So optimieren Sie den energiesparenden Betrieb für Sensoranwendungen

Energiesparende Sensorik bezeichnet Techniken und Technologien, die den Energieverbrauch von Sensoren senken und gleichzeitig deren Funktionalität erhalten oder verbessern.

Dies ist entscheidend für Anwendungen, bei denen Sensoren in Umgebungen mit begrenztem Stromversorgungszugang zum Einsatz kommen, wie z. B. in tragbaren Geräten, Fernüberwachungssystemen und IoT-Anwendungen (Internet of Things). Dieser Artikel beschreibt die Faktoren, die bei der Verringerung des Leistungsbedarfs eines Sensors zu berücksichtigen sind.

Faktoren, die bei der Leistungsoptimierung von Sensoren zu berücksichtigen sind

Wählen Sie den richtigen Sensor für Ihre Anwendung:

Die Auswahl der Sensoren, die den Anforderungen Ihrer Anwendung entsprechen, ist für die Senkung des Stromverbrauchs von entscheidender Bedeutung. Verschiedene Sensoren haben unterschiedliche Leistungsanforderungen. Ein Kamerasensor verbraucht beispielsweise mehr Strom als ein Temperatursensor, und höhere Auflösungen erhöhen auch den Stromverbrauch. Entscheiden Sie sich für Sensoren mit Technologien wie sie etwa bei mikro-elektromechanischen Systemen (MEMS) Einsatz finden. Sie verbrauchen von Natur aus weniger Strom.

Tastgrad und Ruhemodus:

Die Umsetzung von Konstruktionsprinzipien mit geringem Energieverbrauch ist für die Optimierung des Energieverbrauchs und die Verlängerung der Batterielebensdauer von entscheidender Bedeutung. Eine wirksame Technik ist das Duty-Cycle-Verfahren, bei dem der Sensor in regelmäßigen Abständen einen energiesparenden Ruhemodus einnimmt, was den Stromverbrauch erheblich senkt. Die Integration energiesparender Komponenten, effizienter Signalverarbeitungsalgorithmen und robuster Energieverwaltungssysteme ist von zentraler Bedeutung für die Aufrechterhaltung einer hohen Leistung bei gleichzeitiger Minimierung des Energieverbrauchs.

Adaptive Abtastraten und dynamische Leistungsskalierung optimieren den Energieverbrauch, indem sie sich in Echtzeit an betriebliche Anforderungen sowie Umgebungsbedingungen anpassen. Der Sensor arbeitet nur bei Bedarf und mit der niedrigsten effektiven Leistung, um Energie zu sparen und die Lebensdauer des Systems zu verlängern.

Verringerung der Sensorabtastrate:

Die Verringerung der Abtastrate eines Sensors senkt den Stromverbrauch erheblich, indem die aktive Zeit und die Betriebsfrequenz verkürzt werden. Dadurch wird der Bedarf an Datenverarbeitung, -übertragung und -verarbeitung verringert, sodass Sensoren und Peripheriegeräte häufiger in den Energiesparmodus wechseln können. Damit reduziert sich die Stromanforderung beim Netzteil, wodurch die Wärmeableitung minimiert und die Batterieeffizienz verbessert wird. Dieser Ansatz verlängert die Akkulaufzeit, erhöht das Strombudget und ermöglicht eine bessere Integration anderer Funktionen ohne Beeinträchtigung der Systemleistung. Eine Senkung der Abtastrate wirkt sehr effektiv in Anwendungen, bei denen eine kontinuierliche Abtastrate mit hoher Frequenz nicht erforderlich ist.

Abbildung 1: Energiesparende Sensormodi für Konstruktionseffizienz (Quelle)

Die direkteste Methode, bei der Sensorkonstruktion einen niedrigen Stromverbrauch zu erzielen, ist die Einbindung von Energiesparzuständen wie Abschaltung und Energiespar-Betriebsmodi. Damit erhalten Systementwickler die Möglichkeit, den Betrieb des Sensors direkt zu steuern, was erhebliches Potenzial zur Energieeinsparung freisetzt, wie in Abbildung 1 dargestellt.

Effiziente Datenverarbeitungstechniken

A) Datenverarbeitung auf dem Sensor: Durch Minimierung der Datenübertragung, Verringerung der Belastung zentraler Prozessoren, Ermöglichung einer effektiveren Energieverwaltung und Reduktion des Bedarfs an Hochleistungs-Infrastruktur sinkt der Energieverbrauch. Die Datenverarbeitung direkt auf dem Sensor führt zu erheblicher Energieeinsparung und einer verbesserten Systemeffizienz, was besonders bei batteriebetriebenen und dezentralen Anwendungen ins Gewicht fällt.

b) Integration einer MCU in den Sensor: Die Integration einer MCU in Sensoren ermöglicht lokale Berechnungen und reduziert so durch Entlastung des Hauptprozessors den Stromverbrauch. Dieser Ansatz gestattet komplexe Berechnungen direkt auf der MCU, die deutlich weniger Energie verbraucht als der Hauptsystemprozessor. Bei einem Fitness-Tracker kann die kontinuierliche Überwachung zum Beispiel den Smartphone-Akku belasten, aber durch den Einsatz einer speziellen MCU für die lokale Verarbeitung ist der effiziente Betrieb gewährleistet, ohne dass das Hauptgerät belastet wird. Die Strategie schont die Akkulaufzeit, indem der Primärprozessor und andere Komponenten im Energiesparmodus gehalten werden, wenn sie nicht gerade aktiv Sensordaten verarbeiten. Die Kombination von Sensorfunktionen und Berechnungen durch eine MCU optimiert den Energieverbrauch, macht Anwendungen nachhaltiger und verlängert die Akkulaufzeit des Geräts.

Reduzierung des Stromverbrauchs von Sensoren durch energieeffiziente Kommunikation

Die Reduzierung des Stromverbrauchs durch energieeffiziente Kommunikation spielt bei der Verlängerung der Lebensdauer von technischen Einheiten eine entscheidende Rolle. Durch Optimierung der Methoden für die Datenübertragung und Einsatz energiesparender Kommunikationsprotokolle lassen sich erhebliche Energieeinsparungen erzielen.

• Minimierte Datenübertragung: Verfahren wie Datenkomprimierung und -aggregation reduzieren das Datenvolumen und verringern den Strombedarf bei der Kommunikation.
• Niedrigere Übertragungsfrequenz: Ereignisgesteuerte und zeitplanmäßige Übertragungen begrenzen die Frequenz der Datenübertragung und sparen Energie, da Sensoren länger in Energiesparmodi bleiben.
• Effiziente Kommunikationsprotokolle: Energiesparende Protokolle wie ZigBee und BLE sowie adaptive Protokolle zur Anpassung der Übertragungsparameter reduzieren den Energieverbrauch.
• Optimierte Funknutzung: Kürzere Übertragungszeiten und energiesparende Funkmodi reduzieren die aktiven Zeiten und den Stromverbrauch.
• Energieeffiziente Hardware: Transceiver mit geringer Leistungsaufnahme und Energiegewinnungsfunktionen reduzieren den Strombedarf weiter.
• Verbesserte Netzwerkeffizienz: Effiziente Netzwerktopologien und intelligentes Routing ermöglichen Übertragungen bei geringerer Leistung und Frequenz.
• Reduzierter Aufwand: Optimierte Protokolle und optimierte Nutzlastgrößen minimieren unnötige Datenübertragungen und sparen Energie.
• Niedrigere Signalstärke: Adaptive Signalleistung und standortbezogene Kommunikation sorgen für einen effizienten Energieverbrauch bei der Datenübertragung.

Minimaler Leckstrom

Die Minimierung von Leckströmen im Sensordesign ist für die Verbesserung der Energieeffizienz und die Verlängerung der Batterielebensdauer äußerst wichtig. Dies kann erreicht werden durch:

• Komponenten, die sich durch geringe Leckströme auszeichnen, wie spezielle CMOS-Technologien und Präzisionswiderstände.
• Optimierung des Schaltungsdesigns zur Reduzierung der Knotenkapazität und Isolierung hochohmiger Knoten.
• Auswahl von Transistoren mit geringem Leckstrom und Einsatz fortschrittlicher Verfahren wie Körpervorspannung in integrierten Schaltungen.
• Implementierung eines geeigneten Leiterplattendesigns und Verwendung hochwertiger Materialien mit angemessenen Erdungs- und Abschirmtechniken.
• Verwendung von Netzteilen mit geringer Leckage und Optimierung der Sensorschnittstellen.
• Anwendung fortschrittlicher Methoden zur Reduzierung von Leckagen wie Rückwärtsvorspannung und adaptive Regelung.
• Regelmäßige Tests und Validation stellen sicher, dass diese Strategien unter unterschiedlichen Umweltbedingungen effektiv umgesetzt werden.

Einsatz von Power Gating-Schaltern

Power-Gating-Transistoren (normalerweise PMOS oder NMOS) können als Schalter eingesetzt werden, die die Stromversorgung bestimmter Blöcke im Leerlauf unterbrechen. Mithilfe entsprechender Steuersignale lassen sich diese Schalter je nach Betriebszustand des Sensors aktivieren oder deaktivieren.

Softwareoptimierung

Über Codeoptimierung und Einrichtung eines vorausschauenden Energiemanagements sowie eines kontextabhängigen Betriebs kann die Sensoraktivität angepasst und der Stromverbrauch minimiert werden. Dies sorgt für eine längere Akkulaufzeit und eine verbesserte Energieeffizienz.

Modulares Design

Ein modulares Design kann niedrigeren Stromverbrauch bei Sensoren ermöglichen. Dabei ist auf selektive Aktivierung, effiziente Integration, dynamische Anpassung und gezieltes Energiemanagement zu setzen. Dieser Ansatz vereinfacht die Aktualisierung und Wartung von Komponenten, minimiert die Komplexität, verbessert die Isolierung und ermöglicht eine präzise Steuerung der Netzteile. Das Ergebnis ist ein energieeffizientes, skalierbares und flexibles Sensorsystem, das für den energiesparenden Betrieb optimiert ist.

Wärmemanagement

Effizientes Wärmemanagement bei der Sensorkonstruktion ist entscheidend für die Minimierung des Stromverbrauchs und die Optimierung der Leistung. Die wichtigsten Vorteile:

• Wir reduzieren Energieverschwendung und halten optimale Betriebstemperaturen aufrecht, indem wir Überhitzung verhindern.
• Wir stellen sicher, dass die Sensoren ohne übermäßigen Stromverbrauch effizient arbeiten.
• Wir verbessern die Zuverlässigkeit, indem wir die Leistung stabilisieren und thermische Drift verhindern, die die Genauigkeit beeinträchtigen und eine Neukalibrierung erforderlich machen könnte.
• Wir verlängern die Sensorlebensdauer durch Aufrechterhaltung optimaler Temperaturbereiche und senken den Stromverbrauch, der bei häufigem Austausch verursacht wird.
• Wir verringern den Bedarf an aktiven Kühlsystemen wie Lüftern, wodurch der Gesamtenergieverbrauch im Sensorsystem sinkt.
• Wir erhalten Empfindlichkeit und Genauigkeit durch Stabilisierung thermischer Bedingungen, was den Bedarf an energieintensiven Kompensationen oder Neukalibrierungen minimiert.

Ein effektives Gehäusedesign und die Integration von Kühlkörpern tragen zusätzlich zur Energieeffizienz bei, indem sie die Innentemperaturen stabilisieren und überschüssige Wärme ableiten, wodurch die thermische Belastung und der Gesamtstromverbrauch im Sensorbetrieb reduziert werden.

Sensor-Hub, Anwendungsbeispiel, basierend auf i.MX 8ULP-Anwendungsprozessoren

Energiemanagement-Subsystem für äußerst geringen Stromverbrauch: Unterstützt lange Akkulaufzeit mit effizienter Stromverarbeitung.

Sensor-Hub: Übergang in Tiefschlaf- und Aufwachmodi bei minimalem Stromverbrauch.

Evaluierungskit für Leistungsmessung: Umfasst Tools für die Energieanalyse mit GUI- und Befehlszeilenschnittstellen.

Abbildung 2: Ein System aus i.MX 8ULP, Display und Sensor-Hub (Quelle)

Der i.MX 8ULP verfügt über eine Energy Flex-Architektur, die die Anwendungs-, Flex- und Echtzeit-Domänen umfasst. Sein spezielles Energiemanagementsystem unterstützt verschiedene Leistungsmodi zur Optimierung des Stromverbrauchs, wie in Abbildung 3 dargestellt.

Abbildung 3: Anwendungs-, Flex- und Echtzeit-Domänen in der i.MX8ULP-Architektur (Quelle)

Im Anwendungsfall Sensor-Hub spart das System Energie, indem es die Anwendungs- und Flex-Domänen herunterfährt, während nur die Echtzeit-Domäne aktiv bleibt. Beim Hochfahren geht der Linux-basierte Anwendungskern (A-Kern) in einen Ruhezustand über, und der Mikrocontrollerkern M33 (M-Kern) geht in den Tiefschlafmodus über und schaltet den Bildschirm aus.

Wenn die Platine gekippt wird, um ein Anheben des Handgelenks zu simulieren, erkennt der Gyroskopsensor (LSM6DSO) die Bewegung und sendet ein Unterbrechungssignal an den M33. Dadurch wird der M33 aktiviert, die Sensordaten ausgelesen und die Informationen auf dem Bildschirm angezeigt. Nachdem die Daten 3 Sekunden lang angezeigt wurden, kehrt das System in den Tiefschlafmodus zurück und spart bis zur nächsten Aktivierung Energie.

Um die Sensor-Hub-Demo mit der Platine i.MX8ULP EVK einzurichten und auszuführen, benötigen Sie die EVK-Platine, ein WaveShare-Modul mit 1,28-Zoll-LCD und die integrierten Sensoren LSM6DSO und MPL3115. Die erforderliche Software umfasst ein M33-Image, das aus dem bereitgestellten GitHub-Repository erstellt wurde: I.MX8ULP CM33-Anwendungsfall. Was Hardware-Modifikationen angeht, werden die Lötstifte an den Anschlüssen J23 und J26 auf der Rückseite der Platine platziert, sodass längere Stifte auf der Vorderseite und J21 auf der Rückseite verbleiben. Entfernen Sie die Widerstände R161 und R167, und schließen Sie einen 0-Ohm-Widerstand an R160 und R166 an (oder erzeugen Sie einen Kurzschluss). Das Panel gibt auch spezifische Pin-Belegungen für die OLED vor. Diese sind bei der Verbindung von VCC, GND, DIN, CLK, CS, DC, RST und BL mit dem entsprechenden i.MX8ULP zu beachten. Die Pin-Positionen auf der Platine sind in Tabelle 1 aufgeführt. Um die Demo zu starten, schalten Sie die Platine ein, booten Sie Linux, und versetzen Sie es mit dem Befehl „echo mem > /sys/power/state“ auf der A35-Konsole in den Ruhemodus. Starten Sie die Sensor-Hub-Anwendung, indem Sie eine beliebige Taste auf der M33-Konsole drücken und das System in den Tiefschlafmodus versetzen. Das System wird aktiviert, wenn es eine Neigung oder ein Anheben der Platine erkennt. Es liest dann die Sensordaten und zeigt sie auf dem Bildschirm an. Nachdem die Daten 3 Sekunden lang angezeigt wurden, kehrt es in den Tiefschlaf zurück.

Die Sensor-Hub-Demo mit der Platine i.MX8ULP EVK unterstreicht die hohe Leistung und den extrem niedrigen Stromverbrauch, der im Standby-Modus etwa 1,1 mW beträgt und ein schnelles Aufwachen ermöglicht. Die Demo demonstriert effektiv die Integration von Peripheriegeräten, indem integrierte Sensoren und ein OLED-Display verwendet werden, um Sensordaten bei der Erkennung von Bewegungen anzuzeigen. Verdeutlicht wird auch, dass die Platine effizient im Tiefschlafmodus betrieben werden kann und schnell aufwacht, um Echtzeitdaten anzuzeigen.

Tabelle 1: Pin-Zuordnung

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Fazit

Um einen niedrigen Stromverbrauch bei der Sensorkonstruktion zu erreichen, ist ein umfassender Ansatz erforderlich, der verschiedene Techniken und Überlegungen integriert. Erhebliche Energieeinsparungen können durch die Auswahl geeigneter Sensoren erzielt werden, die auf die spezifischen Anwendungsanforderungen zugeschnitten sind, effiziente Energiemanagementstrategien wie Duty-Cycle-Verfahren und adaptive Abtastraten implementiert werden und die On-Sensor-Verarbeitung und integrierte MCUs Anwendung finden. Effiziente Datenverarbeitungstechniken, energieeffiziente Kommunikationsprotokolle und die Minimierung von Leckströmen reduzieren den Strombedarf weiter. Modulares Design erhöht die Flexibilität und Skalierbarkeit und optimiert gleichzeitig den Energieverbrauch durch selektive Aktivierung und gezielte Energieverwaltung. Ein effektives Wärmemanagement spielt eine entscheidende Rolle, da es Überhitzung verhindert, die Leistung stabilisiert und die Lebensdauer des Sensors verlängert und so Energieverschwendung minimiert. Zusammen sorgen diese Strategien für eine verbesserte Energieeffizienz, längere Akkulaufzeit und zuverlässige Leistung für verschiedene Sensoranwendungen, von tragbaren Geräten bis hin zu IoT-Systemen und darüber hinaus.