大容量锂电池加工

挑战在过去的几年里，诸如笔记本电脑、手机以及多媒体播放器等便携式设备的数量显著上升。这些具有更多特性与功用的设备要求更高的电量，所以电池有必要能够供给更多的能量以及更长的运转时刻。关于电池供电的体系而言，最大的挑战在于电池的运转时刻。一般，电子体系规划人员一般将注意力会集在进步DC/DC电源转化效率，以此来延伸电池的运转时刻，而往往会疏忽与电源转化效率和电池容量同等重要的电量监测计style=color:blue;text-decoration:underlinetitle=电池电量监测计>电池电量监测计的准确度问题。假设电池电量监测计的误差规模是±10%，那么就会有相当于10%的电池容量或运转时刻被损失掉。可是，电池的可用电量与其放电速度、工作温度、老化程度以及自放电特性具有函数联系。此外，传统的电池电量监测计还要求对电池进行彻底充电和彻底放电以更新电池容量，可是这在现实使用中很少产生，因而造成了更大的丈量误差。因而，在电池运转周期内很难准确预测电池剩下容量及工作时刻。为了充分使用电池电量，当每节电池到达3.0V的终止电压时，用户期望能够在电池的运转周期内对其剩下电量进行准确度为±1%的电池电量监测。此外，他们还期望去除耗时的充放电周期，以更新使用3S2p锂离子电池组(三节锂离子电池串联以及两节锂离子电池并联)的笔记本电脑的电池容量，每节电池的容量为2200mAh。

解决办法当时用于电池电量监测的最常见技能就是库仑计数算法，或对流入和流出大容量锂电池加工企业生产的电池的电流进行积分的算法。关于刚刚充满电量的新电池而言，这种办法十分有效。可是，随着电池老化和自放电，这种办法就显得不那么有效了。没有办法丈量自放电速度，因而一般用一个预意义的自放电速度公式来对其进行校正。这种办法不是很准确，因为电池的自放电速度各不相同，并且一个模型不能适用于所有的电池。库仑计数算法的另一个坏处在于只有在彻底充电今后当即进行彻底放电，才能对电池的总容量进行更新，而便携式设备的用户很少对电池进行彻底放电，因而，实践电量在完结更新之前可能会被大大降低。第二种办法是使用电池电压与充电状况(Stafusofcharging)之间的相互联系进行电池电量监测。这种办法看起来比较直观，可是只有当未对电池接入负载电流时，电池电压才与SOC或电池电量具有很高的关联性。这是因为假设接入了一个负载电流，那么电池内部阻抗两端就会有一个压降。温度每下降100℃，电池阻抗就会进步1.5倍。此外，当电池老化时，会呈现与阻抗有关的重大问题。一个典型的锂离子电池在完结100次充放电周期今后，其直流阻抗会新增一倍。最后，该电池对阶跃负载改变会有一个十分大的时刻常数瞬态响应。在接入负载今后，电池电压会随着时刻的改变以不同的速度逐步下降，并在去除负载今后逐步上升。只是在其完结15%的标准的充放电周期(500个)今后，关于全新电池而言，十分有效的电压算法就可能会引起50%的误差。

根据阻抗跟踪技能的电池电量监测经过上述叙述可以看出，无论是库仑计数算法仍是根据电池电压相关算法的电池电量监测，要想完成1%的电池容量估计都是不可能的。因而，TI开发出了一种全新电池电量监测算法——阻抗跟踪技能，该技能综合了根据库仑计数算法和电压相关算法的长处。当笔记本电脑处于睡觉或关机形式时，其电池及电池组处于没有负载的闲暇状况。这时在电池开路电压(OCV)和SOC之间存在十分准确的相关性，该相关性给出了SOC确切的开端方位。因为所有自放电活动都在电池的OCV降低过程中反应出来，所以无需进行自放电校正。在便携式设备开启之前，准确的SOC一般取决于对电池OCV的丈量。当设备处于活动形式并且接入了负载，便开端执行根据电流积分的库仑计数算法。库仑计数器丈量经过的电荷量并进行积分，从而不间断地算出SOC值。

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