Energieaufnahme von IoT-Geräten Analysesoftware zum Optimieren des Batteriebetriebs

Eine genaue Analyse der Leistungsaufnahme ermöglicht die Software X8712A IoT Device Battery Life Optimization von Keysight.
Eine genaue Analyse der Leistungsaufnahme ermöglicht die Software X8712A IoT Device Battery Life Optimization von Keysight.

Mit der Software X8712A IoT Device Battery Life Optimization bietet Keysight Technologies Entwicklern von mobilen IoT-Geräten ein Werkzeug, mit dem sie die Akkulaufzeit optimieren können.

Viele IoT-Geräte laufen heute mit Batteriebetrieb. Für geschäftskritische IoT-Anwendungen wie im Gesundheitswesen und in der Industrie, bei denen Leben durch vorzeitigen Geräteausfall gefährdet sein können, ist die Akkulaufzeit wichtiger denn je. Eine Herausforderung für die Hersteller von IoT-Geräten besteht daher darin, sicherzustellen, dass die Akkulaufzeit ihrer Geräte den Erwartungen der realen Welt entspricht.

Die neue X8712A-Lösung von Keysight ermöglicht es IoT-Geräteherstellern, eine ereignisbasierte Stromverbrauchsanalyse an IoT-Geräten durchzuführen, um deren Stromverbrauch unter realen Bedingungen zu ermitteln.

»Hersteller von IoT-Geräten stehen vor vielen Herausforderungen, wenn es darum geht, die Lebensdauer der Batterie ihres Geräts genau zu schätzen und zu validieren«, sagt Ee Huei Sin, Vice President und General Manager of General Electronics Measurement Solutions (GEMS) bei Keysight Technologies. »Die neue Lösung von Keysight wurde speziell für diese Gerätehersteller entwickelt, um die Optimierung ihrer batteriebetriebenen IoT-Geräte sicherzustellen und gleichzeitig zu validieren, dass sie in allen Anwendungen wie erwartet funktionieren.«

Die Lösung zur Optimierung der Akkulaufzeit von Keysight bietet den Herstellern von IoT-Geräten die Möglichkeiten:

  • Designschwächen mit einer Strommessung im weiten Dynamikbereich und einer schnellen Abtastrate von 20 µs zu ermitteln. Dabei wird die dynamische Stromaufnahme eines IoT-Geräts für eine bestimmte Hochfrequenz oder ein Gleichstromereignis erfasst. Anschließend wird dieses Ereignis automatisch mit dem Stromverbrauch des Geräts korreliert, um die zu optimierenden Subsysteme oder Ereignisse leicht zu identifizieren.
  • Die Akkulaufzeit zu optimieren, indem die Dauer des HF- oder DC-Ereignisses und dessen prozentualen Beitrag an der Stromaufnahme berechnet werden. Nach Angabe der Akkukapazität und des Interessenbereichs schätzt die Software die Akkulaufzeit basierend auf dem Verbrauch des Geräts, so dass notwendige Schritte zur Verbesserung der Akkulaufzeit unternommen werden können.