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如何准确的预制物联网设备的电池使用寿命

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  许多物联网应用都依靠小型非充电式电池供电,因此优化电池续航时间非常重要。为了了解产品的电池功耗特征,制造商纷纷使用各种工具来执行电池功耗分析。因为物联网演进极为迅速,产品开发周期非常短。设计和验证工程师必须快速了解其设备的功耗特征及其产生原因,因此需要将功耗与射频及子电路事件关联起来。许多工程师发现,基于事件的功耗分析可以快速揭示他们需要重点关注的事件,有针对性地改善设备的功耗特性。

  物联网(IoT)持续高速增长,但在争夺这一巨大商机的同时,许多公司却没有抓住关键的技术良机,未能扩大市场份额并锁定数量庞大且高度满意的用户群体。在未来几年内,智慧城市、智慧农业、智慧能源、智慧环境、智能家居、互联汽车、智能建筑和无线医疗设备等应用领域预计将会涌现成百上千亿个设备。如果企业能够做出正确决策,妥善处理设备在电池寿命终止时遇到的问题,那么他们不仅能让客户满意,也能获得竞争优势。

  电池续航时间是关键

  许多物联网应用都依靠小型非充电式电池供电,因此优化电池续航时间非常重要。首先,客户希望设备能长期使用;如果设备厂商能够证明他们在这一领域的优势,那么他们就会占据重要的竞争优势,推动市场份额增长。在某些情况下,较长的电池寿命是实现某项目经济可行性的必要前提,如果传感器和执行器过早出现故障,则其更换成本可能极高,客户对此根本无法接受。如果由保修来承担这些成本,那么制造商可能面临极高的财务风险。

  除此之外,电池还涉及环境问题,妥善的处置废旧电池需要大量时间和资金。此外,某些设备安装在难以接近的位置,因此更换电池的人力成本相当可观。如果电池安装在植入式医疗设备中,那么成本和风险更会急剧增长,更不用说医疗设备发生故障所导致的相关法律问题和人力成本。

  为了了解产品的电池功耗特征,制造商纷纷使用各种工具来执行电池功耗分析(BDA)。如果设备很简单,功耗比较稳定,那么一台数字万用表(DMM)就够用了。而对于手机和物联网设备等复杂设备而言,它们的电流波形变化多端,可能在几十或几百毫安的工作模式与几微安或几纳安的休眠模式之间迅速切换。为了应对这一挑战,现代BDA仪器必须具有很好地测量带宽以达到无缝量程,防止在切换量程时丢失数据。

  从电池功耗分析升级到基于事件的功耗分析

  为了进一步改进设计,工程师还必须知道是什么在耗电。这对物联网设备设计人员来说尤为重要,因为物联网演进极为迅速,产品开发周期非常短。设计和验证工程师必须快速了解其设备的功耗特征及其产生原因,因此需要将功耗与射频及子电路事件关联起来。许多工程师发现,基于事件的功耗分析可以快速揭示他们需要重点关注的事件,有针对性地改善设备的功耗特性。例如,基于事件的功耗分析软件可以自动分析波形,迅速得出分析结果并以图形方式显示出来,见下面图 1。

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  图 1:在IoT设备电池寿命优化解决方案中,Keysight X8712A作出的基于事件的功耗分析

  在此例中,用户可以迅速看到MCU和DUT发射事件的功耗占设备功耗的80%以上(条形图),并且大部分功耗发生在5到10 mA的速率之间(CCDF图底部)。根据这一分析结果,设计工程师能够搭建智能化设计的硬件配置,并灵活选择固化软件编程方式。工程师还可以快速对设备进行重新测试,以查看设计变更后的效果。

  当然,设备的电池电量最终将会耗尽,比如电池输出电压最初稳定在3.3 V,而后逐步降低到3.2 V、3.1 V直至最后完全失效,而且降低的方式往往出人意料。您不应该坐等设备正常运行直至电池失效,通过仔细回答以下问题,您可以为自己的产品赢得竞争优势:

  在电压下降时设备表现如何?

  这对功耗有何影响?

  关键点是什么?

  客户对您有何期望?

  我们举例来说明这个问题,比如对一个物联网传感器执行基于事件的功耗分析,它的工作电压正常情况下为3.3 V。我们连续进行测量,得到的结果依次为3.3 V、3.2 V、3.1 V直至1.8 V。为了让数据有统一的基准,我们将3.3 V时的功耗设定为100%,后续测量结果以100%的相对值表示。

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图2:不同电压下单个物联网传感器的相对功耗

  在大约2.9 V以上时,功耗一直很平稳,超过这个点后,功耗开始缓慢上升。在 2.3 V到2.2 V之间,功耗有比较大的增幅,而在1.9 V到1.8 V之间,功耗陡增了 10倍。我们忽略1.8 V时的功耗,只看3.3 V到1.9 V之间的功耗详情。

  通过电流曲线,可以明显地看出从1.9 V到1.8 V功耗大幅上升的原因。在1.9 V 的电源电压下,设备正常工作,但当电压为1.8 V时,它会陷入反复的故障和重试,以最快速度消耗电量,超出了电池的承受能力。这种情况好比是使用新电瓶的汽车只需很少的电量便能启动,而亏电的电瓶却无法为启动器提供足够电量,并且很快完全失效。

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  图3:在Keysight X8712上显示出IoT传感器工作在1.9和1.8V电压下,IoT设备的电池寿命优化解决方案

  当然,这仅仅是一个例子。设备的特性受很多因素的影响,譬如电池技术、电源和板载转换器、电源管理系统、工作的物理环境等等。在不同电压下测量设备是了解设备功耗特征的重要途径。

  一旦您掌握了设备在低压下的功耗特性,您就可以让设备在电池寿命结束前保持正常工作,或是设计让它平稳地降级工作。让设备在电池寿命结束前保持正常工作不需要额外的固化软件或电压测量电路。让设备逐步降级工作需要在设计中添加适当的固化软件和电压测量电路(可能已经包含在设备的MCU或收发模块中),但这样做能延长产品的使用寿命,从而提升客户满意度,并赢得市场份额。

  您可以采用多种方式来逐步降低设备的性能,通过牺牲少许实用性来延长电池的续航时间。以物联网传感器为例,也许这个设备只能测量较少的物理量;对于客户来说,有些物理量比较重要,有些并不重要。也许这个设备报告数据的频次低于以往,这也会提醒客户电池续航时间即将终止。也许这个设备只会在较短的测量窗口时间内进行测量,这样做会牺牲一点准确性,不过可以延长电池续航时间。在过程控制应用中,对于已经在限制范围内运行了很长时间的过程来说,其精度要求可能并不像最初那样严格。

  最重要的一点是,在这个问题上没有统一的“正确”答案;想要正确处理电池寿命结束时的问题需要扎实的工程判断力和创造力。通过进行适当的测量并执行基于事件的功耗分析,您将可以快速掌握电池功耗特征,从而迅速改进设计和添加固化软件,为客户提供真正的价值,并让自己的设备赢得竞争优势。


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