Tesi etd-02042026-101641 |
Link copiato negli appunti
Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
MANUELLI, ALESSIO
URN
etd-02042026-101641
Titolo
ANALYSIS AND SYSTEM-LEVEL DESIGN OF A VIBRATIONAL ENERGY HARVESTER FOR ULTRA-LOW POWER IOT PLATFORMS
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA ELETTRONICA
Relatori
relatore Prof. Rossi, Daniele
relatore Prof. Saponara, Sergio
correlatore Ing. Tardiota, Igor
relatore Prof. Saponara, Sergio
correlatore Ing. Tardiota, Igor
Parole chiave
- automotive sector
- electromagnetic
- electrostatic
- energy harvesting
- iot
- mems
- piezoelectric
- railway sector
- triboelectric
- vibrational energy harvesting
Data inizio appello
27/02/2026
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
27/02/2096
Riassunto (Inglese)
Riassunto (Italiano)
IT:
Il lavoro di tesi riguarda l’energy harvesting, ovvero l’insieme di tecniche che convertono energia ambientale in elettricità per sistemi a basso consumo. In particolare, si focalizza sull’energy harvesting vibrazionale, che trasforma l’energia cinetica di oscillazioni meccaniche in energia elettrica, ideale per applicazioni IoT e nodi autonomi a ridotta manutenzione.
La prima parte della tesi analizza lo stato dell’arte del harvesting vibrazionale, considerando quattro tecnologie: piezoelettrica, elettromagnetica, elettrostatica e triboelettrica. Per ciascuna sono descritti principio di funzionamento, materiali, configurazioni, vantaggi, limiti e ambiti applicativi. L’analisi comprende anche i settori ferroviario e automobilistico, con riferimento al ruolo delle strutture MEMS per la miniaturizzazione.
Successivamente è stata sviluppata una modellazione analitica del sistema, inizialmente focalizzata sulla dinamica meccanica, poi estesa alla parte elettromeccanica tramite simulazioni Matlab e Simulink. Sono stati studiati il comportamento in risonanza, l’adattamento di impedenza e l’influenza delle non linearità sull’estensione della banda operativa. Infine, è stato simulato un caso di studio relativo al monitoraggio dei binari ferroviari ed è stata svolta un’attività sperimentale finalizzata alla validazione dei risultati ottenuti.
EN:
The thesis work concerns energy harvesting, that is, the set of techniques that convert ambient energy into electricity for low-power systems. In particular, it focuses on vibrational energy harvesting, which transforms the kinetic energy of mechanical oscillations into electrical energy, ideal for IoT applications and autonomous nodes with low maintenance.
The first part of the thesis analyzes the state of the art in vibrational harvesting, considering four technologies: piezoelectric, electromagnetic, electrostatic, and triboelectric. For each, the operating principle, materials, configurations, advantages, limitations, and application areas are described. The analysis also includes the railway and automotive sectors, with reference to the role of MEMS structures for miniaturization.
Subsequently, an analytical modeling of the system was developed, initially focused on mechanical dynamics, then extended to the electromechanical part through Matlab and Simulink simulations. Resonance behavior, impedance matching, and the influence of nonlinearities on the extension of the operating bandwidth were studied. Finally, a case study related to railway track monitoring was simulated, and experimental activity was carried out to validate the obtained results.
Il lavoro di tesi riguarda l’energy harvesting, ovvero l’insieme di tecniche che convertono energia ambientale in elettricità per sistemi a basso consumo. In particolare, si focalizza sull’energy harvesting vibrazionale, che trasforma l’energia cinetica di oscillazioni meccaniche in energia elettrica, ideale per applicazioni IoT e nodi autonomi a ridotta manutenzione.
La prima parte della tesi analizza lo stato dell’arte del harvesting vibrazionale, considerando quattro tecnologie: piezoelettrica, elettromagnetica, elettrostatica e triboelettrica. Per ciascuna sono descritti principio di funzionamento, materiali, configurazioni, vantaggi, limiti e ambiti applicativi. L’analisi comprende anche i settori ferroviario e automobilistico, con riferimento al ruolo delle strutture MEMS per la miniaturizzazione.
Successivamente è stata sviluppata una modellazione analitica del sistema, inizialmente focalizzata sulla dinamica meccanica, poi estesa alla parte elettromeccanica tramite simulazioni Matlab e Simulink. Sono stati studiati il comportamento in risonanza, l’adattamento di impedenza e l’influenza delle non linearità sull’estensione della banda operativa. Infine, è stato simulato un caso di studio relativo al monitoraggio dei binari ferroviari ed è stata svolta un’attività sperimentale finalizzata alla validazione dei risultati ottenuti.
EN:
The thesis work concerns energy harvesting, that is, the set of techniques that convert ambient energy into electricity for low-power systems. In particular, it focuses on vibrational energy harvesting, which transforms the kinetic energy of mechanical oscillations into electrical energy, ideal for IoT applications and autonomous nodes with low maintenance.
The first part of the thesis analyzes the state of the art in vibrational harvesting, considering four technologies: piezoelectric, electromagnetic, electrostatic, and triboelectric. For each, the operating principle, materials, configurations, advantages, limitations, and application areas are described. The analysis also includes the railway and automotive sectors, with reference to the role of MEMS structures for miniaturization.
Subsequently, an analytical modeling of the system was developed, initially focused on mechanical dynamics, then extended to the electromechanical part through Matlab and Simulink simulations. Resonance behavior, impedance matching, and the influence of nonlinearities on the extension of the operating bandwidth were studied. Finally, a case study related to railway track monitoring was simulated, and experimental activity was carried out to validate the obtained results.
File
| Nome file | Dimensione |
|---|---|
La tesi non è consultabile. |
|