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感測器/MEMS  

利用低能耗MCU與RF為感測器節點實現能量採集

上網時間: 2015年02月05日     打印版  Bookmark and Share  字型大小:  

關鍵字:能量採集  感測器節點  MCU  RF  Si4464 

作者:Matt Saunders,Silicon Labs微控制器和無線產品資深行銷經理

能量採集雖然不是一個全新概念,但是RF和微控制器(MCU)元件在性能與能耗方面取得的最新進展,意味著構建一個能量採集型應用(例如感測器節點)已經變得更容易了。此外,對於同樣的能量採集而言,新構建的應用能夠比先前的應用提供更強的能力。因此,在越來越多的應用中,能量採集為感測器節點供電成為更可行的解決方案,它可在本地處理所採集的資料,然後再回傳到集中器。

能量採集系統組成

如圖1所示的嵌入式能量採集系統。其中有某些組成部分在任何能量採集設計中都是不可或缺的,例如能量採集器。

圖1:嵌入式能量採集系統。
圖1:嵌入式能量採集系統。

哪些來源可以取得為感測器節點供電所需的能量呢?從光、熱、振動還是RF呢?表1中總結了可能採集到能量的常見能量來源。例如我們可以利用太陽能採集器。除了能量採集來源之外,在應用中還需要某種形式的能量儲存裝置,最常見的是電容組或小型可充電電池。因為採集器要持續不斷地採集能量,儲能設備不可或缺,但應用本身可能僅在極短時間內處於主動模式,而大部分時間都處於休眠狀態。

表1:常見的能量採集來源
表1:常見的能量採集來源。

除了這些應用組成部分之外,開發人員的挑戰在於選擇元件與進行設計,實現以所採集的能源達成預期結果。在選擇元件時必須考慮一些關鍵因素:必須選擇待機電流極低的元件;在主動模式時的功耗極低;必須能夠在主動模式和待機模式之間快速切換。元件從待機模式轉換到主動模式所需的時間越長,所浪費的能量就越多。

添加RF連接

在為設計選擇RF元件時,關鍵因素是要選擇一個合適的通訊協定,它必須能夠提供足夠頻寬以傳輸所需資料,同時能耗要盡可能低。ZigBee和藍牙都是低能耗和電池供電應用的理想選擇,但是更輕量的無線連接技術或許才是能量採集的更佳選擇。

一種簡單、專用的sub-GHz解決方案非常適合能量採集型應用需求。如果假設一款設計中由於進行本地訊號處理而僅需少量的資料傳輸,那麼RF元件在大部分時間都將處於待機模式,僅在需要傳輸少量預處理資料時才被喚醒。因此,必須考慮的兩個重要參數是待機模式能耗以及傳輸模式能耗。

基於以上這些原因,高能效的sub-GHz收發器會是更好的選擇,例如Silicon Labs公司的Si4464元件。這款sub-GHz收發器的待機模式電流僅50nA,在非收發模式下能夠最大限度地減少能量消耗,而且從待機模式切換到主動模式時的喚醒時間僅需450us。這種等級的無線能效使得開發人員能夠在擷取和管理資料的應用中,實現RF元件能耗最小化。

選擇合適的MCU

接下來討論MCU。感測器節點將提供本地資料處理,以便降低RF網路的整個資料傳輸流量。針對這種設計建置的一個理想選擇是內建ARM Cortex-M4核心的MCU,該核心具備一系列專用的DSP功能,相較於沒有DSP能力的MCU,它能夠在較少時脈週期內完成訊號處理。

圖2:在Cortex-M3核心和Cortex-M4核心上實現512點FFT的比較。
圖2:在Cortex-M3核心和Cortex-M4核心上實現512點FFT的比較。

圖2顯示基於Cortex-M3核心的MCU以及基於Cortex-M4核心的MCU在同樣執行512點快速傅利葉轉換(FFT)時所消耗的時間。在兩種情況下,CPU時脈速率是相同的。但如圖所示,Cortex-M4核心的處理時間遠低於Cortex-M3核心的處理時間。因此,當使用基於DSP的Cortex-M4核心時的能效更高。

然而,核心並不是實現最佳能效的唯一因素。還需要考慮其他方面,例如訊號採集(以及所使用的技術)所需的能耗、MCU週邊設備之間的互動,以便使MCU能夠在更長的時間內保持在低能耗模式。

高能效的訊號擷取

在進行訊號擷取任務時,最佳化能效可以透過多種方式實現。假設要擷取的是類比訊號,就可以採用類比數位轉換器(ADC)或專用介面實現訊號擷取。

圖3:在MCU上以低功耗ADC取得資料的途徑。
圖3:在MCU上以低功耗ADC取得資料的途徑。

利用ADC,可實現幾種用於資料擷取的途徑。圖3以圖形化顯示這些過程。首先最常用的方法是利用計時器觸發ADC擷取,並在DMA進行資料傳輸,在1Ksps取樣速率下的能耗為165uA。儘管這能夠有效利用週邊設備的互動性,但並未使用MCU的任何特殊功能。

第二種方式可在實現相同取樣速率下改善能耗。其方法是在待機狀態時讓MCU進入能耗模式2(EM2)直到被中斷喚醒為止。中斷可能來自多種觸發源,包括EM2下的可用計時器。EM2的待機能耗為900nA,但是MCU只需要2us就能恢復全速執行狀態。因此,在超低能耗模式所花的時間,以及從EM2切換回全速執行狀態所需的能耗,二者之間達到了很好的平衡,並使能耗降低到60uA以實現1Ksps取樣速率,這明顯比第一種建置方法的能耗更大幅下降。由於許多嵌入式應用都是以中斷驅動的,因此這種建置可能是最合適的方法,但根據應用對特殊情況的要求,還可以利用其他方法進一步降低能耗。

第三種方法可視為一種‘最佳化迴圈’方案,它仍然採用EM2,但在此並非‘等待中斷’(WFI),而是使用‘等待事件’(WFE)指令,該指令是Cortex-M指令集的一部分。WFE指令使MCU能夠回應與中斷觸發一樣的外部或內部事件。然而,在這種情景下,它不再是從主迴圈進入中斷,而是MCU直接從EM2中喚醒,並開始執行下一條指令,從而消除了中斷延遲時間。雖然這種方法並不適合所有應用,但採用此方法可以降低能耗,在同樣1Ksps取樣速率時的能耗不到20uA。

為了判斷採用哪種方法更適合你的應用,進行詳細的分析至關重要。為了儘可能降低能耗,必須評估取樣速率的大小,以及MCU在各種模式下的能耗。

圖4:總能耗與取樣速率比較。
圖4:總能耗與取樣速率比較。

圖4顯示分別採用上述三種方法時的能耗和取樣速率比較。圖中折線交叉點顯示,為了實現最佳能效,可以從其中一種方法轉換至另一種方法。

除了利用ADC進行訊號擷取之外,所選擇的MCU還可以使用額外的專用週邊。以EFM32 Wonder Gecko MCU為例,可以選擇使用低能耗感測器介面(LESENSE)擷取來自MCU的訊號,並且僅在需要MCU進行處理時才喚醒MCU。圖5說明LESENSE的工作原理,此例中以類比訊號輸入為例。

圖5:LESENSE的運作原理。
圖5:LESENSE的運作原理。

處理這種訊號的一種標準方法是輪詢輸入,以及持續地檢查是否通過預設的閾值。但是,這種方法效率不高。透過採用功能像LESENSE的自主式感測器介面,MCU能夠保持在低功耗模式(例如ADC技術示例中的EM2),僅僅當超越閾值時才喚醒MCU。或者,更有效的辦法是記錄超越閾值的次數,例如5次之後才喚醒MCU。這種途徑是一種更具能效的解決方案。例如,MCU被LESENSE週邊喚醒時,它就會知道下一步具體要做什麼,可以直接管理應用的對應部分。

圖6:利用LESENSE實現節能。
圖6:利用LESENSE實現節能。圖中顯示如何利用諸如LESENSE之類的MCU週邊為能量採集應用帶來顯著差異。

圖6顯示採用能量儲存為MCU提供電源時的電量測量情況。兩種應用範例均在5Hz頻率時利用LESENSE週邊擷取訊號。在第一個例子中,每次擷取訊號時都會喚醒MCU,因此所儲存的能量在很短的時間內就被耗盡了,MCU隨即進入重設模式。在第二種範例中,LESENSE週邊被配置成每五次訊號採集後才喚醒MCU。在這兩種應用範例中,擷取和傳輸到MCU的資料量都是相同的,但第二個範例中的MCU並未進入重設模式,使應用依舊維持正常運作狀態。因此,透過智慧化利用MCU資源,可以實現更具能效的解決方案。

雖然從現有常見的能量來源為嵌入式應用採集到的能量並未顯著增加,但在近年來,一些關鍵系統元件(如MCU和RF IC)對於能量的需求已經顯著下降了。IC元件正朝向更加節能的方向發展,使得越來越多智慧化與實用的嵌入式系統採用能量採集方式供電。此外,隨著物聯網(IoT)市場快速成長,設計出能夠自我維持運作的感測器節點已成為必然趨勢。雖然當今市場上的RF和MCU解決方案有多種選擇,但在能量採集供電的嵌入式設計極度需要MCU和RF元件 ,以及時間成為重要考慮因素時,顯然並沒有哪一種元件能夠滿足所有需求。不過,在打造節能系統時,某些元件的確較其他元件更具能效優勢。





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