【導讀】對于電池供電的系統而言，最大的挑戰在于電池的運行時間，而設計人員往往將注意力集中在提高DCDC電源轉換效率上，卻忽略與電源轉換效率和電池容量同等重要的電池電量監測計的精確度問題。因此，本次電源設計技巧將帶來精確預測便攜式設備的剩余電池電量和運行時間的設計方案。
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在過去的幾年里，諸如筆記本電腦、手機以及媒體播放器等便攜式設備的數量顯著增長。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而言，最大的挑戰在于電池的運行時間。通常，電子系統設計人員通常將注意力集中在提高 dc-dc 電源轉換效率上以此來延長電池的運行時間，而往往會忽略與電源轉換效率和電池容量同等重要的電池電量監測計的精確度問題。如果電池電量監測計的誤差范圍是 ±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關系。此外，傳統的電池電量監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，但是這在現實應用中很少發生，因而造成了更大的測量誤差。因此，在電池運行周期內很難精確預測電池剩余容量及工作時間。
設計目標
為了充分利用電池電量，當每節電池達到 3.0V 的終止電壓時，用戶希望能夠在電池的運行周期內對其剩余電量進行精確度為 ±1% 的電池電量監測。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（三節鋰離子電池串聯以及兩節鋰離子電池并聯）的筆記本型電腦的電池容量，每節電池的容量為 2200mAh。
解決方案
當前用于電池電量監測的最常見的技術就是庫侖計數算法或對流入和流出電池的電流進行積分的算法。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。我們沒有辦法來測量自放電速度。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，因為電池間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容量進行更新，而便攜式設備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 (SOC) 之間的相互關系來進行電池電量監測。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性。這是因為如果接入了一個負載電流，那么電池內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 DC 阻抗會增加一倍。最后，該電池對階躍負載 (step-load) 變化會有一個非常大的時間常數瞬態響應。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15.0%的標準的充放電周期（500 個）以后，對于全新電池而言，基于非常有效的電壓算法就可能會引起高達 50% 的誤差。
基于阻抗跟蹤TM 技術的電池電量監測
通過上述結果可以看出，無論是庫侖計數算法還是基于電池電壓相關算法的電池電量監測，要想實現 1% 的電池容量估計都是不可能的。因此，TI 開發出了一種全新電池電量監測算法——阻抗跟蹤TM 技術，該技術綜合了基于庫侖計數算法和電壓相關算法的優點。
當筆記本型電腦系統處于睡眠或關機模式時，其電池及其電池組處于沒有負載的空閑狀態。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，便開始執行基于電流積分的庫侖計數算法。庫侖計數器測量通過的電荷量并進行積分，從而不間斷地算出 SOC 值。
圖1：估計電池的最高總容量 Qmax
圖 1 顯示了電池總容量測量的更新。電池總容量是通過電池在充放電前后電壓的變化足夠小、處于全空閑狀態時，在 P1 和 P2 處的兩個 OCV 讀數計算得出的。在 P1 處電池完成放電之前，SOC 值可由下式得出：
電池完成放電且通過電荷為 DQ 時，SOC 值可由下式得出：
兩個等式相減，得出：
其中
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，無需經歷完全的充放電周期即可確定電池總容量。
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。
圖 2：由基于實時更新電池阻抗的電量監測計 bq20z80 算法預測的剩余電量與真正剩余電量的比較
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，我們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，我們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）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：
圖 2 說明了 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 1.0%。該誤差率會貫穿于整個電池組的使用壽命。
結論
基于阻抗跟蹤TM 技術的電池電量監測計綜合了基于庫侖計數算法與基于電壓相關算法的優點，從而實現了最佳的電池電量監測精確度。通過測量空閑狀態下的 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，便開始執行基于電流積分的庫侖計數算法。通過實時測量實現對電池阻抗的更新，而且通過阻抗跟蹤技術我們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都實現了 1% 的電池電量監測精度。
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