物聯網(IoT)市場規模持續高速增長，但在爭奪這一巨大商機的同時，許多公司卻沒有抓住關鍵的技術良機，未能擴大市場份額並鎖定數量龐大且高度滿意的用戶群體。在未來幾年內，智慧城市、智慧農業、智慧能源、智慧環境、智慧家居、連網汽車、智慧建築和無線醫療設備等應用領域預計將會湧現成百上千億個設備。如果企業能夠做出正確決策，妥善處理設備在電池壽命終止時遇到的問題，那麼他們不僅能讓客戶滿意，也能獲得競爭優勢。

電池續航時間是關鍵

許多物聯網應用都依靠小型非充電式電池供電，因此最佳化電池續航時間非常重要。首先，客戶希望設備能長期使用；如果設備廠商能夠證明他們在這一領域的優勢，那麼就會佔據重要的競爭優勢，推動市場份額增長。在某些情況下，較長的電池壽命是實現某專案經濟可行性的必要前提，如果感測器和致動器過早出現故障，則其更換成本可能極高，客戶對此根本無法接受。如果這些成本納入保固範圍，那麼製造商可能面臨極高的財務風險。

除此之外，電池還涉及環境問題，妥善的處置廢舊電池需要大量時間和資金。此外，某些設備安裝在難以接近的位置，因此更換電池的人力成本相當可觀。如果電池安裝在植入式醫療設備中，那麼成本和風險更會急劇增長，更不用說醫療設備發生故障所導致的相關法律問題和人力成本。

為了瞭解產品的電池功耗特徵，製造商紛紛使用各種工具來執行電池功耗分析(BDA)。如果設備很簡單，功耗比較穩定，那麼一台數位萬用表(DMM)就夠用了。而對於手機和物聯網裝置等複雜設備而言，它們的電流波形變化多端，可能在幾十或幾百毫安培的工作模式與幾微安或幾奈安的休眠模式之間迅速切換。為了應對這一挑戰，現代BDA儀器必須具有很好地測量頻寬以達到無縫量程，防止在切換量程時漏失資料。

從電池功耗分析升級到基於事件的功耗分析

為了進一步改進設計，工程師還必須知道是什麼在耗電。這對物聯網設備設計人員來說尤為重要，因為物聯網演進極為迅速，產品開發週期非常短。設計和驗證工程師必須快速瞭解其設備的功耗特徵及其產生原因，因此需要將功耗與射頻及子電路事件關聯起來。許多工程師發現，基於事件的功耗分析可以快速揭示他們需要重點關注的事件，針對性地改善設備的功耗特性。例如，基於事件的功耗分析軟體可以自動分析波形，迅速得出分析結果並以圖形方式顯示出來，可參見圖1。

圖1 在IoT設備電池壽命最佳化解決方案中，Keysight X8712A作出的基於事件的功耗分析。

在此例中，用戶可以迅速看到MCU和DUT發射事件的功耗佔設備功耗的80%以上(橫條圖)，並且大部分功耗發生在5~10mA的速率之間(CCDF圖底部)。根據這一分析結果，設計工程師能夠搭建智慧化設計架構，並靈活選擇硬體配置與韌體編程設計方式。工程師還可以快速對設備進行重新測試，以查看設計變更後的效果。

當然，設備的電池電量最終將會耗盡，比如電池輸出電壓最初穩定在3.3V，而後逐步降低到3.2V、3.1V直至最後完全失效，而且降低的方式往往出人意料。不應該坐等設備正常運作直至電池失效，透過仔細回答以下問題，可以為自己的產品贏得競爭優勢：

˙在電壓下降時設備表現如何？

˙這對功耗有何影響？

˙關鍵點是什麼？

˙客戶有何期望？

舉例說明上述這些問題，比如對一個物聯網感測器執行基於事件的功耗分析，它的工作電壓正常情況下為3.3V。連續進行測量，得到的結果依次為3.3V、3.2V、3.1V直至1.8V。為了讓資料有統一的基準，將3.3V時的功耗設定為100%，後續測量結果以100%的相對值表示。

圖2 不同電壓下單個物聯網感測器的相對功耗。

在大約2.9V以上時，功耗一直很平穩，超過這個點後，功耗開始緩慢上升。在2.3V2.2V之間，功耗有比較大的增幅，而在1.9V1.8V之間，功耗陡增了10倍。本文忽略1.8V時的功耗，只看3.3V~1.9V之間的功耗詳情。

透過電流曲線，可以明顯地看出從1.9V~1.8V功耗大幅上升的原因。在1.9V的電源電壓下，設備正常工作，但當電壓為1.8V時，它會陷入反覆的故障和重試，以最快速度消耗電量，超出了電池的承受能力。這種情況好比是使用新電瓶的汽車只需很少的電量便能啟動，而虧電的電瓶卻無法為啟動器提供足夠電量，並且很快完全失效。

圖3 在Keysight X8712上顯示出物聯網感測器工作在1.9和1.8V電壓下，物聯網設備的電池壽命最佳化解決方案。

當然，這僅僅是一個例子。設備的特性受很多因素的影響，譬如電池技術、電源和板載轉換器、電源管理系統、工作的物理環境等等。在不同電壓下測量設備是瞭解設備功耗特徵的重要途徑。

一旦掌握了設備在低壓下的功耗特性，就可以讓設備在電池壽命結束前保持正常工作，或是設計讓它平穩地降級工作。讓設備在電池壽命結束前保持正常工作不需要額外的韌體或電壓測量電路。讓設備逐步降級工作需要在設計中添加適當的韌體和電壓測量電路(可能已經包含在設備的MCU或收發模組中)，但這樣做能延長產品的使用壽命，從而提升客戶滿意度，並贏得市場份額。

可以採用多種方式來逐步降低設備的性能，透過犧牲少許實用性來延長電池的續航時間。以物聯網感測器為例。也許這個設備只能測量較少的物理量；對於客戶來說，有些物理量比較重要，有些並不重要；也許這個設備報告資料的頻率低於以往，這也會提醒客戶電池續航時間即將終止；也許這個設備只會在較短的測量視窗時間內進行測量，這樣做會犧牲一點準確性，不過可以延長電池續航時間。在程序控制應用中，對於已經在限制範圍內運作了很長時間的過程來說，其精準度要求可能並不像最初那樣嚴格。

最重要的一點是，在這個問題上沒有統一的「正確」答案；想要正確處理電池壽命結束時的問題需要紮實的工程判斷力和創造力。利用進行適當的測量並執行基於事件的功耗分析，將可以快速掌握電池功耗特徵，從而迅速改進設計和韌體，為客戶提供真正的價值，並讓自己的設備贏得競爭優勢。

(參考原文： Solving the Critical Issues at End of Battery Life for IoT Devices，by Brad Jolly)

本文同步刊登於EE Times Taiwan 9月號雜誌

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