如何在微型混合動力汽車中有效實施電池能效管理

4.2) 將軟件任務(wù)遷移至硬件模塊

實施專用硬件模塊來承擔(dān)軟件中的任務(wù)是降低軟件復(fù)雜性和節(jié)省電力的一種有效方式。在將此類硬件模塊用于電池監(jiān)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(yù)處理。這一點非常必要，因為汽車的電線中常常會出現(xiàn)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濾器的高精度16位sigma-delta ADC非常適合這種應(yīng)用，因為與其他ADC技術(shù)相比它具有高測量精確度。結(jié)合誤差補償功能（請參見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濾。這樣做的原因是可以去除汽車中其他電氣設(shè)備中的噪音，因此需要自由轉(zhuǎn)換過濾器的頻率特征。另外一個原因是，被觀察的特定 電池參數(shù)作為電池監(jiān)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。一個可以編程的線性過濾器可以滿足所有這些 要求：過濾器系數(shù)可以通過寄存器傳輸?shù)接布^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濾任務(wù)。

電流測量結(jié)果面臨一個挑戰(zhàn)，因為需要針對微小電流進行高度精確的測量，同時還必須支持大范圍測量。所要求的精確度要高于10mA，這意味 著在100 μOhm的分流上出現(xiàn)1μV的壓降；在汽車啟動過程中，會出現(xiàn)1000A和更高的電流。為了支持上述兩種需要同時避免出現(xiàn)從軟件執(zhí)行手動測量重新配置，需 要實施一個自動增益放大器。一個可選擇的增益因子將調(diào)節(jié)輸入信號，使其經(jīng)過優(yōu)化與ADC的參考電壓匹配。增益因子的調(diào)節(jié)可以自動完成，在整個運行過程中， 無需對軟件進行重新配置。為了便于測試目的，或如果存在特殊的應(yīng)用環(huán)境，也可以選擇固定增益因子。

4.3) 簡化校準工作

確保設(shè)備在整個使用壽命期間都保持高精確度的一個非常重要的任務(wù)是微調(diào)和校準。為此，以前測試的糾正因子也可以應(yīng)用至關(guān)鍵的設(shè)備參數(shù)中。 作為產(chǎn)品線設(shè)備測試的一部分，這些因子針對不同的溫度進行測試，并且存儲在IBS的NVM中。在設(shè)備啟動時，各個微調(diào)參數(shù)必須由軟件寫入至設(shè)備寄存器中。 需要微調(diào)的參數(shù)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計時也需要被校準。在運行期間，也會需要進行重新校準，例如需要定期執(zhí)行 校準或在出現(xiàn)溫度急劇變化時執(zhí)行校準。如果適合，不同的糾正因子必須再次寫入至各自的寄存器。

上面提到的校準功能可以避免客戶針對這些參數(shù)進行成本昂貴的產(chǎn)品下線測試。另外，通過簡單地應(yīng)用參數(shù)，還可以降低校準的軟件復(fù)雜性。

4.4) 軟件實施方案

在3）章節(jié)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完成這些算法的首次實施。這些 工具通常使用浮點數(shù)據(jù)格式。在之后的開發(fā)流程中，這些算法會導(dǎo)入到IBS上。但是，由于成本和功耗的原因，IBS所用的微控制器類上并不提供浮點硬件。因 此，為了實現(xiàn)適用的運行時間，在算法中使用的數(shù)據(jù)類型必須轉(zhuǎn)換為定點整數(shù)格式。共有多種數(shù)據(jù)類型和內(nèi)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(shù)據(jù)類型：

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。通過選擇其中一個可用的數(shù)據(jù)類型，可以導(dǎo)出該變量的可用值范圍和虛擬固定小數(shù)點（固定點格式）。例如，解析度為1mV，采用標記整數(shù)數(shù)據(jù)類型，則范圍為0至65.535伏特。

因為飛思卡爾IBS中有一個16位S12 CPU，因此整數(shù)數(shù)據(jù)類型可提供16位精度。這意味著8位和16位變量處理起來比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所用的算法實施范例中可以發(fā)現(xiàn)，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（請參見第3章了 解詳細說明）。即使采用24位精確度的電流采樣值，也可以在大多數(shù)時間里映射至16位。在類似3mA的精確度上，通過使用帶標記的16位整數(shù)格式，可以表 示+/- 98.3 A范圍的電流值，無需針對數(shù)字格式進行進一步的修改。這足可以滿足汽車行駛和停止期間的要求。在啟動過程中，電流采樣值會超過邊界，必須使用32位數(shù)據(jù)格 式。需要32位格式的參數(shù)是與電池充電有關(guān)的值（例如，庫侖計數(shù)器）。

5) 總結(jié)

本白皮書介紹了如何在使用飛思卡爾IBS的微型混合動力汽車中有效實施BMS。討論了最先進的電池狀態(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提供IBS的效率。另外，本文還介紹了具有自動電池狀態(tài)監(jiān)控功能（無需軟件交互）和復(fù)雜的喚醒機制的低功耗模式的使用。結(jié)果顯示，IBS能夠在大多數(shù)時間內(nèi)處在低功耗模式中。另外，通過正確的硬件信號處理、可編程的過濾器和簡化的校準方 式，我們可以發(fā)現(xiàn)軟件復(fù)雜性已經(jīng)顯著降低。本文還介紹了定點算法原則，結(jié)果顯示，對于BMS算法中的變量來說，16位定點數(shù)據(jù)格式常常能夠滿足要求，只在 少數(shù)時候需要32位格式。