20.11.2015

Power Management f√ľr stromsparende Systeme

Der Bedarf an energieeffizienten, batteriebetriebenen Ger√§ten mit langer Lebensdauer ist in allen Branchen und M√§rkten gefragt. Mit dem Internet der Dinge (IoT) m√ľssen Entwickler im Embedded-Bereich mehr denn je ihre Aufmerksamkeit auf das Power Management f√ľr stromsparende Systeme richten. Dies trifft vor allem auf batteriebetriebene Ger√§te zu, die eine drahtlose Verbindung f√ľr die Daten√ľbertragung erfordern. Dabei kann es sich um ein Punkt-zu-Punkt-Funknetzwerk oder oder um ein komplexes Stern- oder Maschen-/Mesh-Netzwerk handeln.



Autor: Matt Saunders, Director Field Marketing, Microcontroller and Wireless Products, Silicon Labs




Es gibt zahlreiche Anwendungen, die in die Kategorie ‚Äěstromsparende Ger√§te‚Äú fallen. Ein Beispiel ist ein Funksensorknoten ‚Äď ein relativ einfaches System aus funktionaler Sicht, das seine Arbeit √ľber einen gewissen Zeitraum erledigt (in manchen F√§llen bis zu mehrere Jahre) und √ľber eine Batterie versorgt wird. Um ein erfolgreiches Produkt f√ľr eine solche Anwendung zu entwickeln, muss der Entwickler viele Aspekte bei der Gesamtplanung beachten.


Diese Design-Überlegungen umfassen nicht nur den Mikrocontroller (MCU) und seine Energieeffizienz, sondern auch andere Elemente im System. Dazu zählen die Funkschnittstelle (nicht nur die physikalische Implementierung, sondern auch das verwendete Funkprotokoll), das Power Management auf Systemebene (z.B. der in die MCU integrierte LDO-Regler oder spezielle Power Management ICs), der Sensor selbst und Analogfunktionen, die zum Sammeln und Verarbeiten der Sensordaten erforderlich sind.




Bild 1 zeigt die wesentlichen Bestandteile eines Funksensorknotens. Beginnen wir mit der MCU, dem wesentlichen Bestandteil des Designs. F√ľr einen batteriebetriebenen Funksensorknoten muss die MCU √§u√üerst energieeffizient sein. Die Funkprotokoll- und Datenverarbeitungs-Anforderungen (z.B. f√ľr die Signalaufbereitung und digitale Signalverarbeitung) schreiben vor, ob eine 32- oder 8-Bit-MCU erforderlich ist. Unabh√§ngig von der MCU bleiben jedoch viele Stromsparanforderungen gleich.



Die Aktivierung der MCU ...

aus einem Stromsparmodus in den Full-Speed-Betrieb in kurzer Zeit (z.B. in 2 ¬Ķs) macht einen erheblichen Unterschied bei der Stromentnahme aus dem Akku. Je schneller die MCU-Wakeup-Zeit, desto besser. W√§hrend des √úbergangs zwischen den Power-Modi bietet die MCU an sich keinen Nutzen. Zwei weitere Parameter haben ebenfalls erheblichen Einfluss auf den Energieverbrauch in den Low-Power-Modi (der <1 ¬ĶA betragen sollte) und auf den Verbrauch in den Aktiv-Modi (diese variieren je nach MCU-Core und der Prozesstechnik, in der die MCU gefertigt wurde und sollte im Bereich 150 ¬ĶA/MHz oder weniger liegen).


Auch andere Faktoren beeinflussen die Energieeffizienz. Aber die genannten drei Faktoren (geforderte Rechenleistung, Energieverbrauch im Low-Power-Modus und Energieverbrauch im Aktiv-Modus) sind architektonische √úberlegungen und f√ľr die MCU-Auswahl entscheidend. Entwickler sollten auch in Betracht ziehen, welche Funktionen die gew√§hlte MCU ohne Mitwirken des Cores selbst erledigen kann. So lassen sich durch die autonome Verarbeitung der Sensorschnittstellen erhebliche Stromeinsparungen erzielen.



Akkulaufzeit und mehr

Die Erzeugung des Ansteuersignals (oder der Stromversorgung) f√ľr den Sensor von der MCU und das Auslesen sowie Interpretieren der Daten, ohne dabei die MCU zu aktivieren, bis ‚Äěn√ľtzliche‚Äú Daten vorliegen, kann die Akkulaufzeit des Systems erheblich verl√§ngern. Einige MCU-Architekturen bieten eine autonome Sensorverarbeitung. Silicon Labs‚Äô EFM32 MCU bietet eine autonome, stromsparende Sensorschnittstelle (LESENSE; Low-Energy Sensor Interface) mit integrierten Komparatoren, die Daten von einem externen Sensor sammelt und die CPU nur dann aktiviert, wenn g√ľltige oder n√ľtzliche Daten vorliegen (Bild2). Der Stromverbrauch betr√§gt dabei nur 1,5 ¬ĶA.





W√§hrend f√ľr stromsparende Anwendungen noch andere Energiespar-Aspekte einer MCU zu ber√ľcksichtigen sind, ist f√ľr einen einfachen Funksensorknoten wie in unserem Beispiel noch einiges zu beachten. Bei der drahtlosen Datenanbindung gibt es zahlreiche Optionen. Die Netzwerktopologie (Bild 3) und die Wahl des Protokolls haben Einfluss auf das Strombudget, das zur Aufrechterhaltung der Funkverbindung erforderlich ist.





Punk-zu-Punkt, Stern oder Mesh

In einigen F√§llen kann eine einfache Punkt-zu-Punkt-Verbindung mit einem propriet√§ren Sub-GHz-Protokoll die richtige Wahl sein, da so am wenigsten Energie √ľber den Akku bezogen wird. Diese einfache drahtlose Konfiguration begrenzt jedoch den Umfang, wo und wie der Sensor sinnvoll eingesetzt werden kann.


Eine Stern-Konfiguration auf Basis der 2,4-GHz- oder Sub-GHz-Technologie erh√∂ht die Flexibilit√§t bei der Sensoranwendung. Mehrere Sensoren lassen sich somit im gleichen Netzwerk installieren, was aber die Komplexit√§t des Protokolls erh√∂ht, um Daten √ľbertragen zu k√∂nnen. Damit erh√∂ht sich der Funkdatenverkehr, was wiederum den Strombedarf vom Akku erh√∂ht.


Eine dritte M√∂glichkeit ist eine Mesh-Konfiguration auf Basis eines Protokolls wie ZigBee. W√§hrend ein Mesh-Netzwerk den gr√∂√üten Stromverbrauch einer Sensorknoten-Batterie verursacht, bietet es andererseits die gr√∂√üte Flexibilit√§t, da es einen Knoten-zu-Knoten-Datentransfer erm√∂glicht. Je nach Wireless-Stack (z.B. ZigBee) kann ein Mesh-Netzwerk auch die zuverl√§ssigste Umsetzung bieten und ein selbstheilendes Netzwerk bereitstellen: F√§llt ein Knoten im Netzwerk aus, k√∂nnen die gesendeten Nachrichten einen anderen Pfad zu ihrem Ziel finden. Eng verbunden mit der Wahl der Netzwerkkonfiguration ist die Datenmenge, die von Knoten zu Knoten oder vom Knoten zum Aggregator √ľbertragen werden muss.



Das Bild 4 oben zeigt einen Umgebungslichtsensor mit intgerierter Signalaufbereitung. In einem Sensorknoten sollte die Datenmenge, die √ľber eine Funkverbindung √ľbertragen wird, relativ gering sein. Vor allem, wenn einige der Daten in der Knoten-MCU verarbeitet werden und nur relevante Informationen anstatt s√§mtliche Daten √ľbertragen werden. ZigBee bietet daher die optimale Mesh-Netzwerkl√∂sung. Bluetooth Smart ist eine ausgezeichnete Wahl f√ľr standardbasierte, stromsparende Punkt-zu-Punkt-Verbindungen, und propriet√§re Sub-GHz-L√∂sungen bieten maximale Flexibilit√§t f√ľr Netzwerkgr√∂√üe, Bandbreite und Datennutzlast in Stern- oder Punkt-zu-Punkt-Konfigurationen.




Reichweite und Knotenzahl sind wichtig

Tabelle 1 fasst wichtige Funktionen und Vorteile gängiger Funktechniken in IoT-Anwendungen zusammen.
Auch Technologien und Plattformen mit hoher Reichweite sollten ber√ľcksichtigt werden, z.B. LoRa und Sigfox, die Netzwerke mit hoher Knotenzahl und Verbindungen erlauben, die mehrere Kilometer weit reichen und ebenfalls stromsparende Systeme unterst√ľtzen. Mit diesen Funktechniken f√ľr lange Reichweiten lassen sich stromsparende Sensorknoten √ľber weite Strecken verteilen.


Einfluss von Verschl√ľsselung

Eine weitere √úberlegung f√ľr die Funkverbindung ist die Verschl√ľsselung, die zum Schutz der √ľbertragenen Daten verwendet wird. Je nachdem, wie die Verschl√ľsselung gehandhabt wird, hat dies erheblichen Einfluss auf den Stromverbrauch der beteiligten Systeme. So ist die Verschl√ľsselung bei ZigBee bereits in den Stack integriert.


Wenn aber die MCU (oder der Prozessorkern) zur Ausf√ľhrung des Stack nicht √ľber die richtige Verschl√ľsselungs-Hardware verf√ľgt, sind mehrere Zyklen erforderlich, um den Algorithmus in Software auszuf√ľhren. Die Verwaltung eines 128-Bit-AES-Verschl√ľsselungs-Algorithmus auf einem ARM Cortex-M0+ Prozessor mit AES-Hardware-Beschleuniger erfordert 54 Zyklen, w√§hrend der gleiche Algorithmus ohne Hardwarebeschleunigung mehr als 4000 Zyklen ben√∂tigt, was in etwa 80-mal l√§nger als bei einer MCU mit Hardwareverschl√ľsselung ist. Dies hat erheblichen Einfluss auf den Gesamtstromverbrauch des Sensorknotens, wenn dieser Daten √ľber Funk sendet oder empf√§ngt.


Im IoT-Markt steigt die Nachfrage nach sicheren Funkverbindungen. Da eine immer komplexere Verschl√ľsselung f√ľr Funknetzwerke erforderlich ist, wird dieser sicherheitsgetriebene Aspekt des Power Managements f√ľr stromsparende Ger√§te immer wichtiger und hat erheblichen Einfluss auf die Wahl der Hardware. Die Auswahl an Sensoren f√ľr unser Beispiel ist vielf√§ltig und reicht von optischen √ľber Umgebungs- bis hin zu Bewegungssensoren.



Die Wahl der Sensoren ...

h√§ngt letztlich von der zu messenden Gr√∂√üe ab. In unserem Beispiel kommen Umgebungslichtsensoren zum Einsatz. Umgebungslicht l√§sst sich auf verschiedene Arten messen, z.B. mittels diskreter Sensoren, die auf einen geringen Stromverbrauch ausgelegt sind. Dieser Ansatz erfordert dann allerdings die Signalerfassung und -verarbeitung √ľber die MCU. Die MCU wird sich dabei l√§ngere Zeit im Aktivmodus befinden, und mehr Peripherie wie A/D-Wandler (ADCs) bleiben aktiv. Der Gesamtstromverbrauch des Systems steigt damit.



Ein alternativer Ansatz ...

verwendet einen Umgebungslichtsensor mit integrierter Intelligenz (Bild 4). In den Sensor integrierte Signalaufbereitung bietet entscheidende Vorteile. Die an die MCU weitergeleiteten Daten sind f√ľr die Anwendung relevante Daten, die sich schnell und einfach aufbereiten lassen. Die MCU kann daher so lange wie m√∂glich im Sleep-Modus verbleiben. Werden vorab aufbereitete Daten √ľber eine digitale Schnittstelle wie SPI oder I2C gesendet, kann die MCU die Daten effizienter verarbeiten als wenn ihr ADC zum Einsatz kommen muss.


Dieses Beispiel ist zwar spezifisch f√ľr Umgebungslichtsensoren; viele andere Sensoren verfolgen aber einen √§hnlichen Ansatz mittels integrierter Intelligenz. Sie stellen Daten f√ľr die Host-MCU zur Verf√ľgung, die anschlie√üend sofort verwendet werden k√∂nnen, was den Gesamtstromverbrauch des Systems verringert.



Die abschlie√üende Design√ľberlegung ...

bei stromsparenden Anwendungen ist die Versorgung des Systems selbst. Je nach Batterietyp sind oft Aufw√§rtswandler oder Aufw√§rtsschaltregler erforderlich, wenn mehr Spannung oder Strom ben√∂tigt wird als die Batterie liefern kann. Erfolgt der Betrieb √ľber eine einzige Zelle mit 1,5 V und es m√ľssen 3,3 V f√ľr die MCU bereitgestellt werden, muss diese Funktion in das Power Management des Systems mit integriert werden.


Die sorgf√§ltige Auswahl hat auch hier gro√üen Einfluss auf den Gesamtstromverbrauch des Systems. Es stehen zahlreiche Aufw√§rtswandler mit einem Stromverbrauch im Bereich 5-7 ¬ĶA zur Verf√ľgung. Dies ist jedoch ein sehr hoher Wert, wenn die meiste Zeit im Sleep-Modus verbracht werden soll. Es finden sich aber auch Aufw√§rtswandler mit 1 ¬ĶA oder sogar nur 150 nA Stromverbrauch (bei effizienter Aufw√§rtswandlung). F√ľr komplexere Systeme sollte ein PMIC (Power Management Integrated Circuit) eingeplant werden, der eine pr√§zisere Regelung des gesamten Systems erm√∂glicht.


√úber eine einzige Stromquelle stehen dann mehrere Spannungsschienen zur Ansteuerung verschiedener Komponenten im Embedded-System zur Verf√ľgung. Jede Spannungsschiene l√§sst sich einstellen, so dass gerade gen√ľgend Leistung f√ľr die Anwendung bereitsteht, ohne dabei Energie zu verschwenden. Eine Versorgungsschiene kann somit dem Funksystem zugewiesen werden, eine andere der MCU. Das Funksystem l√§sst sich somit vollst√§ndig abschalten, wenn es nicht ben√∂tigt wird (sofern das Protokoll diese Funktion erlaubt).


Alternativ kann eine MCU, die den I/O-Ring und den Core getrennt versorgt, optimale MCU-Energieeffizienz erzielen, wenn ein PMIC zum Einsatz kommt und eine getrennte Versorgungsschiene f√ľr die Sensoren bereitsteht. Ein qualitativ hochwertiger PMIC bietet auch zus√§tzliche Funktionen f√ľr die allgemeine Systemsteuerung, z.B. Watchdog Timer und Ruhefunktionen. Ein PMIC eignet sich nicht f√ľr alle Anwendungen, da er zus√§tzliche Kosten verursacht, die f√ľr manche Ger√§te nicht vorgesehen sind. Der PMIC-Ansatz bietet jedoch eine hervorragende M√∂glichkeit, den Gesamtstromverbrauch energieeffizienter Anwendungen zu regeln.


Es gibt also verschiedene Designans√§tze, die bei der Entwicklung batteriebetriebener, stromsparender Ger√§te zu beachten sind. Nicht nur die Halbleiterbauelemente, sondern auch der gesamte Ansatz in Sachen Software, Funkprotokoll-Stacks, Verschl√ľsselung und Datenverarbeitung ist entscheidend. Jedes dieser Designelemente kann einen erheblichen Einfluss auf den Gesamtstromverbrauch des Systems und damit auf die maximale Batterielebensdauer/Akkulaufzeit haben ‚Äď und gerade darum geht es bei einem guten IoT-Systemdesign.



 


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