Gestione avanzata della batteria, semplice ed efficiente per tutti

La gestione della batteria, come quella utilizzata nelle applicazioni radar militari e jet supersonici, è una metodologia tecnica sofisticata che è stata fino ad ora fuori dalla portata per i progettisti che devono sviluppare prodotti con volumi limitati.

La carica e la misura del suo livello, sono il cuore di ogni sistema di gestione della batteria e sono componenti fondamentali di qualsiasi applicazione mobile o IoT. Le prestazioni della batteria si basano su un modello di alta qualità che è utilizzato dall’algoritmo di fuel gauging. L’estrazione del corretto modello per la batteria scelta è un lavoro difficile e costoso. In effetti, solo pochi grandi produttori hanno le risorse per sviluppare tali modelli.

L’accessibilità di modelli accurati può rappresentare un enorme ostacolo alla proliferazione di applicazioni portatili a basso volume. Questo articolo presenta un approccio dirompente che supera le difficoltà della gestione della batteria con una soluzione rapida, economica e ad alte prestazioni.

Figura 1. Illustrazione dello stato di carica (SOC)

Indicatore di carica per pochi

Il rilascio di energia da una batteria non è nient’altro che un’esplosione controllata. L’energia immagazzinata nella batteria (capacità) dipende dal carico e dalla temperatura. Quindi, gli sviluppatori riconoscono l’importanza di caratterizzare la batteria in varie condizioni. Una volta che viene definito un modello sintonizzato sul comportamento della batteria, esso viene caricato nel chip di fuel gauge. Questo processo strettamente controllato garantisce misurazioni accurate, ricarica e scarica della batteria in maniera sicura.

I fornitori di IC si sono tradizionalmente concentrati su applicazioni ad alto volume, dal momento che alcune settimane di lavoro di laboratorio sono necessarie per l’estrazione del modello. Questo lavoro personalizzato e dispendioso in termini di tempo offre le massime prestazioni della batteria, in casi come la riduzione al minimo dell’errore dello stato di carica (SOC) e una previsione corretta quando la batteria è vicina alla scarica completa. La Figura 1 illustra un SOC della batteria.

Indicatore di carica per molti

Studiando le caratteristiche delle comuni batterie al litio, è possibile sviluppare un algoritmo in grado di gestire la maggior parte di esse. Tale algoritmo può utilizzare un modello di batteria sintonizzato sull’applicazione specifica e può essere incorporato nei circuiti integrati di fuel gauge. Successivamente, i progettisti possono generare autonomamente i modelli di batteria utilizzando una semplice procedura di configurazione guidata, inclusa nel software del kit di valutazione. Il progettista del sistema deve fornire solo tre informazioni:

• Capacità (spesso presente sull’etichetta o sulla scheda tecnica della batteria)
• La tensione minima di funzionamento dell’applicazione
• Se la tensione di carica della batteria è superiore a 4.275 V (per cella, nel caso di più celle in serie)

Con un tale algoritmo, il lavoro di caratterizzazione del progettista del sistema, già eseguito dal produttore, praticamente scompare. Assumendo un budget di errore di sistema del 3% nella previsione del SOC, il modello dell’algoritmo dovrebbe coprire il 97% dei casi di test.
Inoltre, l’algoritmo dovrebbe includere diversi meccanismi adattivi che aiutano l’indicatore del livello di carica a conoscere le caratteristiche della batteria per migliorarne ulteriormente l’accuratezza. Uno di questi meccanismi garantisce che l’uscita del fuel gauge converga a 0% quando la tensione della cella si avvicina alla scarica completa, riportando così lo 0% di SOC nel momento esatto in cui la tensione della cella raggiunge quella minima.

Per molti utenti, conoscere solo SOC o capacità residua (mAhr) non è sufficiente. Vogliono davvero sapere quanto tempo di esecuzione possono ottenere dalla carica residua. Metodi semplicistici come la divisione della capacità rimanente per il carico presente o futuro possono portare a risposte irrealisticamente ottimistiche. L’algoritmo proposto dovrebbe aiutare, fornendo un registro preciso del  time-to-empty in base ai parametri della batteria, alla temperatura e agli effetti del carico, nonché alla tensione minima dell’applicazione.

I vantaggi dell’algoritmo proposto sono ovvi. I produttori di grandi volumi possono usarlo come punto di partenza durante lo sviluppo anche prima di selezionare la batteria finale per l’applicazione. Possono quindi passare a un modello di batteria finemente sintonizzato in una fase più matura dello sviluppo. Il produttore di piccoli volumi può usarlo per definire il modello della batteria per poi utilizzarlo, avendo la certezza della compatibilità, per la maggior parte delle batterie.
Un tale algoritmo è integrato nell’indicatore di carica IC ModelGauge™ m5 EZ a bassissimo consumo di Maxim Integrated.

Indicatore di carica per tutti

Un passo logico successivo per semplificare la progettazione di un sistema di batterie è di collocarlo su uno shield Arduino, come illustrato nella Figura 2. L’alimentatore IoT MAXREFDES96 di Maxim è uno shield Arduino, alimentato da una batteria agli ioni di litio da 660 mAh per il funzionamento di un sistema Arduino stand-alone. Il design include entrambe le principali tecnologie di gestione della batteria di Maxim: un caricabatterie altamente integrato e un indicatore di carica ModelGauge m5 EZ. Ulteriori prodotti Maxim forniscono funzioni di gestione del sistema e di alimentazione.

Figura 2. Schema a blocchi dello Shield IoT Arduino MAXREFDES96 Power Supply

Queste tecnologie consentono una ricarica eccezionale e un feedback accurato della capacità della batteria per massimizzare le prestazioni. Il MAXREFDES96 (Figura 3) può essere caricato tramite il connettore USB o l’adattatore di alimentazione della scheda host, oppure tramite il connettore di alimentazione integrato. Inoltre, il sistema supporta qualsiasi batteria Li-ion a singola cella, consentendo lo sviluppo con batterie di dimensioni diverse di vari produttori. Il firmware gratuito supporta il funzionamento con le schede di piattaforma Arduino e mbed.org.

Figura 3. Shield Arduino MAXREFDES96 Fuel Gauge System

Con MAXREFDES96 il modello di batteria può essere memorizzato direttamente nella memoria non volatile sul MAX17201 o sulla scheda Arduino. In quest’ultimo caso, i modelli vengono trasferiti dalla scheda allo shield durante l’accensione. Questa disposizione flessibile consente l’uso di una varietà di batterie. La piattaforma Arduino consente l’utilizzo di molti driver software disponibili, estendendo ulteriormente la gamma di possibili applicazioni.

Una scheda Arduino stand-alone è attraente per la più vasta gamma possibile di applicazioni e utenti, compresi gli hobbisti. Il sistema può essere sfruttato per la sua portabilità e implementato in una postazione remota per la raccolta dei dati; per la sua flessibilità cambiando varie situazioni di test senza interruzione; o come sistema di backup in caso di interruzione dell’alimentazione principale in un momento critico dello sviluppo. In tutti i casi, il sistema offre una gestione delle batterie ad alte prestazioni, con conseguente ricarica rapida, accuratezza della misurazione del livello di carica e una lunga durata della batteria.

Conclusione

Abbiamo messo in evidenza l’importanza fondamentale della modellizzazione della batteria per un sistema efficace di indicatore del livello di carica. Abbiamo discusso le barriere per ottenere questi modelli che impediscono la proliferazione di applicazioni a batteria a basso volume. Un approccio dirompente, basato sull’algoritmo ModelGauge m5 EZ e sullo shield Arduino MAXREFDES96, rende lo sviluppo del sistema di batterie facile da implementare, conveniente, fornisce inoltre buone prestazioni ed è disponibile per tutti.

Autori:

Bakul Damle è Business Director di Battery Management nel Mobile Group di Maxim Integrated. I suoi interessi attuali includono la gestione dell’alimentazione da batteria, in particolare gli indicatori di carica, carica della batteria, energy harvesting, ricarica wireless e autenticazione della batteria. È entrato a far parte di Maxim nel 2005 e la sua sede è a Dallas, in Texas. Prima di entrare a far parte di Maxim, Bakul ha gestito un team di ingegneri presso National Instruments ad Austin, TX, sviluppando strumenti computerizzati ad alta risoluzione e anche presso Digitronics a Pune, in India, concentrandosi sullo sviluppo del prodotto per la conversione dell’energia. Ha conseguito un Master in Ingegneria Elettrica presso il California Institute of Technology e un Laurea in Ingegneria Fisica presso l’Indian Institute of Technology. Bakul ha diversi brevetti in test e misure.

Nazzareno (Reno) Rossetti, Ph.D. EE presso Maxim Integrated, Inc., è un professionista esperto di Analog e Power Management, un autore con diversi brevetti nel settore. Ha conseguito un dottorato in Ingegneria Elettrica presso il Politecnico di Torino, Italia.