技術探勘
- Advertisement -
網路攻擊指數級成長 硬體安全機制保障IoT應用
話雖如此,幾乎每週都有主流媒體不斷提起有關數位安全性的漏洞,通常是涉及消費者信用卡資訊被盜或不當使用的損失。不幸的是,此類新聞僅是每天發生在網路安全遭受攻擊的成千上萬案例之一。安全威脅可用來竊取有價值的資料,造成大範圍的破壞,甚至更令人擔憂的是掌控關鍵的系統。
從消費者的角度來看,分散式阻斷服務(DDoS)攻擊可能是最常見的威脅。2016年,Mirai殭屍網路(它造成了整個網際網路的中斷)是第一個讓組織意識到這類威脅的重要警訊。此後,Mirai的後繼者,如Aidra、Wifatch和Gafgyt,以及BCMUPnP、Hunter52和Torii53等新加入的殭屍網路,已經擁有數百萬個IoT設備的侵入許可權,以傳播他們的DDoS惡意攻擊軟體、加密貨幣挖礦軟體以及垃圾郵件的中繼代理。
物聯網安全威脅綿延而生
隨著部署和連接更多社會和工作的場所,造成安全威脅無處不在,而且規模越來越大。以智慧城市為例,在無所不在的無線通訊和機器/深度學習的基礎下,智慧城市背後的基本理念包括依需求調適的交通控制、跨電網的自動負載平衡管理和智慧街道照明。假設城市中智慧交通控制被一個假想敵攻擊,惡意控制交通流量的感測器、交通號誌燈、協調管控車輛的汽車網狀網路和控制設備等基礎設施的情境。利用無線網狀網路在重要的交通要道上控制交通號誌燈或車輛之間的通訊,已經不再是好萊塢大片中才會出現的場景,而是一項嚴肅的現實議題。
另一方面,關注聯網醫療設備的興起,商店裡智慧標籤幫助零售購物的體驗,以及家庭和電器連接手機。如果可以用智慧型手機打開爐子、解鎖前門、解除警報系統,其他人的裝置可以嗎?
上面的例子都與生活相關,但對於那些消費者看不到的案例呢?針對自動化製造環境部署的工業物聯網(IIoT)─一個安全性的漏洞會導致什麼樣的混亂,以及生產停機和設備損壞可能造成什麼樣的財務後果?隨著潛在攻擊面數量的指數級成長,物聯網的安全必須能夠全面普及、穩健以及快速恢復(圖1)。
圖1 物聯網設備和威脅的指數成長
為什麼物聯網安全不能只依靠軟體?
試圖竊聽或非法獲取資訊並不是什麼新鮮事。最早記錄的事件包括1985年荷蘭電腦研究員威姆.凡.艾克(Wim van Eck)的努力投入。他透過截獲和解碼的電磁場顯示器竊取(讀取)資訊。他的開創性作為強調了一個事實:利用少量廉價的元件,仍可以繞過昂貴的安全措施達到目的。
如今,這種非侵入和被動式的電磁側通道攻擊變得更加複雜,並且成為攻擊者眾多武器的其中之一。其他側通道攻擊方法包括微分功率分析(Differential Power Analysis, DPA),通常與電磁側通道攻擊一起進行。透過這種攻擊方式,加密金鑰、密碼和個人身份等敏感資訊,可以在執行加密處理指示時,經由物聯網設備微控制器的電磁訊號被「洩露」。如今,寬頻接收器作為軟體定義的無線電應用已可以廉價取得,可用於檢測和儲存作業時間線上的電磁訊號模式。
DPA是一種稍微複雜的竊取方式。簡單的功率分析用於測量設備在操作過程中處理器的功耗。由於處理設備消耗的功率因執行的功能而異,因此可以透過放大功耗時間表識別離散功能。基於AES、ECC和RSA的加密演算法功能需要大量運算,並且可以透過功耗量測分析來識別。檢查功耗可以發現以微秒為間隔的密碼學經常使用各個數位運算,例如平方和乘法。DPA在簡單的功率分析中增加了統計和糾錯技術,以達成祕密資訊的高精度解碼。
攔截透過有線或無線通訊方式傳輸的資料也可能會洩露機密資訊。隱蔽通道和「中間人攻擊」是利用監聽IoT設備與主機系統間的通訊,用來收集資料的有效方法。但對這些資料進行分析可能須放棄控制設備的協定棧,也可能洩漏操控遠端連接設備所需的私密金鑰。
駭客使用的另一種攻擊技術是針對未受保護的微控制器(MCU)和無線系統晶片(SoC)設備植入故障碼。就最簡單的方式而言,該技術可能降低或干擾微控制器的供電電壓,並呈現不穩定的錯誤情況。隨後,這些錯誤可能會觸發受保護的其他設備打開保存機密資訊的寄存器,進而受到侵入。竄改系統的時脈訊號,例如更改頻率,植入錯誤的觸發訊號或更改訊號電平,也可能導致設備產生異常狀況,並傳播至周圍的IoT設備,造成私密資訊暴露或控制功能被操控的潛在威脅。這兩種情況都需要實質造訪設備上的印刷電路板(PCB),而且是非侵入性的。
由於許多IoT設備的保護措施都是基於軟體的安全技術,因此資訊安全容易受到入侵。標準密碼加密演算法,諸如AES、ECC和RSA之類的軟體堆疊,都運作在微控制器和嵌入式處理器上。如今使用價格低於100美元的設備和軟體,不但可以觀察功耗,也可使用DPA技術取得私人金鑰和其他敏感資訊。甚至不必成為這些分析方法的專家,就能利用現成的DPA軟體工具自動完成整個過程。諸如此類型的攻擊已不限於理論領域,現在已被全球的駭客廣泛使用。
隨著各種攻擊面向的不斷增加,物聯網設備和系統的開發人員需要重新考慮其執行和整合安全防護功能的方法,如此才能具備更加穩健和快速回復安全的能力。
OTA更新確保硬體安全
如果設計新的IoT設備,必須徹底檢查該設備可能面對的攻擊以及必須加以防範的威脅模式。嵌入式系統的設計規範通常始於產品要求的功能及其工作方式,從源頭審查安全需求並將其納入產品規格是謹慎的第一步。大多數IoT設備預計可以使用很多年,在這種情況下,必須透過空中更新(Over the Air, OTA)進行韌體更新,而僅此功能就需要考慮進一步的攻擊面。要防護所有攻擊面向,需要從晶片到雲端確實執行硬體安全的設計模式。
IoT硬體安全建置要素分析
本節將探討一些硬體的安全技術,這些技術可為IoT設備提供可靠的安全機制。從晶圓廠開始即在硬體中實現安全性,並創建一個無法更改的固定識別證,這樣做的目的是嘗試破壞此類IC或設備的代價將遠高於攻擊軟體安全性漏洞的成本。在選擇微控制器或無線SoC時,嵌入式設計工程師應認知到,基於硬體設備安全的功能審查標準與其他設備,諸如時鐘速度、功耗、記憶體和週邊設備同樣重要。
信任根
對於任何基於處理器的設備,建立信任根(Root of Trust, RoT)是硬體驗證啟動過程的第一步。在晶圓廠製造IC晶圓的過程中,RoT通常作為根源的金鑰或映射嵌入到唯讀記憶體(ROM)中,RoT不可變,並在設備啟動過程時形成錨點以建立信任鏈。RoT還可以包含初始啟動映射,以確保從第一個指令執行開始,設備運作的是真正且經過授權的代碼。這種RoT可保護設備免受外來軟體的攻擊危害。
安全啟動過程
創建信任鏈的下一步是確保啟動設備使用安全的啟動過程。使用經過身分驗證和授權的RoT映射完成第一階段的啟動後,啟動的第二階段就開始了。隨後,安全載入程式驗證並執行主應用程式碼。圖2展示使用雙核心設備的方法,而且這個過程也可以使用單核設備進行。如果需要,安全載入器可以在代碼執行之前啟動更新過程。
圖2 信任根和安全啟動過程
另一種大幅提高基於硬體安全性的技術是使用無法複製的物理特性功能(Physically Unclonable Functions, PUF)。PUF是在晶圓製造過程中,於矽晶片內創建的物理特性。由於無法預測的原子結構變化及其對固有柵極或記憶體電子性能的影響,PUF為半導體元件提供了唯一的身分標誌。
從本質上來說,不可預測/混亂的差異為每個IC創建了一個獨特的「指紋」,實質上是一個數位出生證明。它們不可複製,即使試圖使用相同的製程和材料重新創建一個相同的IC,所生成的PUF也會不同。利用PUF技術,包括單向轉換函數(利用空間可變性)或反覆運算的挑戰─回應機制(利用時間可變性),從中提取可重複的加密金鑰。
PUF非常安全,並且具有防竄改能力。PUF可將安全金鑰儲存區中的所有金鑰進行加密,金鑰在啟動時會重新生成而不儲存在快閃記憶體中,而且必須對單一設備發起全面攻擊才能提取金鑰。
PUF包裝的金鑰也可經由應用程式處理,同時保持機密。這種技術和複雜性實質上需要侵入奈米等級的矽晶片,其目的是要進行反向工程或在執行PUF基礎下取得完全複製的分子變異,這對大多數(即使不是所有)入侵者來說都是難以做到的。也有晶片業者將硬體安全嵌入每個安全無線SoC和模組的核心。安全整合涵蓋整個產品生命週期,從晶片到雲端以及從最初的設計到整個生命週期結束(圖3)。
圖3 設備在整個生命週期中,硬體安全應注意的事項
安全元素
藉由在硬體中提供安全功能,對手在嘗試入侵或攔截機密資訊時將面臨艱鉅、昂貴且徒勞無功的困境。具有全面硬體安全功能的安全性群組件,可將安全性與主機隔離。通常安全元素的屬性是經由獨立的晶片提供。
安全元素具有四個關鍵功能以增強設備安全性:RTSL的安全啟動,專用的安全內核,真正的亂數產生器(TRNG)和鎖定/解鎖的安全調試。使用RTSL的安全啟動可提供可靠的韌體執行並保護免受遠端攻擊。
專用的安全核心結合了DPA對策,其中包括使用隨機遮罩來保護內部計算過程,並將矽晶中執行的這些計算時序隨機化。TRNG使用不確定的高熵隨機值來幫助創建強大的加密金鑰,並且符合NIST SP800-90和AIS-31標準。安全調試鎖定調試介面,以防止晶片在現場作業時受到入侵,並允許經過認證的調試介面解鎖,以增強故障分析能力。
Silicon Labs提供了Simplicity Studio作為上述硬體安全功能的補充,Simplicity Studio為一整合的開發環境(IDE),由一系列軟體工具組成,可簡化開發過程。Simplicity Studio的其他功能還包括查看設計的能耗設定檔和分析無線網路通訊的功能。Silicon Labs是安全物聯網聯盟(ioXt)的成員。ioXt使用國際公認的安全標準定義的認證過程,透過該過程對設備進行評估和評等以確保其安全運作。
維持硬體安全可降低功耗
除了實現強大的安全性並降低成本外,使用基於硬體的IoT安全還提供了降低功耗的優點。在軟體中執行加密演算法會為微控制器帶來巨大的運算負擔,增加功耗並縮短電池壽命。將加密處理分流到專用安全核心可實現更節能和更高性能的設計。所有連接設備的安全威脅無處不在,並且不斷變化。過去,基於軟體的安全技術運作良好,但已延伸為潛在的攻擊面。使用基於硬體的方法可實現安全性,現在並被認為是實踐整體和穩健安全機制的唯一可行方法。
(本文作者為Silicon Labs全球資安長)
分比式電源提解方 衛星天線微型化邁大步
相控陣列天線技術的出現,使得衛星天線的尺寸得以顯著縮小,進而能整合在更多樣化的系統設備中。Phasor就是一家模組化、數位化相控陣列天線的領導開發商,其天線方案(圖1)可在航空、航海、陸地行動及國防應用中提供高穩定度、可靠的衛星連線。公司的電子控制天線建立在動態波束形成技術及系統架構最新發展的基礎之上。Phasor針對行動應用的寬頻及衛星解決方案,允許採用電子控制相控陣列天線實現高速雙向寬頻網際網路連線。
圖1 美商Phasor已研發多款衛星用相控陣列天線模組,此為其中之一
不過,相控陣列天線雖可大幅縮小衛星天線的尺寸,卻也帶來功率設計上的難題。因此,Phasor決定與電源模組供應商Vicor合作,利用Vicor的分比式電源技術來解決微型衛星天線模組所面臨的功率設計挑戰。
天線尺寸明顯縮小 電源設計成為新難題
Phasor的天線由多個安裝在兩塊印刷電路板(PCB)上的小型模組所組成,上面的PCB正面是貼片天線陣列,背面是Phasor所開發的專用積體電路(ASIC)。下面的背板為系統提供電源、控制與通訊,其結構如圖2所示。
圖2 Phasor相控陣列天線模組的拆解圖
Phasor開發的最新天線技術無需碟型衛星天線,可實現將纖薄、平坦的固態固定天線系統嵌入到交通工具頂部的應用。其天線單元的厚度不到25公釐,效能卻堪比2.4公尺或更寬的碟型天線。該天線的兩個主要特性是可整合性和可擴充性:可整合性使天線能夠適應大多數交通工具的外形;整個模組化架構的可擴充性有助於天線滿足未來的任何需求。
當Phasor希望開發獨特的行動通訊系統時,它意識到其產品不僅需要將高功率密度與纖薄元件結合,而且還要在極低電壓下提供極大的電流。
符合上述所有要求的解決方案是Vicor 的分比式電源架構(FPA),兩家公司過去四年一直保持緊密合作關係,以確保所開發的產品符合Phasor的系統要求、充分滿足客戶需求。Phasor發現Vicor FPA系統在尺寸和密度以及提供模組化和可擴充的高效能方面均處於市場領先地位。
分比式電源滿足低電壓/大電流需求
今天,隨著高新先進處理器的負載電壓降至1伏特(V)以下,這些處理器需要更大的電流。負載點的密度和低雜訊對處理器效能來說日漸重要。系統設計人員面臨的持續挑戰是如何在不斷縮小的電路板中,以更快的暫態響應和更高的電源系統效率,穩定地提供更低的電壓。
分比式電源架構可解決這些問題—它採用DC-DC轉換器的穩壓和轉換功能,將其分解為兩個組成部分。這有助於對各項功能進行全面最佳化:一個高效穩壓器和一個高密度電流傳輸器,適用於各種低電壓大電流負載。FPA由穩壓器模組(PRM)和電流倍增器(VTM)組成。這兩款模組相互配合,每款模組都能有效發揮其特殊作用,最終完成DC-DC轉換功能。
PRM能透過未穩壓的輸入電源提供穩壓輸出電壓或「分比式母線」。該母線可以對一個或多個VTM供電,不僅能將分比式母線電壓轉變為其負載點所需的水準,同時還可以提供隔離功能。因此,PRM-VTM晶片組可提供全面的穩壓隔離式DC-DC轉換器功能。
分比式電源意味著在負載點有更多空間、功耗減半,而且穩壓功能的PRM可置放於距離負載點較遠,不會造成干擾的位置。
Phasor天線運行成功的重要因素是 Vicor的解決方案能將48V電源轉換成1.5V電源(新一代天線甚至更低)。Phasor所使用的ASIC為電源系統設計所帶來的主要挑戰是,必須在65安培(A),甚至80A的電流下,實現這一變壓。
Phasor考慮過其它解決方案,但有幾個不足之處。首先,一些備選方案無法解決散熱等問題。由於Phasor的天線模組高度僅有25公釐,根本沒有安裝散熱風扇的空間,因此Phasor需要的解決方案不僅能進行傳導散熱,同時還能盡可能不產生熱量。其次,傳統變壓方法可能涉及多個具有多個不同相位的硬開關轉換器,才能實現65A的電流,這可能會產生大量的電磁干擾。VTM是一種諧振轉換器,因此與硬開關轉換器相比,雜訊極低。同時,對於供電與效率而言,Vicor解決方案優於傳統DC-DC轉換器。
此外,Vicor提供的FPA解決方案在過去10年中已被多家大型處理器公司採用,得到了很好的驗證。
分比式電源背後的元件:PRM和VTM
PRM和VTM都是實現FPA的組件。PRM穩壓器採用已獲專利的零電壓開關(ZVS)升降壓穩壓器控制架構進行高效的升降壓調整並提供軟體啟動功能。在VIN=VOUT時,可實現最高效率;最新PRM可實現99.3%的峰值效率。
VTM電流倍增器是一款採用專有零電流開關/零電壓開關(ZCS/ZVS)正弦振幅轉換器(SAC)的高效變壓模組。其工作基於具有高頻譜純度及共模對稱性的純正弦波形。這些特徵意味著它不僅不會產生典型脈衝寬度調變(PWM)類轉換所具有的諧波震盪,而且產生的雜訊也極低。該控制架構將工作頻率鎖定至功率級諧振頻率,不僅支援高達97%的效率,而且還可透過有效消除無功組件將輸出阻抗降至最低。這種極低的無電感輸出阻抗使其幾乎可以瞬間回應負載電流的階躍變化。
VTM能夠以3.5MHz的有效切換頻率回應負載變化,即使幅度小於1微秒都沒問題。VTM的高頻寬消除了對大型負載點電容的需求。即使沒有搭配任何外部輸出電容器,VTM的輸出在因應突然出現的功率激增時,對電壓的擾動也非常有限。極少的外部旁路電容(低ESR/ESL陶瓷電容器的形式)足以消除任何暫態電壓過沖。
未來挑戰:電壓更低、電流更大
Vicor和Phasor所做的工作是一項重大突破,有望創造出一個產值達到數百萬美元的市場。該市場的發展將有兩個重要元素:一是讓衛星通訊產業從現有的地球同步衛星網路服務轉型為寬頻服務;二是讓近地軌道衛星系統作為通訊骨幹,對地面提供寬頻服務的新產業誕生。
對於這兩家公司而言,下一個挑戰是開發以更低電壓(1V)提供更大電流的技術。有了Vicor和Phasor的長期共生策略關係,不僅天線專家可讓模組化電源專家即時瞭解最新ASIC的電源需求,而且Vicor還可讓Phasor即時瞭解分比式電源的最新資訊。這兩家公司之間不斷發展的合作還在繼續。
(本文作者為Vicor台灣區總經理)
六大感測器成就動力系統 汽車電氣化步步到位
動力系統感測架構剖析
如圖1所示,動力系統中高度準確的電子感測器會負責監控相關條件以提升效率,系統中包含數個模組,各模組彼此獨立運作,並分別具備不同感測器和反饋控制機制。車輛效率主要視動力系統感測器和傳動器的精確度、精確度和反應時間而定。這些感測器可幫助傳輸感測資訊所需的封閉迴路運作,以進行引擎管理和變速箱控制(如表1所述)。
圖1 HEV中的動力系統
表1 動力系統剖析:與建構單元的關係及如何實現頂尖設計目標
促進動力系統發展的主要因素為經濟效益與廢氣排放,兩者都會影響性能與行駛能力。在引擎和變速箱系統中,感測器與反饋控制機制透過監控激發來提高效率,並利用燃燒程序效率提升以減少廢氣排放;且感測器和反饋控制機制透過準確監控激發來提高效率,進而促進引擎和變速箱系統效率。為了增加電動車和油電混合動力車中的電氣化程度,工程師必須針對動力系統架構和控制裝置重新構思。
此外,動力系統感測器在ICE車輛中扮演的角色也同等重要。如圖2所示,車輛電氣化最初從智慧型感測器開始。而減少ICE車輛廢氣排放的主要方式,是運用動力系統感測器與其性能。
圖2 傳統內燃機引擎
動力系統感測器可依提供的測量功能進行分類,如圖3所示。動力系統感測器通常可提供以下特性:
.低功耗(~10mA)。
.高準確性,亦代表提供精確的控制機制。
.對激發改變具高靈敏度。
.在汽車環境中強固耐用。
.電磁干擾(EMI)電磁干擾相容性。
圖3 依測量基礎分類動力系統感測器
舉例而言,德州儀器(TI)汽車高溫感測器(HTS)參考設計可提供高密度、低成本、高準確的熱電偶類比前端。
三種溫度感測器成就動力系統
動力系統共有三種主要溫度感測器類型。
熱電偶溫度
隨著新型柴油引擎問世,對高溫感測器的需求也越來越高,因為排氣系統就在引擎正下方。這種配置需要具備高精確度、高解析度和高整合度的溫度偵測功能,而可承受和偵測高溫的排氣系統溫度感測器通常運用熱電偶,並以多個熱電偶溫度感測器和一個獨立模組來進行控制。
熱敏電阻
市面上新熱敏電阻提供高溫度範圍,以滿足高溫感測器的需求。以矽基線性熱敏電阻取代標準負溫度係數和正溫度係數類型,也是目前的趨勢。透過新式智慧型熱敏電阻,汽車動力系統的特定需求便得以滿足,可在廣泛的動態範圍中實現高線性。
矽晶
由於具備以下優點,矽晶溫度感測器在HEV/EV和ICE車輛中扮演著關鍵角色:
.於廣泛的溫度範圍中提供高線性。
.可在支援溫度範圍內維持精確度。
.提供溫度感測器高解析度和第0級認證。
.提供數位輸出介面,促進資料數位傳輸。
.提供觸發警示功能,大幅提升控制作業效率。
.成本低廉且執行簡單。
壓力感測器多線束防短路
整合式動力系統壓力感測器運用電容與電阻原理,搭配放大器、類比至數位轉換器、微控制器和數位至類比轉換器/數位介面,在一個晶片上進行訊號調整。一般來說,壓力感測元件在溫度方面多呈非線性,因此傳統壓力感測器訊號調整電路中包含溫度與線性補償機制;由於壓力感測器模組線路需要多個線束,因此最好能防止線束發生過電流、過電壓或短路等故障。
舉例而言,汽車電阻橋壓力感測器參考設計和汽車電容式壓力感測器參考設計可助使用者避免線束故障。
動力系統壓力感測器的基本考量包含:
.訊號調整元件需具備較高的絕對最大額定值。
.容許線束故障。
.高靈敏、壓電電阻壓力感測器需求增加。
在汽車應用中,動力系統壓力感測器的訊號調整必須讓感測器能在極惡劣環境中運作,並且能承受各種震動、溫度波動、各種電磁條件和撞擊。
液位與濃度感測器以超音波維持系統運作
動力系統液位與濃度感測器通常以超音波電容運作基礎。液位必須在車內數個位置進行測量,如水箱、油箱、液壓油箱、機油箱與尿素箱等,皆位於車輛動力傳輸系統內。
為了讓控制迴路運作更有效率,必須監控這些液體的液位與濃度。以超音波法進行液體感測有以下優點:
.縮短量測時間。
.可在廣泛偵測範圍內驅動各種轉換器。
.適合各種中型儲槽和中等距離。
.可與高電壓電路介接,進而驅動轉換器以進入更深的儲槽中。
.能夠整合各種保護級。
.可使用控制器區域網路(CAN)介面。
在排氣系統中,AdBlue噴射會在柴油微粒過濾器(DFP)之後執行,以減少廢氣中的氨氣濃度;液體濃度與液位感測器在液體濃度與adblue液位量測中扮演重要角色。
磁性/電感奠定位置感測器運作基礎
位置感測器是另一種運用在ICE、HEV和EV動力系統中的感測器,可在電動轉向、牽引反相器、自動變速和防鎖死煞車系統等重要操作下,測量轉速、角度、速度和開啟/關閉位置。
供應商如TI的液位、濃度與流動感測超音波感測類比前端,以及汽車超音波訊號處理器和轉換器驅動器,皆支援這些超音波參數。
位置感測器主要以磁性(霍爾式和磁電阻)與電感為運作基礎,依應用而有所不同(表2)。動力系統位置感測器的考量與需求包含:
.在重要位置提供耐用性。
.具備偵測較小變化的靈敏度。
.提供高頻寬以進行速度感測。
.整合式數位輸出。
.輸入處低雜訊。
.陣列感測器或其他靈敏度軸。
.可耐受溫度與震動。
.非線性磁鐵。
.能夠實現高頻寬位置感測。
表2 位置感測器類型(依使用原理分類)
電感式位置感測器可透過減少維修來提升耐用性與精確度。
RF排氣感測器提升精確度
所有ICE車(包括油電混合車)皆採用排氣感測器。為了因應廢氣排放新規定,越來越多國家/地區皆針對廢氣排放訂立規範,對排氣感測器的相關要求亦隨之增加。
如圖4所示,車輛排氣系統中有各種類型的感測器。過去的感測器採用化學方式,利用兩個電極和電極電位基礎來進行感測,這種化學式感測器需要較多維護成本和反應時間。
圖4 汽車排氣系統內的感測器類型
而新型射頻(RF)排氣感測器可縮短反應時間、降低維護成本並提升精確度;這類感測器的運作基礎是各種氣體都有其發生共振的吸收頻率,並由一個傳送天線和一個接收天線負責感測氣體。若想降低廢氣排放,TI的汽車RF煤灰感測器參考設計中有針對RF感測器在各種汽車排氣系統上的氣體偵測功能加以說明。
排氣感測需具備以下條件:
.符合第0級資格的產品。
.由於每個排氣感測器都具備不同模組,因此需透過CAN協定與主要電子控制單元通訊。
.高精確度。
.降低維護成本。
.高溫下的耐用性與耐受性。由於排氣感測系統位於引擎蓋下方,因此排氣感測器溫度範圍將近可達1,500°C。
電流感測器三子系統重要需求
不論是燃油引擎、HEV還是EV,電流感測器都是車輛動力系統中最重要的一環。磁性分流基礎可滿足車輛電流感測的需求,使用者可依感測器位置來選擇適當運作基礎。燃油車輛中的電流感測主要為12V,HEV/EV車輛則為48V,其中EV的範圍可從400V到600或800V。
以下是電流感測各子系統的重要需求:
ICE
ICE的電流感測適用12V電池,其中精確度和高度整合是主要影響因素。這種電流感測器必須能在高溫下提供精確度;溫度和補償演算法可在廣泛溫度範圍內維持精確度,以避免獨立式電流感測器發生線數故障。
HEV
HEV中的電流感測器適用於12V和48V電池、DC/DC轉換器和馬達控制。毫安培至千安培範圍內的電流感測對電池來說尤其重要,必須以共模電壓電流分流感測器來耐受48V電池;電池電流感測必須能在低電流下提供高準確性,才能進行電池充電狀態(State of Charge, SoC)和健康狀態(State of Health, SoH)計算;DC-DC轉換器電流感測需要更高頻寬,才能針對故障快速進行反應;馬達控制電流感測需高電壓轉換率和低反應時間。
EV
EV的車載充電器、DC/DC轉換器、牽引馬達和400V至800V高電壓電池都需要進行電流感測。此外,也需隔離電流感測,以進行高電壓處理。分流式電阻器可提供磁性或強化型隔離、高頻率隔離和高線性。
電阻器低功率消耗和隔離式放大器電流感測的設計廣受歡迎,其中EV高電壓電池的低側電流感測結果較為理想,必須透過低電流下的準確度、高整合度及廣泛動態範圍電流感測,來進行電池充電狀態和健康狀態計算。
在精確感測非常重要的情況下,供應商如TI的汽車分流式±500A精確電流感測參考設計可在-40°C至+125°C溫度範圍內,為電池管理系統、馬達電流與其他汽車應用提供<0.2%的全幅範圍。
至於其他用途,電磁閥和其他數個閥門也需要電流感測才能在整個溫度範圍內得到準確結果,因此必須減少溫度漂移和偏移,並須降低分流容忍度。在這種情況下,較理想的方式是採用整合式分流。
感測器設計推動車輛電氣化進程
針對EV與HEV中的高容量電池,如TI的汽車、mA至kA範圍、電流分流感測器參考設計亦說明如何利用匯流排式分流電阻器,偵測來自毫安培至千安培範圍的電流。
隨著新汽車技術的推出和車輛持續電氣化,也對動力系統感測器與相關電子元件帶來許多影響。在HEV和EV中,電流和位置感測器的設計需求出現大幅提升(表3);而具高度準確性的訊號調節器和高精確度的運算放大器,是讓動力系統感測器在嚴峻汽車環境下可靠運作的主要功臣;感測器訊號調節電子元件可幫助克服許多挑戰,如高溫和震動條件、EMI保護,以及汽車安全標準相符性等。
表3 HEV/EV各類感測器及相關配置
在最終分析中,可看到動力系統感測器已準備好面對本時代最大的顛覆性創新科技之一:車輛電氣化。但選擇動力系統感測器和相關訊號調節電子元件時,應仔細回顧基本的設計考量。
(本文作者為德州儀器汽車系統工程師)
智慧聯網/資安/差異化兼備 智慧家庭趨勢六箭齊發
Navigant Research最新研究報告指出,智慧家庭平台的全球年收益預計將從2019年的32億美元增加到2028年的143億美元,年均複合成長率(CAGR)為18.1%。
技術商如Silicon Labs耕耘新興智慧家庭市場多年,透過提供矽晶和軟體解決方案,並與各種設備製造商、通訊協定技術聯盟(SIG)和智慧家庭技術聯盟緊密合作,推動智慧家庭市場發展。隨著2020年的到來,人們也總結六項關鍵趨勢,這六大趨勢預計在未來一年中將嶄露頭角。
從Smart到Intelligent
傳統上,「Smart」意味著使用者可透過語音命令調節燈光,或者在上下班時以智慧手機打開暖氣。這種聰明智慧很棒,人們都喜歡。但這只是邁向更遠大、更令人振奮旅程的第一步。
物聯網裝置正變得更強大且智慧。外形尺寸不斷縮小。強大的通訊協定提供更廣的範圍和更高功效,消費者能夠在家中增加更多可連接的裝置。這些都意味著實現更複雜功能組合的可能性(甚至是期望)越來越大,多種設備可以無縫並智慧協同工作。
舉個簡單的例子,當使用者與家人或朋友觀賞電影時。經由單一語音命令可以將電視和機上盒打開,並準備播放電影;同時可降下百葉窗,使燈光調暗,營造出類似電影院的氛圍。
多重協定連接更普及
談到智慧家庭連接時,沒有一種協定能成為絕對主流。這有充分的理由:藍牙、Wi-Fi、Zigbee、Z-Wave、Thread和專屬網路都具備不同的特性,其各自在IoT連接中發揮作用。
設備製造商將持續根據範圍、連接的裝置數量、功率限制,以及其希望整合之智慧家庭生態系統所使用的協定等因素來選擇通訊技術。
這種使用最佳無線技術的方法持續推動對於多重協定連接的需求。例如Silicon Labs開發具備動態多重協定連接能力的無線IoT解決方案,該方案能支援Zigbee、藍牙和其他協定選項;每個協定對延遲和頻寬都有各自的要求,有效的通訊調度是成功利用動態多重協定連接的關鍵要素,如透過單一多重協定SoC進行設計,可以將無線子系統的物料清單(BOM)降低達40%、簡化印刷電路板(PCB)的設計,並藉由射頻共存方法消除多個無線電之間的潛在干擾。
由此產生的多重協定智慧家庭產品對消費者更具吸引力,使其不再需要花費太多時間查找規格,以確保某些東西可以在設定後運作。展望未來,人們將看到用於智慧家庭的終端產品開始支援多重協定連接,使購買新產品時對包裝盒上會附有何種協定標誌而感到焦慮的消費者而言,選擇將變得更加容易;而它們都可以正常運作,這與人們的下一個智慧家庭趨勢非常契合。
智慧家庭裝置優化使用者體驗
即使使用者的裝置是市場上功能最強大的智慧家庭產品,若是安裝和使用體驗不佳就不太可能會得到迴響。市場上的競爭者盡可能讓智慧家庭裝置的設定和操作變得更容易。如Z-Wave SmartStart安裝系統就是一個例子,其使消費者能透過掃描QR Code,將新裝置增加到他們的網路中。
人工智慧廣泛運用
越來越強大的運算能力,使智慧家庭設備製造商能就近利用裝置附近的機器學習功能,而不是局限在雲端。這種將智慧遷移到邊緣的好處是可以減少延遲,並且打造反應速度更快和更智慧的系統;此外,還可透過限制家庭外部共用數據的數量和類型,提供更高的安全性和隱私性。
差異化為裝置製造商技術突破口
智慧家庭裝置的製造商對於如何使用先進的技術,改變人們的生活方式都有著某種願景,實現這個願景是他們的首要目標。這就是為什麼他們希望投入更多時間進行創新和差異化,而不是深入了解元件整合、無線認證等方面的細節。
而結果是智慧家庭裝置製造商不斷尋找能夠提供開發工具,並且標準化跨越多重通訊協定設計過程的半導體和軟體供應商。這些實用工具可解決繁瑣的耗能分析、配置和連結優化等工作,使裝置設計人員的工作更加輕鬆。因此,可以為創新留出更多時間,同時加快產品上市時間。
全面協作模式強化資安
沒有深入研究安全性,也就無從談起智慧技術趨勢和物聯網。隨著越來越多的連接裝置蒐集更多資料,駭客發動的攻擊越來越複雜;加上精通科技的消費者愈發意識到這些攻擊和聯網家庭中存在的風險,安全需求(從裝置到雲端)正日漸成長。
當然,挑戰在於實現安全性,又能免除對電池壽命、頻寬、CPU使用率和系統成本造成不能接受的影響。要確保IoT的安全,需要一種全面、協作的方法,包括半導體和軟體供應商、無線協定SIG、設備製造商、IoT服務供應商和雲端企業的整個生態系統。
例如Silicon Labs的Z-Wave Security S2技術重新設計Z-Wave安全性的工作方式,致力為智慧家庭網路打造黃金標準,其使用橢圓曲線Diffie-Hellman加密技術和非對稱密鑰交換。關鍵為其在裝置上的代碼占用空間很小,為製造商提供新增所需功能的額外空間。S2補足其他針對IP網域的優化機制,這些機制使Z-Wave服務能夠實現端對端的安全性。
智慧家庭市場令人振奮,對於設計和製造智慧家庭產品的人來說,網路協定的互連/互通越加容易;簡化開發和提升使用者體驗的新工具意味著他們能更快設計出更具吸引力的產品。
另外,對消費者而言,好消息是他們將從更快的創新步伐、更廣泛選擇易用產品以及從生態系統互通性中受益,這將讓他們在2020年後實現越來越聰穎的智慧家庭生活。
(本文作者為Silicon Labs智慧家庭產品行銷經理)
三合一電源架構實現高效充電 太陽能電動車前景可期
在印度標準局(BIS)、印度汽車研究協會(ARAI)、能源效率服務有限公司(EESL)等組織的協助下;印度政府已公布充電站的技術規格,此外AC-001、DC-001等原始標準也已經完成開發,並在特定地點部署充電站;除了低功耗AC和DC-001之外,最新規範也要求充電站必須配備多種規格的充電器,也就是AC Type 2、CCS和CHADEMO。不過這些系統完全仰賴電網供電,會因主要都會和半都會地區建物的供給而受限,而且電網是否準備充分足以應付這些額外負擔,也都還是問題。
而這就是太陽能與儲存裝置可以切入的領域,不但可補足電網不足,還能在全國各處可行地點獨立作業。所幸印度已成功部署太陽能,且因地理條件,太陽能資源十分充足。一次性的安裝與資本支出可順利運轉至少20到25年,投入的資金只需短短幾年即可回收,之後的能源輸入便都形同免費。
接下來將介紹一套可行的實作方法,來運用、儲存太陽能並將其應用於電動車的充電;本文還會略為提到能源的運用和儲存方法、分散式電池管理、能源轉換與連結,都是模組化、可擴充之太陽能驅動電動車充電站的基本要素。
圖1為常見由太陽能驅動之電動車充電站實作的配置圖,主要元素均可一目了然。
圖1 太陽能電動車充電站的功能方塊
至於使用者的部分,基本上為終端使用者會用到的功能。資訊的交換和使用者互動都是在這裡進行,通常包含一個具備觸控感測功能的TFT螢幕、供驗證或支付用的NFC讀卡機,有時或許還有藍牙介面以提供更先進的功能;車輛可實體連接任何一種輸出埠─供小型車和電動三輪車使用的AC慢充、特定等級車輛的AC快充,以及DC快充。使用者必須驗證自己的身分、設定偏好的充電方式,並且等到充電完畢。不過越深入其後的功能越複雜,因為都由中央控制器所控制和監控,所以會牽涉到許多不同的模組。
三供電來源共構能源管理系統
這套系統有三種供電來源。首先最重要的就是太陽能板,規模分析並不在本文討論範疇內,但一般來說每小時最少要有數千瓦(Kilowatt)。太陽能板的額定輻照度通常在每平方公尺150W。太陽能板饋給的對象為最大功率點追蹤(MPPT)模組,這是一種直流對直流(DC-DC)的功率轉換器,內部可執行最大功率點追蹤運算法。一般來說這些裝置效率都非常高,電效率超過98%,其通常是多相的交錯式降壓或降升壓轉換器,輸入和輸出端都只要幾百瓦就能運轉。裝置可以隔離也可以不要,但因為法規或安全因素,大部分系統都會進行電氣隔離。它的輸出對象則是一個通用的直流匯流排,可從這裡將下游能源提供給負載,而系統可採類比、完全數位化,或混合類比與數位控制。
第二種來源是電網,其並非必要供電來源,因為目的是使太陽能的利用最大化。不過在供電斷斷續續,或日照不足以提供全年或特定季節運轉的地區,電網就有助於滿足需求,因為系統基本上是一種太陽能儲存裝置,因此也可以利用系統本身在尖峰時刻補足電網之不足,或利用雙向的併網逆變器,擔任太陽能發電場的角色。若有適當政策將太陽能發電場或自用電廠所產生的電力輸出給電網,並採用淨計量電價的模式,就同時可以達到兩用效果。
第三種來源,同時也是接收/儲存點,則是電池。最近的趨勢是利用電池續航力高的鋰電池來快速充電,放電深度與容積效率都非常高,也可以將電池放在地底下以節省建物空間。這些鋰電池組件會以適當的串並聯組合放置,並分為好幾個組列。
電池的末端有一個接線盒,以及同時扮演監督者角色的終止裝置。每個電池都有一個資料埠,通常為CAN或RS485,都以菊環鏈模式輸出到終止裝置,終止裝置就能從最頂層了解每一個電池、組列或整個蓄電池組的健康狀態─這基本上是一種資料集中器和交換裝置,讓電池組件連接或中斷電路。此外,其還能和中央控制進行通訊,決定電池要充電還是放電。
圖2很清楚描繪出電源系統的架構,這是一種模組化的系統,可擴充到適當規模,模組通常都可擴充,每個3~5kW且搭配通訊匯排流,多半是CAN或MODBUS/RS485。中央控制器隨時都可以根據功能需求來配置模組—無論是充電管理、負載管理或診斷檢查。中央控制器內部經過布建可偵測能源使用狀況,基本上就是每小時消耗、儲存和產生/輸出多少kW的電力;同時還能與工業標準的電度表通訊,達到計費、費率設定等目的。
圖2 後段的能源系統架構
SiC提升電源轉換功率密度/效率
DC-DC轉換器模組接收DC匯流排的輸出。依照連結的車輛種類,還有與車輛電池管理系統規定電壓和電流相關需求,中央控制器會將DC-DC轉換器配置到通訊匯流排,這種選項通常用在DC快速充電,還可同時搭配多個DC-DC轉換器模組以達到負載。
DC-AC逆變器也是接收DC匯流排的輸出,但專門用於只能接受AC充電或一般慢充應用的車輛。這種雙向的逆變器可達到兩種功用:一是對DC匯流排輸出以滿足需求,二則是當充電站處於空轉狀態,抑或尖峰時段必須利用充電站來補強電網不足,便可反向對電網輸出電力。目前任何一種電源轉換模組的關鍵效率指數包括下列兩項指標:
.高效率
端對端>95%,為現今已經可以實現的數字。
.高功率密度
有助於縮小系統體積,因為建物空間是主要部署成本之一。
以上兩點都可以藉由先進的晶片技術達成。寬能隙(Wide Band Gap)半導體,尤其是碳化矽(SiC)元件,能在高切換頻率、更高的接面溫度下運作,而且效率更高。除此之外,還可自動縮小磁性元件和電容器等被動元件的尺寸。因為有更好的磁性元件材料,在設計上得以縮小體積並降低耗損,因此可以處理更高的功率。
中央控制器四功能確保穩定充電
中央控制器為充電站的大腦,功能包含最基本的使用者/訂戶的辨識及互動,甚至是確保車輛以最適方式充電,結合高效能運算、聯網與感測功能,功能強大。主要功能如下:
.使用者身份與支付
就使用者而言這是最常見的功能,透過智慧卡、一次性密碼(OTP)、支援NFC功能之手機,甚至藍牙執行。所有次要系統都由面板的微處理器/微控制器(MPU/MCU)控制。
.電源管理
這是充電站最重要但也最不顯眼的部分。系統控制器會持續監測電源情境:也就是供與需,接著決定如何從供應端滿足需求。無論光靠太陽能是否足以供應負載,或必須結合太陽能和儲存的電力,又或是同時需要從電網提供部分輸入。有些情境下可能會出現供給過剩或需求過高的狀況,其有足夠的智慧功能,可透過更改上述各種電源模組的設定,根據實際狀況傳送電力。
.聯網功能
最新的充電站和相關部署,都必須連上雲端以進行遠端監測及控制;且必須定期與中央管理系統(CMS)對話、回報轉移狀況、參數、診斷結果和運轉數據;同時需要接收來自中央管理系統的運轉指令及設定。因此目前已有多種聯網選項,包括有線及無線。3G/4G、Wi-Fi、乙太網路,甚至是LoRa,都已經用來進行遠端監測。
.保護、診斷和回報錯誤
為了防止故障,系統具有動作迅速的保護機制,會因為大浪或雷擊等外部事件、運轉方面的問題、意外或刻意的誤用/濫用,或者是短路、超溫或過電壓/過電流狀況而驅動。為持續降低運轉成本並將故障時間減至最低,系統會自動回報可能經常發生的問題。模組化的建構方式讓系統可以準確指出現場有哪個故障部分必須更換,這樣技術人員就能在抵達現場前做好準備。
以上簡單介紹太陽能電動車充電系統部署方式。讀者可以到位於印度諾伊達(Noida)的意法半導體印度開發中心,體驗可行的解決方案和各種子模組,也可以根據OEM代工業者的個別需求提供客製化的設計。電子行動和電動車的充電基礎架構是關鍵的焦點領域之一,相關研究也正如火如荼進行,希望解決上述所有功能模組的高效率問題。目前已有端對端晶片可讓電動車充電站得以成真,還有許多設計參考架構加速產品上市時間。
(本文作者任職於意法半導體)
可編程架構靈活第一 FPGA DNN部署高速直進
本文概述演算法和架構方面的最新發展,並探討FPGA如何適應不斷變化的環境。
DNN加速部署因應環境變化
當今工業革命的核心是推出許多機器學習(ML)的演算法,尤其是深度神經網路(DNNs)(圖1)。其在電腦視覺與語音辨識領域取得令人印象深刻的成果,且越來越廣泛地應用在其他任務中。DNN首先會透過已標記的資料集進行訓練,後續應用的其中之一是將其他資料進行推論,這個推論的過程通常被稱為部署,即是本文的重點。
圖1 卷積神經網路的基本拓撲結構
與DNN部署相關的大量運算和儲存需求需要加速。此外,根據不同的應用實例,可能會對準確度、成本、功耗、模型大小、傳輸量和延遲有不同的限制。擁有即時性且以安全為重點考量的應用,如AR、無人機控制、自動駕駛等,由於低延遲與資料傳輸量的需求,因此不適合使用雲端。
在雲端運算和ML即服務的環境下,資料中心為成功處理大量的資料,面臨不斷成長的傳輸需求,為能源效率與營運成本帶來更多像是如何降低最多營運費用等挑戰。與嵌入式場景相比,雖然雲端服務延遲不那麼重要,但其仍然會直接影響到互動式應用的使用者體驗,例如Jouppi等學者在雲端服務中,將互動式使用者體驗的回應時間限制為7毫秒。
由於上述這些挑戰,過去數年間不同DNN模型與加速器呈現極速的發展。考慮到應用需求的差異,目前DNN推論作業負載與硬體加速器架構領域的一大關鍵趨勢,為多樣性及快速演進發展。本文將概述演算法和架構的最新發展,並探討FPGA如何適應這種不斷變化的環境。
DNN趨向追求高效推論
DNN通常是由一個或多層建構的前饋運算圖,其中大型網路能夠包含數百到數千層;每一層皆由突觸互聯的神經元組成且都與權重相關。每個神經元運算其接受域的加權和,並且使用非線性激勵函數。電腦視覺通常使用卷積層,其接受域擴展到多個典型的二維特徵圖,這些特徵圖與多個典型的二維過濾器進行卷積,產生如圖2所示的運算虛擬碼結果。
圖2 典型DNN運算的虛擬碼
機器學習框架(如PyTorch、TensorFlow和Caffe)都是基於這些運算圖展示,針對訓練與推論將硬體的運算進行排程與配置。
傳統意義上,機器學習研究的重點是如何提高模型精確度,並沒有特別考量推論的成本。這一點在像AlexNet與VGG這類較為陳舊的ImageNet獲獎網路中表現相當明顯,即便這些網路現在看來規模較大且過度參數化。然而,隨著機器學習和DNN進入實際應用,運算和記憶體需求成為其中一個主要的問題。上述問題激發最近一系列有關如何使DNN推論更有效的研究,同時精準度和運算的複雜度也會成為考量。
以下簡述為提高DNN效率而提出的幾種方法。在大多數情況下,這些方法可被認為是相互獨立且可以組合的,儘管部分DNN可能不太適合某些技術。
高效能拓撲結構
DNN的拓撲結構定義了其包含多少層、每層的類型和大小,以及各層之間的連接方式。一些拓撲結構由構造規則進行定義,該構造規則根據拓撲參數定義大小和層數。近期大量研究都提出DNN可透過緊湊的拓撲結構實現高精準度,例如透過少量的參數、少量的乘積累加(MAC)運算或兩者並用。
最近的範例包括MobileNets、
ShiftNet、ShuffleNet,和Deep Expander Networks,其通常具有可控制精準度與運算量之間權衡的拓撲參數。而FPGA在這方面可以提供獨特的優勢,因為新型運算單元(例如移位和隨機排列)幾乎不需要運算資源,可透過重新配置元件中的可編程設計互連來實現。
量化
DNN通常使用浮點運算進行訓練,但可以使用有限的數值,其通常可以直接量化到8位元(參考圖3),或者重新接受訓練以使用更少位元(訓練量化),進而得到量化神經網路(QNN)。量化方案可以是均勻或非均勻的,而根據網路的不同部分可以使用不同的量化方案。使用更少位元數需要更少的運算和記憶體,但可能會導致準確度降低。最近大量資料都提出更好的量化訓練技術。近期的方法如LQ-Nets,已經將浮點和4位元QNN之間的精準度差距縮小到1%以下。
圖3 正弦波3位元量化函數
FPGA內部的可編程邏輯可提供獨特的功能,能夠以非常精細的位元度對運算單元的資源進行客製化,進而提供精確的位數來滿足應用需求。因此,此應用能夠發揮潛力來降低運算與記憶體的硬體成本。
剪枝(Pruning)
神經網路的一部分可以被修剪掉而不會對準確度產生任何重大影響,對於某些層來說,準確度最高可達90%(圖4)。剪枝技術在如何選擇修剪部分(例如透過權值幅度或二階導數),以及在選擇以何種精度執行修剪(例如單個突觸、相鄰突觸群或用於卷積的整體特徵圖)有所不同。修剪單個突觸會導致不規則的結構,而這些結構只能透過專用硬體來進行有效處理。雖然人們通常選擇較粗精度的修剪方法,但是精細度的修剪方法更進一步提供可與FPGA搭配使用的效能擴展性,進而縮減記憶體子系統,在提供運算引擎所需支援的同時,有效儲存稀疏表示(Sparse Representations)。
圖4 突觸剪枝
層間融合與分解
數學等價或近似可以用來減少DNN層的運算和記憶體需求。例如,批次的標準化操作可以融合到前面的線性轉換層(卷積或全連接層)中。卷積可以用深度可分離濾波器(Filter)來近似表示基於奇異值分解的全連接層。
其他技術則可以使用知識蒸餾(Knowledge Distillation)使高效能模型的訓練變得更加容易。Hoffer 等學者提出將DNN的最終分類層固定到Hadamard矩陣上的方法,該矩陣具有+1/-1的固定模式值,並證明此方法對幾個ImageNet網路的分類精準度沒有影響。
精度/運算之間損益比較實測
神經網路是函數近似器,高品質的近似器(Approximators)比低品質的成本更高。其中,在確定將多少記憶體和運算資源用於執行推論(使用神經網路),以及所得推論的品質(例如網路對未見輸入影像的類別進行預測時的準確性)之間,需要作出權衡。雖然難以確定資源與精度之間的確切關係,但是透過對具有不同運算要求的神經網路進行訓練並觀察所得準確度,能夠以過往經驗探究其設計空間。
圖5呈現的是設計空間探索的一種結果。(圖中兩軸上的數值越低結果則越理想。)使用不同的量化方案來生成具有不同運算成本(x軸表示為在整體運算中將使用多少FPGA LUT和DSP片的大略數值)和準確度(y軸)的網路。紅線是柏拉圖邊界(Pareto Frontier)與設計點,這些設計點在運算成本和準確度方面都是同類中最好的。在這種情況下,較低準確度的深度網路(ResNet-50,具有2位元權重和8位元激勵)的運算成本與誤率較低,優於較高精度的淺層網路(ResNet-18,具有8位權重和8位激勵)。
圖5 運算成本與使用各種量化網路在ImageNet上排名前5的分類錯誤率
深入推論加速器架構研析發展趨勢
如前所述,神經網路對運算與記憶體的要求可能非常高。例如使用像ResNet-50這類熱門的DNN對每個單獨的輸入影像進行分類需要77億次運算。然而,從優勢來看,本質上DNN的高度平行化,可以加以利用。因此,各種形式的客製硬體架構正在演進發展,以實現這些演算法的部署。
DNN的推論運算包含多個平行級別,如圖6所示。這些平行級別可歸納如下:
・連續層之間的粗精度拓撲平行與平行分支,例如在GoogLeNet或DNN整合中所發現的。
・層內的神經元和突觸平行,例如多個輸入/輸出特徵圖(IFM/OFM)通道及卷積層中的畫素。
・當分別查看權重和激勵的各個位元時,運算內部的位元層級平行級別。
圖6 適用於運算DNN推論的平行級別
推論加速器架構前景可期
在為這些運算和記憶體高度密集型演算法優化硬體架構時,會出現以下問題:
・如何進行最佳迴圈轉換和展開,以實現資料重複使用和運算效率最大化與記憶體瓶頸最小化?
・如何在技術節點縮小導致收益有限的情況下提供效能可擴展性?
・如何實現即時回應、功耗限制,以便在耗能較高的嵌入式應用場景中進行部署?
除了標準的CPU以外,特殊應用硬體架構正試圖針對特定的應用限制進行優化,包括GPU、FPGA和AI ASIC。微軟創造了「DNN處理單元」這一術語,也可簡稱為DPU,作為這些客製架構的總稱。圖7描述了通DPU架構,其中典型的「痛點」以黑點標示。
圖7 通用DPU架構中的典型「痛點」
架構可以大致按照運算操作的基本類型、記憶體頻寬、平行級別、專業化程度和既有的準確度支援進行分類。雖然GPU最初是專注於遊戲和繪圖處理,並逐漸應用於高效能運算,但之後也越來越關注AI領域,並且將訓練加速作為其業界標準。
GPU被認為是向量SIMD處理器,如透過NVIDIA Volta系列中引入張量核(Tensor Core)和定點整數運算,為深度學習進行越來越大幅的客製化,尤其是採用NVIDIA最新Turing架構的INT4和INT8。DPU的ASIC解決方案旨在實現硬體成本最小化,並盡可能提升效能,例如Google的張量處理單元(TPU)。如前所述,TPU專門針對張量而不僅只是向量進行運算,並且為了充分發揮量化的優勢,還擁有客製記憶體架構與算數運算。除了TPU以外,越來越多公司正在打造客製硬體,包括Arm、Intel收購的Nervana、MobilEye和Movidius,以及GraphCore、Cerebras、Groq和Wave Computing等眾多新創企業。綜上所述,業界環境正在迅速發生變化。
FPGA在高效DNN的優勢
DNN的多樣性還展現在前面提到的各個平行級別上。因此,對於固定的硬體架構,如果以固定方式傳輸固定數量的平行運算元素,執行DNN的效率就會受到限制。例如,如果為了利用輸入特徵圖和輸出特徵圖(IFM-OFM)平行而建構固定的架構,那麼對於深度可分離卷積來說,可能會降低其利用率。特別是考慮到用來創建高效DNN的技術在快速發展,靈活應變能力是在不斷變化的DNN推斷環境中保持高效率的關鍵。
在這種情況下,業界廠商如賽靈思(Xillinx)FPGA的主要特色在於提供的運算和記憶體資源具有靈活應變能力,並能實現大規模細精度平行。該元件支援多種DPU架構,這些架構能夠充分發揮多個平行級別的優勢,並根據特定DNN拓撲結構的要求和應用根據設計限制進行客製。
在FPGA上運作的Soft DPU可以支援上述配置,並且能為每個特定的神經網路客製顯式記憶體管理及算數運算。
圖8、圖9和圖10提供Soft DPU範例呈現出其架構的多樣性。每種架構的主要特色如下:
對於特定的QNN,FINN可生成客製DPU,其中每一層都有專屬硬體,並採用晶片上通道連接到下一層,但會受到元件尺寸的限制。這樣可以為每一層客製精確度與運算資源,進而實現高效能的設計。層間資料流平行有助於實現低延遲與高傳輸量。FINN是可利用的開源程式碼。
圖8 FINN是一種專用於每層運算資源與層間晶片上資料流Soft DPU
圖9 xDNN是一種具有高度可編程設計與效能優化功能的Soft DPU
xDNN是一種具有固定精度的脈動陣列可編程設計堆疊架構。該陣列的規則結構支援高度的效能優化。其提供的工具流能夠將任何DNN應用到該架構,無需生成新的位元流或具備FPGA專業技術,即可將xDNN用於評估。
圖10 BISMO為可支援不同算數運算精度且無需重新配置的Soft DPU
BISMO是位元串列矩陣乘法的可編程設計堆疊,其透過序列化位精度維度但平行化其他維度,提供一個固定的架構,不但可以利用運作時的可變精度,同時仍然能夠提供高效能。精度更高的層需要更多的時脈週期(Clock Cycle)來執行,而BISMO為一款開源程式碼。
在摩爾定律終結的驅動下,賽靈思使用的AI架構由具有客製指令集的軟體可編程設計AI引擎組成。此外,基於NoC的互連,在布建資源方面更進一步提升靈活性,這對於提高元件利用率來說至關重要。再者,除了神經網路本身,FPGA還可以提供感測器融合和靈活的I/O;FPGA不僅能夠增加電腦視覺的預處理和後處理,還可以為線上智慧提供整合所需的其他功能,使元件適用於使用者的應用環境。
FPGA架構更迭因應各種挑戰
越來越多的應用採用機器學習演算法,為傳統運算架構帶來巨大的運算負擔。半導體產業透過許多代號為DPU的創新架構來因應挑戰。
其中,FPGA可以發揮關鍵作用,在調整運算架構方面提供高度的靈活性,因此不僅適用於一般的機器學習任務,還適用於特定的神經網路拓撲結構。可編程設計元件可以提供客製演算法,實現儲存和運算資源最小化,進而提供進一步的效能擴展性或針對嚴格的延遲要求進行最佳化。最後,FPGA可以在I/O和感測器融合與電腦視覺的預處理和後方面提供高度的靈活性,有利於滿足客戶需求
(本文由賽靈思提供)
架構空間/電源效率雙雙達陣 SIMO PMIC添可攜式設計新意
然而該方法與此類便攜、輕巧裝置的其他重要要求矛盾,尤其是對小尺寸的要求。本文將探討三種重要的可攜式應用,證明即使需要多個模組,圍繞單電感多輸出(SIMO)核心轉換器客製化的整合式電源管理方法,也能輕易解決此難題。
圖1 無線連接的IoT設備
傳統電源設計難題多
傳統方案通常會使用多個開關調節器及相關電感或多個線性調節器。對於可攜式電源管理來說,SIMO架構可解決傳統方案電源效率低下和尺寸問題。
相較其他方法,該方案可以更小空間提供更高功率,支援更長的電池壽命和更小的外型尺寸。
雖然SIMO轉換器IC在整合度方面有所進步,但可能需要附加功能滿足更複雜的系統要求。這就帶來難題:有沒有可能將核心SIMO轉換器整合各種不同等級的協助工具,進而將整個電源管理系統在單個IC中實現?
以下的案例分析將SIMO技術應用到三種截然不同的可攜式應用中,進而解決此疑問。
圖2所示為典型的可充電電池系統。有交流插座頭存在時,交流插頭透過充電器為電池充電,同時透過SW2為負載供電;在無插頭的情況下,電池接管,透過SW1為系統供電。由於空間和成本限制,通常須使用多個LDO,同時利用單個開關調節器(BUCK)為最重的負載供電,且可能還需一個或多個LED驅動器,以支援IR遙控或RGB訊號。
圖2 典型耳戴式設備電源流程圖
以下針對三種不同應用對該系統進行客製化。
可充電電池系統實現高效供電
圖3所示為支援可充電電池系統的全整合SIMO PMIC方案,利用兩個升/降壓開關調節器(BB3、BB2)代替LDO(圖2中的LDO3、LDO2),實現對兩個負載高效供電;第三個升/降壓調節器(BB1)代替圖2中的BUCK;整合的LDO1用於雜訊敏感的負載;而該方案亦整合LED驅動器。最後,圖2中的充電器和開關也整合到圖3中的充電器和電源通路模組中。
圖3 使用SIMO PMIC1的可充電電池系統
使用SIMO開關調節器相較使用線性調節器的方案,前者的電源效率和尺寸優勢較大,透過使用升/降壓調節器,即使在輸入電壓下降到輸出電壓以下時也能進行調節,進而用盡電池能量。
電視或智慧家居等的可充電遙控器皆需電源管理系統,如充電器和紅外線LED驅動器,而SIMO PMIC為此提供使用者不同選擇。
智慧電源通路供電模式
至於圖4所示為PMIC中充電器和開關的配置。智慧電源通路電路在系統(SYS)和電池之間分配功率。當交流適配器作為電源時,輸入控制環路將系統電壓(SYS)調節至4.5V(VSYS-REG)。在此情況下,充電器(電晶體T2及其相關控制)由SYS接腳供電,並為電池充電;而當交流適配器不提供輸入電源時,電池透過T2為IC電路及系統負載供電。
圖4 智慧型電源通路
相比圖2的配置,由於T2既作為線性充電器(有交流適配器時)的傳輸電晶體,又作為開關(無交流適配器時),因此此配置具有更高的矽效率。
得益於其SIMO開關調節器和高效偏置LDO,小尺寸PMIC(採用2.15mm×3.15mm×0.5mm WLP封裝)以較小損耗提供電源,PCB空間僅為21mm2,不及普通實現方法的一半。圖5所示的方案布局考量到所有被動和主動元件,圖中的PMIC採用一個線性充電器(375mA)、一個三路輸出SIMO升/降壓調節器(共300mA)、一個LED驅動器(425mA)和一個LDO(50mA),而雙向I2C介面允許配置和檢查元件狀態。
圖5 SIMO PMIC1方案(21mm2)
此外,PMIC在待機模式的電流消耗僅為300nA,優於其他可用方案2倍以上的效率。此種能力及其較高效率延長寶貴的電池壽命,透過使用較小電池有效降低系統尺寸,同時延長兩次充電間的時間間隔。
非充電電池系統 實現多功能監測
圖6中更小的PMIC2可實現非充電電池系統所需的功能。
圖6 採用SIMO PMIC2的非充電電池系統
實際例子如活動監測儀和胰島素筆採用LED實現各種功能,通常由AA型或AAA型圓柱電池供電。
小尺寸PMIC供電適用於活動監測
智慧胰島素計量裝置有助於為胰島素筆加注正確數量的胰島素,並在加注結束時點亮LED,諸如身體活動、癲癇發作和睡眠監測儀等活動監測儀都同手錶般戴在手腕上,將LED發出的光調諧到各種不同頻率,穿透皮膚。
光電檢測器則檢測血液和身體組織反射的調變訊號,提供關於病人物理活動的資訊,如心率、運動和呼吸。
而SIMO PMIC是此類系統的選擇之一。圖7中的PMIC採用1個三路輸出SIMO升/降壓調節器(共300mA)、3個LED驅動器(每個3.2mA)和1個LDO(150mA),而雙向I2C介面允許配置和檢查元件狀態。
圖7 SIMO PMIC2方案(16mm2)
該PMIC(採用2.15mm×2.75mm×0.7mmWLP封裝)以較小PCB面積(16mm2)實現供電。而圖7所示的方案布局考量到所有被動和主動元件。此外,PMIC在待機模式下的電流消耗僅為300nA,有效模式下僅為5.6µA。
非充電電池系統設計精簡化
圖8中精簡型PMIC3整合3個升/降壓調節器,形成最簡單、較小尺寸的非充電系統實現方法。
圖8 採用SIMO PMIC3的非充電電池系統
最小PIMC適用於鈕扣電池/感測器
考量濕度以及其他IoT感測器要求小尺寸及可靠的電源管理系統,以實現較小尺寸及最長工作時間和保存期限,具低靜態電流的SIMO PMIC是此類應用的良好選擇。如圖9所示的PMIC採用三路輸出SIMO升/降壓轉換器(共300mA),而雙向I2C介面允許配置和檢查元件的狀態。
該PMIC(1.77mm×1.77mm×0.5mm
WLP封裝)以較小PCB面積(14mm2)實現供電。而圖9所示的方案布局考量到所有被動和主動元件。此外,PMIC在待機模式下的耗流僅為330nA,有效模式下僅為1.5µA。
圖9 SIMO PMIC3方案(14mm2)
PMIC設計解決電源管理挑戰
本文討論實現電池供電設備的小尺寸和高效率電源管理系統面臨的挑戰,並提出客製化的整合方案,透過將支援既定的複雜電路選擇性整合到單晶片PMIC,可發揮SIMO架構空間及電源效率優勢,並將SIMO技術應用到三種不同的可攜式應用。對於每種情況,該SIMO PMIC皆根據應用客製化,獲得的最佳結果實現較小PCB尺寸和較長電池壽命:
.第一款PMIC(MAX77278)
整合線性充電器、智慧電源通路、三路輸出SIMO升/降壓轉換器、LED驅動器和LDO,是可充電應用的良好選擇之一。
.第二款PMIC(MAX77640)
整合三路輸出SIMO升/降壓轉換器、3個LED驅動器和1個LDO,為非充電應用提供客製化的方案。
.第三款PMIC(MAX17271)
整合三路輸出SIMO升/降壓轉換器,專門為小尺寸、精簡型應用客製化。
上述客製化的電源管理實現方案,較大程度發揮SIMO架構空間和電源效率優勢,為可攜式應用提供較小尺寸、較高效率的電源管理方案。
(本文作者皆任職於Maxim)
雙AMR感測實現馬達精確角度測量 自駕系統安全再獲確保
半導體供應商如亞德諾半導體(ADI)便提供磁阻(MR)位置感測器產品和基於分流器的電流感測放大器產品,可使EPS和電子煞車系統中使用的無刷馬達實現高性能換相和安全運作。
自駕趨勢使安全更被重視
近年來隨著人們對於車輛安全性的要求越來越高,先進駕駛輔助系統(ADAS)也相應獲得進一步發展及推廣,其依賴安全氣囊保護駕駛及乘客安全之傳統被動系統輔助。這些新出現的系統,最初是為輔助駕駛在安全危急情況下作出正確決策,長期而言,則能替代駕駛作出決策。這些技術的進步亦引領汽車朝向半自動和全自動駕駛遞進,使電子控制單元(ECU)代替駕駛作出決策,以及讓執行器負責進行車輛轉向和煞車操控,皆為將駕駛車輛的任務移交給感測器、ECU和電力傳動裝置。此趨勢促使廠商開發更可靠、更智慧、性能更高的額外的電力傳動裝置解決方案,而這些解決方案皆須符合ISO 26262功能安全標準。考量風險的安全標準,其需對危險操作情況的風險進行定性評估,並在元件和系統設計中融入安全措施以避免或管控系統故障、並檢測或控制隨機出現的硬體故障或減輕影響。
這些執行器系統通常使用無刷直流(BLDC)馬達驅動,由於這些系統對安全性相當重要,因此設計人員在設計解決方案的硬體和軟體時,須保證系統能滿足汽車安全完整性等級(ASIL)D級的高標準。
MPS確保馬達控制
無刷直流馬達無電刷觸點,因此需使用馬達位置感測器(MPS)測量定子與轉子間的相對位置,以確保定子線圈按正確順序通電。馬達位置感測器在啟動時扮演重要角色,因為此時微控制器無可用的反電動勢確定轉子和定子的相對位置。
傳統上阻塞換相(見圖1a)由三個霍爾開關組成,其用於指示無刷直流馬達中轉子的位置。由於人們要求提高BLDC馬達驅動器(包括EPS系統)的性能,尤其是降低其噪音、振動和聲振粗糙度等級(NVH),以及提高其運作效率,因此阻塞換相逐步被正弦換相控制所取代。霍爾開關則可由安裝在馬達軸末端的雙極磁鐵前面的MR角度感測器代替(見圖1b)。在典型的應用中,MPS也被安裝在ECU組合上,而ECU則被整合到馬達外殼,且安裝於馬達軸末端。
圖1 (a)BLDC阻塞換相控制和(b)BLDC正弦換相控制
ASIL等級反映系統安全性
ISO 26262於2011年導入,其作為一種安全標準,以解決與電氣安全相關系統故障可能造成的危害,之後由2018年版所取代。
針對系統建置安全和風險分析,以確定系統的ASIL等級為必要的過程。而ASIL等級則透過審查系統於運作期間潛在危險的嚴重程度、暴露程度和可控性確定(圖2),例如若人們對EPS系統實施風險和危害分析,可能會得出以下結論:基於這些事件(如轉向鎖止和自動轉向等)的嚴重程度、可控性和暴露性,將這些嚴重事件評定為ASIL D等級;同樣地,對於即將推出的電子煞車系統,則可採用相同邏輯確定不可控事件的嚴重程度,如煞車鎖止或自動煞車。
圖2 ISO 26262 ASIL評級矩陣
根據EPS或煞車系統示例,ASIL D系統評鑑可透過分解子系統實現,如圖3a、圖3b及圖3c所示。
圖3 針對ASIL D系統的ASIL分解方案
每個系統元件不須皆按照ASIL D標準和流程開發,以使ASIL D系統符合規格;但在進行系統等級的審核時,要求整個系統必須滿足要求,且可整合QM、ASIL A、B、C、D等級的子元件組成系統,且系統分解還應確保獨立性,並考量依賴或共因故障的可能性。
傳統EPS系統拓撲架構及潛在問題
典型的EPS系統拓撲結構如圖4所示。EPS ECU根據駕駛施加到方向盤上的轉向扭矩、方向盤位置及車輛速度計算所需的輔助功率。EPS馬達透過施力轉動方向盤,以減少駕駛操縱方向盤所需的扭矩。
圖4 典型的EPS拓撲
馬達軸位置(MSP)角結合相位電流測量資訊,用於對EPS馬達驅動器進行換相和控制。典型EPS馬達控制迴路如圖5所示,所需的扭矩輔助等級因駕駛條件而異,由車輪速度感測器和扭矩感測器決定;扭矩感測器測量駕駛或無人駕駛汽車中的馬達執行器施加至方向盤的扭矩;微控制器隨後使用MSP資料和相位電流資料控制提供馬達所需輔助的電流負載。
圖5 典型的EPS馬達控制環路
MPS感測器故障可能導致或加重系統故障,如轉向鎖止或自動轉向,因此MPS為EPS系統中的重要元件,其中關鍵在系統需能綜合全面診斷感測器故障,以確保在MPS感測器出錯或發生故障時能夠繼續正常運作,而不會發生嚴重的系統故障,或者在出錯時系統能以安全方式停止運作。
電流感測放大器通常用於間接精確測量馬達負載,一般應用於三個馬達相位中的兩個相位,提供額外診斷資訊(可作為整體系統安全保障措施的一環)。
此外,高度準確的馬達位置和相位電流測量可以從系統層面改善EPS馬達的控制性能,實現高效、安靜、平穩的轉向,進而提升駕駛體驗,因此是系統中的關鍵元件。
雙AMR感測器 確保穩定操作
在EPS或其他安全性關鍵馬達控制應用中,可採用不同的方法來使ASIL D符合規格。以下示例便將雙重各向異性磁阻(AMR)馬達位置感測器和像是ADI的電流感測放大器整合到此系統中,以提供所需的性能等級和額外需要,從系統等級實現ISO 26262 ASIL D合規性。
在圖6中,用不同技術(如霍爾、GMR或TMR)的另一個感測器對雙AMR感測器進行完善和補充。雙AMR感測器作為主(高精度)感測通道,第二個不同感測器技術通道有三個用途:
.啟用「三選二」(2oo3)比較,以驗證當與其他系統輸入組合時,其中一個感測器通道是否出現故障。
.在發生可能性極低的兩個AMR通道都故障的情況下,提供位置回饋。
.在馬達極數為奇數的情況下,為微控制器提供360o象限資訊,用於馬達換相。
圖6 適用於安全性至關重要的應用的馬達位置和相位電流檢測結構示例
準確的角度測量將繼續由雙AMR感測器的兩個通道提供。額外的系統診斷,如馬達負載和軸的位置,可以從準確相位電流檢測放大器的動態狀態(反電動勢)間接推斷得出。
若查看此感測器架構示例中所有可能的感測器故障模式,可以看出應始終有兩個位置感測器輸入可用於可靠性檢查。即使在兩個AMR通道都因常見故障原因以致同時故障,這種極不可能的極端示例中,仍然可以使用來自輔助感測器通道的降級位置感測資訊,以及電流感測器在動態狀態下提供之反電動勢資訊進行交叉比對,以確保系統基本功能繼續正常運作。
這種系統等級的診斷功能將確保不會發生嚴重的故障模式,並且確保系統實現ISO 26262 ASIL D合規性,之後便可以安全關閉系統的電源,或者轉入跛行回家模式(Limp Home Mode),以返回經銷商進行維修。
感測器設計改善乘車體驗
隨著用於提高汽車安全性的ADAS推出,以及全自動和半自動駕駛車輛的出現,人們開始要求更可靠、更智慧、性能更高的額外電力傳動裝置解決方案,同時要求需符合ISO 26262功能安全標準。供應商如ADI提供的馬達軸位置和相位電流感測產品,不僅能提高性能,實現更順暢、更高效的馬達控制要求,同時提供在EPS或煞車系統等安全性至關重要的應用中,能夠實現所需的額外高ASIL要求。而ADI提供的ADA4571-2雙AMR感測器為需要額外和獨立感測通道等安全性的重要應用設計,其為一雙通道AMR感測器,整合訊號處理放大器和ADC驅動器。
該產品含兩個AMR(Sensitec AA745)
感測器和兩個放大器訊號處理ASIC;該感測器提供低角度誤差訊號,通常在0.1度範圍內,具備可忽略的遲滯現象、高頻寬、低延遲和良好的線性度。
這些特性能夠協助減少轉矩波動和可聽見的雜訊,幫助實現順暢、高效的BLDC馬達控制。此外,AMR感測器可在飽和大於30Mt的條件下運作,並沒有磁場視窗上限,而且感測器能在高磁場條件下運作,因此解決方案能承受嚴苛環境的雜散磁場。
至於ADI的AD8410電流感測放大器能夠在EPS和其他BLDC馬達控制系統中的分流電阻上測量雙向電流,為高電壓、高解析度和高頻寬的分流放大器,其用於嚴苛環境中提供所需的準確測量、診斷安全性的應用,幫助減少轉矩波動和可聽到的雜訊,實現順暢、高效的BLDC馬達控制(如EPS或煞車),並改善駕駛體驗。
(本文作者為ADI汽車電氣化部策略行銷經理)
強化能源效率/可用度/效能/安全 車用EPS晶片組超展開
其中如半導體商英飛凌(Infineon)便提供晶片組,適合未來數代EPS使用,包括所有主要的半導體元件,例如電源供應器、微控制器、半橋驅動器、MOSFET、CAN收發器及感測器。以上所有元件都已上市,使用者可由單一供應商的微調晶片組因應所有需求,有助於縮短開發時間及降低成本。
電子動力轉向使用電控馬達輔助轉向。感測器偵測由驅動器觸發的轉向扭矩,然後將資訊轉送至電子控制單元(ECU),計算所需的轉向輔助,並控制伺服馬達。
為什麼要供應完整的EPS晶片組?目標是提供電子動力轉向系統所有必要的半導體元件,並進行微調使其達到高可用度,實現容錯操作或失效安全操作。結果協調運作的元件,將提供可靠的互用性及整合相容性。其中有一項重點就是保證功能安全,因此所有相關元件不僅要符合最高的汽車品質標準,也必須依據ISO 26262進行設計。
EPS展示器重安全/效能/整合
英飛凌已開發的示範板中包含晶片組元件及機械展示器,可控制6相電動馬達。圖1顯示展示器配置,圖2為示範板及所有晶片組元件。其中包括電源供應晶片(OPTIREG PMIC、TLF35584)、3相半橋驅動器(TLE9183QK)、32位元微控制器(TC23x搭配200MHz及2MB快閃記憶體)、扭矩感測器(TLE4998C8D)、馬達位置感測器(TLE5309D)及角度感測器(TLE5014D)、MOSFET(採用SS08封裝),以及CAN FD收發器(TLE9251VLE、TLE9252VLC)。
圖1 電子動力轉向應用展示器
圖2 體積小的示範板搭配EPS晶片組
展示器的所有使用的元件都妥善搭配,並設計提供高度的功能安全、能源效率及整合密度。例如EPS系統預先指定使用安全電源供應器,並提供對應的監控及保護功能作為ASIL D功能,此外也獲得橋式驅動器支援。所有系統使用的感測器均依據ISO 26262設計,提供高測量精度。AURIX系列強大的微控制器可選擇用於效能、快閃記憶體容量、計時器架構及周邊設備。
此外,MCU具有獲得ISO 26262支援的整合式安全/維安概念、硬體備援及硬體安全性(HSM模組)。最後,MOSFET提供非常低的導通電阻(40V時RDS(ON)為0.9m),以及良好的切換效能,採用小巧堅固的封裝(SS08或sTOLL)。
該展示器架構為6相系統,具備兩個獨立隔離的3相子系統,提供所需備援(圖3)。因此雙感測器、電源供應晶片、微控制器、半橋驅動器及MOSFET半橋,可由兩個獨立電池供電運作,實現容錯操作系統。兩個子系統互相獨立運作,每個系統提供一半扭矩至整個EPS系統。如果發生故障導致一個子系統失效,另一個子系統會按照比例接手EPS功能。
圖3 以EPS晶片組為基礎的備援展示器架構方塊圖
感測器備援系統提高車輛功能安全
為了確保車輛具備高度的功能安全,需要具有備援的系統分割,以及高效可靠的感測器。這是唯一確保高可用度的方式,藉此讓系統在元件故障時仍舊維持完整功能。因此電子動力轉向系統的感測器,不僅要非常精準,也必須確保功能安全。這裡使用的感測器可於ISO 26262系統中應用。像是英飛凌便因應感測器備援需求,將兩個感測器整合在雙感測器封裝中(圖4)。
圖4 TLE4998C3D、TLE5014D及TLE5309D等雙晶粒感測器,有助於簡單高效的備援實作
而線性霍爾感測器TLE4998C8D可確保精準偵測轉向時的扭矩,較精確地掃描線性或角度位置,並以數位方式補償溫度和機械應力,確保在整個溫度範圍及使用壽命期間,都享有良好的穩定度。通訊協定可讓控制單元傳輸測量資料,TLE4998C8D以SPC(短PWM代碼)通訊協定整合兩個可獨立編程的線性霍爾感測器IC。為了彈性使用,使用者有多種介面可供選擇(SENT、SPC、PWM僅為單晶片)。
TLE5014D角度感測器也是雙晶片版本,有助於在系統設計中輕鬆實作所需備援;感測器可在完整的溫度分布及使用壽命期間,精準地運作,是動力轉向應用的理想選擇之一。感測器會預先設定,並針對溫度預先校正,協助使用者輕鬆實作。使用者也可在此選擇不同介面 (SENT、SPC、SPI及PWM)。
雙感測器晶片TLE5309D在單一封裝結合AMR及GMR感測器,並具備診斷功能。雙GMR/AMR角度感測器可在關鍵安全馬達應用中,用於類比角度位置偵測。TLE5309D結合精確的AMR感測器,以及GMR感測器寬廣的360度量測範圍。感測器具備低傳播延遲(小於9微秒),能夠因應電動馬達及電子動力轉向系統中有關速度及精度的要求。此外,感測器也能在70微秒內快速啟動,總耗電量也相當低。
半橋驅動器電源供應器及電壓監控
安全相關系統也需要監控電壓供應,以確保系統元件功能。電源供應及監控裝置TLF35584(圖5)可在遵循ISO 26262至ASIL D的情況下支援ECU設計。TLF35584相關的主要監控功能包括:產生供應電壓的欠電壓/過電壓監控、微控制器的外部看門狗(Watchdog)監控,以及AURIX MCU安全管理單元的外部監控。透過「安全狀態」輸出,讓系統享有不受微控制器影響的關斷路徑,就可整合監控前述監控功能的狀態;電壓監控則由自我測試(BIST)支援。
圖5 針對AURIX微控制器及感測器最佳化的TLF35584QK/QV安全電源供應器,是EPS應用的選擇之一
TLF35584透過獨立控制器輸出向控制器提供電壓,並提供監控電壓用於微控制器(3.3V或5.0V,可選擇)、類比數位轉換器(ADC)、待機控制器、多個收發器及感測器。感測器可使用兩個獨立的追蹤器輸出,是設定安全相關感測器系統的必備項目。電壓調節是以包含DC/DC預穩壓器及線性後穩壓器的架構為基礎。為了支援冷啟動相關系統,TLF35584提供選用的升壓轉換器以便穩定輸入電壓,並可擴大功能範圍達到3V電池電壓。
TLE9183QK 3相半橋驅動器IC也是依據ISO 26262開發,具有各式各樣的保護及監控功能,包括「緊急操作模式」(Limp Home)功能。功率循環可由0調整至100%,沒有限制。其他功能包括三電流感測器放大器、低靜態電流運作模式,以及相位電壓回饋功能搭配SPI可編程閾值。
安全微控制器具高度擴充與即時能力
AURIX系列的32元多核心微控制器,是依據傳動系統及汽車安全應用需求量身打造。該系列產品具備高度擴充能力(單、雙或三核心、80至300MHz、0.5至8MB快閃記憶體等等),並以多種封裝選項供應。AURIX 系列具備高度即時能力,整合安全/維安功能,是各種汽車應用的平台選擇之一。其中包括引擎控制單元、變速箱控制、電動車與油電混合車控制,以及懸吊系統、煞車系統、電子動力轉向系統、安全氣囊與駕駛輔助系統。
該架構開發程序遵循ISO 26262規範,其設計方式能以非常高效的方式實作ASIL D安全需求。微控制器結合多核心架構,以及專業的安全技術,例如安全內部通訊匯流排,以及分散式記憶體保護系統;特殊保護機制可整合不同應用領域的軟體,讓多項應用程式及作業系統在AURIX平台順利執行,即使ASIL等級不同也沒問題。此外也整合硬體安全模組(HSM),提供高度保護避免遭到操控。
市場追求可用度及可靠度高線控轉向
英飛凌自2019年年中開始供應完整的EPS晶片組將,此外之後也規畫提升效能、整合密度(更多功能,縮小封裝尺寸)及進一步加強EMC耐受度,搭配新型微控制器(新一代AURIX微控制器)、電源供應IC、半橋驅動器及感測器,用於未來的EPS晶片組產品。
至於未來的自動化階段方面(第三級以上),電子轉向需求將增加。一般預期市場未來出現的轉向系統,不會採用目前在方向盤與轉向裝置之間使用的機械耦合。這種線控轉向(Steer-by-wire)概念需要更高的可用度及可靠度,該公司EPS晶片組以此為方向,企圖實現具未來性的轉向系統設計。
(本文作者Goran Keser為英飛凌科技汽車系統工程部門嵌入式軟體及演算法資深經理;Christoph Unterreiner為英飛凌科技汽車微控制器合作關係管理資深經理)
電路控制架構兵分三路 USB PD應用電能傳輸再提升
與傳統USB標準相比,USB Type-C介面以更高的功率水準和更高的速度提供電源和數據交換。如表1所示,USB Type-C系統的優勢之一是能提供較大的電能給連接裝置。相比之下,傳統USB的最大供電電壓及電流被局限在傳統協議的5V/1.5A,因此僅能提供7.5W,而USB Type-C能夠提供高達5V/3A,最大15W的功率。另外USB Type-C可配合充電協議USB Power Delivery 3.0,依照負載的需求使其輸出電壓提升為12V、20V。若單純使用在電能傳輸上,最大輸出電流與瓦數的規定可配合大功率裝置的需求提升至5A及100W。由於輸出功率的提升,因此在許多行動裝置應用中例如手機,可以實現「快充」的技術,節省裝置的充電時間。
表1 傳統USB和USB Type-C標準比較表
「快充」的主要原理是在合理範圍內提高手機充電功率,為電池迅速補充大部分的電量。因為功率與電壓和電流大小呈正相關,因此藉由提高連結硬體介面的電壓及電流可以達到提升充電功率的效果。目前USB-C支援的USB Power Delivery 3.0充電協議,允許電壓和電流最高可達20V/5A。此外,新的USB-PD 3.0協議還支援可編程電源(PPS),可以對輸出電壓和電流進行微調,甚至允許電壓低於5V,以供給其他低電壓裝置的需求。
返馳式轉換器遍及USB電源供應器應用
由於USB Type-C的發表,傳統電源供應器有了進一步的發展。常規的USB電源供應器僅提供固定的輸出電壓和相對較低的功率水準。但是,具有全新的USB Type-C硬體介面標準及充電協議USB Power Delivery 3.0的電源供應器,可支援各種範圍的輸出電壓和更高的功率水準。如圖1所示,搭配USB Power Delivery 3.0的電源供應器可為手機、平板電腦或筆記本電腦提供5V-19V DC輸出電壓。
圖1 USB-PD應用示例
現今市場上小於100W的USB電源供應器應用中,返馳式轉換器(Flyback...












