[发明专利]物联网微能源自采集MEMS传感预储存系统有效

专利信息
申请号: 201110341279.6 申请日: 2011-11-02
公开(公告)号: CN103096437B 公开(公告)日: 2017-03-22
发明(设计)人: 郑洪河;陶智;张庆;朱鸿如 申请(专利权)人: 江苏节安得能源科技有限公司
主分类号: H04W52/02 分类号: H04W52/02;H04W84/18;H02J50/10;H02J50/20
代理公司: 北京市盛峰律师事务所11337 代理人: 赵建刚
地址: 213164 江苏省常州市武进*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 联网 源自 采集 mems 传感 储存 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及物联网技术领域,特别涉及一种物联网微能源自采集MEMS传感预储存系统。

背景技术

WSN(Wireless Sensor Network,无线传感网络)主要由三个部分组成:WSN节点、WSN网关和服务器。WSN节点的主要功能为:将传感器与空间分布的各待监测装置相连,通过传感器对待监测装置进行监控,并将监测到的数据无线发送给WSN网关,WSN网关通过有线或无线方式与服务器相连接,服务器通过对WSN网关上传的数据进行加工、分析并显示,从而便于操作人员对分布在不同区域的与传感器相连接的设备进行实时监控。

随着无线通信和低功耗嵌入式技术的迅速发展,WSN广泛应用于军事、环境、医疗、工业和商业等各个领域,具有广阔的发展前景。

现有技术中,WSN节点主要采用能量有限的电池供电,由于WSN节点数量众多、分布区域较广,并且应用环境通常较复杂,所以当WSN节点的电池电量用尽后,为WSN节点更换电池成本很高。因此,为解决这一技术问题,出现了由交流电变换所产生的直流稳压电源为WSN节点供电的方案,但这一方案存在以下两方面问题:(一)各WSN节点需要较长的供电线缆与电源连接,在具体实现上,安装供电线缆的工作量仍然很大,且成本较高;(二)由于供电电源模块的体积较大,并且线路连接较复杂,所以容易对WSN节点数据传输产生较大的干扰,从而提高了数据传输时的出错率。

因此,WSN节点能源问题已成为限制WSN广泛应用的关键问题,解决这一问题具有重要的现实意义。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷,本发明提供一种物联网微能源自采集MEMS(Micro-Electro-Mechanical Systems,微机电系统)传感预储存系统,对多个主要模块进行优化,即从多个角度降低整个系统的功耗,同时又提供了一种能有效为整个系统供电的复合微能源电源模块,从而保证了WSN节点电源的长期使用,提高了WSN节点的工作性能和稳定性。

本发明采用的技术方案如下:

本发明提供一种物联网微能源自采集MEMS传感预储存系统,包括:复合微能源电源模块、传感器模块、微处理器模块和无线收发模块;其中,所述复合微能源电源模块用于向所述传感器模块、所述微处理器模块和所述无线收发模块供电;所述传感器模块用于采集被测目标的相关信息,并将该信息发送给所述微处理器模块;所述微处理器模块用于协调WSN节点的工作,处理所述传感器模块发送的数据并控制所述无线收发模块的工作;所述无线收发模块用于所述WSN节点与其他WSN节点、所述WSN节点与网关以及所述WSN节点与云端间的数据通信。

优选的,所述复合微能源电源模块包括:微型太阳能电池模块、微型环境振动能量采集模块、微型薄膜锂离子电池储能系统和微能量管理系统,其中,所述微能量管理系统用于根据负载和外界环境的变化智能化和最优化管理电能的储存和释放。

优选的,所述微型太阳能电池模块、所述微型环境振动能量采集模块、所述微型薄膜锂离子电池储能系统和所述微能量管理系统集成到所述复合微能源电源模块中,并且具有统一标准能量输出端口。

优选的,所述微型太阳能电池模块为硅光伏电池微能源系统。

优选的,所述微型环境振动能量采集模块包括压电能量转换模块和可变电容。

优选的,所述微型薄膜锂离子电池储能系统采用全固态薄膜锂离子电池。

优选的,所述微能量管理系统所使用的管理芯片为MAX1586B。

优选的,所述无线收发模块包括:发射机和接收机,其中,所述发射机包括:依次相连的数模转换器、重构滤波器和功率放大器;所述接收机包括依次相连的模数转换器、低噪声放大器、混频器和抗混叠滤波器。

优选的,所述微处理器模块还用于:对接收到的来自所述传感器模块的数据依次进行数据级处理、特征级处理、融合级处理,并将融合级处理后的数据发送给云端;所述云端对接收到的所述融合级处理后的数据进行语义级处理。

优选的,所述数据级处理具体为:所述微处理器模块对所采集到的原始数据进行数据预处理后,选择性的进行分布式存储或集总式存储,并根据可用的资源状况,有针对性的进行数据备份,然后进行所述特征级处理;

所述特征级处理为对接收到的数据依次进行特征提取、特征分析与选择、数据分类和优先级分类;

所述融合级处理为对接收到的特征级处理后的数据依次进行敏感性分析、智能分级动态加密、以及关联分析与数据融合;

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