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A solução Keysight para vida útil da bateria de IoT é uma plataforma abrangente para medir e otimizar com precisão o consumo de energia dos dispositivos IoT. Ela combina hardware de precisão com software de análise aprimorado para capturar perfis de corrente dinâmicos em todos os estados operacionais — ativo, inativo e suspenso. Com medição contínua de corrente, registro de dados de longa duração e correlação automática do uso de energia com eventos de RF e do sistema, você pode identificar rapidamente ineficiências de energia, validar alterações de projeto e estimar com confiança a vida útil da bateria em condições reais. Acelere o desenvolvimento e melhore a confiabilidade do dispositivo — solicite hoje mesmo um orçamento para uma solução de vida útil da bateria IoT da Keysight. Quer saber mais sobre esta solução? Explore os recursos abaixo.
Mede com precisão o consumo de corrente, de nanoamperes a amperes, com alta resolução, permitindo uma visão detalhada de todos os estados operacionais.
Relaciona o consumo de energia a eventos específicos do sistema ou de RF, ajudando a isolar e otimizar componentes com alto consumo de energia.
Permite até oito dias de monitoramento contínuo da corrente, suportando análises comportamentais de longo prazo e perfis energéticos.
Calcula automaticamente a vida útil da bateria a partir dos padrões de uso, eliminando suposições e agilizando a validação do projeto.
Number of outputs
4
Maximum power
600 W
Maximum voltage per output
60 V
Maximum current per output
40 A
X8712A
A solução de otimização da vida útil da bateria do dispositivo IoT X8712A vai além da estimativa do tempo de funcionamento da bateria. Ela determina os eventos que estão causando o consumo da carga da bateria.
A necessidade de praticidade e portabilidade levou ao desenvolvimento de dispositivos cada vez menores da Internet das Coisas (IoT) que funcionam com bateria. Isso significa que a duração da bateria é mais importante do que nunca. No entanto, medir e gerenciar a duração da bateria dos dispositivos IoT não tem sido tarefa fácil.
O Keysight X8712A é uma solução de otimização da duração da bateria para IoT que consiste em um analisador de energia CC, módulos SMU (unidade de medição e fonte) de 20 W ou 80 W para análise de consumo de bateria, um detector de eventos de RF e um software dedicado, tudo em uma única solução integrada.
Inove rapidamente com planos de suporte personalizados e tempos de resposta e resolução priorizados.
Obtenha assinaturas previsíveis baseadas em locação e soluções completas de gerenciamento do ciclo de vida para atingir suas metas de negócios mais rapidamente.
Experimente um serviço diferenciado como assinante do KeysightCare para obter respostas técnicas comprometidas e muito mais.
Garanta que seu sistema de teste funcione de acordo com as especificações e atenda às normas locais e globais.
Faça medições rapidamente com treinamento interno ministrado por instrutor e eLearning.
Faça o download do software Keysight ou atualize seu software para a versão mais recente.
Os testes de otimização da vida útil da bateria da IoT envolvem a medição e a análise do consumo de energia dos dispositivos conectados para estimar com precisão e prolongar sua vida útil operacional. Ao traçar o perfil do consumo de corrente em vários estados do dispositivo, como comunicação ativa, inatividade e suspensão, os engenheiros podem identificar processos que consomem muita energia e otimizar o firmware ou hardware de acordo com isso.
Esses testes ajudam a validar as alegações sobre a vida útil da bateria, melhorar a confiabilidade do dispositivo e permitir uma implantação mais longa em campo. Testes eficazes garantem que produtos de IoT, como sensores, dispositivos vestíveis ou rastreadores, ofereçam desempenho consistente e custos de manutenção mais baixos, maximizando o uso da bateria em condições operacionais reais.
O perfil de energia baseado em eventos é um método preciso que vincula ações específicas do dispositivo, como transmissão de RF, ativação do sensor ou atividade do processador, ao consumo de corrente momento a momento. Ao correlacionar esses eventos com os dados de uso de energia, os desenvolvedores podem identificar subsistemas ou comportamentos que esgotam a vida útil da bateria. Essa informação permite melhorias específicas no design, atualizações de firmware e otimização dos ciclos de trabalho.
A criação de perfis baseada em eventos é especialmente útil para dispositivos IoT alimentados por bateria que passam a maior parte do tempo em modo de suspensão ou transmitindo dados de forma intermitente, pois revela ineficiências de energia no nível do subsistema que as medições estáticas tradicionais muitas vezes não detectam.
A medição eficaz da energia da IoT geralmente emprega ferramentas como unidades de medição de fonte (SMUs), kits de perfilador de energia, osciloscópios com sondas de corrente e emuladores de bateria. As SMUs combinam fonte de tensão precisa com recursos de medição de corrente, oferecendo alta faixa dinâmica e amostragem rápida. Os kits de perfilador de potência fornecem gráficos em tempo real e registro de longo prazo adequados para plataformas embarcadas. Os osciloscópios com sondas de corrente capturam picos de corrente transitórios durante a atividade de RF ou computam bursts. Os emuladores de bateria replicam diferentes condições de descarga, auxiliando nos testes de estresse e na estimativa da vida útil. Essas ferramentas ajudam os engenheiros a obter uma compreensão precisa dos padrões de consumo de energia e otimizar projetos para um desempenho prolongado da bateria.
A estimativa precisa da vida útil da bateria combina o perfil detalhado da corrente com o conhecimento da capacidade da bateria e do ciclo de funcionamento do dispositivo. Você pode começar medindo o consumo médio de corrente em diferentes modos (ativo, inativo e suspensão) usando ferramentas de alta resolução. Em seguida, você pode calcular a proporção de tempo que o dispositivo passa em cada estado e multiplicar pela corrente média.
A soma resulta em uma estimativa da média de consumo de corrente, que é dividida pela capacidade nominal da bateria para prever o tempo de funcionamento. Esse método ajuda a validar as especificações de vida útil da bateria, otimizar os intervalos de comunicação e refinar o firmware, garantindo que os dispositivos atendam às expectativas de implantação sem esgotamento prematuro da bateria.