
未激活的节点处于休眠状态，节省能量。
轮询算法简单易用，但也存在一些问题。
例如，节点传输数据的时间可能会有较大的延迟，且网络负载不均衡。
2. 克服性能不均衡的算法为了解决轮询算法存在的负载不均衡问题，研究者们提出了一些能够均衡节点负载的算法。
比如，基于聚类的算法将节点分为若干个簇，每个簇由一个簇头节点负责协调。
只有簇头节点才需要进行数据传输，其他节点可以通过与簇头节点的通信来减少自身的能量消耗。
克服性能不均衡的算法能够提高网络的能源利用效率，延长网络寿命。
3. 路由协议优化算法路由协议是无线传感器网络中非常重要的组成部分，选择合适的路由协议优化算法可以降低网络中多个节点之间的通信能量消耗。
常用的路由协议优化算法有LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）、TEEN（Threshold Sensitive Energy Efficient Network）等。
这些算法主要通过协调节点的工作状态和选择合适的传输路径来降低节点的能量消耗。
此外，基于线性规划的优化算法也能在无线传感器网络中实现能量优化的目标。
4. 能量平衡算法在无线传感器网络中，节点的能量消耗不均衡会导致一些节点能量耗尽而无法工作，从而影响整个网络的正常运行。
无线传感器节点的微光能量采集电源管理电路
第35卷第2期2014年2月太阳能学报ACTA ENEＲGIAE SOLAＲIS SINICAVol.35，No．2Feb．，2014收稿日期：2011-12-19基金项目：国家自然科学基金（61074177）；重庆市自然科学基金（CSTC 2009BB2034）通信作者：余华（1973—），男，博士、副教授，主要从事能量采集、信息获取与识别、集成电路设计方面的研究。
yuhua@cqu．edu．cn文章编号：0254-0096（2014）02-0253-05无线传感器节点的微光能量采集电源管理电路余华，刘鹏宇（重庆大学光电工程学院，教育部光电技术及系统重点实验室，重庆400044）摘要：提出一种适用于微光条件下的新的太阳电池“五参数模型”求解方法，通过把求解的计算结果与实测结果进行对比分析，验证该方法可准确预测太阳电池的输出特性。
同时把基于此方法建立的电池模型用于电路设计PSPICE 仿真，其仿真结果与计算结果几乎一致，为微光能量采集电源管理电路设计提供了理论基础和仿真工具。
基于该建模方法设计一种微光条件下的能量采集电源管理系统，它在光强为200lx ，输入功率低至45μW 条件下，成功驱动瞬时最大功率为85mW 的无线传感器节点工作。
关键词：微光能量采集；无线传感器节点；太阳电池模型；电源管理中图分类号：TK514文献标识码：A0引言电池寿命已成为基于电池供电的无线传感器网络发展的瓶颈问题，而采集环境能量为无线传感器节点供电为其提供了良好的前景。
采集室外强光条件下的太阳能技术已相对成熟，但在室内或其他微光条件下，光伏电池输出效率降低，输出功率仅有微瓦数量级，所以微光条件下能量管理系统的设计面临更大的挑战［1，2］。
目前已有的光伏电池建模方法和电路设计方案主要针对室外强光、大电流（mA 级别甚至更大）的条件，对于微光、小电流（μA 级别）的情况则少有研究。
如Amit Jain 等［3］提出基于Maple 软件、朗伯W 函数的太阳电池模型，但建立PSPICE 仿真模型要相对困难；W．De Soto 等［4］提出五参数法建模，模型中等效串联电阻被视为恒定值，将其应用于微光、小电流条件下会带来误差；Valerio Lo Brano 等［5］改进了五参数法建模，但在其求解过程中使用了近似方程式，降低了精度；王琴等［6］通过Matlab 建立数学模型，利用Simulink 建模和仿真，但未给出多组实验数据做对比测试，无法判定该模型的适用性。
无线传感网络中的能量收集与能量利用研究
无线传感网络中的能量收集与能量利用研究无线传感网络是一种由许多自主节点组成的网络系统，这些节点通过无线通信协作来收集和传输数据。
然而，由于节点的分布广泛和通信需求的长期性，传感网络中的能源存储是一个重要的挑战。
因此，能量收集和能量利用成为了无线传感网络研究中的关键问题。
能量收集是指从环境中采集能量，用于节点的供电。
常见的能量收集方法包括光能收集、振动能收集和热能收集。
光能收集主要是通过太阳能电池板来转换光能为电能，可以广泛用于室外传感网络中。
振动能收集利用节点自身或环境中的振动能量，通过振动能转换器转换为电能。
而热能收集则是利用节点周围温差产生的热能，通过热电转换器将其转化为电能。
能量收集技术的选择应考虑到环境条件以及节点布局。
例如，在室外环境中，光能收集是一种理想的选择，而室内环境中则可以考虑振动能收集或热能收集。
此外，能量收集器的设计也需要兼顾能量转换效率和节点尺寸的平衡，以满足能量收集要求并保持节点的紧凑性。
能量利用是指节点通过能量存储器将收集到的能量用于自身供电以及数据传输。
能量存储器通常包括电池、超级电容器和超级电容器等设备。
电池是最常用的能量存储装置之一，因其容量大、存储时间长的特点而深受青睐。
超级电容器则具有高容量、快速充放电的特点，适用于节点对短期高能需求的情况。
超级电容器则是一种结合了电池和超级电容器的储能设备，可平衡容量和功率密度之间的需求。
在能量利用方面，需要考虑能量稳定性、均衡性和能量管理等因素。
能量稳定性是指节点供电的稳定性，确保节点能够持续地工作。
均衡性是指能量在节点之间的分配，以充分利用已存储的能量。
能量管理方面需要考虑能量需求和供应的匹配，以及节点能量消耗的有效控制。
此外，能量收集和能量利用还需要考虑系统的优化策略。
例如，节点之间的能量合作和协作、能量负载均衡和能量消耗的优化都是提高整个传感网络性能的关键因素。
能量收集和能量利用的优化策略可以通过调节节点的工作模式、优化路由协议和数据传输策略等手段来实现。
无线传感网络的能量管理方法及续航时间优化
无线传感网络的能量管理方法及续航时间优化在无线传感网络中，能量管理是一个关键问题。
随着无线传感技术的广泛应用，对能源的需求越来越大，传感节点的电池寿命成为限制无线传感网络长期使用的关键因素之一。
因此，研究无线传感网络的能量管理方法及续航时间的优化策略是非常重要的。
一、能量管理方法无线传感网络中的能量管理方法主要包括能量收集、能源节省和能量均衡等方面。
具体的能量管理方法如下:1. 能量收集能量收集是通过一些技术手段，例如太阳能、振动能或温度梯度能等，将环境中的能量转化为电能，从而为传感节点提供能量。
这些能量收集器可以通过无线或有线方式与传感节点连接。
能量收集是一种有效的能量补给方式，在一些环境条件下能够持续提供能量，从而延长传感节点的续航时间。
2. 能源节省能源节省是通过降低传感节点的功率消耗来延长续航时间的一种方法。
具体的能源节省方法有以下几种：- 优化传输功率：通过减少传输功率可以降低能源消耗，例如使用自适应调整传输功率的方法。
- 减少数据传输量：将数据压缩或者聚合，减少数据传输量可以降低能耗。
- 休眠机制：传感节点在非必要的时候进行休眠，降低能耗，当有数据需要传输时再唤醒。
- 任务调度：通过合理的任务调度算法，将高能耗的任务分摊到多个节点上，均匀分配能量消耗。
3. 能量均衡能量均衡是保证网络中各个节点能量消耗平衡的一种方法。
通过均衡能量消耗，可以避免部分节点由于能量耗尽而导致网络断连。
具体的能量均衡方法如下：- 离散算法：通过在网络中引入离散算法，将能量分布在不同的节点上，使得网络中所有节点的能量消耗均匀。
- 路由优化：通过优化路由选择算法，避免传输路径中节点负载过重，从而实现能量均衡。
二、续航时间优化续航时间优化是无线传感网络中非常重要的问题，只有通过有效的续航时间优化策略，才能够实现无线传感网络的长期稳定运行。
具体的续航时间优化策略如下：1. 路由优化路由优化是续航时间优化的关键手段之一。
基于机器学习的无线传感器网络能源管理研究
基于机器学习的无线传感器网络能源管理研究近年来，无线传感器网络（WSN）在各个领域得到了广泛的应用和研究。
然而，WSN的能源管理问题一直是一个重要的挑战。
为了延长无线传感器网络的寿命，减少能源消耗，提高网络的性能和可靠性，基于机器学习的无线传感器网络能源管理成为了研究的热点。
本文将探讨基于机器学习的无线传感器网络能源管理的研究进展和应用前景。
首先，我们需要了解什么是无线传感器网络。
无线传感器网络是由大量的分布式传感节点组成的网络，这些节点可以感知环境中的各种信息，并通过无线通信传输数据。
然而，由于节点的数量众多、分布广泛，能量供应有限，能源管理成为了无线传感器网络的核心问题。
机器学习被广泛应用于无线传感器网络的能源管理中，它利用数据和统计分析方法，通过建模和分析网络中的信息，来实现智能化的能源管理策略。
通过学习网络的特征和能量消耗模型，机器学习能够预测节点的能量消耗情况，从而实现对能量的有效利用和分配。
在基于机器学习的能源管理中，有几个关键问题需要解决。
首先是能耗预测问题，即如何准确地预测节点的能耗情况。
传统的方法往往基于静态模型，无法适应网络的动态变化。
而机器学习可以通过学习历史数据和实时监测信息，构建准确可靠的能耗预测模型。
其次是能量分配问题，即如何根据节点的能耗情况合理地分配能量资源。
机器学习可以通过优化算法和决策模型，根据节点的能耗预测结果，智能地调整能量分配策略，实现网络中能量的平衡和最大程度的延长网络寿命。
基于机器学习的无线传感器网络能源管理还有其他一些研究方向。
例如，如何通过机器学习算法优化网络中的通信和传输协议，减少能源消耗。
另外，如何利用机器学习算法分析网络中的数据，提取有用的信息和特征，进一步优化能源管理策略。
此外，如何在节点资源有限的情况下，通过机器学习算法控制网络的负载和拓扑结构，达到节能的效果。
基于机器学习的无线传感器网络能源管理在实际应用中也取得了一定的成果。
例如，在农业领域中，利用机器学习算法分析土壤湿度和气温等数据，实现对灌溉系统的智能控制，提高了水资源的利用效率和农作物的产量。
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www.EET 针对能量收集型无线远程传感网络的电源管理设计John Bazinet ，产品线经理，电源产品James Noon ，应用工程部门负责人，电源产品凌力尔特公司摘要：随着极低功率传感器、微控制器和射频 (RF) 收发器的易用性和性能的不断提升，采用能量收集技术来专门供电或作为补充供电方式的无线传感器网络越来越接近现实。
超低功率无线协议已开始逐步被业界所广泛接纳，而且相关的标准也在积极的制定之中。
摆脱了交流电源或电池电源束缚的传感器网络为实现更大的灵活性、更低的维护成本、更高的安全性以及广泛的普及提供了可能性。
仅仅几年之前还无法想象的应用如今凭借能量收集技术将有望成为现实。
新涌现的电源管理产品能够将各种能量收集换能器 (TEG 、光伏、压电、电磁) 的使用不便、断断续续而且常常微乎其微的输出转换为适合当今电子产品的可用电平。
然而，对于这些电源管理器件，需要一种新的规格拟订、分析和设计方法，以充分发挥各换能器元件以及最终由它们供电的传感器网络电子线路的功能。
无线传感器并不是新生事物。
如欲通过运用能量收集技术而使其成为半自主型或全自主型器件，则需正确地选择和设计换能器和电源管理器件。
图 1 示出了一个典型的无线远程传感器节点。
迄今为止，在该系统中缺失的一环一直是电源管理解决方案。
可提供功率的换能器使用起来常常极为不便——要么产生一个非常低压的低阻抗输出，要么产生一个非常高压的高阻抗输出。
此系统中的各种单元可以进一步细分为功率发生器/调节器 (换能器和电源管理) 和功率耗用部件 (其他所有单元)。
简而言之，如果能量收集系统的平均输出功率能力超过了远程传感器电子线路所需的平均功率，则有可能实现一个自主型系统。
www.图 1：典型的无线传感器系统对于任何设计来说，在启动之前开展一次快速可行性分析都是值得的。
这甚至连能量收集技术是否切实可行都可迅速地加以确定。
第一步是决定所需的测量频度和测量结果发送频度。
我们将把此称为测量频率 (F)。
接着，我们就能够确定传感器、信号调理、数据转换和处理电路产生期望的数据需要多大的处理功率、以及 RF 收发器功率和传输该数据所需的时间。
表 2 给出了常见微控制器和 RF 链路系统的典型功率要求。
这些功率要求会因制造商以及特定的应用而有所不同。
有许多种可供选择的方案，而且它们可以根据最终应用进行相应的优化。
由此我们可以计算出系统占空比 (D) 和平均功率。
系统占空比的定义为：[ (测量时间 (Tm) + 处理时间 (Tp) + 发送时间 (Tt)] x 测量频率 (F)。
平均功率 (Pa) 就是总功率 (P) x D + 待机功率 (通常小至足以忽略不计)。
表 1：典型能量源及其功率能力 能量收集源典型功率范围 K 太阳能 (室内/室外) 单体电池10µW~40mW/cm 20.6～0.8振动能 (压电)4µW~100uW/cm 20.8～0.9热能 (TEG) 25µW~10mW/cm 20.3～0.5表 2：微控制器和 RF 链路的典型功率要求处理电流/睡眠模式 处理器功率3mA/500nA RF 链路 20~30mA (1~10ms)举个例子，假设我们需要设计一款自主型室内温度传感器。
该传感器将被部署在一座大型办公楼内，通过与近接传感器的耦合将能够检测出室内是否有人员活动并相应地调节温度。
在一幢EET www.大型楼宇内安放此类传感器可以显著地降低每年的供暖和致冷成本。
在 3.3V 电压条件下，这些传感器需要 500µA 的电流和 2ms 的时间来测量温度和检测屋内的人员状况。
一个低功率微控制器需要另外花费 5ms 的时间来处理该数据。
在处理数据时，该微控制器的电流消耗为 3mA (在 3.3V)。
最后，RF 链路需要 20mA 电流 (在 3.3V) 和 30ms 时间来发送数据。
期望的测量频率为 0.2Hz (即每 5 秒进行一次测量)。
D = (Tm + Tc + Tt) x F = (2ms + 5ms + 30ms) x 0.2Hz = 0.0074总功率 (P) = (3.3V x 500uA) + (3.3V x .003A) + (3.3V x .03A) = 110.6mW平均功率 (Pa) = D x P = 0.0074 x 0.1106 = 818µWPa (即平均功率) 是关键项，它将告诉我们哪些类型的能量收集换能器 (如果有的话) 会适合该系统。
表 1 罗列了一些典型的换能器以及它们所能提供的典型平均功率。
用 (K) 标示的竖列所给出的是功率转换常数，它考虑到将换能器能量转换为一个可用电压 (在此场合中为 3.3V) 所需的电源管理模块的类型。
理想的功率转换器具有一个 K = 1。
K 将因所采用的换能器类型的不同而存在差异。
一般来说，K 与换能器的输出电压成比例。
由于非常低输出电压换能器 (例如：TEG) 需要一个极高的升压比以及相应的高输入电流，因此其功率转换常数K 往往要比诸如压电元件等非常高输出电压的换能器更低。
由上面的例子可见，所需的平均功率 (Pa) 逐渐接近大小合适的压电换能器的功率范围上限，但处于 TEG 和光伏 (PV) 换能器或太阳能电池的功率能力范围之内。
图 2：典型 TEGEET www.图 3：测量和发送周期中的典型电流脉冲图 4：测量和发送周期中的 V OUT 纹波系统环境通常将限定所选择的换能器类型。
在我们所举的例子中，我们不可能依赖某种始终可用的光源，因此 PV 换能器并不实用。
由于我们已经处于压电换能器所能提供的功率上限，故而我们决定使用一个 TEG (热电发生器)。
当暴露于温差环境中时，TEG 将利用塞贝克(Seebeck) 效应在其输出端上产生一个电压 (见图 2)。
为了进一步说明我们的例子，假设选择了一个 50mm 2 TEG 。
TEG 的一端将安装至天花板中的 HVAC 管道，另一端则暴露在室温空气中。
由于 TEG 的热阻非常低，要在其两端上产生一个合适的温差 (∆T) 常常颇具挑战性，因此在室温侧将采用一个散热器。
我们的测量结果表明：在平均室温为 25ºC 的情况下，冬季 (供暖) 中 HVAC 管道表面的平均温度为 38ºC ，而夏季 (致冷) 中则为 12ºC 。
经过仔细的测EET www.EET 量，我们确定：当把 TEG 和一个散热器安装至 HVAC 管道时，TEG 两端的 ∆T 大约为 ±10ºC 。
从制造商提供的产品手册我们可以发现：10ºC ∆T 时的 TEG V OUT 为 180mV 。
TEG 输出电阻 (R OUT ) 为 2.5Ω。
当 TEGR OUT = 功率转换器 (或负载) R IN 时，可输送至负载的功率达到最大。
如果我们假设电源管理电路具有一个接近 2.5Ω 的 R IN ，则可提供至功率转换器输入端的最大功率为 180mV 2/(2.5Ω x 4) = 3.24mW 。
我们的功率转换器常数 (K) 为 0.4，因此可输送至远程传感器 3.3V 输出的总功率为 3.24mW x 0.4 = 1.3mW 。
由于 1.3mW 明显高于此前计算得出的 818µW 平均功率 Pa ，我们似乎拥有了运作所需的足够功率。
我们面临的下一个棘手难题是用于把 TEG 的非常低输出电压转换至所需的 3.3V 电压的电源管理电路。
此外还有一个难点是输入电压可以是 +180mV 或 -180mV (取决于管道表面是热还是冷)。
虽然或许可以通过开发一款分立电路来解决该难题，但是，若想实现一种能够满足针对可制造性、小尺寸和可靠性之系统要求的解决方案，往往非常困难。
此外，电路设计对于杂散电容极为敏感，而且整个电路必需为微功率型以实现额定 K 因数。
幸运的是，现在已经有了一款集成化解决方案。
图 5 示出了一种采用 LTC3109 的示例电路。
LTC3109可在低至 ±30mV 的输入电压条件下运作，并将产生 4 种预编程输出电压 (V OUT ) 中的任一种：(2.35V 、3.3V 、4.1V 或 5V)。
该器件提供了一个可开关的 V OUT ，用于在需要时为我们的传感器供电。
LTC3109 还包括一个电源管理器，可用于储存和利用剩余的收集能量。
由于我们的典型负载功率低于可用能量，因此可以将任何剩余的能量存储于 C STORE 以供日后使用。
www.图 5：LTC3109 电源管理电路图 3 和图 4 示出了 LTC3109 在一个测量/发送周期之前、之中和之后的 3.3V 输出。
V OUT 上电容器的大小根据一个测量/发送周期可接受的电压降来确定。
在我们所举的例子中，我们确定3.3V 输出端上的可接受电压降为 300mV 。
采用先前获得的数值，我们可以计算出所需的 C OUT ：C OUT = (I LOAD - I AVG ) x dT/dV= [(30mA x 30ms + 500uA x 2ms + 3mA x 5ms) - (1.3mW/3.3V)] / 0.3V = 1.74mF ，选择一个标称值为 2200µF 的电容器。
式中：I LOAD = 3.3V 输出端上所有负载之和I AVG = LTC3109 的平均输出电流dT = 负载脉冲的持续时间dV = 可接受的电压降图 4 中的实际电压降远远低于 300mV 。
针对简单被测量系统的较低电流发送脉冲持续时间以及较高的输出电容是造成这种状况的原因。
EET www.图 6 示出了能量收集换能器输入暂时中断期间的 3.3V 输出。
在该场合中，LTC3109 从存储电容器 C STORE 获取工作电源。
对于C STORE 的数值没有限制，因此其大小可针对任何期望的系统保持时间来确定。
图 6：输入电源中断期间的运作以上概要描述的基本设计程序适用于其他类型的能量收集换能器。
目前，与压电元件 (高电压 AC)、电磁 (线圈/磁铁) 和光伏 (太阳能电池) 相连的电源管理电路很容易获得。
在所有的场合中，首先都必需确定所需的平均负载功率，以了解自主型操作是否可行。
概要：在考虑使用能量收集技术来为远程无线传感器网络中的电池提供补充和替代电源时，平均负载功率是关键的变量。
至于采用何种类型的能量收集换能器合适，工作环境将始终是限定因素，而平均负载功率将进一步缩小选择范围。
如今已经有了可填补低功率级换能器与超低功率微控制器、传感器和 RF 链路之间空缺的电源管理解决方案。
由于所有必要的元件均已就绪，因此半自主型或全自主型远程传感器网络已经脱离了纯理论研究的阶段，而且将随时进入主流。