低電力ADC入門
ウェアラブルやIoTデバイス、リモートセンサなどのバッテリー駆動デバイスの成長に伴い、低消費電力部品へのニーズが高まっています。これらのデバイスの基本部品は、ADCまたはアナログ・デジタルコンバータです。センサからの信号のようなアナログ信号をデジタル信号に変換し、デジタル回路が処理できるようにします。バッテリー駆動アプリケーションにおける低消費電力ADCの必要性と、それらの設計で遭遇する困難について、このセクションで詳しく説明します。
バッテリー駆動アプリケーションにおける低電力ADCの必要性
バッテリー寿命の拡張: バッテリーで動く機器の電池寿命は考慮に入れるべき最も重要な要因の1つです。携帯機器の主な販売要因であるバッテリー寿命の長さは、ADCによる低消費電力と直接関係しています。
サイズと重量の削減: 消費電力を低減すると、より小型のバッテリーを使用することができ、デバイスのサイズと重量を減らすことができます。これは携帯性と軽量性が求められるウェアラブル技術にとって極めて重要です。
熱放散: 電気の使用量が少ないほど熱の発生は少なくなります。これは、あまりにも多くの熱が電子ガジェットの機能性と信頼性を損なう可能性があるため、特に有利です。さらに、バッテリー駆動のアプリケーションでは、冷却の選択肢が制限されることが多くあります。
環境への配慮: 環境の持続可能性に重点を置くことによる、電力使用量の削減も環境に役立ちます。バッテリーの交換や充電回数が少なくなるのは、バッテリーの寿命が長くなるためであり、環境にプラスの影響を与えます。
低消費電力ADCの設計における課題
消費電力とパフォーマンスのトレードオフ: ADCの消費電力と性能には、しばしばトレードオフがあります。例えば、ADCの分解能、サンプリングレート、ノイズ性能は、電力を下げることによって影響を受ける可能性があります。アプリケーションのニーズに基づいて理想的なバランスをとることは困難になる場合があります。
ノイズに関する考慮事項: ADCは低電力レベルでノイズの影響を受けやすく、変換の精度に大きな影響を与える可能性があります。消費電力を抑えながらノイズレベルを適切に維持するADCを作成するには、複雑な設計技術が必要です。
電源の感度: 低電力ADCは、電源の感度が高いため、電源電圧の変化の影響を受けやすい場合があります。ADCの読み取り値には、この感度のために間違いが含まれる可能性があります。電源の制御とフィルタリングが必要になりますが、設計が複雑になります。
プロセスの変化と温度の影響: 低消費電力設計はこれらの要因の影響を受けることがよくあります。ADCは、さまざまな生産バッチと動作温度にわたって性能を維持するのが難しい問題に直面しています。
低消費電力ADCの設計上の考慮事項
バッテリー駆動アプリケーション用の低電力ADCを設計する際には、消費電力、性能、耐久性のすべてを慎重にバランスさせる必要があります。設計はアプリケーションの特定の要求に合わせて調整されるべきです。分解能とサンプリングレート、電源、ノイズの考慮事項は、考慮する必要がある3つの主要な設計要素です。
分解能とサンプリングレートの最適化
分解能: アナログ入力信号を記述するために使用されるビット数はADCの分解能です。多くの場合、より高い出力を必要としますが、より高い分解能はより正確な表現を可能にします。消費電力を低減するためには、アプリケーションのニーズを満たす最低分解能を見つけることが不可欠です。
サンプリングレート: アナログ信号がサンプリングされ、デジタル値に変換される周波数はサンプリングレートとして知られています。サンプリングレートが大きいほど、急速に変化する信号の表現が向上しますが、消費電力は増加します。分解能と同様に、アプリケーションに適したサンプリングレートを選択すると同時に、不必要に高くしないことは、不合理な電力使用を防ぐために不可欠です。
電源に関する考慮事項
供給電圧: より低い電源電圧でADCを動作させると、電力使用量を劇的に削減できます。しかし、低い電源電圧はADCの入力範囲と速度を制限する場合があります。
調整とフィルタリング: 安定した動作を維持するためには、特に低電力モードで、適切な電源制御とフィルタリングが必要です。その結果、精度に影響を与える可能性のあるノイズや電源の変化に対する感度が低下します。
電力効率に優れた基準電圧ソース: ADCは基準電圧なしでは効果的に機能できません。低消費電力設計では、電力効率と精度の両方の基準ソースを選択することが不可欠です。
ノイズに関する考慮事項
ノイズの影響: ADCの精度はノイズの影響を大きく受けます。信号振幅の減少と低電力デバイスでの外乱に対する感受性が高まるため、ADCはノイズに対してより敏感になることがあります。
ノイズリダクション技術: 多数のADC読み取り値の平均化、ローパスフィルタの適用、ノイズシェーピング法の使用は、ノイズを最小限に抑えるために使用できる戦略の一部です。しかし、これらの技術はしばしば複雑さを増したり、サンプルレートを低下させたりします。
ノイズのトレードオフ: 設計者は、ノイズレベルおよび分解能、帯域幅、および消費電力を含む、その他の要因を含むトレードオフを認識する必要があります。例えばローパスフィルタはノイズを低減しますが、ADCの帯域幅も狭くなります。
消費電力を削減するためのテクニック
バッテリー駆動アプリケーション用の低電力ADCを設計する際には、消費電力を低減するためのさまざまな方法を考慮することが重要です。アナログとデジタルの手法は一般にこれらの手法をグループ化するために使用されます。
アナログ技術
バイアス電流の低減: ADCのアナログ回路のバイアス電流を低減することは、消費電力を低減する最も簡単な方法の1つです。バイアス電流と呼ばれる電流はトランジスタの動作を制御するために使われます。アナログ部品が使用する電力は、これらの電流を下げることで大幅に削減できます。しかし、これはパフォーマンスの低下や騒音レベルの増大などの妥協を必要とします。
電力効率に優れた入力バッファ: 低電力入力バッファは、ADC入力の負荷を軽減し、消費電力を削減するのに役立ちます。しかし、これらのバッファがノイズや歪みを大幅に増加させないようにすることが重要です。
最適化されたアナログフロントエンド: 効果的に設計されたアナログフロントエンドは、総消費電力の削減に役立ちます。これらのアナログフロントエンドには、低静止電流とパワーダウンモードを備えたオペアンプとフィルタが含まれます。
デジタル技術
ダイナミック電圧スケーリング (DVS): ADCのデジタル部品の電源電圧を希望の性能に応じて変化させることにより、ダイナミック電圧スケーリングが可能です。活動や性能の要求が少ない時間帯に電源電圧を下げることで、消費電力を大幅に削減できます。
ダイナミック周波数スケーリング (DFS): DVSと同様に、DFSは性能要求の変化に応じたデジタル部品のクロック周波数変更を含んでいます。デジタル回路のスイッチング動作が減少すると、クロック周波数が低下した場合に消費電力が減少することになります。
クロックゲーティング: これは、特定のデジタル回路部品が使用されていないときにクロック信号をディセーブルにする技術です。クロック信号が休止回路に入らないようにすることで、不要なスイッチングによる消費電力を最小限に抑えます。
パワーゲーティング: この技術は、デジタル回路の特定の領域が使用されていないときに電源をオフにするものです。これは特に静的電力の使用を削減するのに役立ちます。
適応型電源管理: スマート制御アルゴリズムは適応型電源管理において、アプリケーションのリアルタイム要求に基づいてDVS、DFS、クロックゲート、電力を調整するために使われます。
低消費電力ADCアーキテクチャの例
バッテリー駆動システムを設計する際には、消費電力を抑えながらアプリケーションのニーズに合った適切なADCアーキテクチャを選択することが不可欠です。逐次近似レジスタ (SAR) ADCとデルタシグマ (ΔΣ) ADCは、低消費電力アプリケーションでよく使われるADCアーキテクチャです。
低消費電力SAR ADC
その優れた効率、優れた分解能、および迅速な変換時間により、逐次近似レジスタ (SAR) ADCは低電力アプリケーションで頻繁に使用されます。逐次近似を用いて、SAR ADCは入力電圧を二分探索のような方法で基準値と比較します。
効率: SAR ADCは、各変換が定義されたクロックサイクル数を取るため、非常に予測可能で効率的です。これらは変換プロセスの間にエネルギーしか使用しないので散発的に使用される場合、特に電力効率が高くなります。 分解能と速度のトレードオフ: SAR ADCでは、分解能と速度は常にトレードオフが必要です。SAR ADCは、高速変換を必要とするが分解能が低いアプリケーションで、各サンプルを表すビット数を少なくすることで、消費電力を低減するように調整することができます。 アプリケーション: SAR ADCは、データ収集システム、センサインタフェース、および妥当なサンプルレートで高分解能を必要とするその他のアプリケーションに適しています。 デルタシグマ (ΔΣ) ADCはその優れた分解能により、オーディオや計測器などの精度が重要なアプリケーションで頻繁に使用されます。 オーバーサンプリングとノイズシェーピング: ΔΣ ADCは、入力信号をナイキストレートよりもかなり高いレートでサンプリングするオーバーサンプリングとして知られる方法を採用しています。これに加えて、ノイズシェーピングが使用され、これにより量子化ノイズがより高い周波数に移動し、ターゲット周波数幅の信号対雑音比 (SNR) が上昇します。 高分解能での電力効率: 同じ量のビットに対して、ΔΣ ADCは分解能が高いためSAR ADCよりも消費電力が少ないことがよくあります。しかし分解能の増加が変換時間にほとんど影響を与えないため、非常に高い分解能が必要な場合は消費電力が少なくなります。 アプリケーション: ΔΣ ADCは、オーディオ処理、高精度センサデータ収集など、高分解能と低ノイズが要求される場合に最適です。 結論として、SAR ADCとΔΣ ADCのどちらを使用するかを決定する際に、アプリケーションの特定のニーズを考慮する必要があります。妥当なレベルの分解能と迅速な変換時間を必要とするアプリケーションでは、SAR ADCは通常、電力効率が高くなります。しかし、ΔΣ ADCは高分解能と低ノイズの両方を必要とするアプリケーションに適しています。いずれの場合も、性能を最大化し、消費電力を低減するためには、慎重なADC設計の最適化が必要です。 バッテリー寿命を理解し制御することは、低電力ADCを使用するバッテリー駆動デバイスにとって極めて重要な要素です。デバイスの動作寿命を延ばすためには、バッテリー充電を評価し、正しく維持することが必要です。 バッテリー寿命を計算するには、バッテリーの充電状態 (SoC) を評価し、バッテリーがなくなるまでの時間を見積もる必要があります。バッテリー寿命を計算するためのさまざまな技術があります。 クーロンカウンティング: この方法は、バッテリーに出入りする電流を測定し、時間の経過とともにそれを積分することによって充電を決定します。このアプローチは精度が高いですが、温度変化、経年変化、バッテリー自己放電などによりミスが起こりやすくなります。
電圧ベースの推定: この技術は、バッテリー端子の電圧を決定することによってSoCを計算します。クーロン計数と比較すると、特に負荷が変化している場合は精度が低くなります。 インピーダンストラックの推定: この方法では、バッテリーのインピーダンス特性のモデルを利用して、クーロンカウンティングと電圧ベースの推定値を組み合わせます。様々な動作状況において、通常はより正確になります。 データ駆動型およびモデルベースの推定: 過去のデータや多様な動作状況に基づいてバッテリー寿命を予測する高度な方法には、機械学習アルゴリズムや高度な数学モデルを使用することが含まれます。 バッテリーの充電、放電、および全体的な健全性は、バッテリーの寿命の間、バッテリー管理システム (BMS) によってモニタおよび管理されます。これらはバッテリーの性能を最大化し、寿命を延ばすために不可欠です。BMSの主な仕事は以下の通りです。
充電状態 (SOC) モニタリング: BMSはSoCを継続的に追跡し、バッテリーの残容量に関するリアルタイムデータを提供します。 健全性 (SOH) モニタリング: バッテリーの状態 (SOH) をモニタするには、バッテリーの寿命、サイクルカウント、温度、内部抵抗を考慮しながら、バッテリーの一般的な状態を判断する必要があります。 充電制御: BMSは充電手順を調整して、バッテリーがその仕様に従って充電されるようにします。これには、さまざまな充電段階に特定の充電プロファイルを採用することが頻繁に必要になります。 バランス調整: 複数のバッテリーセルを使用するシステムでは、BMSはセル全体で充電のバランスが取れていることを確認し、セルが過充電または低充電されないようにします。
保護: これには、バッテリーに害を与えたり、ユーザーを危険にさらしたりする可能性のある過充電、深い放電、短絡、熱流などの危険からバッテリーを保護することが必要です。 電力プロファイルの管理: ADCを持つデバイスでは、BMSを組み込んで電力プロファイルを制御することができます。これにより、ADCがバッテリーの電力予算内で動作することが保証され、SoCに依存するサンプリングレートや分解能などのパラメータを動的に変更します。 低消費電力ADCをバッテリー駆動アプリケーションに組み込むことは、設計上の重大な課題になります。本セクションでは、ウェアラブル技術、リモートセンシング、IoTデバイスにおける低消費電力ADC統合のケーススタディを紹介します。 スマートウォッチ、フィットネストラッカー、健康モニタなどのウェアラブルデバイスは、大きな人気を得ています。これらの機器では、心拍数、体温、動作などのバイタルサインを継続的にモニタリングする必要があります。 スマートウォッチのADCは、加速度センサや心拍数モニタなどのセンサからのアナログ信号をデジタル形式に変換するために不可欠です。例えば逐次近似レジスタ (SAR) ADCは、適切な分解能と低消費電力のために頻繁に利用されます。ADCのサンプリングレートを改善することができ、動的な電力スケーリングを使用して、消費電力をさらに削減し、時計のバッテリー持続時間を保証することができます。 ブドウ糖計や血圧計などの機器には正確なADCが必要です。これらのアプリケーションでは、高い精度で知られるデルタシグマADCが一般的に好まれます。これらのガジェットの電池寿命は、常に連続して使用されているわけではないので、パワーダウンモードとスタンバイモードを使用することによって維持されます。 圧力、湿度、温度などの特性を継続的にモニタする必要がある場所には、リモートセンサが配置されています。これらのセンサは危険な場所やアクセスが困難な場所に設置されることが多いため、バッテリー寿命が重要です。 センサはリモート気象観測所で様々な気象変数を測定するために使われます。ADCは、このアプリケーションでは、消費電力が少なくても正確な測定値を提供する必要があります。このような状況での利点は、低電力SAR ADCを組み込めることです。クロックゲーティングとパワーゲーティングの技術を利用することで、デバイスがアイドル状態のときに使用されるエネルギー量も減少します。 センサは、産業環境での機器や周囲をモニタします。ここでは、ノイズの考慮が重要であり、デルタシグマADCを追加することで、ノイズを除去しながら消費電力を削減することができます。これにより、強力なBMSと組み合わせると、センサはメンテナンスなしで長時間動作することが保証されます。 スマートサーモスタットやホームセキュリティシステムなど、モノのインターネット (IoT) に接続されたデバイスは、バッテリーで動作することがよくあります。これらのガジェットは電池交換なしで長時間機能しなければなりません。 スマートサーモスタットはセンサを使用して環境の温度をモニタし、必要に応じて暖房または冷却システムを修正します。低電力SAR ADCの中程度のサンプリングレートと分解能を持つADCが、これらのアプリケーションに適しているかもしれません。電力使用量は、要求に応じて電圧と周波数を動的にスケーリングすることにより、さらに改善することができます。 高分解能ADCは、動きやガラスの粉砕を検知するセンサを備えたホームセキュリティシステムに必要です。これらのイベントは断続的であり、ADCがスタンバイモードで多くの時間を費やすため、パワーダウンおよびスタンバイ技術が不可欠です。低電力デルタシグマADC
バッテリー寿命の推定と管理
バッテリー寿命の推定技術
バッテリー管理システム (BMS)
ケーススタディ : バッテリー駆動デバイスへの低電力ADCの実装
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