Датчики с аккумулирующим энергию источником питания – ключ к успеху в оборудовании Интернета вещей

Беспроводные датчики с аккумулирующим энергию источником питания вызвали всплеск интереса, поскольку они представляют надёжную и простую в использовании технологию. Создание датчика, осуществляющего сбор, обработку и передачу необходимых данных при минимальных затратах энергии, которая может быть аккумулирована из окружающей среды – нетривиальная задача.

В комнатном беспроводном модуле Sauter ecoUnit датчик температуры питается от солнечного фотоэлемента

Существует три основных процесса в работе беспроводных датчиков с аккумулированием энергии: сбор (генерирование) требуемой для работы энергии, считывание и обработка собранных данных (температура, влажность, положение), передача информации беспроводным способом. Для выработки работоспособного прототипа необходимо оптимизировать все три шага.

Самыми распространёнными видами энергии, собираемыми датчиками, являются кинетическая, солнечная и термальная. Все существующие технологии аккумулирования собирают небольшое количество энергии (обычно в пределах мкА). Именно поэтому для использования подобных компонентов требуется оптимизация схемы.

Баланс распределения энергии по указанным трём основным процессам может осуществляться в двух направлениях: либо функциональность системы фиксирована (следовательно, и требуемое энергопотребление) при возможности масштабирования аккумулирующего энергию элемента, либо возможности элемента фиксированы, но требуется оптимизация функционала системы. Второй подход получил большую популярность.

Функционал, описываемый в данной статье, реализован в датчике температуры с аккумулированием энергии EnOcean STM 330

Представьте себе комнатный блок управления, получающий питание от солнечного света. Основные задачи устройства – измерение уровня температуры и влажности в помещении, сравнение полученных значений с заданными пользователем уровнями. Доступный запас энергии ограничен размерами солнечного фотоэлемента (скажем, 5 кв. см) и ожидаемым минимальным уровнем освещения (200 лк в течение 6 часов). Если учитывать применение стандартной солнечной батареи для работы внутри помещений, то схема датчика должна в среднем потреблять менее 1 мкА.

Для упрощения расчетов примем рабочее напряжение равным 3 В. Распределим доступную энергию на три рассмотренных ранее процесса – по 300 нА. Реализация оптимизированной схемы считывания данных температуры и влажности потребует эквивалентно до 1 мА тока в течение 10 мс (работа сенсора, обмен данными датчика с процессором по I2C или подобной шине, первичная обработка данных). Теперь мы можем получить максимальное количество измерений в день, сравнивая доступное количество энергии (300 нА х 86,4 с) с требуемым количеством энергии на одно измерение (1 мА х 10 мс). Получаем запас в размере 2592 измерений в день. Исходя из того, что влажность и температура изменяются медленно, можно установить частоту считывания – 1 раз в минуту (1440 в день).

Теперь рассмотрим процесс радиопередачи данных. Полагаем, что средний ток, необходимый на форматирование и передачу данных составляет 25 мА при скорости 125 Кбит/с. Исходя из уровня аккумулированной энергии можно рассчитать суммарное время передачи данных в день. Расчет даёт чуть более 1 с (или 125000 бит = 15625 байт) в день. Если учитывать возможное количество измерений в день, мы можем сделать вывод о ключевом ограничении беспроводных датчиков с аккумулированием энергии – протокол беспроводной передачи данных должен иметь минимальные размеры пакетов. Длина каждого пакета должна быть ограничена 10 байтами для возможности передачи данных об измерении в рамках одного сообщения.

Стандартный протокол IP (UDP поверх IPv6) требует более 50 дополнительных байт, поэтому он не может применяться в рассматриваемых схемах. Оптимизированный протокол ISO/IEC 14543-3-1X требует лишь 12 байт на передачу 1 байта данных. Применение данного протокола совместно с особой стратегией передачи данных (передаётся лишь информация об изменении) позволит даже задействовать избыточные сообщения для повышения надёжности.

Беспроводные датчики с аккумулированием энергии должны находиться в состоянии энергосбережения (ожидания) 99,99% рабочего времени. Особенно важным является снижение энергопотребления в подобных режимах. Если рассматривать ранее предложенную схему и исходить из бюджета в 300 нА, то данной энергии должно хватить на поддержание режима ожидания процессора (с возможностью периодического выхода в активный режим по таймеру) с учётом тока утечки. Такого низкого энергопотребления трудно достичь, даже с применением новейших энергоэффективных процессоров. Для решения задачи применяются гибридные заказные чипы с оптимизированной системной архитектурой.

На сегодняшний день данные для систем Интернета вещей предоставляются с датчиков, подключенных проводным способом к контроллерам и актуаторам. В такой схеме все компоненты находятся физически рядом. Все подключены друг к другу. Данный способ подходит под локальные системы с ограниченной гибкостью использования. Однако Интернет вещей теперь не требует такой близости устройств. Он позволяет применять централизованную и даже облачную обработку данных. Одни и те же данные могут использоваться различными приложениями и системами, что способствует сокращению затрат на инфраструктуру и позволяет реализовать динамические структуры.

Датчики с минимальным энергопотреблением, получающие энергию из окружающей среды – новый шаг в сфере Интернета вещей. Компоненты могут быть установлены в наиболее недоступных местах. Выполняя свои задачи, они требуют минимума внимания и действий по обслуживанию.