针对单节电池供电应用的电量监测技术

　　电源管理系统面对的最大难题是如何延长电池的运行时间。除了寻找能量密度更高的新式电源外，系统设计师也在寻找尽可能高效地利用电池电能的方法。他们大多将注意力集中在提高DC/DC转换效率上，由此延长电池运行时间，而往往忽略了与电源转换效率及电池容量同等重要的电池电量监测计精确度的问题。如果电池电量监测计的误差范围是 ±10%，则为了防止丢失关键数据，系统只能利用 90% 的电池电能。这相当于损失了 10% 的电池容量或电池运行时间。

　　无线接入账户管理、数据处理及医疗监控等许多移动应用对剩余电池容量测量精度的要求很高，以避免因电池耗尽造成突然关机。然而，保证在电池整个生命周期、过温状态或使用负载时的剩余电能的测量精度很困难，终端用户，甚至一些系统设计师都低估了这一点。主要原因是电池可用电能与其放电速度、工作温度、老化程度及自放电特性具有函数关系。开发一种算法来精确定义电池自放电特性及老化程度对电池容量的影响几乎是无法实现的。再者，传统的电池电量监测计要求对电池完全充电和完全放电以更新电池容量，这在现实应用中很少发生，因而造成了更大的测量误差。所以，在电池运行周期内很难精确预测电池剩余容量及工作时间。

　　本文将介绍如何利用最新的电池电量测量技术 —— 阻抗跟踪测量技术解决上述难题，文中还将列举单节锂离子电池组解决方案的简单设计案例。

　　现有电量测量技术存在的问题

　　锂离子电池容量的下降是电池运行时间缩短的主要原因，这种误解普遍存在。实际上，电池阻抗持续增加(而不是电池容量下降)是导致电池运行时间缩短、系统提前关机的关键因素。在电池充放电100个周期左右的时间内，电池容量仅下降5%，而电池的 DC 阻抗升高比例却达到一倍或两倍因子级别。老化电池阻抗提高的直接结果是负载电流引起的内部压降增大。结果，老化电池达到系统最小工作电压(或称为终止电压)的时间要远远早于新电池。

　　传统的电池电量测量技术主要是基于电压和库仑计数算法开发的，在测量性能方面局限性很明显。由于成本低且实现简单，基于电压的测量方法广泛用于手机等手持设备,但使用一段时间后电池阻抗会发生变化，影响该方法的测量精度。电池电压可由下式得出：

　　VBAT=VOCV-I×RBAT

　　其中，VOCV为电池开路电压，RBAT 为电池内部DC 阻抗。从图 1 可以看出，老化电池的电压比新电池要低，会使系统关机时间提前。

图1 电池周期放电特性

　　负载情况及温度的变化会使电池可用容量最多减少 50%。大多数终端用户在使用未装配真正电量监测计的便携式设备时，都经历过电池耗尽引起突然关机的情况。另一方面，库仑计数法采取的是另一种方法：通过不间断地进行库仑积分，计算出消耗的电荷量及充电状态 (SOC)，而全部容量是已知的，因此，可以得到剩余容量值。这种方法的缺点是难以精确量化(model)自放电电量，而且，由于该方法不进行周期性地完整周期校正，导致测量误差随着时间的推移越来越大。这些算法都没有解决电池阻抗的变化问题。为了防止突然关机，设计人员必须提前终止系统运行、保留更多能量，这导致大量电能被浪费。

　　电池阻抗及化学容量

　　的动态监测

　　阻抗跟踪(IT) 技术非常独特，比现有解决方案更为精确，原因是该技术具有的自学习机制能解决导致电池阻抗及空载条件下化学全容量 (QMAX) 发生变化的老化问题。阻抗跟踪技术使用动态模拟算法学习并跟踪电池特性，即在电池实际使用过程中，先测量阻抗及容量值，然后跟踪其变化。使用该算法则无需定期进行完整周期容量校正。

　　利用电池阻抗知识，能够实现精确的负载及温度补偿。最重要的是，通过对电池参数的动态学习，该测量法在电池的整个使用寿命内都能对电量进行精确的测量。与单独使用库仑计数法或电池电压相关法相比，阻抗跟踪技术在测量电池剩余容量方面更加出色。

　　IT 在运行过程中，需要持续对保持电池阻抗(RBAT)与放电深度 (DOD) 和温度之间函数关系的表格数据库进行维护。了解不同状态下所发生的操作有助于确定何时需要更新或使用这些表格。测量计中，非易失存储器存有多个定义充电、放电、充电后松弛、放电后松弛等状态的电流阈值。停止充电后或停止放电后，“松弛时间”能够使电池电压稳定下来。

　　手持设备开机前通过测量电池开路电压 (OCV)，然后与 OCV(DOD,T) 表进行比较的方法确定电池精确的充电状态。当手持设备处于活动状态并接入负载，则开始执行基于电流积分的库仑计数算法。库仑计数器测量通过的电荷量并进行积分，从而不间断地算出 SOC 值。

　　总容量QMAX可以通过当电池在充电或放电前后电压变化足够小、处于全松驰状态时的两个 OCV 读数算出。例如，电池放电前，SOC 可由下式得出：

　　电池放电且通过电荷为芉 时，SOC 可由下式得出：

　　两式相减得出：

　　，其中芉=Q1-Q2

　　从等式可以看出，无需经历完全充电及放电的周期即可确定电池总容量。这也省去了电池组生产过程中耗费时间的电池学习周期。

　　RBAT(DOD,T) 表在放电过程中得到持续更新。IT 利用该表计算出在当前负载及温度条件下，何时达到终止电压。电池整体阻抗随着电池老化和充放电周期的增加而增加。阻抗可由下式得出：

　　RBAT(DOD,T)=

　　有了电池阻抗信息，利用只读存储器中的程序指令包含(in the firmware)的电压仿真算法就可以确定剩余电量 (RM)。仿真算法先算出当前 SOCSTART 值，然后计算出在负载电流相同，且 SOC 值持续降低的情况下未来的电池电压值。当仿真电池电压 VBAT(SOCI,T) 达到电池终止电压(典型值为 3.0V)时,获取与此电压对应的 SOC 值并记做 SOCFINAL。剩余电量RM 可由下式得出：

　　RM=(SOCSTART-SOCFINAL)×QMAX

　　阻抗跟踪单节电池电量

　　监测计测试结果

　　阻抗跟踪锂离子单节电池组电路如图 2 所示。通过 BAT2 引脚输入端测量电池电压，通过库仑计数器差动信号输入端(SRP 及 SRN)监测电流。系统利用电量监测计从单线 SDQ 通信端口获得 SOC 及运行时间接近结束 (Run-Time-to-Empty)等信息。

图2 典型阻抗跟踪单电池电量监测计电路

　　即使在负载变化的情况下，IT 电量监测计也能正确预测电池的剩余电量。例如，数码相机处于不同工作模式时，电池的负载也不同。图 3 显示了IT 电量监测计如何精确预测电池剩余电量。剩余电量预测的误差率可小于1%。并且，由于用以预测剩余电量的电池阻抗及老化作用能够得到实时更新，故在电池整个使用寿命内均可保持这种微小误差。

图3 基于真正SOC及电池电量监测计测量SOC及其精确度

　　结语

　　阻抗跟踪电池电量监测计综合了库仑计数算法和电压相关算法的优点，实现了更高的电池电量监测精度。在放松状态下测量 OCV 可以获得准确的 SOC 值。由于所有自放电活动都在电池 OCV 降低过程中反应出来，所以无需进行自放电校正。当设备处于活动模式且接入负载时，开始执行基于电流积分的库仑计数算法。电池阻抗通过实时测量得到更新。■