INA226电流/功率计模块使用方法

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之前的文章简要介绍了开源INA226电流计模块的功能特点，本文将详细介绍INA226电流计模块的使用方法。

特性

  • 感测总线电压范围：0V - 36V
  • 高侧/低侧电流感测
  • 电压、电流、功率测量
  • 0.1% 增益误差
  • 10uV 偏移
  • 可配置测量平均值
  • 16个可配置I2C地址
  • 2.7V - 5.5V 电源供电
  • 2路电源轨，可选为负载电源，作为 CH347高速USB桥接模块 扩展时，为 3.3V 和 5V
  • Alert指示灯
  • 非共地连接时，可选远端电压感测
  • 引脚兼容CH347模块，即插即用

硬件连接

原理图

3d PCB

模块实物

P4为10*2 2.54mm插针，是模块的电源和I2C接口，兼容CH347模块接口，可以直接插到CH347模块上使用。P4实际使用了加长排座，这样INA226模块插到CH347模块上时不会影响CH347模块连接其他设备，尤其是可以多个INA226模块同时插到CH347模块上使用，测量多路电流。

INA226模块上实际连接的插针只有8个引脚，1个5V电源，1个3.3V电源，1个SCL，1个SDA，4个GND。

INA226芯片实际使用3.3V电源，CH347模块上有5V和3.3V两路电源，所以在接口设计上这两路电源都接入INA226模块了，其中5V电源连接到J1，3.3V电源除了给INA226芯片供电，还连接到J2。J1和J2可以通过跳线帽选通为待测设备供电，也就是P1端口。

注意：

如果使用外部电源为待测设备供电，一定要将J1和J2上的短路帽拔下来，否则会损坏模块！

J1和J2不能同时连接短路帽！

当仅测量电流时，可以像使用电流表一样，将待测点断开，然后将P1的1引脚和P2的2引脚，也就是电路板上标注的”+”的两个脚串入，这样就可以测量电流了。当电流流向与板子上箭头相同时为正，反向则为负。

当需要测量电压和功率时，接线就稍微复杂一些，既要测量电流，又要测量电压，此时需要将待测设备的电源接入P1，待测设备接入P2，注意极性，”+”接电源正极，”-“接电源负极。如果待测设备为5V或3.3V电源供电，电流小于500mA，则可以通过短路帽选通J1或J2来为待测设备供电，省去连接外部电源。如果待测设备电流较大，为了精确测量功率，则需要考虑远端测量电压，此时要将J3、J4上的短路帽拔下来，而使用杜邦线或其他导线将”V+”和”V-“连接到设备端的电源引脚，要注意极性不要接反，这样可以测量远端电压，从而排除电源线损耗对功率测量的影响。

J5 J6 J7 J8为电流计模块I2C地址设置，单个模块使用时保持短路帽默认位置即可，此时对应7位地址为0b1000000。多个模块同时使用时可以设置不同地址来区分各个模块。

LED为INA226芯片的Alert指示灯，可以通过软件设置报警逻辑和阈值来触发报警。

INA226模块目前发货默认感测电阻为20mΩ，对应电流测量范围为0 - 4A，分辨率为125uA，电压分辨率为1.25mV，非常给力，应对常规测量绰绰有余。并且可以编程自动化测量，连续监测记录数据。

示例程序

之前示例测试ESP32模块的电压、电流、功率：

10Hz采样

代码如下：

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import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import numpy as np
from time import sleep
from i2c_devices.ina226 import INA226

# Initialize the INA226 sensor
sensor = INA226()

def read_sensor_data():
    return [sensor.get_bus_voltage(), sensor.get_current(), sensor.get_power()]

# Generator function to produce data from the sensor sensor
def generate_sensor_data():
    data_buffer = []
    while True:
        data = read_sensor_data()
        data_buffer.append(data)
        yield data_buffer
        sleep(0.1)

# Create a figure with 6 subplots for accelerometer and gyroscope data
fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(8, 12))

# Initialize empty lines for the accelerometer and gyroscope data plots
lines = [axs[i].plot([], [], lw=2)[0] for i in range(3)]

# Set the number of data points to be displayed on the plot
num_display_points = 50

def init():
    for line in lines:
        line.set_data([], [])
    return lines

def update(frame):
    data_buffer = next(data_generator)

    # Generate the x-axis values (time steps) based on the number of data points
    time_steps = np.arange(len(data_buffer))

    # Get the starting index to display a specific number of data points
    start_index = max(0, len(data_buffer) - num_display_points)

    # Update the plot data for accelerometer and gyroscope
    for i in range(3):
        lines[i].set_data(time_steps[start_index:], [data[i] for data in data_buffer[start_index:]])
        axs[i].set_xlim(start_index, start_index + num_display_points - 1)

    # Update the x-axis limits for scrolling effect
    axs[0].set_ylim(0, 10000)
    axs[1].set_ylim(0, 100000)
    axs[2].set_ylim(0, 200)

    return lines

# Create the generator for sensor sensor data
data_generator = generate_sensor_data()

# Create an animation for real-time plotting, update every 100 milliseconds (0.1 seconds)
ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=range(100), init_func=init, blit=True, interval=100)

# Add labels and title to each subplot
axis_labels = ['Voltage in mV', 'Current in uA', 'Power in mW']
for i in range(3):
    axs[i].set_title(f'{axis_labels[i]}')
    axs[i].set_xlabel('Time Steps')
    axs[i].set_ylabel('INA226 Data Value')

plt.tight_layout()
plt.show()
sensor.close()