德州仪器 (TI)：Dynamic Z-Track算法如何预测不稳定的电池负载

摘要

随着工业和个人电子产品配备更先进的技术，给电池带来的负载也越来越不可预测，因此需要更可靠且更智能的电池电量监测计。无论是新兴人工智能 (AI) 增强型设备还是无人机、动力工具和机器人等成熟系统，电池都需要承受高度动态的负载。设计人员依靠准确的电量监测来安全地关闭系统或防止意外欠压，这些不可预测的负载给他们带来了挑战。无绳电钻意外停机可能只会让使用者感到沮丧，但无人机从天空坠落会带来严重的安全风险。

什么是动态负载？

在深入探讨用于监测电池动态负载的解决方案之前，我们首先需要定义什么是动态负载。德州仪器 (TI) 将负载曲线分为了三类。第一类是恒流负载，是指电池持续输出恒定电流。如图 1 所示,电池持续放出 600mA。第二类是可变功率放电，指系统可以处于多种电源模式。如图 2 所示，系统有性能模式、工作模式和待机模式三种不同的功耗模式。系统在三种模式间循环切换直至电池耗尽。最后一个类别是动态负载。如图 3 所示，动态负载可能会设有预期最小和最大电流消耗，但实际负载可以在该区间内任意波动，且持续时间不可预测。动态负载曲线常见于负载完全由用户控制的系统中，例如电动自行车或无人机。

 

 

电池电量监测计的作用

电池电量监测计使用电流和电压测量值计算基本参数，例如荷电状态、运行状况和剩余容量。传统的基于 Impedance Track技术的电池电量计假设电池负载变化缓慢，这样可以在电池放电时进行精确的电阻测量，从而计算高精度的实时荷电状态预测。将电池建模为低频电阻电容 (RC) 模型（如图 1 所示）足以应对这些缓慢变化的电池负载。然而，具有可变或高频负载电流的新型应用需要更全面的模型和自适应算法，以便保持准确的荷电状态估算。

图 1：低频 RC 电池模型

Dynamic Z-Track 算法是专为 BQ41Z90 和 BQ41Z50 等器件设计的电池电量监测方法。作为在 BQ40Z50 和 BQ34Z100 等器件中运行的传统 Impedance Track 算法的后继产品，Dynamic Z-Track 算法可在动态负载电流条件下准确估算电池的荷电状态、运行状况和剩余容量。

当不稳定的负载或高频负载影响电池时，Impedance Track 电量监测计的传统电池 RC 建模会失去分辨率，无法更新电池电阻。Dynamic Z-Track 算法实现了宽带瞬态模型，该模型可模拟电压瞬变并适应动态电流曲线。即使电流不稳定，该方法也能实时估算电阻。

电阻的重要性

为了在电池的整个使用寿命期间提供超高精度的荷电状态计算，跟踪电阻至关重要。如图 2 所示，电池电芯的电阻随电池的循环和老化而线性增加，直到达到某个拐点，从该拐点开始，电阻将呈指数级增加，直到电池寿命结束。该电阻也会随温度变化而显著波动。电池电芯电阻与温度成反比关系，温度越低，电阻越高，电池在达到 0% 荷电状态之前可提供的容量或能量便越低。

图 2：锂离子电池电芯的电阻随时间出现的变化

如果电池电量监测计无法更新电阻，计算出的荷电状态误差会随电池老化成比例增加。在不可预测且不稳定的负载中，如果不更新电阻，荷电状态和剩余容量估算的误差可高达 60% 或低至 10%。当荷电状态突然降低时，终端用户会遇到这种情况，并且器件可能会因容量高估而意外关闭，如图 3 所示。

图 3：剩余容量估算比较：Impedance Track 技术和 Dynamic Z-Track 技术与 1.75C 负载下的无电阻更新对比

使用案例示例

想象一下，有人骑着电动自行车回家。此人查看了荷电状态，看到剩余 30% 电量，于是决定先绕道去杂货店再回家。当此人到达杂货店时，荷电状态显示剩余 15% 电量，但在回家的路上，电动自行车突然停止供电，因为荷电状态已从 12% 下降到 0%。现在，此人必须踩踏板回家或叫车。

Dynamic Z-Track 算法可防止这种情况发生。与传统的电池电量监测计不同，TI 的 Dynamic Z-Track 技术即使在不可预测的负载下也能提供高达 99% 的荷电状态精度，使制造商能够优化电池尺寸，将电池运行时间延长多达 30%。这样可以在无人机、电动自行车、笔记本电脑和便携式医疗仪器等要求苛刻的应用中为终端用户提供更可靠的性能。

虽然看似电动自行车电机在电池组上施加的是恒定的电流负载，但实际恰恰相反。如下图 7 所示，车辆频繁急停时电池组电流接近 0 安培；加速过程中电流则会迅速增加到 30 安培左右。巡航状态下，随着骑行者上下坡以及经过颠簸路段，电池电流消耗会持续在 10-20 安培之间波动。
 

下图 8 中展示了以毫欧为单位，Dynamic Z-Track 算法与传统电池电量监测算法之间电阻测量精度（以毫欧为单位）上的对比，以及各算法与电池模型真实值之间的相对误差百分比。由于电动自行车负载曲线具有动态性，传统的电池电量监测算法可能会在极端动态的负载下错误估算电阻，从而导致如图 6 所示的容量估算误差。

与传统的电池电量监测计不同，德州仪器 (TI) 的 Dynamic Z-Track 技术即使在不可预测的负载下也能提供高达 99% 的电量状态检测精度，这使制造商能够在保证性能的前提下优化电池尺寸，并将续航时间延长多达 30%。最终，用户在无人机、电动自行车、笔记本电脑和便携式医疗设备等高要求应用中，能获得更稳定可靠的使用体验。

结语

虽然不可预测的电池负载是一项重大的设计挑战，但并非必须以损害系统可靠性或最终用户体验为代价。Dynamic Z-Track 算法等工具有助于实现让电池供电器件顺畅运作的设计，它们将塑造这样一个未来：无人机可以在不意外着陆的情况下完成飞行，电动自行车可以带骑行车顺利归家。

关于德州仪器

德州仪器（TI）（纳斯达克股票代码：TXN）是一家全球性的半导体公司，从事设计、制造和销售模拟和嵌入式处理芯片，用于工业、汽车、个人电子产品、企业系统和通信设备等市场。我们致力于通过半导体技术让电子产品更经济实用，让世界更美好。如今，每一代创新都建立在上一代创新的基础上，使我们的技术变得更可靠、更经济、更节能，从而实现半导体在电子产品领域的广泛应用。