关键词: 开关, 规格
问：开关特性的工艺密封是什么意思？
在Digi-Key网站上列出的一些开关产品规格中，您会看到列有“工艺密封”这一特性。
E-Switch将“工艺密封”定义为“密封以满足IP-67的最低要求”的开关。
基于IEC 60529的标准文件。 IP67意味着防尘并防止15cm至1m的浸入影响。然而，E-Switch还指出，由于实际水洗过程中遇到的变数，IP67不一定能确保不会发生液体入侵您的元器件。
具工艺密封的开关的一些可选择的产品如下：
更多有关开关的技术信息，参见以下内容：
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关键词: 开发工具
问：PTSolns ESP Master Key转接板
来自PTSolns的ESP Master Key系列PTS-00099-201转接板, 允许您将一系列常见的ESP32开发板连接到面包板上。Master Key将微控制器的引脚缩小到面包板中心线上的较小尺寸，更小的占地面积能够实现更简洁的连接并提供添加更多组件的能力。
ESP Master Key有两个2 X 20引脚封装，一个位于板的两侧。通过使用母头引脚，这些封装允许三种不同宽度的微控制器进行接口。在最窄的宽度处，ESP Master Key的间距为2.54毫米（0.1英寸），是标准间距的8倍。在中间宽度处，板的间距为标准间距的9倍。在最宽处，板的间距为标准间距的10倍。下面列出了所有三种宽度配置，这将有助于确保与开发者的电路板兼容。
PTSolns还为该转接板提供了推荐的组件。这些电路板不仅限于这些部件，如果需要，可以交叉使用。
更多有关开发板的技术信息，参见以下内容：
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作者：Alan Yang
关键词: 物联网, 传感器, 方案
在典型的IoT物联网系统中，传感器节点大部分保持在睡眠模式或船舶模式，只有在需要数据采集时才会切换到活动模式。为了更好地节能，我们需要改进物联网睡眠模式或船舶模式下的电流，从而最大限度地延长电池寿命。
本文将主要对比在船舶模式或睡眠模式下，传统解决方案（使用负载开关、RTC和外部按钮控制器）与改进方案 （使用集成解决方案），看看它们谁更省电。
船舶模式与睡眠模式
大多数情况下，传感器节点保持在睡眠模式或者船舶模式。我们先来了解一下这两种模式：
通过禁用无线传感器节点的各种外围设备，可以实现不同的睡眠模式。例如，在调制解调器睡眠中，仅禁用通信块。在浅睡眠模式下，包括通信块、传感器块和数字块在内的大多数块都被禁用；而在深睡眠模式中，无线传感器节点完全断电。
在传感器节点中启用深度睡眠模式可以最大化电池寿命；因此，优化深度休眠电流是提高整体电池寿命的唯一方法。
传统节能解决方案：使用RTC、负载开关和外部按钮控制器
以下是一个示例，其使用传统解决方案来实现传感器节点的节能。
| 功能模块 | 型号 |
| RTC | MAX31342 |
| 负载开关 | TPS22916 |
| 外部按钮控制器 | MAX16150 |
传统解决方案中，负载开关和RTC用于打开/关闭无线传感器节点。在这种方法中，只有负载开关和RTC（实时时钟芯片）同时作用，才能使无线节点处于活动状态，从而将总静态电流降低到毫安。这里的睡眠时间可以通过无线传感器节点内的MCU编程。
外部按钮控制器可以连接到负载开关，以启用船舶模式功能。外部按钮将退出船舶模式并进入无线传感器节点正常操作模式。
外部按钮控制器具有电池“保鲜密封（Battery Freshness Seal）”功能， 它是一种微处理器监控电路的功能，外部按钮控制器在VCC首次上电以前断开备份电池与任何下游电路的连接。这能保证备份电池在电路板首次上电使用以前不会放电，因此可延长电池寿命。
资料来源：ADI电子工程术语定义：电池“保鲜密封”
改进的解决方案
下个示例中，使用了基于ADI MAX16163 / MAX16164的改进解决方案，该方案取代了传统解决方案的负载开关、RTC和外部按钮控制器。
MAX16163 / MAX16164是模拟设备的纳米功率控制器，具有开/关控制器和可编程睡眠时间功能。这些器件改进了一个电源开关，用于对输出进行选通，提供可达200mA的负载电流，以简化BOM并降低成本。
无线传感器节点单元通过MAX16162 / MAX16163连接到电池。睡眠时间可由MCU编程，也可使用PB/SLP接地的外部电阻器或MCU的I2C命令设置外部只加一个按钮用于退出设备的船舶模式。
两种解决方案性能比较
两种方案的性能比较取决于物联网应用的占空比。在占空比较小的应用中，睡眠电流是衡量物联网设备运行时系统效率的指标，关机电流是衡量船舶模式功耗的指标。为了演示解决方案的模式，我们选择了具有极小静态电流的RTC MAX31342、外部按钮控制器MAX16150和微型负载开关TPS22916。
RTC使用I2C通信编程，设置物联网应用程序的睡眠时间，当定时器到期时，中断信号下拉MAX1615的PBIN引脚，其将输出设置为高并接通负载开关。在睡眠期间，只有TPS22916、MAX31342和MAX16150消耗电力系统电源。
在实验中，我们评估了两种最新技术在固定占空比下的寿命，比较了传统解决方案和使用MAX16163的改进解决方案的性能。
可以使用平均负载电流和电池容量来计算电池的寿命。
可以使用系统的占空比来计算平均负载电流。
平均负载电流=工作电流 ╳ D+睡眠电流 ╳ (1-D)
为了比较这两种解决方案，假设系统每两小时醒来一次，执行特定任务，然后进入睡眠模式。系统激活电流为5mA。电池寿命取决于操作的占空比。下图显示了具有不同占空比的两种方案的电池寿命曲线图，从0.005%到0.015%不等。
ADI的MAX16163解决方案实现了对这些功能进行更精确控制的设计。与传统方法相比，它将电池寿命延长了约20%（对于典型的0.007%占空比操作，如图6所示），并将解决方案大小减少到60%。
这款Digi-Key在线计算小工具，根据电池的标称容量和负载所消耗的平均电流来估算电池续航时间。
电池续航时间 = 电池容量 (mAh) / 负载电流 (mA)
在以下表格中输入电池容量与设备功耗，即可得到电池巡航时间。
本文小结
在大多数应用中，电池的寿命取决于我们为传感器节点设计功率策略的效率。这表明优化船舶模式和睡眠模式是提高电池效率的最佳方法之一。
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在电子系统运行中，免不了因为负载瞬变、停电或电量低等原因造成电源电压的变化，进而引发系统中一些元器件（如微控制器）工作的不稳定，为了解决这个问题，就需要使用电压监测器及时、准确地提供电源电压偏差的预指示，以保护系统，提升可靠性。
Texas Instruments 的TPS3899-Q1就是一款优秀的电压监控器IC。该产品是一款毫微级功耗的精密电压监控器，采用6引脚1.5mm x 1.5mm的紧凑型WSON封装，具有±0.5%的阈值精度和可编程感测和复位时间延迟，工作温度范围为-40°C至+125°C (TA)，可以在超小的封装尺寸内提供丰富的电压监控供能。
TPS3899-Q1内置磁滞和可编程延迟功能，可防止在监视电源电压或按钮信号时出现错误的复位信号。同时，其单独的VDD和SENSE引脚允许高可靠性系统寻求冗余。SENSE与VDD解耦并且可以监测VDD以外的电源电压。SENSE引脚的高阻抗输入还可支持使用外部电阻器。
CTS和CTR在RESET信号的上升沿和下降沿提供延迟可调性。CTS通过忽略受监测电源电压的电压毛刺来充当去抖器，并作为可强制系统复位的手动复位工作。
总重，精确的性能、丰富的功能和紧凑的外形，使得TPS3899-Q1成为了各种汽车和电池供电/低功耗应用的理想之选。
产品特性
针对高性能而设计：
工作电压范围：
可编程感应和复位延迟
固定 (VIT-) 电压：0.8 V 至 5.4 V，步长为 0.1 V
通过汽车级应用 AEC-Q100 标准鉴定：
可调阈值电压：0.505V（典型值）
精密电压和按钮监测器
输出拓扑：推挽，低电平有效 (RESET)
封装：1.5mm x 1.5mm WSON (DSE)
目前应用
获取TPS3899-Q1汽车毫微功耗精密电压监控器产品的更多信息，请点击这里>>
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问：钽电容上的极性
关键词: 电容, 规格
钽电容在应用中要注意其性能特点，正确使用才会有助于充分发挥其功能。这些重要的性能特点中包括：产品工作环境及其发热温度，以及降额使用等措施。如果使用不当，则会影响产品的工作寿命。
今天我们来回答已改有关贴片钽电容器的问题：电阻壳体上的条纹代表什么?
贴片钽电容是通过壳体表面的横杠来区分正负极的，有横杠的一端为正极(+)，另一端为负极(-)。需要注意的是——钽电容与贴片二极管的表面很类似，但是正好相反。
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更多有关钽电容的技术信息, 请查看以下内容：
问：开关电源板布局的黄金法则
关键词: 电路设计, 电源管理
优化电路板布局是开关电源设计中的一个关键。良好的布局可确保开关稳压器的稳定运行，并将辐射干扰和传导电磁干扰（EMI）降至最低。虽然这是电子开发人员所熟知的常识，但很多人还是不知道开关模式电源板的布局优化应该是什么样子。
图1显示了基于LT8640S的评估板DC2530A的电路。它是一种降压开关稳压器，可承受高达42V的输入电压，可支持高达6A的输出电流。可以看到，评估板上所有组件的布局都非常紧凑。一般建议将各部件尽可能紧密地放置在PCB板上。虽然这一说法并非错误，但如果我们的目标是获得更优化的电路板布局，这种设计也不一定是特别合适。
在图1中，开关稳压器IC周围有许多无源组件。这些无源组件在放置时，哪一个该优先于其他组件考虑？这又是为什么呢？
在开关稳压器PCB设计中，最重要的规则是将承载高开关电流路径，尽可能在布线时缩短。如果成功实施该规则，开关稳压器的大部分电路板布局问题将得到有效的解决。
在电路板布局中实现这条“黄金法则”的最简单方法是什么？
第一步是找出开关稳压器拓扑中的哪些是关键路径。在这些路径中，电流随开关转换而变化。
图2显示了降压转换器（降压拓扑）的典型电路。关键路径以红色显示。它们是全电流或无电流流动的连接线，具体取决于电源开关的状态。这些路径应尽可能短。对于降压稳压器，输入电容应尽可能靠近开关稳压器IC的VIN引脚和GND引脚。
图3显示了具有升压拓扑的电路的基本原理图。这里，低电压被转换为高电压。同样，电流随功率开关切换而变化的电流路径以红色显示。有趣的是，输入电容的位置根本不是关键。最关键的是输出电容的位置。它必须尽可能靠近反激（Flyback）二极管（或高压侧开关）以及低压侧开关的接地连接。之后，可以检查任何其他开关稳压器拓扑，以产生关于当功率开关被切换时电流如何变化的信息。
经典的方法是用三种不同颜色的笔打印出电路并绘制电流：一种颜色用于指示通电期间的电流——即电源开关导通电流时；第二种颜色显示关闭时间（即电源开关关闭时）内的电流；最后，第三种颜色用于仅以第一种颜色或仅以第二种色彩标记的所有路径。然后可以清楚地识别关键路径，其中电流随着功率开关的切换而变化。
没有经验的电路设计者通常认为开关稳压器的电路板布局是一种“黑魔法”。实际上，其中最重要的规则就是将电流随开关转换而变化的轨迹设计得尽可能短和紧凑。这很容易解释，遵循逻辑关系，是开关模式电源设计中优化板布局的基础。
更多有关开关电源的技术信息, 可参见以下内容：
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机器学习 (ML) 在服务器和移动应用中已经风靡多年，现在这种趋势已蔓延到边缘设备，并且变得突出。由于边缘设备需要节能，因此开发人员需要学习和了解如何将ML模型部署到基于微控制器的系统中。
在微控制器上运行的ML模型通常被称为tinyML。然而，将模型部署到微控制器并非易事，但它正在变得越来越容易，没有经过任何专业培训的开发人员也能在规定时间完成部署。
本文探讨了嵌入式环境开发人员如何通过STMicroelectronics 的STM32微控制器开始使用ML。为此，文中展示了如何通过X-CUBE-AI将TensorFlow Lite for Microcontrollers模型转换用于STM32CubeIDE，来创建“Hello World”应用。
tinyML用例介绍
tinyML是一个不断发展的领域，它将ML功能整合到微控制器等资源和功耗受限的设备中，通常采用深度神经网络。然后，这些微控制器设备可以运行ML模型，在边缘进行有价值的工作。以下几个用例中的tinyML非常值得关注。
第一个用例常见于许多移动设备和家庭自动化设备，即关键词识别。通过关键词识别，嵌入式设备可以使用麦克风捕获语音并检测预先训练的关键词。tinyML模型使用表示语音的时间序列输入，将其转换为语音特征，通常为频谱图，其中包含随时间变化的频率信息。然后，将频谱图输入经过训练的神经网络，以检测特定的字词，结果就是检测到特定字词的概率。图1显示了这个过程的示例。
许多嵌入式环境开发人员感兴趣的另一个tinyML用例为图像识别。微控制器从摄像头捕获图像，然后将其输入预先训练的模型。模型可以辨别图中的内容。例如，模型可以确定是否有猫、狗或者鱼等等。图像识别用于边缘的一个很好的例子是视频门铃。视频门铃通常可以检测门口是否有人，或者是否有放下的包裹。
最后一个非常常见的用例是用tinyML进行预见性维护。预见性维护使用ML基于异常检测、分类算法和预测模型来预测设备状态。同样，从HVAC系统到工厂车间设备，应用非常广泛。
尽管上述三个用例是目前常见的tinyML，但开发人员无疑还可以找到更多潜在的用例。以下是相关应用的列表：
无论哪个用例，开始熟悉tinyML的最好方法是使用“Hello World”应用，它可以帮助开发人员学习和理解实现并运行一个最基础的系统所遵循的基本流程。在STM32微控制器上运行tinyML模型，有5个必要步骤：
捕获、标记和训练“Hello World”模型
关于捕获和标记用于训练模型所需的数据，开发人员通常有许多选择。首先，有大量的线上训练数据库。开发人员可以搜索他人收集和标记的数据。例如，对于基本的图像检测，有CIFAR-10或ImageNet。如需训练模型来检测照片中的微笑，也有一个图像集。从在线数据存储库开始显然是不错的选择。
如果所需的数据尚未在互联网上公开，开发人员也可以生成自己的数据。可以使用Matlab或其他工具来生成数据集。如果不能自动生成数据，也可以手动完成。最后，如果觉得这些都太耗时，也可在互联网上购买数据集。收集数据往往是最令人兴奋和有趣的选择，但也最费事。
这里探讨的“Hello World”示例展示了如何训练模型来生成正弦波并将其部署到STM32上。这个示例由Pete Warden和Daniel Situnayake整理，当时他们在谷歌开展TensorFlow Lite for Microcontrollers工作。这样一来，工作变得更容易，因为他们已经整理出了简单的捕获、标记和训练模型的公开教程。可以在Github上找到（点击此处）；打开链接后，开发人员应点击“Run in Google Colab”（在Google Colab中运行）按钮。Google Colab是Google Collaboratory的简称，它允许开发人员在浏览器中编写和执行Python，无需配置，并提供对Google GPU的免费访问。
浏览训练示例将输出两个不同的模型文件；一个是为微控制器量化的model.tflite TensorFlow模型，一个是没有量化的model_no_quant.tflite模型。量化可以表明如何以数字方式存储模型的激活和偏置。量化后可以得到更小的模型，更适合于微控制器。好奇的读者可以在图2中查看训练过的模型结果与实际正弦波结果的对比。模型的输出以红色显示。正弦波输出并不完美，但对“Hello World”程序而言，其效果已经很好了。
选择开发板
在研究如何转换TensorFlow模型以便在微控制器上运行之前，需要选择该模型中部署的微控制器。本文将重点介绍STM32微控制器，因为STMicroelectronics公司有许多tinyML/ML工具，可以很好地转换和运行模型。此外，STMicroelectronics有多种与其ML工具兼容的元器件（图3）。
如果办公室里有这样一块开发板，就非常适合启动和运行“Hello World”应用。然而，如果对本例之外的应用感兴趣，想要了解手势控制或关键词识别，可以选择STM32 B-L4S5I-IOT01A开发套件物联网节点（图4）。
该开发板带有STM32L4+系列Arm Cortex®-M4处理器。该处理器有2MB闪存和640KB RAM，为tinyML模型提供了充足的空间。该模块还带有STMicroelectronics的MP34DT01微机电系统 (MEMS) 麦克风，可用于关键词识别的应用开发，适用于tinyML用例实验。此外，同样来自STMicroelectronics的板载LIS3MDLTR三轴加速计，可用于基于tinyML的手势检测。
使用STM32Cube.AI转换和运行TensorFlow Lite模型
凭借可以运行tinyML模型的开发板，开发人员现在可以开始对TensorFlow Lite模型进行转换，以便在微控制器上运行。TensorFlow Lite模型可以直接在微控制器上运行，但需要一个运行时环境来处理它。
运行模型时，需要执行一系列的功能。这些功能首先收集传感器数据，然后筛选，提取必要特征，并反馈给模型。该模型输出结果，然后对结果进一步筛选，通常还会再进行一些操作。图5显示了该过程的概况。
STM32CubeMx的X-CUBE-AI插件提供了解释TensorFlow Lite模型的运行时环境，并提供了开发人员可以利用的替代运行时和转换工具。X-CUBE-AI插件在项目中默认不启用。然而，在创建新项目并初始化电路板后，在Software Packs-> Select Components（软件包-> 选择组件）下，有一个启用AI运行时的选项。这里有几个选项；确保本例中使用的是Application模板，如图6所示。
启用X-CUBE-AI后，STMicroelectronics X-CUBE-AI类别将出现在工具链中。点击该类别，开发人员能选择自己创建的模型文件并设置模型参数，如图7所示。可通过分析按钮对模型进行分析，并为开发人员提供RAM、ROM和执行周期信息。强烈建议开发人员比较Keras和TFLite模型选项。在较小的正弦波模型示例中，没有显著差异，但却可以发现其中的区别。点击“Generate code”（生成代码）可生成该项目。
代码生成器将初始化项目，并为tinyML模型构建运行时环境。但默认情况下，不会为模型提供输入。开发人员需要添加代码，为模型提供输入值 — x值，模型将解释该值并生成正弦y值。如图8所示，需要在acquisition_and_process_data和post_process函数中增加几段代码。
此时，本例运行就绪。注意：添加一些printf语句来获取模型输出，以便快速验证。快速编译和部署能让“Hello World”tinyML 模型运行。获取整个周期的模型输出得到图9所示的正弦波。它并不完美，但对于首个tinyML应用来说非常优秀。由此，开发人员可以将输出与脉冲宽度调制器 (PWM) 联结起来，并产生正弦波。
嵌入式系统上的ML技巧和窍门
开发人员若要在基于微控制器的系统上开始使用ML，需要做相当多的工作，才能让自己的首个tinyML应用运行起来。然而，记住几个“技巧和窍门”，可以简化和加快其开发：
开发人员遵循这些“技巧和窍门”，可以在确保应用安全的同时节省更多的时间并省去更多的麻烦。
本文小结
机器学习已经蔓延至网络边缘，而基于资源受限微控制器的系统是其主要目标。最新的工具可以转换和优化机器学习模型，以在实时系统上运行。如图所示，在STM32开发板上实现和运行模型相对容易，但也会涉及复杂性问题。虽然只探讨了产生正弦波的简单模型，但也可以实现更复杂的模型，如手势检测和关键词识别。
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本期Digi-Key Daily向大家推介两款产品——Digi XON-9-L1-KIT-001 LoRaWAN入门套件和Harwin SMT弹簧触点。
产品一：Digi XON-9-L1-KIT-001 LoRaWAN入门套件
LoRaWAN作为一种工作与非授权频段的低功耗广域网络（LPWAN），因其部署和运维的便利性，备受物联网开发者的青睐，基于LoRaWAN的应用开发也越来越活跃。
Digi为LoRaWAN的应用开发提供了一款功能全面、非常容易上手的入门级套件XON-9-L1-KIT-001。该开发套件提供了一个完整的快速原型和开发环境，包括设备、网关和云物联网，可用于开发端到端的LoRaWAN解决方案。
具体来讲，Digi的LoRaWAN套件包括一个多传感器器件、一个多通道网关和可免费试用的X-ON™云物联网。X-ON云可演示设备和网关的自动资源配置，为大规模LoRaWAN解决方案提供了一个高度可扩展的微服务平台。该套件中所包含的网关接收灵敏度高，发射功率高达27dBm，可通过LoRaWAN提供远程的非视距双向通信，每个网关每天可发送150万条消息至X-ON云。
此外，Digi LoRaWAN客户端扩展板还支持ST® Nucleo和Arduino®平台传感器的快速原型，其采用嵌入式AT命令语言和简化的Mbed C++嵌入式API，有助于快速集成。
了解Digi XON-9-L1-KIT-001 LoRaWAN入门套件的更多信息，请看以下视频：
产品二： Harwin SMT弹簧触点
在互连元件中，弹簧触点是一种必不可少的连接器，它们可以在狭小空间内，或者为那些极具挑战性的PCB布局提供灵活的电气连接。
Harwin的SMT弹簧触点就是其中性能优异的代表作，这些弹簧触点可以承受擦拭和滑动动作，并具有高达10,000次插拔循环，非常耐用，可以在创建电气连接和接地时提供很大的灵活性且支持盲插。
Harwin提供具有不同工作高度、弹力和载流能力配置的弹簧触点，以适用于不同的应用场景。其中，具有正向停止功能的天线触点，可防止组件过应力或永久变形；多向触点设计的产品，允许垂直或水平使用；盒式设计的弹簧触点，可防止自由端扭曲和卡住；C形设计的弹簧触点，支持与金属屏蔽或框架简单有效地接触。
所有这些SMT弹簧触点以卷带式供货，可用于自动拾放，适合于规模化生产。同时，Harwin还提供SMT弹簧触点开发套件，为客户的产品开发和原型设计提供便利。
了解Harwin SMT弹簧触点的更多信息，请看以下视频：
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问：电缆/电线的最大载流能力
关键词: 线缆
众所周知，电线的电流承载能力是根据电缆、电线中的导体而变化的。载流能力在很大程度上取决于电缆导体或绝缘体的熔点。当电流通过导体时，就会产生热。既然知道了这一点，那么我们如何才能最大限度地提高电缆的载流能力呢?
理论上，电流可以一直增加，直到它产生的热量达到铜的熔化温度。然而，电流太大对系统没有好处。一般来说，导线的最大电流取决于端部工作条件和散热方式的增加。
请注意：在选择电缆/电线时，以下因素会限制通过电线的电流：
更多与线缆相关的技术信息, 参见以下内容：
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问：IGBT栅极驱动组件选择
关键词: 晶体管, 电路设计
栅极驱动中最关键的时刻是IGBT的开启和关闭。我们的目标是快速执行此功能，在IGBT开启时噪音和振铃最小。不过，上升/下降时间过快可能会导致不必要的振铃和不良EMI，而上升/下降时间过慢会增加IGBT的开关损耗。
上图展示的是来自Diodes的DGD0216栅极驱动器组件。通过仔细选择RG和RRG，可以有选择地控制IGBT栅极驱动器的上升和下降时间。开启时，所有电流将通过RG流过IC，并对IGBT栅极电容充电，因此增加或减少RG将相应地增加或减少应用中的上升时间。随着DRG的添加，下降时间可以独立控制，因为关断电流从IGBT栅极电容通过RRG和DRG流向集成电路中的驱动器到GND。因此，增加或减少RRG将相应地增加或减少下降时间。有时不需要这种精细控制，在这种情况下，您可以只使用RG。
增加导通和关断可以限制由寄生电感引起的振铃和噪声，因此在噪声环境中，可能需要增加栅极电阻。栅极元件的选择是一个折衷方案，即一方面，上升时间越快，振铃越多，电磁干扰越差，但效率越高；而另一方面，上升时间越慢，电磁干扰和噪声性能越好，而效率越差。
栅极元件的精确值取决于应用程序的参数和系统要求。RG值通常在5Ω到50Ω之间，最佳值由IGBT栅极电容和栅极驱动器的驱动电流决定。RRG值通常在3Ω和20Ω之间，最佳值由IGBT栅极电容和栅极驱动器的驱动电流决定。
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