根據Omdia估計,到2023年底,全球物聯網設備的安裝量接近380億臺,預計到2030年將達到820億臺。可穿戴設備市場的增長同樣勢頭強勁。低功耗設計已經成為這些行業硬件開發者的核心競爭力,且往往決定了產品的成敗。
無線傳感器作為典型代表,憑借其卓越的環境監測能力與便捷的安裝優勢,在眾多應用場景中得到了廣泛的部署。然而,依賴電池供電的設備對設計者提出了更高的要求——必須確保設備在非激活狀態時保持低功耗,以延長續航、提升用戶體驗并提高部署可行性。
傳統的低功耗測試技術在實際應用中面臨諸多挑戰,這些挑戰直接影響設備的續航、用戶體驗以及整體系統的穩定性和可靠性。
低功耗設計面臨的行業挑戰
精準捕捉動態功耗
工作模式頻繁切換
物聯網和可穿戴設備需要在多種工作模式間快速切換,例如休眠模式、激活模式、數據傳輸模式等。例如,某些智能手表每5分鐘自動檢測心率、血氧、血壓、體溫等指標,并根據特殊算法將結果轉化為數值發送到后臺軟件。在這個過程中,電流可能從微安級瞬間飆升至毫安級,再迅速回落至待機狀態。
實際案例
某美國品牌的電暖氣未能在無線傳感器傳輸數據后正確進入低功耗休眠狀態,導致設備在待機期間電流異常增加,最終迅速耗盡電池電量。由于該問題未能在圣誕節期間及時發現,許多家庭在寒冷的冬季面臨電暖氣失效的問題。如果在研發階段能精準捕捉到這一間歇性異常,完全可以避免此類品牌危機。
復雜電源管理策略的覆蓋測試
現代低功耗設備通常采用多層次的電源管理技術,這要求測試涵蓋所有可能的狀態組合。然而,由于狀態組合數量龐大,僅依靠人工測試難以實現全面覆蓋。而且,不同模式之間的切換可能會產生瞬時電流峰值,影響整體能耗和電池壽命。
多重環境條件的真實模擬
設備在實際應用中往往面臨多變的環境(如溫度、濕度等氣候因素),這些環境因素對功耗有顯著影響。例如,低溫環境下鋰電池的容量可能降低,導致設備因電壓不足而意外關機;而高溫環境下,漏電流增加會加速電池能量消耗。此外,電池在老化過程中表現不一,因此在實驗環境中進行多因素聯合模擬至關重要。
更多細節請參見溫度如何影響物聯網設備電池壽命。
調試器干擾問題
在實際調試過程中,連接調試器常常會對功耗測量產生干擾。每次進行功耗測試時,工程師需要手動斷開調試器,這不僅影響測量準確性,還增加了操作工作量和時間成本。
長周期測試與效率矛盾
可穿戴設備的續航評估可能需要模擬數月甚至數年的使用情況,而某些物聯網設備(例如農業傳感器)雖然每天僅工作幾分鐘,但要求設備在數年內無需更換電池。在有限的測試時間內,如何準確預測設備的長期能耗表現,成為亟待解決的難題。
設備多組件交互與系統整體優化
現代設備通常由MCU、傳感器、無線模塊等多個子系統構成。單一模塊的功耗優化未必能轉化為系統整體能耗的改善。只有綜合考慮各模塊之間的協同工作和交互效應,才能實現真正的低功耗優化。
量產一致性與成本控制
傳統的抽樣測試無法覆蓋量產過程中所有潛在問題。例如,電容漏電流超標可能導致設備在待機狀態下出現異常電流,最終引發客戶退換貨。為了降低風險,建議采用自動化產線測試、單臺設備全模式測試及多設備并行測試等手段,確保量產產品的性能和能耗一致性。
傳統測量工具的局限性
采樣率不足
傳統萬用表或常規分析儀的采樣率較低,容易錯失無線模塊啟動時的電流浪涌等瞬態峰值。盡管現代數字萬用表在精度上有所提升,但它們的設計主要針對固定范圍和靜態信號,自動量程切換較慢,難以捕捉瞬時電流波動,導致關鍵數據的丟失。
自動化模擬能力不足
傳統工具通常難以通過編程接口實現自動化測試,而Otii支持通過Python API進行自動批量測試,可以高效評估不同電源模式下的功耗表現。
電池老化場景模擬受限
傳統方法往往依賴昂貴且難以精確控制參數的物理環境箱,無法同時模擬多重因素(如溫度、濕度和循環次數)。例如,在零下20℃環境下進行200次電池循環測試,傳統方法不僅成本高昂,還難以復現真實的使用場景。
長時間實時測試效率低
為確保真實場景下的功耗細節,傳統測試方法往往要求設備連續運行數周,但這種方式效率低下。開發人員常采用加速測試策略,但時間壓縮可能遺漏關鍵功耗信息,且在模擬過程中需要確保設備狀態的準確延續。
軟硬件協同測試困難
低功耗優化通常需要硬件與軟件的協同調試,而傳統工具難以實現軟件日志與功耗曲線的實時關聯。這使得硬件和軟件工程師在問題定位時各自為政,從而延長了整體測試周期。
創新型Otii解決方案
圖1:使用Otii做低功耗測試
為了滿足物聯網和可穿戴設備低功耗測試的嚴苛需求,必須突破傳統測量工具的局限。Otii方案實現了以下目標:
動態高精度測量:捕捉瞬態電流變化。
真實環境下的電池模擬:通過軟件定義方式模擬電池曲線,精確重現不同溫濕度和老化條件下的表現。
軟硬件數據深度融合分析:自動對齊軟件日志與功耗曲線,進行系統整體精準調試。
自動化與批量測試能力:支持多通道并行測試,大幅提升測試效率。
Qoitech推出的Otii解決方案包括:
硬件產品:Otii Arc Pro 和 Otii Ace Pro。
專用應用程序:易于使用的Otii軟件,支持實時數據監控和分析。
擴展工具箱:包括Otii電池工具箱和Otii自動化工具箱,進一步提高測試的靈活性和精度。
Otii的核心優勢
1. 高精度高采樣率
Otii Ace Pro可監測從25nA到5A的負載電流,精度高達0.05%,電流和電壓測量的采樣率可達50ksps。Otii Arc Pro可監測從50nA到5A的負載電流,精度高達0.1%,電流和電壓的采樣率分別為4ksps和1ksps。
2. 自動化調試
Otii設備配備配電盤,可以在自動化設置中實現自動關閉/打開調試器與被測設備的USB連接。GPO功能可以自動連接和斷開此鏈接,用戶通過腳本控制計算機與設備的連接和斷開。更多細節請查看這里。
3. Otii電池工具箱
電池仿真模擬:模擬電池在不同溫濕度和老化條件下的行為,確保測試結果真實可靠。
電池驗證:支持批次驗證,靈活調整測量設備數量,構建放電、睡眠、充電模式組合進行測試。
電池分析:通過Otii工具進行多設備并行電池測試,創建符合應用場景的電池放電配置文件。
4. 使用UART調試日志調試功率測量
用戶能夠將不需要的電流峰值和升高的能耗直接與UART輸出日志關聯,從而精確定位功耗優化的具體區域。
案例分享
2020年,Elektor公司工程師Clements使用Otii進行低功耗測試。他在BBC micro:bit板上集成了BME280氣象傳感器,測試過程中每秒讀取一次數據并傳輸,其他時間處于低功耗狀態。
Clements表示,““在本次測試中,我沒有采用示波器,因為設置低噪聲、高精度的差分放大器非常繁瑣,尤其是當需要連續監控數分鐘乃至數小時的測量數據時,極為不便。而即使是帶鎖定功能的高精度萬用表,在這種場景下也難以勝任。Otii 在捕捉不同負載下的瞬時電流變化時,表現出了極高的分辨率,能夠精準監控設備在軟件運行期間的功耗,從而準確預測電池壽命。””。
Otii能精準監測設備的瞬時電流變化,幫助他將設備的紐扣電池續航從12小時延長至30天。詳細視頻請參見這里。
圖2:Clements 使用Otii測試
圖3:經過多番優化,電流消耗顯著降低
結語
隨著物聯網和可穿戴設備對低功耗設計的需求不斷增加,傳統測試工具已無法滿足對精細動態采樣和電池模擬的需求。Otii憑借其高精度采樣、自動化測試及軟硬件數據同步的優勢,為產品功耗優化提供了全新的解決方案。通過這一方案,工程師可以在產品設計初期發現并解決問題,顯著延長設備續航,推動行業朝著更高能效標準邁進。
如您希望了解Otii如何幫助您的團隊實現低功耗設計,或需要定制化的解決方案,請聯系Qoitech技術專家預約產品演示,或直接與我們聯系:sales@qoitech.com。
審核編輯 黃宇
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