Comment optimiser le fonctionnement à faible consommation pour les applications de capteurs

La détection à faible consommation fait référence à des techniques et des technologies développées pour réduire la consommation d’énergie des capteurs tout en maintenant ou en améliorant leur fonctionnalité.

Il s’agit d’un facteur essentiel dans les applications qui utilisent des capteurs dans des environnements qui ont un accès limité à l’alimentation, tels que les appareils portables, les systèmes de surveillance à distance et les applications IoT (Internet des objets). Cet article aborde les facteurs à prendre en compte lors de la réduction de la demande d’alimentation d’un capteur.

Facteurs à prendre en compte pour l’optimisation de l’alimentation des capteurs

Choisissez le capteur le plus adapté à votre application :

Pour réduire la consommation d’énergie, il est essentiel de sélectionner les capteurs qui correspondent aux besoins de votre application. L’alimentation requise dépend du capteur utilisé. Par exemple, un capteur doté d’une caméra consomme plus d’énergie qu’un capteur de température. En outre, plus la résolution est élevée, plus le capteur consomme d’énergie. Optez pour des capteurs dotés de technologies telles que les systèmes micro-électroniques (MEMS), moins gourmands en énergie.

Cycles de service et modes veille :

La mise en œuvre de principes de conception à faible consommation est essentielle pour optimiser la consommation d’énergie et prolonger l’autonomie des batteries. Le cycle de service est une technique efficace qui permet au capteur de passer périodiquement en mode veille à faible consommation, ce qui réduit considérablement la consommation d’énergie. L’intégration de composants basse consommation, d’algorithmes de traitement de signaux efficaces et de systèmes de gestion de l’alimentation robustes est essentielle pour maintenir des performances élevées tout en limitant la consommation d’énergie.

Le taux d’échantillonnage adaptatif et l’équilibrage dynamique de l’alimentation optimisent la consommation d’énergie en s’ajustant en temps réel aux exigences opérationnelles et aux conditions environnementales. Le capteur fonctionne uniquement lorsque cela s’avère nécessaire et au niveau de puissance efficace le plus faible possible afin d’économiser de l’énergie et de prolonger la durée de vie du système.

Réduction du taux d’échantillonnage du capteur :

La diminution du taux d’échantillonnage d’un capteur réduit considérablement la consommation d’énergie en raccourcissant sa durée d’activité et sa fréquence de fonctionnement. La gestion, la transmission et le traitement des données sont ainsi réduits, ce qui permet aux capteurs et aux périphériques de passer plus fréquemment en mode veille basse consommation. Les demandes d’alimentation sont également réduites, ce qui minimise la dissipation thermique et améliore l’efficacité de la batterie. Cette approche prolonge l’autonomie de la batterie, réduit les coûts d’alimentation et améliore l’intégration de fonctionnalités supplémentaires sans compromettre les performances du système. La réduction du taux d’échantillonnage est très efficace dans les applications qui ne requièrent pas un échantillonnage haute fréquence continu.

Figure 1 : Modes d’un capteur basse consommation pour une conception efficace (Source)

Le moyen le plus direct d’atteindre une faible consommation d’énergie lors de la conception de capteurs est d’intégrer des états de faible consommation tels que les modes d’arrêt et de fonctionnement basse consommation. Cela permet aux concepteurs de systèmes de contrôler directement le fonctionnement du capteur, pour des économies d’énergie significatives, comme illustré à la figure 1.

Techniques de traitement de données efficaces

a) Traitement des données au niveau du capteur : cela permet de réduire la consommation d’énergie en minimisant la transmission des données, en diminuant la charge appliquée aux processeurs, en permettant une gestion plus efficace de l’alimentation et en réduisant le besoin d’une infrastructure haute puissance. Le traitement des données au niveau du capteur permet de réaliser des économies d’énergie significatives et d’améliorer l’efficacité du système, en particulier dans les applications alimentées par batterie et à distance.

b) Intégration d’un microcontrôleur au capteur : l’intégration d’un microcontrôleur aux capteurs permet la réalisation de calculs en local, réduisant ainsi la consommation d’énergie en déchargeant le processeur principal de ces tâches. Cette approche permet la réalisation de calculs complexes directement au niveau du microcontrôleur, qui consomme beaucoup moins d’énergie que le processeur principal du système. Dans le cas d’un bracelet connecté, la surveillance continue peut épuiser la batterie d’un smartphone. En revanche, l’utilisation d’un microcontrôleur dédié pour le traitement local garantit la fluidité du fonctionnement sans décharger l’appareil principal. Cette stratégie permet de préserver l’autonomie de la batterie en maintenant le processeur principal et les autres composants dans des états de faible consommation en dehors des périodes de traitement actif des données de détection. L’intégration d’un microcontrôleur à un capteur optimise la consommation d’énergie et prolonge l’autonomie de la batterie de l’appareil, pour des applications plus durables.

Réduction de la consommation d’énergie du capteur grâce à une communication économe en énergie

Pour prolonger la durée de vie des appareils, il est essentiel de réduire la consommation d’énergie des capteurs, et cela passe par une communication économe en énergie. Il est possible de réaliser des économies d’énergie significatives en optimisant les méthodes de transmission de données et en utilisant des protocoles de communication basse consommation.

Transmission de données minimisée : les techniques telles que la compression et l’agrégation de données réduisent le volume de données, et ainsi la puissance requise pour la communication.
Fréquence de transmission inférieure : les transmissions planifiées et événementielles limitent la fréquence d’envoi de données, ce qui permet d’économiser de l’énergie en maintenant les capteurs dans des états de faible consommation plus longtemps.
Protocoles de communication efficaces : les protocoles à faible consommation tels que Zigbee et BLE et les protocoles adaptatifs qui ajustent les paramètres de transmission limitent la consommation d’énergie.
Utilisation radio optimisée : des temps de transmission plus courts et des modes radio à faible consommation réduisent les périodes d’activité et la consommation d’énergie.
Matériel basse consommation : les émetteurs-récepteurs basse consommation et la récupération d’énergie réduisent encore davantage les besoins en alimentation.
Amélioration de l’efficacité du réseau : les topologies de réseau efficaces et le routage intelligent réduisent la puissance et la fréquence de transmission.
Temps de traitement réduit : des protocoles rationalisés et des charges utiles optimisées limitent les transmissions de données inutiles, ce qui permet d’économiser de l’énergie.
Puissance du signal inférieure : la puissance de signal adaptative et la communication de proximité garantissent une utilisation efficace de l’énergie dans le cadre du transfert de données.

Minimisez les courants de fuite

Dans le domaine de la conception de capteurs, la limitation des fuites de courant est essentielle afin d’améliorer le rendement énergétique et de prolonger la durée de vie des batteries. Voici quelques pistes pour y parvenir :

Utilisation de composants à faible fuite, tels que les technologies CMOS spécialisées et les résistances de précision.
Optimisation de la conception de circuits pour réduire la capacité de nœud et isoler les nœuds à haute impédance.
Sélection de transistors à faible fuite et utilisation de techniques avancées telles que la polarisation des corps dans les circuits intégrés.
Mise en œuvre d’une conception de circuit imprimé appropriée, et utilisation de matériaux de haute qualité et de techniques de mise à la terre et de blindage adéquates.
Utilisation d’alimentations à faible fuite et optimisation des interfaces de capteur.
Application de méthodes avancées de réduction des fuites telles que la polarisation inverse et la commande adaptative.
Tests et validations réguliers pour garantir la mise en œuvre efficace de ces stratégies dans des conditions environnementales variables.

Utilisez des commutateurs de contrôle de puissance

Les transistors de contrôle de puissance (généralement PMOS ou NMOS) peuvent servir de commutateurs pour déconnecter l’alimentation de certains éléments lorsqu’ils sont inactifs. Prévoyez des signaux de commande pour activer ou désactiver ces commutateurs en fonction de l’état de fonctionnement du capteur.

Optimisation logicielle

Optimisez le code, utilisez la gestion prédictive de l’alimentation et activez le fonctionnement contextuel pour adapter l’activité des capteurs et limiter la consommation d’énergie. Cela augmente l’autonomie de la batterie et améliore le rendement énergétique.

Conception modulaire

L’utilisation d’une conception modulaire peut aider à limiter la consommation d’énergie des capteurs grâce à une activation sélective, une intégration efficace, une adaptation dynamique et une gestion ciblée de l’alimentation. Cette approche simplifie les mises à niveau et la maintenance des composants, limite la complexité, améliore l’isolation et garantit un contrôle précis des alimentations. Elle permet de concevoir un système de détection économe en énergie, évolutif et flexible optimisé pour un fonctionnement basse consommation.

Gestion thermique

Dans le domaine de la conception de capteurs, une gestion thermique efficace est essentielle afin de réduire la consommation d’énergie et d’optimiser les performances. Parmi les principaux avantages, on trouve les éléments suivants :

Réduction des pertes d’énergie et maintien de températures d’utilisation optimales en empêchant la surchauffe.
Fonctionnement efficace des capteurs, sans consommation d’énergie excessive.
Fiabilité accrue grâce à la stabilisation des performances et à la suppression de la dérive thermique, un phénomène qui peut affecter la précision et nécessiter un réétalonnage.
Durée de vie accrue des capteurs grâce au maintien de plages de température optimales et à la réduction de la consommation d’énergie associée à des remplacements fréquents.
Réduction du besoin de systèmes de refroidissement actifs tels que des ventilateurs, limitant ainsi la consommation d’énergie globale du système de capteurs.
Préservation de la sensibilité et de la précision grâce à la stabilisation des conditions thermiques, ce qui limite le besoin de compensations ou de réétalonnages intensifs.

La conception efficace des boîtiers et l’intégration d’un système de dissipation de chaleur améliorent davantage le rendement énergétique en stabilisant les températures internes et en dissipant l’excès de chaleur, réduisant ainsi la contrainte thermique et la consommation d’énergie globale des opérations de détection.

Hub de capteurs, exemple de cas d’utilisation, basé sur des processeurs d’applications i.MX 8ULP

Sous-système de gestion d’alimentation ultra-basse consommation : prolonge l’autonomie de la batterie grâce à une gestion efficace de l’alimentation.

Hub de capteurs : assure les transitions entre les phases de sommeil profond et de réveil et une consommation d’énergie minimale.

Kit d’évaluation pour la mesure de puissance : inclut des outils d’analyse de puissance avec une interface graphique et une interface de ligne de commande.

Figure 2 : Système composé de i.MX 8ULP, d’un afficheur et d’un hub de capteurs (Source)

Le processeur i.MX 8ULP est doté d’une architecture Energy Flex constituée des domaines Application, Flex et Real-Time (Temps réel). Son système de gestion de l’alimentation spécialisé prend en charge différents modes d’alimentation pour optimiser la consommation d’énergie, comme illustré à la figure 3.

Figure 3 : Domaines Application, Flex et Real-Time (Temps réel) dans une architecture i.MX8ULP (Source)

Dans ce cas d’utilisation d’un hub de capteurs, le système préserve l’état d’alimentation en arrêtant les domaines Application et Flex et en maintenant uniquement le domaine Real-Time (Temps réel) actif. Au démarrage, le noyau d’application Linux (A-core) passe à l’état suspendu et le noyau de microcontrôleur M33 (M-core) passe en mode sommeil profond, ce qui entraîne l’extinction de l’écran.

Lorsque la carte est inclinée pour simuler un soulèvement du poignet, le capteur gyroscopique (LSM6DSO) détecte le mouvement et envoie un signal d’interruption au M33. Cela déclenche le réveil du M33, la lecture des données du capteur et l’affichage des informations à l’écran. Après avoir affiché les données pendant 3 secondes, le système retourne en mode sommeil profond afin de préserver l’alimentation jusqu’à la prochaine détection d’activité.

Pour configurer et exécuter la démonstration du hub de capteurs à l’aide de la carte du kit d’évaluation i.MX8ULP, vous aurez besoin de la carte du kit d’évaluation (EVK), d’un module LCD WaveShare de 1,28 pouce et des capteurs intégrés LSM6DSO et MPL3115. Le logiciel requis inclut une image M33 créée à partir du référentiel GitHub fourni : i.MX8ULP CM33 use case. Pour les modifications matérielles, les connecteurs J23 et J26 comportent des broches à souder à l’arrière de la carte, et les broches les plus longues sont situées à l’avant et J21 à l’arrière. Retirez les résistances R161 et R167 et installez une résistance de 0ohm (ou un court-circuit) au niveau de R160 et de R166. Vous devez également contrôler l’emplacement des broches d’OLED, connecter VCC, GND, DIN, CLK, CS, DC, RST et BL aux emplacements correspondants sur la carte et sur i.MX8ULP. Pour ce faire, reportez-vous au tableau 1. Pour exécuter la démonstration, mettez la carte sous tension, démarrez Linux et activez le mode suspension avec la commande echo mem > /sys/power/state sur la console A35. Démarrez l’application du hub de capteurs en appuyant sur n’importe quelle touche de la console M33 afin de mettre le système en mode sommeil profond. Le système se réactive lorsqu’il détecte que la carte est inclinée ou soulevée, lit les données de détection et les affiche à l’écran. Après avoir affiché les données pendant 3 secondes, il retourne en mode sommeil profond.

La démonstration du hub de capteurs avec la carte EVK i.MX8ULP met en évidence ses hautes performances et sa consommation ultra-faible, atteignant environ 1,1mW en veille avec des capacités de réveil rapide. La démonstration démontre efficacement l’intégration de périphériques via l’utilisation de capteurs intégrés et d’un écran OLED pour afficher les données de capteur en cas de détection de mouvement. Elle met en évidence la capacité de la carte à fonctionner efficacement en mode sommeil profond et à se réveiller rapidement pour afficher des données en temps réel.

Tableau 1 : Emplacement des broches

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Conclusion

Dans le domaine de la conception de capteurs, l’obtention d’une faible consommation d’énergie nécessite d’adopter une approche complète intégrant différentes techniques et considérations. Il est possible de réaliser d’importantes économies d’énergie en sélectionnant des capteurs adaptés aux besoins spécifiques de l’application, en mettant en œuvre des stratégies efficaces de gestion de l’alimentation telles que les cycles de service et les taux d’échantillonnage adaptatifs, et en tirant parti du traitement au niveau du capteur et des microcontrôleurs intégrés. Des techniques de traitement des données efficaces, des protocoles de communication économes en énergie et la limitation des courants de fuite permettent de réduire davantage la demande d’alimentation. La conception modulaire améliore la flexibilité et l’évolutivité tout en optimisant la consommation d’énergie grâce à une activation sélective et à une gestion ciblée de l’alimentation. Une gestion thermique efficace est essentielle car elle évite la surchauffe, stabilise les performances et prolonge la durée de vie des capteurs, tout en réduisant les pertes d’énergie. Ensemble, ces stratégies garantissent un meilleur rendement énergétique, une durée de vie accrue des batteries et des performances fiables dans diverses applications de détection telles que les appareils portables, les systèmes IoT, etc.