Ladezustand von Li-Ionen-Akkus erfassen Ein Algorithmus für alle Zellen

Selbstlernende Algorithmen optimieren den Ladezustand eines Akkus.
Selbstlernende Algorithmen optimieren die Ladezustandserfassung.

Um den Ladezustand eines Akkus exakt zu bestimmen, müssen Eigenschaften, Verhalten und Kennwerte des Akkus für eine Modellierung ermittelt werden. Einfacher und schneller geht es mit einem selbstlernenden Algorithmus, der aus wenigen Parametern ein Modell erzeugt und es kontinuierlich optimiert.

Mit den Feinheiten des Akku-Managements möchten sich kreative Entwickler, die Elektronik mehr als Plattform zum Realisieren ihrer Software-Ideen sehen, eher nicht auseinandersetzen. Sie sehen sich nach fertigen, erprobten Schaltungen um, die sofort funktionieren und die für die Produktion sehr einfach zu implementieren sind.

Traditionelle Methoden zur Messung des Ladezustands eines Akkus erfordern einen Stromversorgungs- oder Akku-Spezialisten im Team, der mit dem Anbieter dieser Komponenten zusammenarbeitet, um ein geeignetes Akkumodell für die Anwendung zu erstellen. Dies beinhaltet meist die Charakterisierung des Akkus unter verschiedenen Last- und Temperaturbedingungen – falls spezielle Akku-Prüfgeräte einschließlich einer Temperaturkammer zur Verfügung stehen. Alternativ kann der Akku auch in einem spezialisierten Prüflabor charakterisiert werden, z.B. beim Hersteller von ICs zur Ladezustandserkennung. Beides ist mit Aufwand und Kosten verbunden. Allein die Logistik zum Versand von Li-Ionen-Akkus zum Halbleiterhersteller erfordert aufgrund von hohen Sicherheitsanforderungen mehr Kontrollen beim Lufttransport und natürlich einen gewissen Zeitaufwand für den Versand. Wenn sich die Akkus beim IC-Hersteller befinden, kann es einige Wochen dauern, sie unter bestimmten Last- und Temperaturbedingungen zu charakterisieren und zu modellieren. Erst dann kann der Entwickler sein individuelles Akkumodell zur Messung des Akkuladezustands in seinem Gerät implementieren und testen.

Maxim Integrated hat dieses umständliche und aufwändige Verfahren nun vereinfacht und einen Algorithmus zur Akku-Modellierung für die Ladezustandsmessung entwickelt. Der „ModelGauge m5 EZ“ – EZ für easy – genannte Algorithmus ist in den autarken, auf extrem niedrige Stromaufnahme optimierten Ladezustandsmess-ICs der MAX1720x/MAX1721x-Familie integriert. Die ICs MAX17201/MAX17211 überwachen einen Akku mit einer Zelle. Die Bausteine MAX17205/MAX17215 sind zur Überwachung und zum Ausgleichen des Ladezustandes von Akkusätzen mit zwei und drei Zellen in Reihenschaltung sowie zur Überwachung von Akkusätzen mit beliebig vielen Zellen in Reihenschaltung geeignet. Der Zugriff auf Daten- und Steuerregister wird über eine von Maxim entwickelte „1-Wire“ genannte Schnittstelle (MAX17211/MAX17215) oder eine I2C-Schnittstelle (MAX17201/MAX17205) ermöglicht.

Die neuen ICs zum Messen des Ladezustands erlauben es Entwicklern, mit der Software des Evaluation Kit ein für ihre Anwendung geeignetes Akkumodell zu generieren – ohne dass Komplikationen auftreten, wie sie bisher bei der Charakterisierung von Akkus nötig sind, um ein kundenspezifisches Akkumodell zu erstellen.

Parametrierung per Entwicklungs-Software

Der Entwickler muss nur drei Informationen eingeben (Bild 1):

  • Wie groß ist die Kapazität des Akkus? Dieser Wert steht oft auf dem Etikett oder im Datenblatt des Akkus.
  • Welche Spannung muss pro Zelle als Entlade-Schwellwert des Akkus beachtet werden (hängt von den Anwendungsbedingungen ab) und
  • liegt die Akku-Ladespannung für eine Zelle über 4,275 V?

Der für die Konfiguration genutzte Programmteil zum Generieren des Akkumodells leitet den Entwickler auch bei der Konfiguration weiterer IC-Funktionen, wie z.B.

  • Verschaltung des Akkusatzes – relevant für Akkus, die aus mehreren Reihenschaltungen von Zellen bestehen
  • Anzahl der Zellen in Reihenschaltung
  • Abschalt-Modus – relevant, wenn der Akkusatz aus dem Gerät herausgenommen wird
  • Auswahl des Strommesswiderstandes
  • Temperaturmessung – IC-intern oder mit Hilfe externer Thermistoren
  • Warnungen aufgrund verschiedener Kriterien wie Spannung, Stromstärke, Temperatur oder Ladezustand des Akkus (State of Charge, SOC), Überstromerkennung sowie Definieren der Polarität des Warnsignals (active high oder active low)
  • Protokollierung der Akku-Betriebszustände
  • allgemeine Verwendung des nichtflüchtigen Speichers

Damit erübrigt sich die komplizierte und fehleranfällige Aufgabe, verschiedene Konfigurationsbits in den Registern manuell zu programmieren.