Note ABES Architecture mixte pour le suivi du point de puissance maximal d'un système de récupération d'énergie piézoélectrique Mixed integrated architecture for monitoring the maximum power point of a piezoelectric energy harvester Récupération d’énergie piézoélectrique Suivi du point de puis-sance maximale (MPPT) Circuit équivalent optimisé Piezoelectric energy harvesting Fractional open circuit voltage (FOCV) Equivalent circuit modeling Fractional open circuit voltage (FOCV) Syn-chronised switch harvesting on capacitor SSHC 621.3 Internet des objets Alimentation en énergie Piézoélectricité L'essor de l'Internet des Objets amène une multiplication des objets connectés, mais leur alimentation pose problème. Les batteries traditionnelles, limitées et peu durables, impactent l'environnement. La récupération d'énergie environnementale, notamment l'énergie vibratoire via la piézoélectricité, se présente comme une solution. Cette thèse se concentre sur des algorithmes MPPT pour optimiser cette conversion énergétique, tenant compte des fluctuations des sources vibratoires. Un modèle système optimisé réduit les ressources de simulation, et une approche FOCV améliorée diminue les composants. Les résultats expérimentaux confirment la précision du modèle, tandis qu'un nouvel algorithme, l'AFOCV, démontre une efficacité remarquable, même à faible tension, améliorant significativement les performances des systèmes piézoélectriques. The rise of the Internet of Things leads to an increase in interconnected objects, but their power supply poses a challenge. Conventional batteries, limited and not long-lasting, have environmental implications. Environmental energy harvesting, specifically vibrational energy through piezoelectricity, emerges as a solution. This thesis focuses on MPPT algorithms to optimize this energy conversion, considering fluctuations in vibrational sources. An optimized system model reduces simulation resources, and an enhanced FOCV approach decreases components. Experimental results validate the model's accuracy, while a new algorithm, AFOCV, demonstrates remarkable efficiency, even at low voltage, significantly enhancing piezoelectric system performance. Electronic Thesis or Dissertation Text fr PDF 22770137 Université de Strasbourg Strasbourg 2024-12-31 application/pdf https://publication-theses.unistra.fr/restreint/theses_doctorat/2023/MAMOURI_Lakhdar_2023_ED269.pdf Mamouri Lakhdar 1995-05-17 FR 258222549 0CPZRR006M4 22022169 4200020 https://theses.fr/2023STRAD065 2023STRAD065 https://doi.org/10.70675/7cc9649bz60fcz4a66zaaeaz49d018da41f5 2023-12-19 Électronique, microélectronique, photonique Strasbourg 131056549 Doctorat Docteur es non oui Frick Vincent MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 084055979 Mesbahi Tedjani MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2 197989616 Uhring Wilfried Patrick MADS_PRESIDENT_DU_JURY 072149469 Jamshidpour Ehsan MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 180709763 180709763 Lefeuvre Elie MADS_RAPPORTEUR_1 059617926 Razan Florence MADS_RAPPORTEUR_2 104417684 École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 269 156504863 Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 260728 176969721 ddc:620 Frick Vincent Mesbahi Tedjani Uhring Wilfried Patrick Jamshidpour Ehsan Lefeuvre Elie Razan Florence Anne École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) PDF 22770137