20.11.2015

Power Management fĂŒr stromsparende Systeme

Der Bedarf an energieeffizienten, batteriebetriebenen GerĂ€ten mit langer Lebensdauer ist in allen Branchen und MĂ€rkten gefragt. Mit dem Internet der Dinge (IoT) mĂŒssen Entwickler im Embedded-Bereich mehr denn je ihre Aufmerksamkeit auf das Power Management fĂŒr stromsparende Systeme richten. Dies trifft vor allem auf batteriebetriebene GerĂ€te zu, die eine drahtlose Verbindung fĂŒr die DatenĂŒbertragung 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 „stromsparende GerĂ€te“ fallen. Ein Beispiel ist ein Funksensorknoten – ein relativ einfaches System aus funktionaler Sicht, das seine Arbeit ĂŒber einen gewissen Zeitraum erledigt (in manchen FĂ€llen bis zu mehrere Jahre) und ĂŒber eine Batterie versorgt wird. Um ein erfolgreiches Produkt fĂŒr 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 zĂ€hlen 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. FĂŒr einen batteriebetriebenen Funksensorknoten muss die MCU Ă€ußerst energieeffizient sein. Die Funkprotokoll- und Datenverarbeitungs-Anforderungen (z.B. fĂŒr die Signalaufbereitung und digitale Signalverarbeitung) schreiben vor, ob eine 32- oder 8-Bit-MCU erforderlich ist. UnabhĂ€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 ”s) macht einen erheblichen Unterschied bei der Stromentnahme aus dem Akku. Je schneller die MCU-Wakeup-Zeit, desto besser. WĂ€hrend des Übergangs 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 ”A 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 ”A/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 Überlegungen und fĂŒr die MCU-Auswahl entscheidend. Entwickler sollten auch in Betracht ziehen, welche Funktionen die gewĂ€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) fĂŒr den Sensor von der MCU und das Auslesen sowie Interpretieren der Daten, ohne dabei die MCU zu aktivieren, bis „nĂŒtzliche“ Daten vorliegen, kann die Akkulaufzeit des Systems erheblich verlĂ€ngern. Einige MCU-Architekturen bieten eine autonome Sensorverarbeitung. Silicon Labs’ 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 gĂŒltige oder nĂŒtzliche Daten vorliegen (Bild2). Der Stromverbrauch betrĂ€gt dabei nur 1,5 ”A.





WĂ€hrend fĂŒr stromsparende Anwendungen noch andere Energiespar-Aspekte einer MCU zu berĂŒcksichtigen sind, ist fĂŒr 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 FĂ€llen kann eine einfache Punkt-zu-Punkt-Verbindung mit einem proprietĂ€ren Sub-GHz-Protokoll die richtige Wahl sein, da so am wenigsten Energie ĂŒber 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 erhöht die FlexibilitĂ€t bei der Sensoranwendung. Mehrere Sensoren lassen sich somit im gleichen Netzwerk installieren, was aber die KomplexitĂ€t des Protokolls erhöht, um Daten ĂŒbertragen zu können. Damit erhöht sich der Funkdatenverkehr, was wiederum den Strombedarf vom Akku erhöht.


Eine dritte Möglichkeit ist eine Mesh-Konfiguration auf Basis eines Protokolls wie ZigBee. WĂ€hrend ein Mesh-Netzwerk den grĂ¶ĂŸten Stromverbrauch einer Sensorknoten-Batterie verursacht, bietet es andererseits die grĂ¶ĂŸte FlexibilitĂ€t, da es einen Knoten-zu-Knoten-Datentransfer ermöglicht. Je nach Wireless-Stack (z.B. ZigBee) kann ein Mesh-Netzwerk auch die zuverlĂ€ssigste Umsetzung bieten und ein selbstheilendes Netzwerk bereitstellen: FĂ€llt ein Knoten im Netzwerk aus, können 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 ĂŒbertragen werden muss.



Das Bild 4 oben zeigt einen Umgebungslichtsensor mit intgerierter Signalaufbereitung. In einem Sensorknoten sollte die Datenmenge, die ĂŒber eine Funkverbindung ĂŒbertragen wird, relativ gering sein. Vor allem, wenn einige der Daten in der Knoten-MCU verarbeitet werden und nur relevante Informationen anstatt sĂ€mtliche Daten ĂŒbertragen werden. ZigBee bietet daher die optimale Mesh-Netzwerklösung. Bluetooth Smart ist eine ausgezeichnete Wahl fĂŒr standardbasierte, stromsparende Punkt-zu-Punkt-Verbindungen, und proprietĂ€re Sub-GHz-Lösungen bieten maximale FlexibilitĂ€t fĂŒr NetzwerkgrĂ¶ĂŸe, Bandbreite und Datennutzlast in Stern- oder Punkt-zu-Punkt-Konfigurationen.




Reichweite und Knotenzahl sind wichtig

Tabelle 1 fasst wichtige Funktionen und Vorteile gÀngiger Funktechniken in IoT-Anwendungen zusammen.
Auch Technologien und Plattformen mit hoher Reichweite sollten berĂŒcksichtigt werden, z.B. LoRa und Sigfox, die Netzwerke mit hoher Knotenzahl und Verbindungen erlauben, die mehrere Kilometer weit reichen und ebenfalls stromsparende Systeme unterstĂŒtzen. Mit diesen Funktechniken fĂŒr lange Reichweiten lassen sich stromsparende Sensorknoten ĂŒber weite Strecken verteilen.


Einfluss von VerschlĂŒsselung

Eine weitere Überlegung fĂŒr die Funkverbindung ist die VerschlĂŒsselung, die zum Schutz der ĂŒbertragenen Daten verwendet wird. Je nachdem, wie die VerschlĂŒsselung gehandhabt wird, hat dies erheblichen Einfluss auf den Stromverbrauch der beteiligten Systeme. So ist die VerschlĂŒsselung bei ZigBee bereits in den Stack integriert.


Wenn aber die MCU (oder der Prozessorkern) zur AusfĂŒhrung des Stack nicht ĂŒber die richtige VerschlĂŒsselungs-Hardware verfĂŒgt, sind mehrere Zyklen erforderlich, um den Algorithmus in Software auszufĂŒhren. Die Verwaltung eines 128-Bit-AES-VerschlĂŒsselungs-Algorithmus auf einem ARM Cortex-M0+ Prozessor mit AES-Hardware-Beschleuniger erfordert 54 Zyklen, wĂ€hrend der gleiche Algorithmus ohne Hardwarebeschleunigung mehr als 4000 Zyklen benötigt, was in etwa 80-mal lĂ€nger als bei einer MCU mit HardwareverschlĂŒsselung ist. Dies hat erheblichen Einfluss auf den Gesamtstromverbrauch des Sensorknotens, wenn dieser Daten ĂŒber Funk sendet oder empfĂ€ngt.


Im IoT-Markt steigt die Nachfrage nach sicheren Funkverbindungen. Da eine immer komplexere VerschlĂŒsselung fĂŒr Funknetzwerke erforderlich ist, wird dieser sicherheitsgetriebene Aspekt des Power Managements fĂŒr stromsparende GerĂ€te immer wichtiger und hat erheblichen Einfluss auf die Wahl der Hardware. Die Auswahl an Sensoren fĂŒr unser Beispiel ist vielfĂ€ltig und reicht von optischen ĂŒber Umgebungs- bis hin zu Bewegungssensoren.



Die Wahl der Sensoren ...

hĂ€ngt letztlich von der zu messenden GrĂ¶ĂŸe ab. In unserem Beispiel kommen Umgebungslichtsensoren zum Einsatz. Umgebungslicht lĂ€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 ĂŒber die MCU. Die MCU wird sich dabei lĂ€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 fĂŒr die Anwendung relevante Daten, die sich schnell und einfach aufbereiten lassen. Die MCU kann daher so lange wie möglich im Sleep-Modus verbleiben. Werden vorab aufbereitete Daten ĂŒber 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 fĂŒr Umgebungslichtsensoren; viele andere Sensoren verfolgen aber einen Ă€hnlichen Ansatz mittels integrierter Intelligenz. Sie stellen Daten fĂŒr die Host-MCU zur VerfĂŒgung, die anschließend sofort verwendet werden können, was den Gesamtstromverbrauch des Systems verringert.



Die abschließende DesignĂŒberlegung ...

bei stromsparenden Anwendungen ist die Versorgung des Systems selbst. Je nach Batterietyp sind oft AufwĂ€rtswandler oder AufwĂ€rtsschaltregler erforderlich, wenn mehr Spannung oder Strom benötigt wird als die Batterie liefern kann. Erfolgt der Betrieb ĂŒber eine einzige Zelle mit 1,5 V und es mĂŒssen 3,3 V fĂŒr die MCU bereitgestellt werden, muss diese Funktion in das Power Management des Systems mit integriert werden.


Die sorgfĂ€ltige Auswahl hat auch hier großen Einfluss auf den Gesamtstromverbrauch des Systems. Es stehen zahlreiche AufwĂ€rtswandler mit einem Stromverbrauch im Bereich 5-7 ”A zur VerfĂŒgung. Dies ist jedoch ein sehr hoher Wert, wenn die meiste Zeit im Sleep-Modus verbracht werden soll. Es finden sich aber auch AufwĂ€rtswandler mit 1 ”A oder sogar nur 150 nA Stromverbrauch (bei effizienter AufwĂ€rtswandlung). FĂŒr komplexere Systeme sollte ein PMIC (Power Management Integrated Circuit) eingeplant werden, der eine prĂ€zisere Regelung des gesamten Systems ermöglicht.


Über eine einzige Stromquelle stehen dann mehrere Spannungsschienen zur Ansteuerung verschiedener Komponenten im Embedded-System zur VerfĂŒgung. Jede Spannungsschiene lĂ€sst sich einstellen, so dass gerade genĂŒgend Leistung fĂŒr die Anwendung bereitsteht, ohne dabei Energie zu verschwenden. Eine Versorgungsschiene kann somit dem Funksystem zugewiesen werden, eine andere der MCU. Das Funksystem lĂ€sst sich somit vollstĂ€ndig abschalten, wenn es nicht benötigt 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 fĂŒr die Sensoren bereitsteht. Ein qualitativ hochwertiger PMIC bietet auch zusĂ€tzliche Funktionen fĂŒr die allgemeine Systemsteuerung, z.B. Watchdog Timer und Ruhefunktionen. Ein PMIC eignet sich nicht fĂŒr alle Anwendungen, da er zusĂ€tzliche Kosten verursacht, die fĂŒr manche GerĂ€te nicht vorgesehen sind. Der PMIC-Ansatz bietet jedoch eine hervorragende Möglichkeit, den Gesamtstromverbrauch energieeffizienter Anwendungen zu regeln.


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



 


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