几十年来,传感器节点的基本结构包括控制器、传感器、本地存储器、网络连接和电池。每个试图从模拟世界收集数据的系统都是基于这个系统的某些变化。每个项目都必须解决收集数据、存储数据的关键部分以及根据数据分析采取适当行动等基本问题。在以前的数据采集系统中,传感器节点将收集数据,如果有本地存储器,则在本地存储几百个样本,然后将其转移到一个中央枢纽进行处理。该中心将处理数据并采取适当行动。通信通常使用以太网或类似的工业总线进行连接。
过去十年来,电池驱动的应用程序已经司空见惯,这些设备需要一定程度的保护,以确保安全使用。电池管理系统监测电池和可能的故障情况,防止电池在可能退化、容量减弱甚至可能损害用户或周围环境的情况下发生故障。电源管理处也有责任提供准确的充电状态和健康状态估计,以确保在电池使用期间获得信息丰富和安全的用户体验。设计一个合适的电源管理处不仅从安全的角度来看是至关重要的,而且对于客户满意度也是至关重要的。
单电池电池(如锂离子/聚合物)的额定电压低于5V,不适合于5V逻辑应用(如为您的阿尔杜诺板供电)。此外,电池电压随时间的使用而下降.第一个解决方案可能是使用一个简单的LDO(低降线性调节器)或一个巴克/提升转换器。使用LDO的问题是,LDO适合于在低于 电池的 电压(如3.3伏)。同样地,一个巴克变换器是适合建立一个较低的电压.解决的办法似乎是使用直流-直流提升转换器,然而,当输入和输出之间的电压差很低,而电流处理,板尺寸和效率问题,一个简单的提升转换器不会解决这个问题。
全球知名半导体制造商ROHM(总部位于日本京都)面向大功率的数据中心服务器、太阳能光伏发电系统及电池驱动的无人机等通过电流来检测工作情况的各种工业设备、消费电子设备,开发出集非接触式检测、零功率损耗(零发热)、超小尺寸三大优势于一身的非接触式电流传感器“BM14270AMUV-LB”。
销售数据显示,挪威3月份售出的新车中,58.4%是电池驱动的电动汽车,创下了“历史新高”。在2019年前三个月,电动汽车的市场份额为48.4%,预计全年将占到50%左右。
通过改变计算的基本属性,美国普林斯顿大学研究人员日前打造的一款专注于人工智能系统的新型计算机芯片,可在极大提高性能的同时减少能耗需求。该芯片基于内存计算技术,旨在克服处理器需要花费大量时间和能量从内存中获取数据的主要瓶颈,通过直接在内存中执行计算,提高速度和效率。