如何在微型混合動(dòng)力汽車(chē)中有效實(shí)施電池能效管理

4.2) 將軟件任務(wù)遷移至硬件模塊

實(shí)施專(zhuān)用硬件模塊來(lái)承擔軟件中的任務(wù)是降低軟件復雜性和節省電力的一種有效方式。在將此類(lèi)硬件模塊用于電池監控算法以前，可以非常高效地 將其用于電壓、電流和溫度測量樣本的預處理。這一點(diǎn)非常必要，因為汽車(chē)的電線(xiàn)中常常會(huì )出現干擾，并且IBS的采樣值的測量準確度要求非常高。

帶有抽取和抗干擾過(guò)濾器的高精度16位sigma-delta ADC非常適合這種應用，因為與其他ADC技術(shù)相比它具有高測量精確度。結合誤差補償功能（請參見(jiàn)4.3），已能夠提供非常好的精確度。但是，在信號處理 序列之后常常需要對樣本再次過(guò)濾。這樣做的原因是可以去除汽車(chē)中其他電氣設備中的噪音，因此需要自由轉換過(guò)濾器的頻率特征。另外一個(gè)原因是，被觀(guān)察的特定 電池參數作為電池監控的一部分，與激勵頻率（由電池的化學(xué)組成決定）緊密聯(lián)系在一起。例如，Ri就是這種情況。一個(gè)可以編程的線(xiàn)性過(guò)濾器可以滿(mǎn)足所有這些 要求：過(guò)濾器系數可以通過(guò)寄存器傳輸到硬件過(guò)濾器模塊。這些寄存器可以編程一次，然后在軟件中不再需要完成過(guò)濾任務(wù)。

電流測量結果面臨一個(gè)挑戰，因為需要針對微小電流進(jìn)行高度精確的測量，同時(shí)還必須支持大范圍測量。所要求的精確度要高于10mA，這意味 著(zhù)在100 μOhm的分流上出現1μV的壓降；在汽車(chē)啟動(dòng)過(guò)程中，會(huì )出現1000A和更高的電流。為了支持上述兩種需要同時(shí)避免出現從軟件執行手動(dòng)測量重新配置，需 要實(shí)施一個(gè)自動(dòng)增益放大器。一個(gè)可選擇的增益因子將調節輸入信號，使其經(jīng)過(guò)優(yōu)化與ADC的參考電壓匹配。增益因子的調節可以自動(dòng)完成，在整個(gè)運行過(guò)程中， 無(wú)需對軟件進(jìn)行重新配置。為了便于測試目的，或如果存在特殊的應用環(huán)境，也可以選擇固定增益因子。

4.3) 簡(jiǎn)化校準工作

確保設備在整個(gè)使用壽命期間都保持高精確度的一個(gè)非常重要的任務(wù)是微調和校準。為此，以前測試的糾正因子也可以應用至關(guān)鍵的設備參數中。 作為產(chǎn)品線(xiàn)設備測試的一部分，這些因子針對不同的溫度進(jìn)行測試，并且存儲在IBS的NVM中。在設備啟動(dòng)時(shí)，各個(gè)微調參數必須由軟件寫(xiě)入至設備寄存器中。 需要微調的參數可以在電流和電壓測量序列中找到。另外，振蕩器、電壓基準和LIN計時(shí)也需要被校準。在運行期間，也會(huì )需要進(jìn)行重新校準，例如需要定期執行 校準或在出現溫度急劇變化時(shí)執行校準。如果適合，不同的糾正因子必須再次寫(xiě)入至各自的寄存器。

上面提到的校準功能可以避免客戶(hù)針對這些參數進(jìn)行成本昂貴的產(chǎn)品下線(xiàn)測試。另外，通過(guò)簡(jiǎn)單地應用參數，還可以降低校準的軟件復雜性。

4.4) 軟件實(shí)施方案

在3）章節中提到的電池管理算法需要處理器密集型計算和控制算法。通常，在PC上使用基于模型的模擬工具來(lái)完成這些算法的首次實(shí)施。這些 工具通常使用浮點(diǎn)數據格式。在之后的開(kāi)發(fā)流程中，這些算法會(huì )導入到IBS上。但是，由于成本和功耗的原因，IBS所用的微控制器類(lèi)上并不提供浮點(diǎn)硬件。因 此，為了實(shí)現適用的運行時(shí)間，在算法中使用的數據類(lèi)型必須轉換為定點(diǎn)整數格式。共有多種數據類(lèi)型和內在值范圍可用。例如，下面列出了在飛思卡爾的IBS上 提供的數據類(lèi)型：

為了表示小于1的值，LSB被映射為特定的值。

該值由所需的解析度決定。通過(guò)選擇其中一個(gè)可用的數據類(lèi)型，可以導出該變量的可用值范圍和虛擬固定小數點(diǎn)（固定點(diǎn)格式）。例如，解析度為1mV，采用標記整數數據類(lèi)型，則范圍為0至65.535伏特。

因為飛思卡爾IBS中有一個(gè)16位S12 CPU，因此整數數據類(lèi)型可提供16位精度。這意味著(zhù)8位和16位變量處理起來(lái)比32位值具有更高性能。因此，一般都是首選8位和16位變量。

從上面提到的計算SoC、SoH和SoF所用的算法實(shí)施范例中可以發(fā)現，在許多情況下，16位變量可以提供充足的值精確度和范圍。這是因 為電壓和溫度輸入值都具有16位精確度（通過(guò)使用16位ADC）。其他16位精確度就已足夠的值，包括SoC、SoH、Ri和糾正因子α（請參見(jiàn)第3章了 解詳細說(shuō)明）。即使采用24位精確度的電流采樣值，也可以在大多數時(shí)間里映射至16位。在類(lèi)似3mA的精確度上，通過(guò)使用帶標記的16位整數格式，可以表 示+/- 98.3 A范圍的電流值，無(wú)需針對數字格式進(jìn)行進(jìn)一步的修改。這足可以滿(mǎn)足汽車(chē)行駛和停止期間的要求。在啟動(dòng)過(guò)程中，電流采樣值會(huì )超過(guò)邊界，必須使用32位數據格 式。需要32位格式的參數是與電池充電有關(guān)的值（例如，庫侖計數器）。

5) 總結

本白皮書(shū)介紹了如何在使用飛思卡爾IBS的微型混合動(dòng)力汽車(chē)中有效實(shí)施BMS。討論了最先進(jìn)的電池狀態(tài)計算算法（SoC、SoH和 SoF）。從中可以了解到，在功耗方面可以采用哪些特殊的硬件特性來(lái)提供IBS的效率。另外，本文還介紹了具有自動(dòng)電池狀態(tài)監控功能（無(wú)需軟件交互）和復雜的喚醒機制的低功耗模式的使用。結果顯示，IBS能夠在大多數時(shí)間內處在低功耗模式中。另外，通過(guò)正確的硬件信號處理、可編程的過(guò)濾器和簡(jiǎn)化的校準方 式，我們可以發(fā)現軟件復雜性已經(jīng)顯著(zhù)降低。本文還介紹了定點(diǎn)算法原則，結果顯示，對于BMS算法中的變量來(lái)說(shuō)，16位定點(diǎn)數據格式常常能夠滿(mǎn)足要求，只在 少數時(shí)候需要32位格式。