鉅大LARGE | 點擊量:787次 | 2018年11月24日
是否真能做到10年不換電池?
電池的續航時間與多個因素有關,最關鍵的是產品本身的低功耗特性,還有電池本身自放電特性。
例如一個10000mAH的電池,如果自放電率是50uA,10年就是10年X365天X24小時X50uA=4380mAH,約50%的電能被自身漏掉了,所以有效的電池電量其實只有50%。
關于自放電的快速、精確測量,利用我們BT2191A或BT2152的自放電測試系統,可精確測量自放電電流絕對值(uA),而不是電壓相對變化量的K值。
如何評估電池的續航時間呢?
簡單粗暴的估算方式,就是用電池標稱的電量,除以平均電流。但這個方法其實不太靠譜。
相信很多人有開車的經歷,除了土豪,都會關心汽車的油耗。在99%的情況下,我們的油耗要高于標稱理想油耗。這是因為標稱油耗有諸多的條件:發動機需要預熱、在80km/H勻速的情況下,不能上坡,長安街式的平整路面,沒有紅綠燈等等、等等。
所以,我們正常的油耗高出20-30%是再正常不過的事情。所以,有些廠家有“綜合工況”或“城市路況”的標注油耗參考。
同樣,電池在標稱電量的時候,電池廠家往往標稱的是“理想電量”。
就是用一個固定的放電率,如0.5C,0.2C等放電來測試電量。但在智能設備、特別是NB-IoT設備在工作時,脈沖式的耗電方式就像汽車不斷急加速、剎車、上坡、下坡,無情折磨著你的可憐的小電池。
如何相對準備地驗證電池在實際工作場景下的工作時間,而且不需要10年的時間?
我們可以仿真一個NB-IoT設備的實際電流工作場景,之后對電池數十倍、甚至數百部的加速測試。
我們來看下面這張圖,典型的NB-IoT設備的電流特性。假定在每個周期的喚醒的2.67ms中,峰值電流可能高達300mA以上,平均電流100mA:
耗電量=100mAx2.67mS=0.267mAS
在接下來的5秒中的休眠狀態,電流穩定在10uA。耗電量=0.01mAx5S=0.05mAS
因此,80%的電量用在了Active狀態,而且峰值高,時間短、功率大,對電池性能摧殘嚴重。在休眠狀態,耗電低,電流穩定,時間長,對電池性能影響小。所以,我們更關注一下Active狀態的功耗。
為了仿真NB-IoT電流的實際場景,在實現加速測試,我們構建了以下環境:
第一步
利用NB-IoT的基站模擬器,仿真實際工作場景,再利用N6705+N6781A模塊捕獲電流工作狀態,特別是Active狀態的電流波形。
第二步
利用在N6705配套的14585A軟件,將電流波形鏡像反轉,變成N6781A模塊的負載工作時的任意波形,即吸收電流的波形。請注意,N6781A是一個雙象限電源,既可以做電源,又可以做負載。
▲使用電流電平觸發功能,200KSa/s高速采集輸出電流,在軟件中保存波形
▲波形鏡像后,使用Arb功能,將翻轉后的電流波形下載到N6705電源中,回放剛才開機瞬間的電流波形
第三步
把負載吸收電流的任意波形進行優化,例如將休眠時間減少到5ms,同時設置N6781A設為負載模式,接上需要驗證的電池。利用N6705仿真真實的負載,對電池進行測試。
由于休眠狀態從5秒降低到5mS,使整個測試過程加快了1000倍!對于預測10年工作時間的設備來說,一周之內即可完成評估。
N6705C直流電源分析儀
低功耗和電池分析的神器
利用N6705連續監測電池的端電壓,可以判斷電池壽命是否已經接近終結。但我們認為監測電池可以輸出的最高峰值電流,可能會更接近與實際值。
這是因為在NB-IoT中,電池壽命終結絕不是因為電量用光了,而是由于由于內阻等原因,造成瞬間的峰值電流輸出小于設備需要的最大電流,從而造成誤碼率上升,甚至可能電源觸發關機電路。
因此,如果發現峰值電流低于設備正常工作所需的門限值,就意味著電池壽命接近終結了。
N6781A中還有內置的電量計,這樣就可以看到這個測試過程在吸收的總電量值。這實際上也是可以利用的電池的電量。這個值肯定會小于電池的標稱電量。
利用以上這種方法,可以相對準確地評估NB-IoT在各種不同工作場景、或是混合的工作場景下電池的工作壽命;如果將電池置于不同的溫度環境中,可以看到溫度對電池壽命的直接影響;如果再結合電池的自放電特性,那評估結果也將更解決實際情況了,從而讓你對整個產品的設計更有信息!
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