物联网的关键在于,解决物联网设备电池寿命结束时的关键问题

物联网(IoT)继续快速增长，但在急于抓住巨大商机的过程中，许多公司错过了获得市场份额和锁定庞大且高度满意的安装基础的关键技术机会。包括智能城市、智能农业、智能能源、智能环境、智能家居、联网汽车、智能建筑和无线医疗设备在内的应用领域正在推动未来几年数千亿设备的预测。在电池寿命结束时对设备操作做出正确决策的公司可以取悦客户并获得竞争优势。

电池寿命是关键。

许多物联网应用依赖于小型不可充电电池，因此出于各种原因，优化电池寿命非常重要。最明显的原因是客户更喜欢长的使用寿命；在该领域表现出优势的设备供应商将拥有关键的竞争优势，以促进市场份额的增长。在某些情况下，更长的电池寿命可能对项目的经济可行性至关重要，而传感器和致动器的早期故障可能导致不可接受的高更换成本。如果这些费用都在保修范围内，那么厂商的财务风险可能会非常高。

还有与电池有关的环境问题，妥善处理需要时间和金钱。此外，一些设备安装在难以接近的位置，因此更换电池的人工成本相当可观。如果在植入式医疗设备中安装电池，成本和风险将成倍增加，更不用说与故障医疗设备相关的法律和人力成本了。

为了了解产品如何消耗电池电量，制造商使用各种工具进行电池消耗分析(BDA)。对于以稳定速率消耗功率的简单设备，数字万用表(DMM)可能就足够了。对于手机、物联网设备等复杂设备，电流波形变化很大，可以在几十、几百毫安的工作模式和微安、纳安测量的睡眠模式之间快速切换。为了应对这一挑战，现代BDA仪器必须具有良好的测量带宽和无缝测距，以避免在测量范围变化时丢失数据。

从电池消耗分析到基于事件的功耗分析

为了进行适当的设计改进，设计工程师还必须知道是什么导致了电荷消耗。这对物联网设备设计师来说尤为重要，因为物联网发展迅速，产品开发周期非常紧迫。设计和验证工程师必须快速了解设备功耗的方式和原因，因此将电荷消耗与RF和子电路事件关联起来至关重要。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关注哪些事件，以便改善他们设备的电荷消耗行为。例如，基于事件的电源分析软件可以自动分析波形，以生成快速的图形化洞察，如下图1所示。

图1:基于事件的1:是德科技X8712A物联网设备电池寿命优化解决方案功耗分析

在这种情况下，用户可以很快看到标记为MCU和DUT Tx的事件消耗了超过80%的器件功率(条形图)，大部分电荷以5至10 mA的速率消耗(CCDF图，底部)。这种洞察力使设计工程师能够做出智能架构、硬件配置和固件编程选择。工程师还可以快速重新测试设备，看看变化的效果。

当然，最终设备的电池将接近充电结束，而曾经稳定的3.3V电池(例如)将只提供3.2V，然后3.1V，以此类推，直到完全失效，通常处于令人惊讶的模式。您可以通过仔细回答以下问题，让您的产品获得竞争优势，而不是简单地让设备一直运行到电池没电为止：

当电压下降时，设备如何工作？

这对电荷消耗有什么影响？

临界点在哪里？

客户希望你做什么？

例如，考虑对通常在3.3 V下工作的物联网传感器设备执行基于事件的功率分析。在3.3 V、3.2 V、3.1 V和其他电压下连续测量，直到1.8V。为了标准化数据，3.3V电荷消耗设置为100%，后续测量值显示为相对于100%的值。

图2:单个物联网传感器在不同电压水平下的相对电荷消耗

电荷消耗保持平稳，直到大约2.9 V，此时开始缓慢攀升。在2.3和2.2 V之间有很大的增加，在1.9和1.8 V之间，电荷消耗增加了10倍。省略了1.8 V消耗的电荷，以显示3.3和1.9 V之间的细节。

从电流曲线中可以清楚地看到，电荷消耗从1.9 V增加到1.8 V，设备在1.9 V的电源电压下正常工作，但在1.8 V的电压下会进入一个重复失败和重试的循环，讽刺的是，当电池无法承受时，它会以最大速率消耗电量。这就好比换了新电池的汽车，启动时耗电很少，但电量不足的电池很难给起动机供电，很快就彻底失效了。

图3:在1.9 V和1.8 V下工作的物联网传感器，显示在是德科技X8712物联网设备电池寿命优化解决方案上

当然，这只是一个例子。设备的行为取决于其电池技术、电源和板载转换器、电源管理系统、运行的物理环境以及其他因素。测量不同电压水平下的设备对于了解其行为至关重要。

一旦知道了器件在低电压下的工作情况，就可以让器件以通常的方式工作，直到器件出现故障，或者将其设计为适度降级。它允许它以通常的方式运行，直到出现故障，而无需额外的固件或电压测量电路。将设备设计为适度降级需要适当的固件和电压测量电路(可能已经包含在设备的MCU或收发器模块中)，但它提供了更长的产品使用寿命，这可能会取悦客户并建立市场份额。

您有多种选择来适度降低设备的性能。这些选项可以延长其电池寿命，同时仅略微降低其实用性。例如，考虑一个物联网传感器。也许设备可以测量更少的物理量；它们对客户来说可能并不都同样重要。也许设备报告数据的频率比平时低，这也将告诉客户电池寿命即将结束。也许该设备可以在更短的测量窗口中进行测量，这将牺牲一点精度来获得更长的电池寿命。在过程控制应用中，在有限范围内长时间运行的过程所要求的精度可能不像最初那么重要了。

底线是没有“正确”的答案总是适用的；电池寿命的最终决定需要可靠的工程判断和创造力。通过进行适当的测量和基于事件的功耗分析来快速获得洞察力，您可以快速迭代您的设计和固件，从而为您的客户提供真正的价值，并为您的设备带来竞争优势。

审计唐子红