如何在便携式设计的电池容量读数中实现更高的准确性

我的狗摩卡(图1)经常喜欢在徒步旅行期间跑到我前面进行一些越野探索。她总是在以后找到我,但有时我开始寻找她很久,所以我想找到一种方法来轻松追踪她的位置。通过Adafruit的展望®网站,我碰到了一个有趣的项目。Adafruit是一家位于纽约的开源硬件公司,也为想要试验或了解更多电子产品的人们提供了大量资源。该公司的GPS记录狗线束项目涉及使用Adafruit的的sewable微控制器平台称为FLORA ®和GPS模块跟踪狗的位置。我认为这是监视我的狗在徒步旅行中的活动的好方法,所以我和我的同事Mohamed Ismail一起参加了可穿戴式狗跟踪系统项目。
作者的狗摩卡准备徒步旅行。图1.作者的狗摩卡,准备徒步旅行。
对于我们的原型,除了植物和GPS模块,我们成立的MAX1472 ISM发射机广播的GPS坐标,以及四款FLORA RGB智能NeoPixel ®指示灯以摩卡在夜间上涨更为明显。这些NeoPixels还用于指示电池中的剩余电量,以便我们知道何时在系统关闭之前接通我的皮带。我们使用绿色代表50%或更多的电荷,黄色代表50%和25%之间的电荷,红色代表25%或更少的电荷。图2显示了我们的原始设计。
可穿戴的狗跟踪系统。图2.可穿戴式狗跟踪器系统。
在我们最初的迭代中,几乎所有东西都完美无缺 - 我们能够获得GPS坐标,闪烁不同的NeoPixel颜色,以及使用ISM发射器广播坐标。然而,我们监控电池充电状态(SOC)的方法没有按预期工作。为了估算SOC,我们在项目运行时使用基于测量电池电压的直线近似。我们发现NeoPixels在总运行时间的25%时并不是红色,而是仅为9%。我们决定研究确定电池SOC的不同方法,以便我们能够确定最准确的方法。

分压器或电量计IC?

确定电池电量的一种简单方法是测量电池两端的电压。在Adafruit FLORA平台上,分压器(图3)连接到板载微控制器的ADC输入。然后,用户可以读取ADC读数并计算其终端的电池电压。根据电池的特性和系统的关闭电压,终端电压用于估算电池的剩余电量。
分压器用于确定Adafruit FLORA上的电池电量。图3.用于确定Adafruit FLORA电池电量的分压器。
使用分压器计算SOC的一个主要缺点是它经常产生不一致的读数。电池的端电压取决于SOC以及负载电流,温度和老化。这三个参数的任何变化都可能导致不准确的结果。如果负载电流变化或电池温度偏离,则基于简单的电阻分压器估算电池SOC将不那么准确。我们的原始设计具有持续的脉冲负载并且用于户外操作,导致非常误导的电池寿命指示器。
使用电量计IC是分压器方法的替代方案。燃料计量方法非常复杂,因此更昂贵; 但是,它们可以非常准确。FLORA上的电阻分压器的总电阻为160kΩ,因此连接到Li +电池时消耗约23μA。我们不想用消耗更多功率的电阻器代替电阻器,因此我们选择了仅使用7μA电流的电量计IC。Maxim的 MAX17055使用该公司的称为ModelGauge™m5的电量计算法,该算法结合了两种最常用的电量计量方法 - 库仑计数和开路电压测量 - 报告电池的SOC仅有1%的误差。ModelGauge m5技术的另一个创新特性是它包含EZ配置功能,无需电池特性,这是大多数电量计IC所需要的。
Maxim的MAX17055电量计IC采用ModelGauge m5技术来确定电池电量。图4. Maxim的MAX17055电量计IC采用ModelGauge m5技术确定电池电量。

比较测试

我们进行了一系列测试,将FLORA上的原始分压器与Maxim的MAX17055电量计IC进行比较。在进行电阻分压器测量后,我们用MAX17055替换了元件。为了保持测试结果的一致性,我们使用一节150mAhr电池进行所有测试。首先,我们通过以恒定负载放电来执行基线测试,观察分压器和电量计的结果。接下来,我们使用更逼真的脉冲负载来对电池放电,并观察分压器和电量计的精度。

使用电阻分压器的基线测试

FLORA上的分压器输出只是帮助您确定电池的端电压; 因此,必须进行一些计算以将电压读数转换为易于理解的百分比电荷。首先,我们使用125mA的恒定负载来完全放电。以恒定的时间间隔报告电池电压。图5显示了电池完全放电后五个放电周期的平均电池电压。然后,我们使用两种不同的方法来确定从分压器输出放电期间电池的SOC。
电池在恒定电流负载下放电时的平均电池电压。图5.电池在恒定电流负载下放电时的平均电池电压。
在我们的第一种方法中,我们将电池电压与剩余电量的一定百分比相关联。用于测试的150mAh电池可以充电至最大4.2V,因此该电压与100%充电相关。电池的最小放电电压为3.0V,因此该电压与0%充电相关。根据这两个估算,我们使用线性方程将FLORA上的分压器报告的电池电压转换为剩余电荷的近似百分比。这是我们的“线性”近似方法。尽管在电池单元电压和SOC之间形成关系很容易,但它并不十分准确,因为如图5所示,电池单元电压在放电期间不会线性下降。
下一种方法是基于通过测量电池的放电时间而消耗的电荷。在恒定负载电流的情况下,经过的时间量与消耗的电荷量(库仑/秒×秒=库仑)成比例,因此SOC(库仑)。在这种情况下,当负载首次放在电池上时,100%的电荷与测试的开始时间相关。0%的电荷与设备关闭的时间相关。为了使用这种方法形成精确的模型,我们发现平均五次放电测试。从那里,我们为平均SOC创建了一个四阶趋势线。对于每个电池电压样本计算高阶多项式将变得不切实际。该趋势线的等式用于将电池电压与SOC相关联。图6中的实线显示平均SOC曲线,而虚线表示趋势线。这是我们的“多项式”近似方法; 有关趋势线的等式,请参见图6。
可用于将电池电压近似为剩余电量百分比的四阶多项式。图6.可用于将电池电压近似为剩余电量百分比的四阶多项式。

使用MAX17055进行基线测试

最后,我们将这两个近似值与Maxim的电量计IC MAX17055的输出进行了比较。MAX17055输出许多结果,包括电池电压,负载电流,老化和温度。它还使用ModelGauge m5算法来估算电池的SOC。以恒定负载对电池放电会导致SOC随时间线性下降 - 这是我们希望看到的结果。图7中的紫色图表显示了电量计IC的读数,以及上述线性和多项式近似值。
基于来自分压器的线性模型,来自分压器的多项式模型和来自燃料表的SOC,以恒定电流放电时的电池充电。图7.基于来自分压器的线性模型,来自分压器的多项式模型和来自电量计的SOC,以恒定电流放电时的电池充电。
从图7中可以看出,每个近似值都假设电池在不同时间已满50%且满25%。图8显示了电池放电时NeoPixels的颜色。在右侧的条形图中,您可以看到我们使用的每个模型的运行时百分比与我们期望看到的期望结果的比较。线性模型的条形图显示NeoPixels保持绿色,表明电荷> 50%,即使电池电量几乎达到25%!
左侧的图表显示了使用每种型号在放电期间的NeoPixel颜色。 右侧的图表以易于与期望结果比较的形式说明了相同的数据。图8.左侧的图表显示了使用每种型号在放电期间的NeoPixel颜色。右侧的图表以易于与期望结果比较的形式说明了相同的数据。
在这种情况下,多项式模型和燃料表都报告了相当准确的结果。但是,实际设计没有使用恒定负载电流。即使模型可以用于恒定电流负载,当切换到更逼真的脉冲负载时它也可能会中断。

三种电量计方法的脉冲负载试验

为了真正测试所有三种电量计方法的能力,我们不得不进行另一项实验,在系统中放置一个真实的脉冲负载电流。负载在拉动125mA四分钟和拉动60mA两分钟之间交替。许多系统在待机和有效电流消耗之间存在更大的差异,这会加剧该测试的结果。我们使用与基线测试相同的三种方法 - 基于分压器的线性模型,基于分压器的多项式模型,以及MAX17055报告的SOC。图9显示脉冲负载测试的结果。紫色线是燃油表随时间报告的SOC。蓝线是使用线性模型的分压器的近似SOC,而绿线是使用多项式模型近似的。
基于来自分压器的线性模型,来自分压器的多项式模型和来自燃料表的SOC,以恒定电流放电时的电池充电。图9.基于来自分压器的线性模型,来自分压器的多项式模型和来自电量计的SOC,以恒定电流放电时的电池充电。
图10a和图10b提供相同数据的俯视图,每个视图显示放电期间NeoPixels的颜色。
每个型号的NeoPixels的颜色在带有脉动负载的电池放电时。图10.使用脉动负载对电池放电时每个型号的NeoPixels的颜色。
使用分压器的结果来近似剩余电池容量的两种方法都在其输出中引入了错误的脉冲。这些结果显然是不准确的,并产生令人困惑的结果,在绿色和黄色以及黄色和红色之间交替。这证明了负载变化对电池端电压的影响。Maxim的电量计中的复杂算法显示出对负载效应的抗扰性,并且继续输出与电池的实际SOC匹配的SOC的线性降低。由于应用中的负载电流不断变化,我们的研究结果只强调了使用MAX17055等电量计IC的重要性。

结论

当使用便携式电子设备时,消费者希望能够信任剩余电池电量的准确性。有一些简单,廉价的方法来估算电池SOC,但它们的结果远非准确。FLORA上描述和使用的分压器之类的方法报告的数据随负载变化很大。这可能让我觉得我有足够的电池容量可以再行走10分钟,只是为了让我的狗的追踪器在我找到它之前关闭。更先进的电量计IC,如MAX17055,可提供值得信赖的精度。我的实验让我确信燃油表IC值得每一分钱。

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