物联网(IoT)传感器的设计需要平衡 低功耗、高可靠性、无线连接和边缘智能 四大核心需求。以下是涵盖选型、组网、电源管理和数据处理的完整技术方案。
graph TB A[传感器] --> B[信号调理] B --> C[边缘处理] C --> D[无线传输] D --> E[云平台] E --> F[应用终端]
类型 | 推荐型号 | 功耗 | 精度 | 接口 |
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温湿度 | Sensirion SHT45 | 1.2μA@1Hz | ±0.1℃, ±1.5%RH | I2C |
气压 | Bosch BMP581 | 3.5μA | ±0.08hPa | SPI/I2C |
空气质量 | Sensirion SGP41 | 2.1mA@1s | VOC指数 | I2C |
类型 | 功耗 | 特性 |
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加速度计 | 2μA@100Hz | 运动唤醒功能 |
陀螺仪 | 0.65mA@52Hz | 机器学习核心 |
存在检测 | 200mW | 毫米波非接触检测 |
类型 | 耐压/量程 | 防护等级 |
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振动 | ±50g | IP68 |
液位 | 0-10m | IP69K |
电流 | ±30A | 隔离1500V |
技术 | 功耗特性 | 传输距离 | 数据速率 | 典型应用场景 |
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BLE 5.3 | 6mA@0dBm, 休眠0.1μA | 100m | 2Mbps | 可穿戴设备 |
LoRaWAN | 32mA@20dBm, 休眠1μA | 5km | 300bps | 智慧农业 |
Zigbee 3.0 | 22mA@3dBm, 休眠0.8μA | 300m | 250kbps | 智能家居 |
NB-IoT | 120mA@23dBm, 休眠5μA | 10km | 200kbps | 城市基础设施 |
共享单车锁传感器系统:
电池:18650锂电(3000mAh)
目标续航:3年(≈114μA平均电流)
功耗分配:
GPS定位:80mA×3s/day ≈ 2.8μA
蓝牙通信:6mA×0.5s/day ≈ 0.1μA
振动检测:5μA持续 ≈ 5μA
MCU休眠:2μA ≈ 2μA
[太阳能板] → [25570] → [Li电池] → [62743] → [系统] ↑ [能量监测]
关键器件:
能量收集IC:启动电压330mV
超低功耗DC-DC:效率92%@10μA
# 基于MicroPython的振动故障检测 def detect_anomaly(accel_data): rms = np.sqrt(np.mean(accel_data**2)) if rms > threshold: extract_features() # 时域/频域特征提取 if ml_model.predict(features): send_alert()
模型 | 内存占用 | MCU要求 | 适用场景 |
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决策树 | <2KB | Cortex-M0+ | 简单分类 |
1D CNN | 50KB | Cortex-M4 | 振动模式识别 |
TinyBERT | 200KB | Cortex-M7 | 自然语言处理 |
PCB布局:
射频走线50Ω阻抗控制
传感器与天线间距>λ/4
滤波设计:
电源:π型滤波(10μF+0.1μF+磁珠)
信号:RC低通(f_cutoff=10×信号带宽)
数据校验:CRC32 + 重传机制
信号处理:中值滤波 + 滑动平均
传感器:
土壤湿度:TEROS 12(±3%)
光照强度:Apogee SQ-500
边缘计算:
灌溉决策树(本地执行)
功耗:
平均电流28μA(10年AA电池)
传感器:
振动:IEPE加速度计
温度:PT1000
特征提取:
FFT频谱分析
传输:
异常数据优先上传
测试项 | 标准 | 设备 |
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RF性能 | ETSI EN 300 328 | 频谱分析仪 |
环境适应性 | IEC 60068-2 | 温湿度试验箱 |
电池寿命 | IEC 61960 | 高精度电源分析仪 |
EMC测试 | IEC 61000-4-3 | 电波暗室 |
硬件:
复用MCU的ADC模块(省去外部ADC)
选用SMD天线(节省$0.5 vs陶瓷天线)
软件:
采用压缩算法(减少30%传输数据量)
动态采样率调整
无源传感:
反向散射通信(如Wiliot)
AI传感器:
STM32Cube.AI部署CNN模型
量子传感:
原子磁力计(精度提升1000倍)
通过 "精准感知+智能边缘+最优传输" 设计闭环,可实现:
✅ μA级功耗的十年续航
✅ 亚米级定位精度
✅ 工业环境99.9%可靠性