7、物联网传感器的电源管理与能源利用

物联网传感器的电源管理与能源利用

1. 电源管理概述

电源管理是一个广泛的话题,涵盖软件和硬件领域。在成功的物联网部署中,理解电源管理的作用以及如何为远程和长寿命设备高效管理电源至关重要。架构师需要为边缘设备构建电源预算,主要包括以下几个方面:
- 主动传感器功率
- 数据收集频率
- 无线通信强度和功率
- 通信频率
- 微处理器或微控制器功率(与核心频率相关)
- 被动组件功率
- 漏电或电源效率低下导致的能量损失
- 执行器和电机的功率储备

电源预算反映了这些功率贡献者的总和从电源(电池)中减去的结果。而且,电池的功率行为并非随时间呈线性变化,在放电过程中,电池的电压会呈曲线下降。当电池电压低于最低电压时,无线电或微处理器将无法达到阈值电压而出现故障。

例如,TI SensorTag C2650具有以下功率特性:
| 工作模式 | 电流(mA) |
| ---- | ---- |
| 待机模式 | 0.24 |
| 所有传感器禁用时运行 | 0.33 |
| 所有传感器以100 ms/样本数据速率运行并广播BLE | 5.5 |
| 温度传感器 | 0.84 |
| 光传感器 | 0.56 |
| 加速度计和陀螺仪 | 4.68 |
| 气压传感器 | 0.5 |

该传感器使用额定容量为240 mAh的标准CR2032硬币电池,预计最长续航约44小时,但实际续航下降速率并非线性。

常见的电源管理实践包括:
- 对未使用的硅组件进行时钟门控
- 降低

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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