Development of piezoelectric energy harvester for wireless vibration sensors

Abstract

O Monitoramento Baseado em Condição via análise de vibração é um dos principais métodos preditivos utilizados na manutenção industrial ao longo das últimas décadas. Atualmente, o sensoriamento utilizado neste tipo de análise tem evoluído para os sensores sem fio, os quais permitem medições continuas e de equipamentos que antes eram considerados inacessíveis para sensores cabeados. Contudo, uma grande limitação para estas tecnologias é a vida útil da bateria que é reduzida sobre condições de temperaturas extrema, volume de dados monitorados e processados e frequência de uso. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um energy harvester piezoelétrico adaptado para sensores de monitoramento de vibração. Uma revisão da literatura é realizada para entender as tecnologias em energy harvesting e otimização disponiveis para execução do projeto. Em seguida a metodologia escolhida é apresentada, detalhando os modelos numéricos criados, as variaveis parametricas que serão otimizadas dos modelos e os algoritimos que serão utilizados assim como suas configurações. Diferentes designs de vibrational energy harvester são testados tomando duas frentes de projeto. Uma utilizando tecnologia de fabricação MEMS e outra utilizando micro usinagem. Primeiramente é realizado o projeto com o dispositivo MEMS identificando a cada passo formas de melhorar a função objetivo da otimização assim como definindo em que cenários cada uma se encaixam melhor. O dispositivo a partir de micro usinagem fazem uso do conhecimento obtido durante o projeto do MEMS para selecionar a função objetivo. São selecionados dois modelos para prototipação e destacado um modelo que não foi prototipado mas possui uma ótima performance prevista pelo modelo numérico. Após prototipação e realização de experimentos, os modelos numéricos são validados. Onde o modelo numérico MEMS apresentou uma ótima precisão, enquanto o micro usinado demonstrou alguns desvios. Contudo, em termos de performance o dispositivo micro usinado foi significativamente superior ao MEMS, inclusive se posicionando entre os melhores da literatura, em especial para dispositivos de baixa frequência natural e pequeno volume.

Abstract: Condition Based Monitoring via vibration analysis is one of the main predictive methods used in industrial maintenance over the last few decades. Currently, the sensing used in this type of analysis has evolved to wireless sensors, which allow continuous measurements of equipment that were previously considered inaccessible to wired sensors. However, a major limitation for these technologies is the battery life which is reduced under conditions of extreme temperatures, volume of monitored and processed data and frequency of use. This work presents the development of a piezoelectric energy harvester adapted for vibration monitoring sensors. A literature review is carried out to understand the technologies in energy harvesting and the optimization techniques available for the project execution. Then, the chosen methodology is presented, detailing the numerical models created, the parametric variables that will be optimized from the models and the algorithms that will be used as well as their settings. Different vibrational energy harvesters designs are tested taking two design fronts. One using MEMS manufacturing technology and the other using micro-machining fabrication techniques. Firstly, the project is carried out with the MEMS device, identifying at each step ways to improve the objective function of the optimization in addition to defining in which scenarios each one fits best. The micro-machining device makes use of the knowledge gained during the MEMS design to select the objective function. Two models are selected for prototyping and a model, that was not prototyped, were highlighted for its optimal performance predicted by the numerical model. The two selected models, are then fabricated following the previously chosen manufacturing method. After carrying out experiments, numerical models were validated, where the MEMS numerical model showed greater accuracy while the micro-machined one showed some deviations. However, in terms of performance, the micro-machined device was significantly superior to the MEMS device, even positioning itself among the best in the literature, especially for devices with low natural frequency and small volume.