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Mida, analice y optimice el consumo energético del IoT en todos los estados operativos.
La solución para la vida útil de las baterías de IoT de Keysight es una plataforma integral para medir y optimizar con precisión el consumo de energía de los dispositivos IoT. Combina hardware de precisión con software de análisis mejorado para capturar perfiles de corriente dinámicos en todos los estados operativos: activo, inactivo y en suspensión. Con una medición de corriente sin interrupciones, un registro de datos de larga duración y una correlación automática del uso de energía con eventos de RF y del sistema, puede identificar rápidamente las ineficiencias energéticas, validar los cambios de diseño y estimar con confianza la vida útil de la batería en condiciones reales. Acelere el desarrollo y mejore la fiabilidad de los dispositivos: solicite hoy mismo un presupuesto para la solución de Keysight para la duración de la batería de IoT. ¿Desea obtener más información sobre esta solución? Explore los recursos que se indican a continuación.
Análisis del consumo de corriente
Mide con precisión el consumo de corriente, desde nanoamperios hasta amperios, con alta resolución, lo que permite obtener información detallada sobre todos los estados operativos.
Correlación de eventos RF/DC
Relaciona el consumo de energía con eventos específicos del sistema o de RF, lo que le ayuda a aislar y optimizar los componentes que consumen mucha energía.
Registro de datos durante varios días
Permite hasta ocho días de monitorización continua de la corriente, lo que facilita el análisis del comportamiento a largo plazo y la elaboración de perfiles energéticos.
Estimación de la duración de la batería
Calcula automáticamente la vida útil de la batería a partir de los patrones de uso, lo que elimina las conjeturas y agiliza la validación del diseño.
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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
Configuración típica
Solución para optimizar la vida útil de las baterías del IoT
Servicios y asistencia
Innovar rápidamente con planes de asistencia personalizados y tiempos de respuesta y resolución priorizados.
Obtenga suscripciones predecibles basadas en arrendamiento y soluciones completas de gestión del ciclo de vida, para que pueda alcanzar sus objetivos empresariales más rápidamente.
Disfrute de un servicio superior como suscriptor de KeysightCare y obtenga una respuesta técnica comprometida y mucho más.
Asegúrese de que su sistema de pruebas funcione según las especificaciones y cumpla con las normas locales y globales.
Realice mediciones rápidamente con formación interna impartida por instructores y aprendizaje electrónico.
Descargue el software de Keysight o actualice su software a la versión más reciente.
Preguntas más frecuentes
Las pruebas de optimización de la vida útil de las baterías del IoT implican medir y analizar el consumo energético de los dispositivos conectados para estimar con precisión y prolongar su vida útil. Al perfilar el consumo de corriente en distintos estados del dispositivo, como comunicación activa, inactividad y suspensión, los ingenieros pueden identificar los procesos que consumen más energía y optimizar el firmware o el hardware en consecuencia.
Estas pruebas ayudan a validar las afirmaciones sobre la duración de la batería, mejorar la fiabilidad de los dispositivos y permitir un despliegue más prolongado sobre el terreno. Las pruebas eficaces garantizan que los productos IoT, como sensores, dispositivos wearables o rastreadores, ofrezcan un rendimiento constante y reduzcan los costes de mantenimiento al maximizar el uso de la batería en condiciones de funcionamiento reales.
El perfilado de potencia basado en eventos es un método preciso que vincula acciones específicas del dispositivo, como la transmisión de RF, la activación del sensor o la actividad del procesador, con el consumo de corriente momento a momento. Al correlacionar estos eventos con los datos de consumo de energía, los desarrolladores pueden identificar los subsistemas o comportamientos que agotan la vida útil de la batería. Esta información permite realizar mejoras específicas en el diseño, actualizaciones de firmware y optimización de los ciclos de trabajo.
El perfilado basado en eventos resulta especialmente útil para los dispositivos IoT alimentados por batería que pasan la mayor parte del tiempo en modo de suspensión o transmitiendo datos de forma intermitente, ya que revela ineficiencias energéticas a nivel de subsistema que las mediciones estáticas tradicionales suelen pasar por alto.
La medición eficaz de la potencia del IoT suele emplear herramientas como unidades de medición de fuente (SMU), kits de perfiladores de potencia, osciloscopios con sondas de corriente y emuladores de batería. Las SMU combinan una fuente de tensión precisa con capacidades de medición de corriente, lo que ofrece un alto rango dinámico y un muestreo rápido. Los kits de perfiladores de potencia proporcionan gráficos en tiempo real y registros a largo plazo adecuados para plataformas integradas. Los osciloscopios con sondas de corriente capturan picos de corriente transitorios durante la actividad de RF o las ráfagas de cálculo. Los emuladores de batería replican diferentes condiciones de descarga, lo que ayuda en las pruebas de estrés y la estimación de la vida útil. Estas herramientas ayudan a los ingenieros a comprender con precisión los patrones de consumo de energía y a optimizar los diseños para prolongar el rendimiento de la batería.
Una estimación precisa de la duración de la batería combina un perfil detallado del consumo actual con el conocimiento de la capacidad de la batería y el ciclo de trabajo del dispositivo. Puede comenzar midiendo el consumo medio de corriente en los diferentes modos (activo, inactivo y suspensión) utilizando herramientas de alta resolución. A continuación, puede calcular la proporción de tiempo que el dispositivo pasa en cada estado y multiplicarla por la corriente media.
La suma da como resultado un consumo medio estimado, que se divide entre la capacidad nominal de la batería para predecir el tiempo de funcionamiento. Este método ayuda a validar las afirmaciones sobre la duración de la batería, optimizar los intervalos de comunicación y perfeccionar el firmware, lo que garantiza que los dispositivos cumplan con las expectativas de implementación sin agotar prematuramente la batería.