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Mesurer, analyser et optimiser la consommation électrique de l'IoT dans tous les états de fonctionnement
La solution Keysight pour la durée de vie des batteries IoT est une plateforme complète permettant de mesurer avec précision et d'optimiser la consommation électrique des appareils IoT. Elle combine un matériel de précision et un logiciel d'analyse amélioré pour capturer les profils de courant dynamiques dans tous les états de fonctionnement : actif, veille et veille prolongée. Grâce à une mesure continue du courant, à l'enregistrement de données sur une longue durée et à la corrélation automatique de la consommation électrique avec les événements RF et système, vous pouvez rapidement identifier les inefficacités énergétiques, valider les modifications de conception et estimer avec confiance la durée de vie des batteries dans des conditions réelles. Accélérez le développement et améliorez la fiabilité des appareils : demandez dès aujourd'hui un devis pour une solution Keysight IoT Battery Life. Vous souhaitez en savoir plus sur cette solution ? Explorez les ressources ci-dessous.
Analyse du courant de fuite
Mesure avec précision la consommation de courant, du nanoampère à l'ampère, avec une haute résolution, permettant ainsi d'obtenir des informations détaillées sur tous les états de fonctionnement.
Corrélation d'événements RF / DC
Relie la consommation électrique à des événements système ou RF spécifiques, vous aidant ainsi à isoler et optimiser les composants à forte consommation d'énergie.
Enregistrement de données sur plusieurs jours
Permet jusqu'à huit jours de surveillance continue du courant, facilitant l'analyse comportementale à long terme et le profilage énergétique.
Estimation de la durée de vie de la batterie
Calcule automatiquement la durée de vie de la batterie à partir des habitudes d'utilisation, éliminant ainsi les approximations et accélérant la validation de la conception.
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Number of outputs
4
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Maximum power
600 W
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Maximum voltage per output
60 V
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Maximum current per output
40 A
Configuration type
Solution d'optimisation de la durée de vie des batteries IoT
Services et assistance
Innovez rapidement grâce à des plans d'assistance personnalisés et à des délais de réponse et d'exécution prioritaires.
Bénéficiez d'abonnements prévisibles basés sur un contrat de location et de solutions de gestion du cycle de vie complet afin d'atteindre plus rapidement vos objectifs commerciaux.
Bénéficiez d'un service haut de gamme en tant qu'abonné KeysightCare pour obtenir une assistance technique dédiée et bien plus encore.
Assurez-vous que votre système de test fonctionne conformément aux spécifications et respecte les normes locales et internationales.
Effectuez rapidement des mesures grâce à des formations internes dispensées par des instructeurs et à l'apprentissage en ligne.
Téléchargez le logiciel Keysight ou mettez à jour votre logiciel vers la dernière version.
Questions fréquemment posées
Les tests d'optimisation de la durée de vie des batteries IoT consistent à mesurer et à analyser la consommation électrique des appareils connectés afin d'estimer avec précision et de prolonger leur durée de vie opérationnelle. En établissant le profil de la consommation électrique dans différents états de l'appareil, tels que la communication active, le mode veille et le mode veille prolongée, les ingénieurs peuvent identifier les processus gourmands en énergie et optimiser le micrologiciel ou le matériel en conséquence.
Ces tests permettent de valider les affirmations relatives à la durée de vie des batteries, d'améliorer la fiabilité des appareils et de prolonger leur durée d'utilisation sur le terrain. Des tests efficaces garantissent que les produits IoT tels que les capteurs, les appareils portables ou les traceurs offrent des performances constantes et réduisent les coûts de maintenance en optimisant l'utilisation des batteries dans des conditions d'utilisation réelles.
Le profilage énergétique basé sur les événements est une méthode précise qui relie des actions spécifiques des appareils, telles que la transmission RF, le réveil des capteurs ou l'activité du processeur, à la consommation électrique instantanée. En corrélant ces événements avec les données de consommation électrique, les développeurs peuvent identifier les sous-systèmes ou les comportements qui épuisent la batterie. Ces informations permettent d'apporter des améliorations ciblées à la conception, de mettre à jour les micrologiciels et d'optimiser les cycles de service.
Le profilage basé sur les événements est particulièrement utile pour les appareils IoT alimentés par batterie qui passent la plupart de leur temps en veille ou transmettent des données de manière intermittente, car il permet de détecter les inefficacités énergétiques au niveau des sous-systèmes que les mesures statiques traditionnelles ne permettent souvent pas de détecter.
La mesure efficace de la puissance IoT utilise souvent des outils tels que des unités de mesure de source (SMU), des kits de profilage de puissance, des oscilloscopes avec sondes de courant et des émulateurs de batterie. Les SMU combinent une source de tension précise avec des capacités de mesure de courant, offrant une plage dynamique élevée et un échantillonnage rapide. Les kits de profilage de puissance fournissent des graphiques en temps réel et un enregistrement à long terme adaptés aux plateformes embarquées. Les oscilloscopes avec sondes de courant capturent les pics de courant transitoires pendant l'activité RF ou les pics de calcul. Les émulateurs de batterie reproduisent différentes conditions de décharge, ce qui facilite les tests de résistance et l'estimation de la durée de vie. Ces outils aident les ingénieurs à comprendre précisément les modèles de consommation d'énergie et à optimiser les conceptions pour prolonger les performances des batteries.
Une estimation précise de l'autonomie de la batterie combine un profilage détaillé du courant avec la connaissance de la capacité de la batterie et du cycle de service de l'appareil. Vous pouvez commencer par mesurer la consommation moyenne de courant dans différents modes (actif, veille et veille prolongée) à l'aide d'outils haute résolution. Vous pouvez ensuite calculer la proportion de temps que l'appareil passe dans chaque état et la multiplier par le courant moyen.
La somme donne une estimation de la consommation moyenne actuelle, qui est divisée par la capacité nominale de la batterie afin de prédire l'autonomie. Cette méthode permet de valider les déclarations relatives à la durée de vie de la batterie, d'optimiser les intervalles de communication et d'affiner le micrologiciel, garantissant ainsi que les appareils répondent aux attentes en matière de déploiement sans épuisement prématuré de la batterie.