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选择合适的电池电量计帮助产品实现最快上市和最长使用时间_物联网在线

时间:2018-10-26 人气:0

可穿戴设备正在推动一个极具吸引力且增长迅速的市场,其中智能手表持续保持主导地位。在这种密集且竞争激烈的环境下,每一个制造商都力争首先将产品投放市场,而消费者则需要其设备具有最精确、尽可能长的电池工作时间(图1)。本文讨论与电池容量管理的关键功能密切相关的要求,并提出一种能够克服挑战的颠覆性技术。
上市时间挑战
最优的电池性能依赖于驱动电量计算法的高精度的电池模型。花费大量时间进行定制特征分析能够获得高精度电池性能、最大程度减小电池电量的(SOC)误差,以及正确预测电池何时接近空电量。
电池中储存的能量(以mAhr为单位的容量)依赖于多种参数,如负载和温度。因此,开发者必须在各种条件下对电池进行特征分析。在提取了与电池行为相匹配的模型后,即可将其装载到电量计芯片。这种严密的监控过程能够实现更安全的电池充电和放电。
电量计特征分析既带来了上市时间问题,也是制造商的大量使用产生的障碍。原因在于特征分析只能为产量较大的客户服务,而无法顾及所有其他的客户。而全面的实验室工作往往要求提取模型,只有少数的IC制造商拥有要求的资源,所以IC厂商传统上重点关注大批量应用。
电池工作时间挑战
较差电池模型带来的严重后果之一就是工作时间估算不准确。典型的智能手表使用模型在为期一天的循环过程中包括5小时主动状态(包括对时、通知、app使用、音乐播放、通话以及运动)和19小时被动状态(仅对时)。为期一天的循环中,如果设备在主动模式下的功耗为40mA,在被动模式下的功耗为4mA,那么将消耗总共276mAh,正好是典型智能手表电池的大致容量。为避免设备意外或过早停止工作,就必须准确预测电池工作时间。
工作时间的持续时间也同样重要。被动模式下,同一电池可能维持长达69小时(276mAh/4mA)。功耗为50A的典型电量计将缩短大约52分钟的电池被动工作时间,是不可忽略的时间量。
MaximIntegrated开发了一种算法,能够准确估算电池的充电状态,且能够安全兼容大多数电池。该算法基于对常见锂电池的特征研究。ModelGaugem5EZ算法(简称EZ)采用针对具体应用的电池模型,嵌入到电量计IC内部。设计师利用随评估套件提供的简单配置向导,可生成电池模型。系统设计师只需提供三条信息:
容量(常见于电池标签或数据资料)
零电量对应的电池的电压为(依赖于应用场景)
电池充电电压(是否高于4.275V)
利用EZ,系统设计师不再需要执行特征分析,这部分工作实际上已经由电量计厂商完成了。
EZ算法中包含的多种自适应机制能够帮助其学习电池特征,进一步提高电量计精度。这样的算法可保障电池电压接近为空时,电量计输出收敛到0%。所以电量计能够在电池电压接近为空时准确指示SOC为0%。
如果我们假设SOC预测的系统误差预算为3%,EZ模型能够覆盖95.5%的放电测试用例非常接近人工定制模型的性能,后者覆盖97.7%的测试用例。如(图2)所示,当电池接近为空时,EZ方法的表现也是一样的,这点特别重要。
对于许多用户,仅知道SOC或剩余电量是不够的。他们真正想知道的是电池可供使用时间有多长。最简单的方法,例如将剩余电量除以当前或预期负载,可能会造成估算结果过于乐观。EZ算法能够根据电池参数、温度、负载效应以及应用的空电压,提供精度高出很多的剩余工作时间估算结果。
图2.EZ系统误差性能
有了EZ算法,大批量制造商可将EZ作为快速开发工作的开始;在拥有工作原型之后,即可选择精确匹配的电池模型。而小批量制造商可利用EZ为电池建立匹配模型,并可以兼容绝大多数电池。
采用ModelGaugem5EZ的单电池电量计
EZ算法被内置到MAX17055独立式单电池电量计IC中。器件拥有0.7A关断电流、7A休眠模式电流和18A工作电流,可完美匹配使用电池供电的可穿戴设备。可通过IC接口访问数据和控制寄存器。
系统误差竞品分析
(图3)所示为系统误差竞品分析。从柱状图中可以看出,接近空电量时,MAX17055在大多数测试用例(26个中的15个)下的误差在1%以内,竞品在相同测试下的误差数量则高得多。
工作时间精度优势
接近空电量时的低误差可确保最大程度利用电池电量,最大程度延长工作时间,以及最大程度减少设备意外或过早停止工作。
工作时间延长优势
图3.系统误差竞品分析
使用具有低静态电流的电量计IC,可有效延长工作时间。MAX17055的静态电流为18A,比最接近竞争器件的静态电流低64%。此外,在低功耗休眠模式下,器件仅消耗7A电流。将其应用到以上讨论的场景,可将受影响的工作时间从52分钟降低到7分钟实质性的性能改善。
我们重点讨论了电量计系统中电池建模的重要性,以最大程度提高电池工作时间精度和持续时间。我们讨论了获取高精度电池模型的障碍,这一障碍将延长上市时间、影响小批量产品应用的增长。MAX17055内置一种基于ModelGaugem5EZ算法的颠覆性方法,使电池系统开发更快、更简单、更高效,有效改善较宽范围应用的电池性能。
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