挑戰(zhàn)
在過去的幾年里，諸如筆記本電腦、手機以及多媒體播放器等便攜式設備的數(shù)量顯著增長。這些具有更多特性與功能的設備要求更高的電量，所以電池必須能夠提供更多的能量以及更長的運行時間。對于電池供電的系統(tǒng)而言，最大的挑戰(zhàn)在于電池的運行時間。通常，電子系統(tǒng)設計人員通常將注意力集中在提高DC/DC電源轉(zhuǎn)換效率，以此來延長電池的運行時間，而往往會忽略與電源轉(zhuǎn)換效率和電池容量同等重要的電量監(jiān)測計" style="color: blue; text-decoration: underline" title="電池電量監(jiān)測計">電池電量監(jiān)測計的精確度問題。如果電池電量監(jiān)測計的誤差范圍是±10%，那么就會有相當于10%的電池容量或運行時間被損失掉。然而，電池的可用電量與其放電速度、工作溫度、老化程度以及自放電特性具有函數(shù)關系。此外，傳統(tǒng)的電池電量監(jiān)測計還要求對電池進行完全充電和完全放電以更新電池容量，但是這在現(xiàn)實應用中很少發(fā)生，因而造成了更大的測量誤差。因此，在電池運行周期內(nèi)很難精確預測電池剩余容量及工作時間。
為了充分利用電池電量，當每節(jié)電池達到3.0V的終止電壓時，用戶希望能夠在電池的運行周期內(nèi)對其剩余電量進行精確度為±1%的電池電量監(jiān)測。此外，他們還希望去除耗時的充放電周期，以更新使用3S2P鋰離子電池組(三節(jié)鋰離子電池串聯(lián)以及兩節(jié)鋰離子電池并聯(lián))的筆記本電腦的電池容量，每節(jié)電池的容量為2200mAh。
解決方案
當前用于電池電量監(jiān)測的最常見技術就是庫侖計數(shù)算法，或?qū)α魅牒土鞒鲭姵氐碾娏鬟M行積分的算法。對于剛剛充滿電量的新電池而言，這種方法非常有效。但是，隨著電池老化和自放電，這種方法就顯得不那么有效了。沒有辦法測量自放電速度，因此通常用一個預定義的自放電速度公式來對其進行校正。這種方法不是很精確，因為電池的自放電速度各不相同，而且一個模型不能適用于所有的電池。
庫侖計數(shù)算法的另一個弊端在于只有在完全充電以后立即進行完全放電，才能對電池的總?cè)萘窟M行更新，而便攜式設備的用戶很少對電池進行完全放電，因此，實際電量在完成更新之前可能會被大大降低。
第二種方法是利用電池電壓與充電狀態(tài)(Stafus of charging)之間的相互關系進行電池電量監(jiān)測。這種方法看起來比較直觀，但是只有當未對電池接入負載電流時，電池電壓才與SOC或電池電量具有很高的關聯(lián)性。這是因為如果接入了一個負載電流，那么電池內(nèi)部阻抗兩端就會有一個壓降。溫度每下降100℃，電池阻抗就會提高1.5倍。此外，當電池老化時，會出現(xiàn)與阻抗有關的重大問題。一個典型的鋰離子電池在完成100次充放電周期以后，其直流阻抗會增加一倍。最后，該電池對階躍負載變化會有一個非常大的時間常數(shù)瞬態(tài)響應。在接入負載以后，電池電壓會隨著時間的變化以不同的速度逐漸下降，并在去除負載以后逐漸上升。僅僅在其完成15%的標準的充放電周期(500個)以后，對于全新電池而言，非常有效的電壓算法就可能會引起50%的誤差。
基于阻抗跟蹤技術的電池電量監(jiān)測
通過上述敘述可以看出，無論是庫侖計數(shù)算法還是基于電池電壓相關算法的電池電量監(jiān)測，要想實現(xiàn)1%的電池容量估計都是不可能的。因此，TI開發(fā)出了一種全新電池電量監(jiān)測算法——阻抗跟蹤技術，該技術綜合了基于庫侖計數(shù)算法和電壓相關算法的優(yōu)點。
當筆記本電腦處于睡眠或關機模式時，其電池及電池組處于沒有負載的空閑狀態(tài)。這時在電池開路電壓(OCV)和SOC之間存在非常精確的相關性，該相關性給出了SOC確切的開始位置。由于所有自放電活動都在電池的OCV降低過程中反應出來，所以無需進行自放電校正。在便攜式設備開啟之前，精確的SOC通常取決于對電池OCV的測量。當設備處于活動模式而且接入了負載，便開始執(zhí)行基于電流積分的庫侖計數(shù)算法。庫侖計數(shù)器測量通過的電荷量并進行積分，從而不間斷地算出SOC值。
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圖1顯示了電池總?cè)萘繙y量的更新。電池總?cè)萘渴峭ㄟ^電池在充放電前后電壓的變化足夠小、處于全空閑狀態(tài)時，在P1和P2處的兩個OCV讀數(shù)計算得出的。在P1處電池完成放電之前，SOC值可由下式得出：
SOC1=Q1/Qmax
電池完成放電且通過電荷為DQ時，SOC值可由下式得出：
SOC2=Q2/Qmax
兩個等式相減，得出：
其中，△Q=Q1-Q2
式中，通過分別在P1處和P2處測量電池的OCV，可由電池OCV以及SOC之間的相關性得出SOC1和SOC2。從該等式可以看出，無需經(jīng)歷完全的充放電周期即可確定電池總?cè)萘俊?br />
在接入了外部負載之后，可以通過測量出在負載條件下的電池電壓差來測量每節(jié)電池的阻抗。壓差除以接入的負載電流，就可以得出低頻電池阻抗。
此外，當采用描述溫度效應的模型進行測量工作時，阻抗的大小與溫度高低有關。有了該阻抗信息，就可以對終止電壓進行預測，從而可以精確計算所有負載或溫度下的剩余電量。有了該電池阻抗信號，通過在固件中使用一種電壓仿真方法就可以確定剩余電量。該仿真方法先計算出當前的SOCstart值，然后計算出在負載電流相同且SOC值持續(xù)降低的情況下未來的電池電壓值。當仿真電池電壓低于電池終止電壓(典型值為3.0V/每節(jié))時，獲取與此電壓對應的SOC值并記做SOCfinal。剩余電量RM可由下式得出。
RM=(SOCstart-SOCfinal)×Qmax
圖2說明了由基于實時更新電池阻抗的電量監(jiān)測計bq20z80如何精確地預測電池的剩余電量。對剩余電量預測的誤差不到1%，該誤差率會貫穿于整個電池組的使用壽命。
結(jié)論
基于阻抗跟蹤技術的電池電量監(jiān)測計綜合了基于庫侖計數(shù)算法與基于電壓相關算法的優(yōu)點，從而實現(xiàn)了最佳的電池電量監(jiān)測精確度。通過測量空閑狀態(tài)下的OCV，可以得出精確的SOC值。由于所有自放電活動都在電池的OCV降低過程中反應出來，所以無需進行自放電校正。當設備的運行模式為活動模式且接入了負載，便開始執(zhí)行基于電流積分的庫侖計數(shù)算法。通過實時測量實現(xiàn)對電池阻抗的更新，而且通過阻抗跟蹤技術還可以省去耗時的電池自動記憶周期。因此，在整個電池使用周期內(nèi)都實現(xiàn)了1%的電池電量監(jiān)測精度。
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