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能量采集需要效率更高的MCU

上网日期: 2016年05月09日 ?? 我来评论 字号:放大 | 缩小 分享到:sina weibo tencent weibo tencent weibo


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关键字:能量采集? 智能传感器? MCU?

得益于上至系统级、下至将电压控制性能发挥至极致的底层电路工作时的能效改进,能量采集正在成为种类越来越广泛的面向传感器的物联网设计的实用性选择。

能量采集对新一代设备来说至关重要,它让智能传感器可部署于较以往更广泛的应用中。这些传感器有别于工业马达和穿戴式传感器,能够在应用中进行连续状态监测,从而实现长期的实体健康测量。

虽然这些系统可以使用电池供电,而不需要将传感器连接到主电源,但电池在使用期间必须替换或充电。例如,一旦电池放进大型马达或涡轮中,就难以进行更换。不过,这些应用的优势是可以自行采集能量。

使用合适的振动质量和转换器,就可以利用工业马达的振动,从而为其监测系统产生能量。同样的,对于穿戴式传感器来说,振动和热能撷取可以为电容进行涓流充电,然后再将该电容用于为传感器供电(如下表)。

能量采集方法的功率密度比较。《电子工程专辑》
能量采集方法的功率密度比较。
Source:The Journal of Technology Studies

虽然这些系统提供了撷取能量的机制,但它们很少能产生设计师使用电池供电系统时习惯的能量等级。因此,所设计的系统尽可能消耗最少的功率是很重要的。

为逻辑电路降低功耗的一个关键目标是工作电压。对于CMOS电路来说,电压和功耗之间存在平方的关系,这可从公式P=CV2f得知;其中C是电路的电容,f是开关频率,V是施加的电压。很明显地,降低电压具有降低功耗的最佳潜力。晶体管的近阈值和次阈值作业提供了一种独特的方法,能够让微控制器(MCU)和其它逻辑电路的作业电压降低到远低于标准逻辑所要求的程度。

近阈值和次阈值作业的原理是组件被认定为可‘导通’的阈值电压,通常无需视为逻辑电路和模拟电路的要求目标。传统的逻辑晶体管设计在饱和时可通过大 电流,以便为每一闸极后的电容路径充电。然而,无需将晶体管切换到完全饱和状态,也可以为这些电路路径充电,而且让电流能更缓慢的流过。这样做的结果是导 致逻辑切换状态的速度更慢,但在典型的传感器应用中,也不需要以最高的速度切换开关。

然而,随着阈值电压越来越低,晶体管漏电流将呈指数级增加(如图1)。

随着阈值电压越来越低,晶体管漏电流将呈指数级增加。《电子工程专辑》
随着阈值电压越来越低,晶体管漏电流将呈指数级增加。

当电压进一步降低到深次阈值范围时,通过漏电流所损失的能量比例占最主要部份,因此在考虑性能时提出了第二项限制因素,即供电电压究竟能降低多少(图2)。

当电压进一步降低至深次阈值范围,通过漏电流所损失的能量比例占最主要的部份《电子工程专辑》
当电压进一步降低至深次阈值范围,通过漏电流所损失的能量比例占最主要的部份

对于次阈值电路的设计师来说,当供电电压接近于该阈值时的制程变异及其效应的问题至关重要。为次阈值电路打造高效设计的关键在于减少这些变异效应的 机制,例如专为克服这种变异性设计的自适应电路。密歇根大学(University of Michigan)和Ambiq Micro多年来的合作开发已经形成诸如此类的许多次阈值创新成果。整个设计流程也必须再设计,以便有效地发挥这种技术的优势——从用于实现次阈值逻辑电 路的标准单元库,一直到测试nA和pA电流所需的测试策略。只有藉由这种层级的投资,才可能最大限度地发挥次阈值设计的节能效果。

虽然次阈值作业可以最大程度地发挥电压与功耗之间平方关系的优势,但并不会永远都是最合适的晶体管作业机制。由于次阈值作业的性能影响,在近阈值或甚至是传统超阈值机制中使用更高电压可能对某种电路更有好处。举例来说,存取内存区块时就不一定能从超低电压作业中受益。

在设计高功效的MCU时,重要的是为电压、功耗与性能之间的折衷进行电路级分析。这项任务可在Ambiq Apollo MCU系列核心的次阈值功耗优化技术(SPOT)平台上广泛展开。

虽然电路级设计选择在优化能量采集物联网(IoT)应用的功耗方面发挥重要作用,但系统级决策对整体能耗也有着重大的影响。一个重要的步骤是尽量 减少不必要的活动,一般可以透过睡眠模式的智能运用达到这个目的。此外,还可以透过充分利用处理器架构,最大限度地提高每个频率周期完成的工作量来进一步 增强性能。

MCU通常具有一个以上的低功耗睡眠模式,其范围从本机内存和大多数外围设备保持上电状态但CPU核心本身处于闲置状态的轻度睡眠,到大多数功能 被关闭和断电的深度睡眠模式。由于少之又少的外围设备和核心功能保持在启动状态,所以节能效果明显增加。不过仍有一些关键的设计折衷需要考虑。

一般情况下,IoT传感器节点需要持续监视周围的环境,并在系统状态改变时作出反应。优化低功耗嵌入式系统(特别是在使用能量采集的系统依赖于间歇性能源)的关键是找到可以对实时事件提供足够响应的最低功耗睡眠模式。

在实际系统中,MCU的最低功耗睡眠模式通常是这样的:实时频率只管一些基本的设备管理功能,然后周期性地唤醒系统进行检查活动。举例来说,系统每 隔一秒醒过来检查外部状态是否改变,如果软件需要处理输入讯号就完全唤醒处理器核心。但这种基于轮询的方法对于警醒状态相对较少以及间隔不均匀的系统来说 是非常浪费资源的。

让系统使用较高功耗的睡眠状态处理I/O,以及超过阈值时快速唤醒处理器核心,可确保对随机中断作出更快的响应,但这些模式可能泄漏能量池,使得处理器缺少足够的能量进行响应。不过仍可以将深度睡眠模式的一些最佳因素组合起来,为关键输入提供足够快速的响应。

可以采用超低功耗的实时频率设计来检查外部事件,例如由硬件中断引起的事件,或由比较器检测到输入电压变化引起的事件。当检测到外部事件时,系统可以迅速进入唤醒状态,而不至于出现建置轮询策略导致的功耗泄漏,从而最大限度地延长系统处于深度睡眠的时间。

在处理软件时,确保每个频率周期达到最大工作量也十分重要。许多IoT传感器应用要求使用讯号处理算法检测问题,并在问题转交给用户和/或云端之 前对数据进行预处理。这不仅导致必须使用32位处理器架构而非8位架构,因为32位架构使用较少的周期处理运算,而且必须使用可完全支持定点和浮点信号处理指令的架构。硬件支持浮点算数学运算可以确保使用较少的周期执行算法,从而让核心快速回到更节能的睡眠状态,进一步降低总体系统级功耗。这种需 求组合使得设计师选用诸如ARM Cortex-M4F等处理器,如同Ambiq Apollo所采用的。

归功于从系统级到底层电路作业将电压控制性能发挥至极致的能效进展,使得能量采集逐渐成为传感器导向的IoT设计之实用选择。

本文授权编译自EE Times,版权所有,谢绝转载

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