Una metodologia innovativa per misurare il livello di carica di una batteria

L’algoritmo ModelGauge m5 di Maxim abbina le doti di precisione sul breve periodo e di linearità di un contatore di Coulomb alle eccellenti caratteristiche di stabilità sul lungo periodo tipiche di un indicatore basato sulle misure di tensione

Pubblicato il 15 dicembre 2016

Nel momento in cui il ritmo dell’innovazione nel settore dei dispositivi consumer tradizionali – tipicamente smartphone e tablet – inizia a dare segnali di rallentamento, molti progettisti, perlomeno i più creativi, stanno focalizzando la loro attenzione sullo sviluppo di quella che potrebbe diventare la prossima “big thing”. Alcune delle più recenti invenzioni si sono concretizzate sotto forma di dispositivi connessi in grado di trasferire dati a database accessibili in modo semplice tramite Internet e analizzare i trend utilizzando quella che viene comunemente definita “big data analytics”(in pratica l’analisi di grandi moli di dati provenienti dalle fonti più diversificate al fine di individuare correlazioni o connessioni che altrimenti non sarebbero evidenti). Molti di questi dispositivi hanno il vantaggio di funzionare a batteria, o perlomeno disporre di una batteria di backup in caso di interruzione dell’alimentazione (Fig. 1).

Fig. 1 – Molti progettisti stanno focalizzando la loro attenzione sullo sviluppo di quella che potrebbe diventare la prossima “big thing”

Rispetto alla metodologia tradizionale utilizzata dalle aziende per lo sviluppo dei prodotti, che prevedeva team numerosi con progettisti specializzati per ogni singolo compito (task) del processo di sviluppo, la tendenza attuale, sempre più diffusa, è ricorrere a team flessibili e di piccole dimensioni al fine di introdurre questi dispositivi sul mercato nel più breve tempo possibile e valutare il riscontro degli utenti per prendere decisioni circa i futuri investimenti sullo sviluppo del prodotto.

Inoltre fioriscono numerose start-up in cui lavorano ingegneri creativi le cui competenze chiave non sono necessariamente il progetto di circuiti elettronici, bensì il software per lo sviluppo di applicazioni oppure il design industriale. Questi ingegneri talvolta considerano la progettazione elettronica come il mezzo necessario per portare a compimento le proprie idee, mentre il software è l’elemento chiave che permette di distinguerle dalla concorrenza. Senza dimenticare una categoria in costante aumento, quella dei maker, formata da hobbisti che creano prodotti per il solo piacere di farlo o perseguire la loro passione per motivi prettamente personali.

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Fig. 2a

Gestione della batteria: un problema sottovalutato

La complessità della gestione delle batterie potrebbe essere un aspetto che non viene assolutamente preso in considerazione da queste “menti creative”. Il loro obiettivo è disporre di qualcosa già pronta all’uso, di semplice realizzazione che possa essere immediatamente trasferita in produzione.

 

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Fig. 2b – Con un semplice wizard di configurazione è possibile generare un modello di batterie adatto alla particolare applicazione considerata

 

I metodi tradizionali utilizzati per il rilevamento della carica della batteria prevedono la presenza nel team di progetto di uno specialista (nel settore delle batterie o dell’alimentazione) che collabori con il fornitore del circuito integrato in grado di fornire l’indicazione della carica della batteria (fuel gauge) al fine di identificare il modello più adatto per la batteria utilizzata.

Ciò spesso comporta la caratterizzazione della batteria in varie condizioni di temperatura e di carico, nel caso siano disponibili camere per prove in temperatura e apparecchiature specialistiche per il collaudo della batteria, oppure l’invio della batteria al fornitore dei circuiti per l’indicazione della carica della batteria che si occupa della caratterizzazione nei propri laboratori.

Ciò può comportate costi sia reali sia intangibili. La logistica collegata alla spedizione di batterie a ioni di litio prevede controlli sempre più rigorosi nel caso di trasporto aereo per ragioni di sicurezza, senza dimenticare il tempo speso per la spedizione. Una volta che le batterie sono pervenute al fornitore, la caratterizzazione e la modellazione delle batterie nelle varie condizioni di temperatura e di carico previste sono operazioni che durano un paio di settimane. Solo a questo punto il progettista è in grado di integrare lo specifico modello di batteria con il circuito per l’indicazione della carica della batteria stessa per iniziare la valutazione e completare il progetto.

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Fig. 3 – In questo istogramma sono riportate le prestazioni relative a centinaia di batterie di varie dimensioni analizzate da Maxim

Un approccio innovativo

Maxim Integrated ha di recente introdotto una metodologia innovativa per risolvere i problemi appena menzionati che abbina i più recenti progressi nel campo dei circuiti integrati a segnali misti (mixed signal) a bassissimo consumo con l’algoritmo per l’indicazione della carica della batteria denominato ModelGauge m5 EZ. Questo algoritmo è integrato nei dispositivi per l’indicazione della carica della batteria MAX1720x/MAX1721x, di tipo autonomo (stand-alone) e caratterizzati da bassissimi consumi.

I modd. MAX17201/17211 sono in grado di monitorare un pacco batteria a singola cella mentre i modd. MAX17205/MAX17215 possono monitorare e bilanciare un pacco batterie con due (2S) o tre (3S) celle in serie oppure monitorare un pacco di più celle in serie. Un’interfaccia 1-Wire (nel caso di MAX17211/MAX17215) di Maxim o I2C a due fili (nel caso di MAX17201/MAX17205) fornisce l’accesso ai dati e ai registri di controllo.

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Fig. 4 – Questo istogramma riporta un confronto tra un modello EZ (ovvero ottenuto utilizzando la modalità di configurazione semplice) e un modello personalizzato

Questi circuiti integrati per l’indicazione del livello di carica consentono al progettista di sfruttare un wizard di configurazione disponibile nel software del kit di valutazione per generare un modello di batteria adatto alle loro applicazioni senza il pericolo di incorrere in alcuna complicazione legata a una caratterizzazione personalizzata della batteria. Il progettista di sistema deve solamente fornire tre tipi di informazione (si faccia riferimento alla Fig. 2):

  • capacità della batteria utilizzata nel progetto (spesso reperibile sull’etichetta o sul datasheet della batteria stessa);
  • valore della tensione per cella che si può considerare come riferimento per definire la batteria scarica (in funzione dei vincoli dell’applicazione);
  • indicare se la tensione di carica della batteria sia superiore a 4,275V (per cella nel caso di più celle in serie).
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Fig. 5 – Confronto tra il modello EZ e il modello personalizzato relativo al bilancio dell’errore (error budget) consentito dal progetto

Oltre al modello della batteria, il wizard di configurazione permette al progettista di sistemi di analizzare numerose caratteristiche della configurazione hardware tra cui:

  • schemi circuitali del pacco di batterie (importante nel caso di più celle in serie);
  • numero di celle in serie;
  • modalità di shutdown (importante nel caso in cui la batteria debba essere rimossa dal sistema);
  • scelta del resistore di rilevamento;
  • misura della temperatura – che può essere eseguita sfruttando una funzione interna all’integrato o mediante un termistore esterno;
  • allarmi impostati su diversi parametri tra cui tensione, corrente, temperatura, stato di carica della batteria (SOC%), rilevamento di sovra correnti, polarità;
  • registrazione della durata della batteria;
  • modalità di utilizzo della memoria non volatile di tipo general purpose.

Tutto ciò elimina l’onere, in realtà abbastanza complesso e soggetto a errori, di predisporre manualmente diversi bit di configurazione al fine di preparare i registri per la programmazione all’interno del circuito integrato.

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Fig. 6 – La relazione tra SOC e OCV di una batteria non varia con l’invecchiamento

Analisi dei risultati

A questo punto è utile esaminare la validità del metodo proposto. A tal proposito è importante essere precisi e chiari sulle prestazioni di questa nuova tecnologia al fine di non incorrere nel pericolo di sovrastimate i fatti.

Maxim ha creato un database di ampie dimensioni contenente informazioni relative al comportamento e alle caratteristiche delle celle per una vasta gamma di condizioni di test che sono assimilabili ai casi d’uso (use case) degli utilizzatori. Ciò ha consentito alla società di validare qualsiasi nuova miglioria implementata nell’algoritmo di indicazione del livello di carica, facendolo girare sui dati reali acquisiti in precedenza. Utilizzando tali dati Maxim ha analizzato le prestazioni di centinaia di batterie di varie dimensioni, generando l’istogramma dei risultati riportato in figura 3.

Esaminando l’istogramma di figura 3, è possibile osservare che oltre il 94% dei casi di test condotti a temperatura ambiente (e superiore) ha fatto registrare un errore relativo allo stato di carica (SOC) inferiore al 3%. Nei casi di test sono stati escluse alcune tipologie di batterie che differiscono in maniera abbastanza netta in termini di correlazione tra OCV (Open Circuit Voltage – tensione a circuito aperto) e SOC rispetto alle batterie che utilizzano le formulazioni chimiche più diffuse.

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Fig. 7 – L’algoritmo di combinazione permette di correggere rapidamente le differenze esistenti tra il conteggio dei Coulomb e la stima OCV

Anche se risultati di questo tipo sembrano decisamente buoni, è utile fare un confronto con le prestazioni che si sarebbero ottenute utilizzando un modello di batteria personalizzato. L’istogramma di figura 4 riporta un confronto tra un modello EZ (ovvero ottenuto utilizzando la modalità di configurazione semplice) e un modello personalizzato, rappresentato tramite la percentuale dei casi di test rispetto all’intervallo di errore (error bucket) in cui potrebbero ricadere. Anche se per il modello personalizzato il numero di casi che ricadono nell’intervallo dell’1% e maggiore, il risultato aggregato relativo a tutti i casi di test con un errore fino al 3% mostra una copertura del 95% (nel caso del modello EZ) e del 97% (nel caso del modello personalizzato). Se si considerano gli sforzi, le risorse e il tempo richiesti per preparare un modello personalizzato, il modello EZ si propone come un’alternativa senza dubbio molto valida.

Per valutare la validità della metodologia proposta da Maxim è anche possibile confrontare il modello EZ e il modello personalizzato in relazione al bilancio dell’errore (error budget) consentito dal progetto. Un confronto relativo a un bilancio dell’errore inferiore al 3 e al 5% è riportato nella figura 5.

Invece di valutare solamente l’errore nel caso peggiore (worst case) per qualsiasi condizione dello stato di carica (ovvero tra lo 0% e il 100%), è senza dubbio più utile analizzare l’errore in prossimità dello stato di batteria quasi scarica (ad esempio con una carica residua del 10%), situazione in cui un’accurata indicazione del livello di carica è di basilare importanza. Se la batteria è carica al 50% e l’indicatore del livello di carica segnala una carica al 40 o al 60% (con un errore del 10%) non si verificheranno presumibilmente situazioni critiche in quanto per valori di questo tipo non viene presa nessuna decisione importante a livello di gestione della potenza (power management).

Quando il livello di carica della batteria è attorno al 10% e l’indicatore del livello indica una carica rimanente del 5%, molto probabilmente il sistema entrerà prematuramente in modalità di shut down e la batteria non verrà utilizzata completamente. D’altro canto, se alla batteria resta una carica del 5% e l’indicatore del livello di carica segnala una carica rimante del 10%, è verosimile che il sistema si blocchi in modo imprevisto senza sfruttare i vantaggi di uno shut down programmato. In entrambi i casi menzionati – nel primo la durata della batteria è inferiore al previsto mentre nel secondo il sistema si arresta improvvisamente – la fruizione del dispositivo in questione non è quella desiderata dall’utilizzatore.

Nel caso le esigenze dell’applicazione siano più stringenti ed è richiesta un’elevata accuratezza alle basse temperatura (ad esempio 0 °C), con un’analisi similare si ottengono praticamente gli stessi risultati per un bilancio degli errori dello stato di carica inferiore al 5%.

In definitiva si può affermare che per un’ampia gamma di applicazioni le prestazioni ottenibili con una semplice implementazione mediante il modello EZ rappresenta un vero e proprio punto di svolta nello sviluppo di nuovi prodotti.

ModelGauge m5: un algoritmo che abbina precisione e stabilità

A questo punto è utile domandarsi qual è la ragione per cui la configurazione EZ di ModelGauge è in grado di fornire questi risultati. La ragione è da ricercarsi nella modalità (brevettata) con cui l’algoritmo ModelGauge m5 utilizza le misure elettriche in tempo reale e le converte nelle percentuale dello stato della carica (SOC%) e in altre informazioni utili relative alla batteria. L’algoritmo prevede più meccanismi per ridurre la sensibilità all’errore imputabile alla non perfetta corrispondenza tra il modello realizzato e le celle effettivamente utilizzate. Questi meccanismi contribuiscono inoltre a ridurre la sensibilità nei confronti di qualsiasi errore nelle misure elettriche che possono avere effetti negativi sull’indicazione dello stato della carica. La presenza di numerosi meccanismi di natura adattativa, infine, permette all’indicatore dello stato di carica di “apprendere” le caratteristiche della batteria e migliorare di conseguenza la sua accuratezza.

L’algoritmo ModelGauge m5 abbina le doti di precisione sul breve periodo e di linearità di un contatore di Coulomb alle eccellenti caratteristiche di stabilità sul lungo periodo tipiche di un indicatore basato sulle misure di tensione. Il nucleo centrale dell’algoritmo abbina la stima dello stato ricavata dalla misura delle tensione a circuito aperto (OCV) con un contatore di Coulomb. Il valore OCV della cella Li+ viene correlata con il SOC e questa relazione persiste ed è in larga misura indipendente dall’età della cella (Fig. 6).

Quando la cella compie dei cicli durante il funzionamento, il processo di attraversamento verso l’alto e verso il basso di questa curva riduce la sensibilità a qualsiasi errore locale imputabile alla non perfetta corrispondenza tra il modello e la cella. All’inizio, quando la cella è connessa per la prima volta all’indicatore del livello di carica, alla stima dello stato desunto dalla misura della tensione a circuito aperto viene assegnato un peso maggiore rispetto all’uscita del contatore di Coulomb. Nel momento in cui la cella accumula cicli, l’accuratezza del contatore di Coulomb migliora e l’algoritmo di combinazione altera i relativi pesi in modo che il conteggio dei Coulomb risulti prevalente.

Da questo momento in poi, il circuito integrato commuta sulla modalità “servo mixing”. Quest’ultima fornisce una correzione dell’errore continua di ampiezza fissa al conteggio di Coulomb, verso l’alto o verso il basso in base alla direzione dell’errore della stima OCV. Ciò consente di correggere rapidamente le differenze esistenti tra il conteggio dei Coulomb e la stima OCV. L’uscita dell’algoritmo di combinazione non è influenzata da fenomeni di deriva dovuti all’errore di offset nella misura delle correnti e risulta più stabile rispetto al caso in cui si utilizzi solamente l’algoritmo di stima dell’OCV (Fig. 7).

La correzione al contatore di Coulomb è apportata su base continua mentre l’applicazione è in funzione o in stand-by. In pratica ciò significa che sono effettuate circa 200.000 correzioni al contatore di Coulomb su base giornaliera, la cui entità è così ridotta da risultare quasi invisibili all’utilizzatore. Tali correzioni hanno luogo sia quando la batteria è sotto carico sia in assenza di carico, indipendentemente dal fatto che la batteria sia o meno a riposo, e ciò rappresenta un evidente vantaggio rispetto ad algoritmi simili.

Nel momento in cui variano temperatura e velocità di scarica di un’applicazione, la quantità di carica disponibile muta anch’essa. L’algoritmo ModelGauge m5 effettua una distinzione tra capacità residua della cella e capacità residua dell’applicazione e rende disponibile all’utente entrambi i risultati.

Su base periodica l’algoritmo esegue regolazioni interne sul modello della cella e sulle informazioni provenienti dall’applicazione al fine di eliminare l’errore iniziale e preservare l’accuratezza nel momento in cui la cella invecchia. Queste regolazioni si presentano sotto forma di correzioni di lieve entità al fine di prevenire sia l’instabilità del sistema sia l’insorgere di variazioni di una certa entità nelle uscite dell’indicatore del livello di carica della batteria. La fase di apprendimento è automatica e non richiede nessun intervento da parte dell’host. Oltre alla stima dello stato di carica della batteria, il circuito integrato “osserva” la risposta a riposo della batteria e regola la dinamica della VFG (Voltage Fuel Gauge).

L’algoritmo ModelGauge m5 include una funzionalità che assicura la convergenza dell’uscita dell’indicatore del livello di carica allo 0% nel momento in cui la tensione della cella si avvicina al valore che indica che la batteria è scarica. Nel momento in cui il valore della tensione della cella si avvicina a quello di batteria scarica, il circuito integrato regola la velocità di variazione dello stato di carica in modo che l’indicatore del livello di carica riporti una carica nulla nel momento stesso in cui la tensione della cella raggiunge il valore di scarica. Ciò evita shutdown imprevisti o un’indicazione prematura dello stato di batteria scarica da parte dell’indicatore di carica. Si tratta di un meccanismo aggiuntivo atto a ridurre la sensibilità dell’errore relativo allo stato di carica da ogni errore imputabile alla non perfetta corrispondenza del modello.

I circuiti integrati eseguono la compensazione automatica relativamente a invecchiamento della cella, variazioni di temperatura e di velocità di scarica, oltre a fornire un’indicazione accurata dello stato di carica in mAh o percentuale per un’ampia gamma di condizioni operative. Essi forniscono stime precise relative a tempo di autonomia residua (time-to-empty), tempo mancante al completamento della ricarica (time-to-full) e invecchiamento (Cycle+), oltre a tre metodi per indicare l’età della batteria: riduzione della capacità, aumento della resistenza della batteria e conteggio del numero di cicli. I circuiti integrati in questione permettono di effettuare misure precise di corrente, tensione e temperatura.

Per la temperatura del pacco di batterie si utilizza una misura di temperatura interna e fino a due termistori esterni supportati da misure raziometriche su ingressi ausiliari. Questi integrati sono in grado di inviare avvertimenti qualora siano rilevati valori alti o bassi di tensione, corrente, temperatura o stato della carica. Sono inoltre previsti due comparatori programmabili per sovracorrenti che consentono di rilevare eventuali spike nella corrente del sistema e inviare un avvertimento al sistema che può così predisporre le contromisure adatte per impedire il verificarsi di tali condizioni che potrebbero provocare un arresto improvviso del funzionamento della batteria.

Entrambi i comparatori hanno livelli di soglia programmabili e ritardi anch’essi programmabili per il debouncing (eliminazione delle fluttuazioni). Per impedire la clonazione del pacco di batterie, i circuiti integrati di Maxim sono gli unici indicatori del livello di carica che prevedono l’autenticazione mediante l’algoritmo SHA-256 con una chiave segreta a 160 bit. Ciascun integrato prevede un unico ID a 64 bit ed è disponibile in un package TDFN “lead free” a 14 pin di dimensioni pari a 3×3 mm.

Bakul Damle, Business director di Maxim Integrated



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