使用ModelGauge m5 EZ算法進(jìn)行準(zhǔn)確的電量計(jì)

對(duì)于傳統(tǒng)的電量計(jì)，由于市場(chǎng)上各種鋰離子化學(xué)物質(zhì)所呈現(xiàn)的電性能分布很大，因此必須對(duì)電池進(jìn)行表征以獲得可接受的性能。即使對(duì)于具有相同化學(xué)成分的電池，例如流行的鈷酸鋰（LiCoO2），不同的外形尺寸也會(huì)改變電池中的阻抗，傳統(tǒng)上這使得電池表征成為必要步驟。模型儀表?m5 EZ 電量計(jì)配置是一種創(chuàng)新的自適應(yīng)電量計(jì)方法，可在許多不同的電池化學(xué)成分、容量和充電電壓下提供出色的電量計(jì)性能。基礎(chǔ)魯棒自適應(yīng)算法的準(zhǔn)確性已在Maxim詳盡的電池表征數(shù)據(jù)庫(kù)中得到驗(yàn)證。ModelGauge m5 EZ 消除了對(duì)電池表征的需求，節(jié)省了資源和時(shí)間。

介紹

隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和連接設(shè)備成為新發(fā)展的主要焦點(diǎn)，絕大多數(shù)新設(shè)備都需要使用電池供電。傳統(tǒng)上，新產(chǎn)品的差異化在于硬件本身。然而，最近的趨勢(shì)是，區(qū)別于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的關(guān)鍵功能反映在軟件上。與組織開發(fā)產(chǎn)品的方式（在大型團(tuán)隊(duì)中，每個(gè)開發(fā)任務(wù)都有專門的專業(yè)工程師）相比，現(xiàn)在的重點(diǎn)越來越放在保持軟件團(tuán)隊(duì)的小而敏捷上，以便盡快將新產(chǎn)品推向市場(chǎng)。

傳統(tǒng)的電量計(jì)方法需要團(tuán)隊(duì)中的電源或電池專家與電量計(jì)供應(yīng)商合作，找到可與其電池一起使用的合適型號(hào)。這通常涉及在各種負(fù)載和溫度條件下表征電池，這很容易需要幾周的時(shí)間才能對(duì)電池進(jìn)行全面表征和建模。這種“老式”的方法不再適合上述小型、敏捷和以軟件為中心的開發(fā)團(tuán)隊(duì)的方式。

因此，符合當(dāng)今要求的現(xiàn)代燃油計(jì)量解決方案有助于（除了明顯需要精度而不是老化）易用性和較短的上市時(shí)間。

模型儀表?m5 EZ是結(jié)合了這些功能的燃油計(jì)量算法的最新發(fā)展。它可實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的電量計(jì)解決方案，無需專門的電池表征。

本應(yīng)用筆記詳細(xì)介紹了該算法及其如何實(shí)現(xiàn)不同的功能?！皽y(cè)量和仿真結(jié)果”部分提供了有關(guān)使用此方法實(shí)現(xiàn)的精度的更多見解。我們還介紹了一個(gè)在片上系統(tǒng) （SoC） 上實(shí)現(xiàn)該算法的器件系列。

模型儀表 m5 EZ 算法的工作原理

獲得專利的ModelGauge m5算法（Wortham等人，2014）（Wortham，2013）使用實(shí)時(shí)電氣測(cè)量并將其轉(zhuǎn)換為可用的SOC%（充電狀態(tài)）和其他電池信息。該算法具有多種機(jī)制，可以對(duì)由于模型與使用的實(shí)際細(xì)胞不匹配而導(dǎo)致的錯(cuò)誤脫敏。這些機(jī)制還可以使電氣測(cè)量中的任何誤差脫敏，以免對(duì)SOC%輸出產(chǎn)生不利影響。此外，還有幾種自適應(yīng)機(jī)制可以幫助電量計(jì)了解電池特性并提高其精度。

ModelGauge m5 算法將庫(kù)侖計(jì)數(shù)器的短期精度和線性度與基于電壓的電量計(jì)的長(zhǎng)期穩(wěn)定性相結(jié)合。該算法的核心將開路電壓（OCV）狀態(tài)估計(jì)與庫(kù)侖計(jì)數(shù)器相結(jié)合。Li+細(xì)胞的OCV值與SOC相關(guān)，這種關(guān)系在很大程度上與細(xì)胞的年齡無關(guān)（見圖1）。

圖1.電池的 SOC% 與 OCV 不會(huì)隨使用時(shí)間而變化。

當(dāng)細(xì)胞在應(yīng)用過程中循環(huán)時(shí)，這種上下遍歷該曲線的過程在很大程度上使任何模型對(duì)細(xì)胞不匹配引起的任何局部誤差脫敏。開始時(shí)，當(dāng)電池首次連接到電量計(jì)IC時(shí)，OCV狀態(tài)估計(jì)與庫(kù)侖計(jì)數(shù)輸出相比權(quán)重很大。當(dāng)細(xì)胞在應(yīng)用中循環(huán)時(shí)，庫(kù)侖計(jì)數(shù)器精度提高，混合算法改變權(quán)重，使庫(kù)侖計(jì)數(shù)器結(jié)果占主導(dǎo)地位。從這一點(diǎn)開始，算法切換到伺服混合。

伺服混合根據(jù) OCV 估計(jì)的誤差方向，向上或向下對(duì)庫(kù)侖計(jì)數(shù)提供固定幅度的連續(xù)誤差校正。這樣可以快速校正庫(kù)侖計(jì)數(shù)和OCV估計(jì)之間的差異。混合算法產(chǎn)生的輸出不會(huì)因電流測(cè)量失調(diào)誤差而受到累積漂移的影響，并且比獨(dú)立的OCV估計(jì)算法更穩(wěn)定（見圖2）。

圖2.電壓和庫(kù)侖計(jì)數(shù)混合。

對(duì)庫(kù)侖計(jì)數(shù)器的這種校正在應(yīng)用程序處于活動(dòng)狀態(tài)和待機(jī)狀態(tài)時(shí)連續(xù)進(jìn)行。實(shí)際上，這意味著庫(kù)侖計(jì)數(shù)器校正每天發(fā)生超過200，000次 - 用戶幾乎看不見的微小步驟。這些校正發(fā)生在電池處于負(fù)載下以及空載狀態(tài)時(shí)，無論電池是否松弛，這比其他競(jìng)爭(zhēng)算法相比具有顯著優(yōu)勢(shì)。

隨著應(yīng)用的溫度和放電速率的變化，應(yīng)用可用的電荷量也會(huì)發(fā)生變化。ModelGauge m5 算法區(qū)分單元的剩余容量和應(yīng)用程序的剩余容量，并將這兩個(gè)結(jié)果報(bào)告給用戶。

該算法會(huì)定期對(duì)細(xì)胞模型和應(yīng)用信息進(jìn)行內(nèi)部調(diào)整，以消除初始誤差，并在細(xì)胞老化時(shí)保持準(zhǔn)確性。這些調(diào)整始終作為小的修正進(jìn)行，以防止系統(tǒng)不穩(wěn)定并防止電量計(jì)輸出出現(xiàn)任何明顯的跳躍。學(xué)習(xí)自動(dòng)進(jìn)行，無需來自外部主控制器的任何輸入。除了估計(jì)電池的SOC外，IC還觀察電池的松弛響應(yīng)并調(diào)整電壓電量計(jì)的動(dòng)態(tài)。

ModelGauge m5 算法包括一項(xiàng)功能，可確保當(dāng)電池電壓接近空電壓時(shí)，電量計(jì)輸出收斂到 0%。當(dāng)電池電壓接近預(yù)期的空電壓時(shí)，IC平滑地調(diào)整SOC %的變化率，使電量計(jì)在電池電壓達(dá)到空電壓的確切時(shí)間報(bào)告0%。這可以防止意外關(guān)機(jī)或電量計(jì)報(bào)告的早期 0% SOC。這也提供了一種額外的機(jī)制，用于使SOC %誤差與任何模型失配誤差脫敏。

測(cè)量和仿真結(jié)果

Maxim開發(fā)了一個(gè)龐大的電池?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，其中包含與客戶用例類似的各種測(cè)試條件下的電芯特性和行為。這使得Maxim能夠通過對(duì)之前收集的真實(shí)數(shù)據(jù)運(yùn)行電量計(jì)算法來驗(yàn)證其任何新的改進(jìn)。利用這些數(shù)據(jù)，Maxim分析了數(shù)百種不同尺寸電池的性能，并在圖3中繪制了結(jié)果的直方圖。

圖3.ModelGauge m5 EZ SOC 不同電池和放電的誤差統(tǒng)計(jì)。

這表明，在室溫及以上條件下，超過94%的測(cè)試用例的SOC誤差小于3%。這些測(cè)試用例確實(shí)排除了某些已知在OCV與SOC%表方面與更傳統(tǒng)和流行的化學(xué)物質(zhì)有很大差異的電池類型。

圖 4 是一個(gè)直方圖，顯示了 EZ 模型與“調(diào)整”自定義模型的比較，繪制為測(cè)試用例與它們所屬的錯(cuò)誤桶的百分位數(shù)。雖然優(yōu)化模型確實(shí)在 1% 存儲(chǔ)桶中放置了更多案例，但所有測(cè)試用例的總和高達(dá) 3% 的誤差表明 EZ 模型覆蓋了 95%，而自定義模式覆蓋了 97% 的測(cè)試用例?？紤]到準(zhǔn)備自定義模型所需的額外工作、資源和時(shí)間，EZ 配置方法是一個(gè)有吸引力的替代方案。

圖4.模型儀表 m5 EZ 誤差與自定義調(diào)整模型的比較。

另一種方法是在系統(tǒng)設(shè)計(jì)允許的特定誤差預(yù)算下比較EZ與定制調(diào)諧模型。圖 5 顯示了它們與 3% 誤差預(yù)算和 5% 誤差預(yù)算<<比較。

與其簡(jiǎn)單地查看 0% 到 100% SOC 之間的最壞情況誤差，不如查看接近空的誤差（例如 10%），其中準(zhǔn)確的燃料測(cè)量確實(shí)很重要。如果電池處于 50% 左右的狀態(tài)，并且電量計(jì)指示 40% 或 60%（10% 誤差），則可能不會(huì)發(fā)生任何不良情況，因?yàn)榇藭r(shí)不會(huì)做出關(guān)鍵的電源管理決策。但是，當(dāng)電池電量為 10% 并且電量計(jì)顯示 5% SOC 時(shí)，系統(tǒng)很可能會(huì)過早關(guān)閉，并且電池將無法充分利用。

另一方面，如果電池電量為 5%，電量計(jì)顯示 SOC 為 10%，則系統(tǒng)很可能會(huì)意外崩潰，而沒有正常計(jì)劃關(guān)機(jī)的好處。兩者都會(huì)導(dǎo)致用戶體驗(yàn)不佳 - 前者導(dǎo)致運(yùn)行時(shí)間比預(yù)期短，而后者導(dǎo)致突然關(guān)閉，這對(duì)用戶來說非常煩人。

圖5.ModelGauge m5 EZ 與基于系統(tǒng)誤差預(yù)算的定制調(diào)整模型相比。

如果應(yīng)用有更苛刻的要求，并且還需要在低溫（0°C）下具有良好的精度，那么類似的分析表明，對(duì)于<5%的SOC誤差預(yù)算，結(jié)果幾乎相同。因此，對(duì)于一大類應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)EZ配置性能的簡(jiǎn)單性成為新產(chǎn)品開發(fā)的游戲規(guī)則改變者。

硅實(shí)現(xiàn)

Maxim在MAX17201、MAX17205、MAX17211和MAX17215器件系列中實(shí)現(xiàn)了上述算法。圖6顯示了家庭框圖。

IC可自動(dòng)補(bǔ)償電池老化、溫度和放電速率，并在各種工作條件下提供以毫安小時(shí)（mAh）或百分比（%）為單位的精確SOC。IC提供對(duì)空載時(shí)間和滿載時(shí)間的準(zhǔn)確估計(jì)，Cycle+?年齡預(yù)測(cè)，以及報(bào)告電池年齡的三種方法：容量減少、電池電阻增加和循環(huán)里程表。

IC提供電流、電壓和溫度的精密測(cè)量。電池組的溫度是使用內(nèi)部溫度測(cè)量和最多兩個(gè)外部熱敏電阻測(cè)量的，這些熱敏電阻由輔助輸入端的比率測(cè)量支持。這些器件可以通過檢測(cè)高或低電壓、電流、溫度或 SOC 來提供警報(bào)。IC還包含兩個(gè)可編程的快速過流比較器，可檢測(cè)系統(tǒng)電流的尖峰，并警告系統(tǒng)進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，以防止可能導(dǎo)致電池突然崩潰的情況。兩個(gè)比較器都具有可編程閾值電平和可編程去抖延遲。

圖6.實(shí)現(xiàn)ModelGauge m5 EZ的IC框圖。

結(jié)論

憑借其準(zhǔn)確性和易用性，ModelGauge m5 EZ 在精度方面是一種非常適合的電量計(jì)算法。它還符合當(dāng)今以軟件和上市時(shí)間為中心的設(shè)計(jì)限制。本應(yīng)用筆記研究了該算法的功能，分享了確認(rèn)其性能的測(cè)量結(jié)果，并介紹了該算法的硅實(shí)現(xiàn)。

審核編輯：郭婷