WRSNs中无线充电和辅助移动数据收集算法

研究在无线充电设备(WCE)辅助基站进行数据收集情况下,无线可充电传感器网络(WRSNs)中充电和数据收集问题,旨在减少网络中长距离无线传输造成的能量浪费,缓解能量空洞问题。对充电及数据收集过程建模分析,设置用于计算WCE辅助收集数据量的节能系数,利用拉格朗日对偶分解和次梯度算法设计一种WRSNs中无线充电和辅助移动数据收集算法(Wc AMDG),优化节点充电量和路由。仿真实验表明,算法能够有效延长网络寿命、均衡节点能耗、提高网络能量利用率。     

一种面向智慧城市场景的传感网自适应无线充电方法

无线传感器网络(WSN)和物联网(Io T)技术的迅速发展正为通信领域带来一场新的革命,在军事领域、工农业监控、智能电网、智能交通、医疗和安防等领域扮演着越来越重要的角色。然而,无线传感器节点存在电量有限、处理计算能力弱、通信带宽小、内存容量小等缺点,特别是能量有限问题严重制约了物联网的发展。无线可充电传感器网络可解决以上问题,但目前为止所提到的算法中,只考虑了在给所有节点充电的前提下所做的提升(减少损耗和减少充电器数量),没有考虑充电时间和节点冗余问题,还不具备完备性和高效性。据此,文章提出分布式移动充电算法(DMC),减少了无线充电时间。另外,还提出自适应智能充电算法(AIC),通过融合基于GAF算法的一维线性休眠机制,可提升充电效率、节约能耗、减少充电器数量,可大幅度提升无线传感器网络性能。     

WRSNs中基于PE-FWA算法的周期性充电路径规划

针对无线传感器网络(WSNs)中能量短缺问题和大量数据收集的场景,提出了一种无线充电和数据收集的移动设备(MD)路径规划方法。将传感器网络划分为多个小区,移动设备周期性的遍历每个含有传感器节点的小区进行充电和数据收集,在保证传感器网络持续运行的前提下,最大化MD单位能量所收集的数据量。设计了一种基于种群熵的离散烟花算法(PE-FWA)求解问题,与MDSA、DFWA算法进行对比,实验显示PE-FWA具有更好的性能。在此基础上,进一步优化了PEFWA算法中锚点的位置,使得目标值提高了31. 8%。     

基于能量均衡的无线传感器在配电网的部署算法

为了提高配电通信网的可靠性,针对宽带无线网络覆盖配电网存在信号盲区等问题,给出一种无线传感器延伸覆盖网络模型。考虑到能量、通信距离受限的无线传感器在配电网中采用多跳通信方式,致使与sink相邻的节点能量消耗大,易出现能量空洞问题,提出一种基于能量均衡的无线传感在配电网的部署算法。该算法以网络效率作为优化目标,在已知采集节点数和节点之间距离的前提下,求解出最优中继节点部署方案和各采集节点的传输距离。仿真结果表明,该算法符合配电网中的无线传感器的网络部署要求,能够延长网络生命周期、提高网络效率。     

无线充电设备能量受限的WRSNs周期性充电规划

研究无线充电设备(wireless charging equipment,WCE)的充电能量和行驶能量均有限的情况下使用WCE为传感器节点周期性充电问题。对于每一个充电周期,旨在最大化充电周期时间的同时最小化WCE充电和行驶能量的总消耗值,以最小的WCE能量消耗功率保证无线可充电传感器网络(wireless recharging sensors networks,WRSNs)永久性工作下去。通过分析传感器节点能量约束和WCE行驶及充电约束,建立以最小化WCE能量消耗功率为优化目标的优化模型。充电问题为NP-Complete问题,使用混沌粒子群算法(chaos particle swarm optimization,CPSO)求解优化问题得到WCE充电路径和节点充电时间,并设计了由2种数据路由和3种节点分布类型组合成的6种WRSNs仿真场景,与基本遗传算法(genetic algorithm,GA)对比,其收敛速度至少提升了1倍。     

面向应用的无线传感器网络路由算法

提出了一种新的面向应用的无线传感器网络路由算法以延长网络的生存期.Sink节点以泛洪方式周期性地广播任务,中间节点是面向应用的处于不同层次上的Sink节点.基于提出的节点数据结构模型,节点根据任务的语义信息及邻居节点网络状态信息参与任务、处理数据和选择路径.定性分析及仿真结果表明,面向应用路由协议的能量消耗及能量均衡性...     

可充电的WSNs网络SIC干扰管理工作策略研究

随着无线传感器网络的规模不断扩大,开放信道中的通信干扰与节点能源有限问题严重制约传感器网络性能。研究在星型拓扑结构下可充电无线传感器网络的多用户介入通信干扰管理技术,旨在提高系统吞吐量、频谱和功率利用率,延长网络生命周期。首先针对多用户介入的通信干扰管理技术提出一种启发式的功率分类算法实现并发通信传感器节点的分簇,并对其分类效果进行验证。其次,结合并发无线通信中节点行为特征,引入无线能量补给设备,构建以最大化能量补给设备驻站时间比为目标的跨层优化问题,并将其转化为具有等优性的线性规划问题,进而求解得到无线传感器节点和无线能量补给设备的优化工作策略。仿真和实验证明,在维持传感器网络生命周期的前提下,采用并发通信的干扰管理策略和无线能量补给后,网络的通信能力和功率利用率都得到提升,该仿真场景下充电小车驻站时间占比η_s能达到47%。     

基于SEP协议改进的最优稳定选举算法

针对二级初始能量异构的无线传感器网络运行过程中出现的节点能耗不均衡和网络稳定生命周期较短问题,基于SEP协议,考虑节点和簇头能量因素,以及结合节点和簇头的数据传输距离因素,提出一种改进的稳定选举路由算法(E-SEP),分析了算法本身在不同高级节点占比和不同总结点数量下的性能,并与低功耗自适应集簇分层-确定性簇头选取(L...     

基于无线传感器网络的智能电动汽车充电站

电池充电的便捷性是电动汽车发展的瓶颈。文章旨在研究一种基于无线传感器网络的智能电动汽车充电站,在汽车用户的电池上装设无线传感器采集节点,同时在充电站附近区域设置汇聚节点,在无线传感器网络覆盖下获取最优充电路线,引导车主去就近的空闲充电站充电,专家库充电系统能根据电池型号自动寻找最佳充电方式进行充电。智能充电站可提高电动汽车充电便捷性和充电效率。     

电能质量监测系统中基于蚁群的WSN路由算法研究

针对变电站电能质量监测系统中无线传感器网络存在能量分布不均,消耗过大等不足之处,提出了一种基于蚁群的动态优化路径无线传感器网络路由算法,通过在信息素更新公式中引入路径能量、路由跳数等参数来平衡网络节点能量。通过仿真验证,该算法在降低网络能量消耗方面具有很好的效果。     

基于阵列式发射模组的群体机器人动态无线供电路径规划研究

群体机器人可依靠群智能有效分工协作完成复杂和大规模任务,在物流、制造、交通和军事等领域有极大的应用价值。然而,目前已有电能补给方式均无法满足其持续不间断充电的需求,导致强大的协同工作能力得不到充分发挥。为此,本文提出一种基于阵列式发射模组的群体机器人动态无线充电方式,可为群体机器人工作过程中实时供给电能。首先,分析了机器人动态无线充电过程中效率和功率的波动特性。其次,以充电效率最优为目标,提出一种带有惩罚机制改进的蚁群算法以及协同工作模式,并应用于群体机器人协同动态无线充电系统。最后,进行仿真实验,验证了本文提出的方法可实现群体机器人在动态无线充电过程中稳定可靠协同工作。本文的研究对群体智能的研究具有极大的促进作用。     

自适应人工免疫网络算法的无线传感网络拓扑结构优化

无线传感器网络(MWSN)具有动态拓扑的特性,因而节点移动、能量消耗等影响因素会导致传感器网络的寿命。在现有层次型拓扑控制算法的基础上,借鉴adhoc网络层次拓扑生成算法WCA的设计原理,提出一种应用于无线传感器网络的新型层次型拓扑结构优化算法。该算法综合考虑节点的能量和位置状况,为每个节点定义不同的权值,从中选出性能优越的节点担任簇首,同时通过设置节点度参数来确保最优的拓扑结构。同时依托自适应人工免疫网络算法,用于实现MWSNs的目标。仿真结果表明,改进的人工免疫网络算法(KC-AAINA)有助于找到良好的聚类配置和簇头数量,限制了节点能耗,改善了MWSN的网络寿命、能量消耗和分组传输,从而提高网络生命周期。     

A novel charging/discharging balancing strategy for lithium battery pack based on mixed charging mode

Series‐connected lithium batteries can be charged in the pack‐charging mode, which is most widely used in the lithium battery application field. But the pack‐charging mode will lead to cell imbalance because of the difference in the electrochemical characteristics of the cells of series‐connected batteries. On the other hand, the cell‐charging mode can avoid the imbalance problem by charging each cell independently, but it will reduce the charging efficiency and increase the cost. In this paper, a novel balancing strategy is proposed with a mixed pack‐charging and cell‐charging mode to implement the balancing algorithm. The proposed strategy aims to solve the problem of charge/discharge imbalance with the simplest balancing algorithm with high balancing performance. There is no complex balancing behaviors during the charging process – as is the case with many other existing schemes – so the control algorithm can be greatly simplified. Because each cell can be fully charged and discharged with the proposed algorithm, it helps to make full use of the energy and capacity of each cell. The system stability and reliability of the proposed system, as well as its good performance, are verified through experiments. © 2017 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

互操作电动汽车无线充电系统设计方法

电动汽车无线充电的互操作性是指同一发射端可以匹配不同离地间隙、不同充电功率等级的电动汽车接收端进行安全高效的无线充电。国家标准对电动汽车无线充电的互操作性给出了解释和示范,但如何在不同间隙级别、不同功率等级和不同偏移位置下均实现最优的功率传输效率,是互操作设计的一个难题。针对双边LCC电动汽车无线充电系统,以电动汽车无线充电系统标准GB/T38755.1为参考,提出一个满足工程应用需求的互操作无线充电系统优化设计方法。在满足电感量要求下,优化发射线圈表面磁场辐射的均匀度,以效率为目标优化不同间隙与不同功率等级的接收线圈及其补偿参数。制作了一个满足互操作性的11 kW发射线圈与9个不同充电气隙和功率等级的接收线圈,对设计方法进行了实验验证。     

城市智能光储充电塔自适应鲁棒日前优化调度

智能光储充电塔子系统间的协调优化调度可以实现充电塔经济高效运行。考虑不确定性对系统调度影响,文中提出一种光储充电塔自适应鲁棒日前能量-备用协同优化调度方法。首先,以日运行总成本最小为目标,日前能量-备用调度和实时能量平衡调整分别为第1、第2阶段决策,建立光储充系统自适应鲁棒三层优化调度模型。然后,针对三层优化模型难以直接求解的问题,采用代表性场景描述不确定性,同时引入辅助变量代替最恶劣场景运行成本,实现内层解耦替换,转化为含有限数量场景的单层鲁棒优化模型。接着,提出一种关键场景辨识的迭代算法以提高模型求解效率,其中主问题为考虑少数关键场景的单层鲁棒模型,子问题则辨识关键场景。最后,以南京某实际光储充电塔为例进行算例分析,验证了所提算法的有效性。     

基于ANSYS三维仿真的两种无线充电器充电效率的研究

无线充电技术是一种采用无线方式进行电能传输的技术。首先研究了无线充电器的基本工作原理,然后针对无线充电器充电过程中充电效率低下的问题,利用ANSYS有限元软件进行耦合仿真,分析比较了单线圈与三线圈无线充电器在不同侧移距离时的充电效率,分析结果表明单线圈充电效率更高,三线圈充电器充电效率更稳定,为多线圈充电器的设计提供了理论依据。     

基于无线能量传输的充电平台设计及其性能分析

无线能量传输作为一种新型的电力传输技术,为数量飞速增长的电子产品提供了便捷的充电方式,然而大功率驱动电路、充电距离和效率一直是制约无线充电技术实际应用因素.针对这些问题,基于磁耦合无线能量传输理论,对无线充电的等效电路进行了理论分析,探讨了影响充电效率的主要因素.以STM32单片机作为控制核心,通过设计大功率H桥式驱动电路、整流电路等,研制并搭建了无线能量传输充电实验平台,并对系统工作频率、无线充电距离以及有无中继线圈对系统性能的影响进行了实验和分析.结果表明所设计的无线能量传输充电平台具有相对完整的功能,且在24 V驱动电压、2 cm充电距离的情况下,负载接收功率达到了2.5W.     

基于ISSA-SVM的充电桩故障诊断

针对充电桩故障诊断精度较低的问题,文中首先提出先利用多维尺度分析法处理样本数据,将原始数据映射到更低维的空间,减小模型计算代价;其次在麻雀搜索算法里融入了Sin混沌映射和动态自适应权重,提高它的全局搜索能力和寻优精度,然后再利用改进的麻雀搜索算法对支持向量机模型进行参数寻优,同时建立最优诊断模型;最后用所得模型进行充电桩故障诊断,输出诊断结果。最终的实验结果表明：文中提出的充电桩故障诊断模型的诊断准确率高达95.135 1%,明显高于现有的一些常用模型。同时,文中所选用的支持向量机模型较其他分类模型效果更好,效率更高。