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您的可穿戴設計是否浪費了太多電量

星星科技指導員 ? 來源:嵌入式計算設計 ? 作者:Frank Dowling ? 2022-07-24 11:09 ? 次閱讀
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您可能已經設計了您的光學傳感可穿戴設備以適應不同的用例。很有可能,您已經在設計中內置了一種方法來調整電流,因為設備在不同條件下執行連續的實時監控,從而確保設備在每個給定時間點將電流消耗降至最低。但是你真的把功耗降到最低了嗎?如果您有辦法同時動態調整電壓電平會怎樣?您還能節省多少電量?

為了說明額外節能的潛力,讓我們比較幾個簡單的例子。為了強調這一點,我將使用一些簡單的數學。您的設備可能會復雜得多,但原理應該相同。所有光學傳感系統都設計為在更具挑戰性、更不利的測量條件下運行——例如,有人在陰陽混合的小徑上奔跑和流汗。在這些困難條件下,嘗試測量心率等參數的光學傳感器算法需要將 LED 電流調至最高額定值,以獲得更好的信噪比 (SNR),從而獲得更準確的連續閱讀。通常,光學傳感電路由一個 LED 與由電壓 V 驅動的光學模擬前端 (AFE) 串聯組成。發光二極管。讓我們考慮一個基于綠色 LED 的系統,其中為 LED 和 AFE 鏈供電的 V LED固定為 5V。在最高額定電流 (100mA) 下,假設 LED 上的正向壓降為 4V,而光學 AFE 上的壓降為 1V。

V LED = 5V

VF = 4V ,100mA

V DRV = 1V

現在,讓我們考慮一下當測量條件變得有利時,這個系統會發生什么,例如當同一個人在辦公室內的辦公桌前工作甚至睡覺時。在有利的條件下,該算法將大大降低光學傳感器電流。在較低的電流(例如 5mA)下,LED 上的正向電壓降將下降到 3V,從而在光學 AFE 上留下 2V。

V LED = 5V

V F = 3V,5mA

V DRV = 2V

但是,在較低的電流下,該 AFE 上正確運行所需的電壓(其順從電壓)下降。但是,由于 V LED上的固定 5V ,V DRV實際上比在不利條件下時更高。例如,如果 AFE 的順從電壓為 V DRV_COM = 0.16V,我們可以看到 AFE 兩端的電壓超出了 1.84V。這實際上意味著系統消耗的功率比實際需要的多 1.84V x 5mA。

事實上,任何使用固定 V LED架構且需要針對不利條件進行擴展的系統最終都會在有利條件下消耗過多功率。但是,如果 V LED由具有動態電壓縮放 (DVS) 的調節器設置,該調節器可以根據當前設置上下調節,則可以最大限度地降低功耗。實際上,系統可以調整 V LED以通過一些適當的裕量來最小化每個電流設置的以下表達式。

V LED – (V F + V DRV_COM )

即使使用簡單的查找表方法,將電壓設置為適合特定電流范圍也可能會顯著節省電能,從而延長設備的電池壽命。

延長可穿戴設備的電池壽命

那么使用 DVS 可以節省多少電量呢?考慮到大多數可穿戴設備用戶只會在 24 小時測量周期的一小部分中處于不利的測量條件下,這應該很重要。當然,考慮到不同的血液灌注水平、皮膚類型和用例,具體多少會因用戶而異。

作為一個簡單的說明,讓我們考慮一個典型的場景:

LED 脈沖電流 = 38.9mA

100sps 時的脈沖占空比為 117μs,即 1.17%

降壓-升壓效率 = 95%

現在,讓我們假設這些參數適用于 24 小時周期中的 4 小時。如果我們能夠在 1V 時實現 DVS 節省,我們可以計算電池節省如下:

1V x 38.9mA x 1.17% x 95% x 4 小時 = 每 24 小時每天 1.73mWHr

對于 100mAHr 電池 (370mWHr),這意味著使用 10 天后可節省 4.67% 的電量。并且此分析不考慮 24 小時周期中其他 20 小時的任何節省貢獻。因此,DVS 提供的潛在節省是相當可觀的。

DVS 的其他節能可能性

上面的示例重點介紹了使用綠色 LED 對可穿戴設備進行光學傳感的典型方法。然而,許多可穿戴設計現在將其他波長(紅外線和紅色)的 LED 納入其檢測方案。這種較新的 LED 在任何給定電流或測量條件下都需要比綠色 LED 更低的正向電壓。在這里,當紅外 LED 傳感器進行測量時,DVS 可再次用于調低電壓,并再次調高綠色 LED 的電壓。與前面的示例類似,我們正在調整適合進行測量的電壓,而不是堅持使用適合所有情況的最高電壓。利用不同 LED 的正向電壓變化可以以與上述條件類似的方式產生功率節省。

Maxim 提供兩種選擇,在兩種情況下提供具有 DVS 的超低靜態電流升降壓架構。第一個是電源管理 IC (MAX20345) 的一部分,它還包括創建可穿戴系統所需的其他資源(充電器、降壓器和 LDO)。第二個是相同升降壓的獨立版本。無論您選擇哪個選項,我們都相信可以節省大量電力,而這在很大程度上是迄今為止尚未開發的。

審核編輯:郭婷

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