瑞萨电子RA4C1：在低功耗应用中提高可靠性并延长电池寿命

发布时间：2025-10-09 14:00
作者：AMEYA360
来源：瑞萨
阅读量：866

　　开发公用事业仪表中的电源一直具有挑战性。公用事业电表，尤其是智能电表，必须高效运行，以确保电表能够全天候工作并最大限度地降低能耗。随着云上数据传输的增加，安全性在这个市场空间中变得越来越重要。RA4C1微控制器旨在为您的应用提供备用电池策略，确保即使在主电源发生故障时也能进行关键操作。

　　为了确保低功耗，许多低功耗外设，如低功耗定时器、低功耗UART和段码式LCD控制器都集成到80MHz RA4C1微控制器(MCU)中。为了减少网络安全威胁，内置一个片上安全引擎，为安全功能提供了与CPU的隔离，并包括密钥管理和密码算法的硬件加速，如AES、ECC和SHA被内置到RA4C1 MCU中。有关更多信息，请查看以下RA4C1框图。

瑞萨电子RA4C1：在低功耗应用中提高可靠性并延长电池寿命

图1：RA4C1框图

　　电表在运行中需要具有弹性。为了使仪表能够在短暂停电期间继续运行，RA4C1的功耗低至1.73μA，可保持16KB的SRAM，并允许实时时钟(RTC)在软件待机模式下运行时仅消耗0.38μA。这种低功耗特性使用户能够设计带有备用电池的系统，以便在任何情况下继续运行电表。

　　让我们看看RA4C1如何在停电期间提供备用电源，如下图所示。RA4C1有两个电源域 – Vcc电源域和RTC域 – 每个电源域都可以独立供电。

　　CPU、片上存储器和除RTC之外的所有外设的电源均由Vcc供电。RTC是独立电源域的一部分，通过Vrtc引脚独立供电。

　　通过这种电源分离，即使Vcc电源出现故障，RTC也可以连续运行，并使用连接到Vrtc的小型备用电池保持准确的时间。RTC可以在0.38μA的电流下运行，同时在Vrtc的低功耗模式下运行。

瑞萨电子RA4C1：在低功耗应用中提高可靠性并延长电池寿命

图2：简化的电源框图

　　RA4C1还具有三个额外的低电压检测输入，使用户能够轻松管理具有多个电池的备用系统。

　　EXLVD和EXLVDVBAT电压检测电路允许用户监控外部电源和外部备用电池，当外部电源发生故障时，该电池可用于为整个芯片供电。

　　VRTC电压检测电路监控RTC备用电池的外部电池电压。

　　如果电压低于选定的电压电平，这些电路中的每一个都可能产生中断，表明电源出现故障。

　　这些LVD电路是对标准LVD电路LVD1和LVD2的补充，它们监控内部Vcc线路，并可用于提供额外的保护级别。

　　下图中的典型用户电路显示了外部电源，以及主系统备用电池和用于实时时钟的辅助备用电池。

　　在实际系统中，主备用电池是大型辅助电池或可充电电池，可以维持系统在一段时间内完整运行，而第二个较小的电池，通常是RTC的小型主电池，足以维持数年的时间。

瑞萨电子RA4C1：在低功耗应用中提高可靠性并延长电池寿命

图3：典型值 电源使用案例

　　在这个示例系统中，EXLVD电路用于对外部电源的故障发出预先警告。在此电源发生故障后，提供给MCU的电压电平通常需要一些时间才能开始下降，因此在这段时间内，应用程序可以安全地响应和关闭进程，并将任何关键数据存储到数据闪存中。

　　然后，系统将回退到支持系统运行的备用电池，通常保持关键系统处于活动状态并等待电源恢复。

　　如果此电池开始出现故障，EXLVD会检测到故障，系统可以安全关闭，而由独立备用电池维护的RTC将继续运行并保持正确的时间，直到主电源恢复。

　　这种架构使您的系统能够在使用1个或2个备用电池的同时，以准确的时钟安全地运行和保持工作。这些功能适用于许多应用，例如公用事业仪表和各种传感器应用。


（备注：文章来源于网络，信息仅供参考，不代表本网站观点，如有侵权请联系删除！）

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　　由AI驱动的小工具往往基于漂移信号采取行动，无法意识到自身出现运行错误。它只是自信、精确地朝着错误的方向执行。没有精度的自信，算不上智能。这是一种隐患。　　系统接收的指令与物理世界中实际发生的情况之间的差距，只能由一样东西来弥合：其底层的模拟基础，而这一基础无处不在。　　AI已成为整个物理世界的运行层，嵌入了各类工厂、车辆、机器人、卫星和数据中心之中。AI技术已横向扩展，但在每个智能系统之下，都有一个让一切成为可能的基础。而这个基础就是模拟技术。　　当业界还在争论模型、参数和计算机架构时，信号层面正上演着一场更安静、却影响更深远的变革。每一个自主系统，无论其软件多么复杂，最终都必须感知现实世界、对其作出响应，并在其中采取行动。物理世界与数字世界之间的接口就是模拟技术，随着系统变得越来越智能，这一接口不仅在扩展，更在成倍增长。　　我所说的“信号链”，是指从传感器出发，经由模拟前端、转换、同步、供电和控制，直至模型实际接收数据的端到端路径。　　问题已不再是AI是否在边缘运行。问题在于其底层的模拟基础是否足够深厚，这不仅关乎系统的可靠性，更关乎其速度、精度以及能否达到应用所需的最高性能水平。　　模拟附着曲线　　为了理解这在实践中的含义，有必要为物理AI从原型走向量产时每次都会出现的模式进行命名。　　在物理AI所渗透的每个领域，都存在一种反复出现的模式。随着机器的能力、自主性、精确性和安全关键性不断提高，运行它们所需的模拟和混合信号内容并非线性增长，而是呈复合式增长。　　注：乘数因子表示方向性和示意性，用于展示曲线的形态。　　图1：模拟IC内容与自主性的关系　　如图1所示，随着自主性提升，模拟内容呈指数级增长：更多的传感器接口、更多的数据转换器、更多的电机控制通道、更多的电源轨，以及更严密的安全监控。　　人形机器人正是这条曲线最具说服力的体现。每一个手势、每一步骤、每一个决策，都可追溯到200个以上的模拟IC，它们涵盖了每个关节的电机控制、位置传感、扭矩和力反馈、电源管理，以及涵盖LiDAR、视觉、触觉、压力和阻抗的感知层。在指尖，毫米与毫秒决定了一次抓握能否成功，其架构在此再次复制。智能提升。信号链随之深化。在每一层，需求不仅在于信号是否足够可靠，更在于信号是否足够精确、足够快速且足够稳定，以支撑实际运行。　　图2：人形机器人各关节处电机控制所涉及的IC数量　　图3：人形机器人平台信号链解析图　　人形机器人的信号链在每个关节处重复出现：电机驱动与电流检测、位置反馈(编码器/旋转变压器)、扭矩/力反馈、本地电源管理以及高完整性通信——并延伸至指尖压力/阻抗传感，以确保稳定抓握。模拟技术并不逊色于AI。正是模拟技术让AI得以物理化。而瑞萨电子的端到端解决方案就是为了实现这一目标。　　为何缺乏纵深发展的横向扩展会失败　　工业环境在电气特性上非常“不友好”。温度波动、振动、电磁噪声以及长距离线缆传输都会降低信号质量，且软件事后无法进行补偿。一个在热应力下漂移半度的位置传感器不会触发错误标志，而是会产生一个错误的答案，而AI系统会据此充满信心地采取行动。　　这就是实验室中表现良好的AI与现场实际运行的AI之间的差距。　　弥合这一差距所需要的不仅仅是元器件，更需要一种端到端的信号架构——其中传感、控制、供电和连接经过精心设计，作为一个整体系统协同工作，而非事后拼凑而成。　　在物理AI中，精度并非单一的技术指标，而是系统的固有属性。其体现在校准、时序、电源完整性以及具备故障感知能力的控制之中。　　未来十年　　最终胜出的系统不会是拥有最大模型的系统，而是那些在现实世界中，能够战胜温度、振动、延迟、噪声、功耗预算、安全约束以及长生命周期等种种挑战，提供最可靠性能的系统。　　这不是一个软件问题，而是一个信号链问题。若您正在构建物理AI，请将模拟技术视为一个首要的设计要素：尽早规划架构，明确分配预算，并将感知、控制、供电和连接作为一个整体系统进行工程设计，而非一堆零部件的堆砌。　　关键要点　　随着自主性增强，模拟与混合信号的深度呈复合式增长——性能、精度和可靠性成为决定性因素，而不仅仅是模型规模的大小。　　现场环境会因漂移、电磁干扰、振动和线缆损耗导致系统故障——上游信号完整性误差往往表现为“自信满满”的AI所造成的失误。　　成功的架构需要将传感、控制、供电和连接作为一个经过工程化设计的信号系统——在设计早期便整体规划，明确分配预算，并面向现实世界而构建。　　AI正在横向扩展。胜出者则在纵深发展。这场竞赛已然拉开帷幕。
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