电池焦虑已经普遍成为各种移动穿戴设备的市场痛点。在11月11日，IIC Shenzhen 2022同期举办的“第24届高效电源管理及功率器件论坛”上，大瞬科技的产品经理余永华先生提出了电池SOC(电量显示）和SOH(电池健康度）的概念。
说起电量计大家可能会有点陌生，不过电量计是日常消费品类中最常用到的。基本上需要用到电池的带屏幕的电子移动设备，基本上都要用到电量计的产品，比如计算机、通讯设备以及消费类电子产品等。
3C钴酸锂电池是我们常见的消费类产品中较为成熟的一种商业化正极材料，它的锂离子核心部件是电芯，电芯的原材料包括电解液、隔膜以及正负极材料等，它的化学形成是在800℃及48小时内的条件下，通过碳酸锂、氧化钴和氧气，通过化学反应形成钴酸锂的材料。
不过电池焦虑已经普遍成为各种移动穿戴设备的市场痛点。在11月11日，IIC Shenzhen 2022同期举办的“第24届高效电源管理及功率器件论坛”上，大瞬科技的产品经理余永华先生提出了电池SOC(电量显示）和SOH(电池健康度）的概念。
大瞬科技的产品经理余永华先生
钴酸锂电池在放电过程中，锂离子是会通过电解液，穿过隔膜达到正极。不过在经过不断老化之后，会有部分的锂离子失去活性，失去活性的锂离子是不能正常穿过隔膜达到正极。所以在经过不断的输放电循环之后，这些失去活性的锂离子就代表该电池的容量会降低。
在上图中的右侧图片中，通过大瞬科技的测试显示，黑色曲线是全新电池的放电曲线，粉红色是200次电池循环放电后的曲线，比如智能手机在使用8个月后其大概只能放约60%的电量。不过这组测试是在环境温度零下10℃且2安的放电极端场景下实现。余永华先生表示，“我们用极端场景把老化的影响放大了，可以看到这种电池的老化对整个电池的使用、电池的电量显示都会产生负面的影响。所以需要高精度的电量计监测电池的电量以及电池的健康度。”
自苹果、三星在电池健康度上提前布局和应用，引导了电池健康度和热潮后，国内多家电池厂商、手机厂商也会跟进电池健康度的应用。
余永华先生认为，电池SOC(电量显示）和SOH(电池健康度）能有效解决电池焦虑的难题，电量计是关键。
在大瞬科技的电量计系统框架图中，通过对采集到电池的电压、电流、温度，进入硬件、算法、固件分析再输出电池容量的健康度。在硬件结构方面，大瞬电量计是两路16 bit ADC 采样优化，有两路温度的检测，整个电池的安全性提升一倍。
大瞬科技的电量计路线发展路程中，在2010年就推出了OZ88106 板端单节电量计，2016年推出SD77426 板端单节电量计，2020年推出D77561电池包端单节电量计，2022年推出SD7601G26 板端单节电量计带3A充电、SD77610电池包端双节带保护电量计、SD77428板端单节电量计。大瞬科技预计2023年推出SD77890G28 板端单节电量计带5A充电、SD77016两节电量计串并转换，预计2024年推出D77210 串并转换两节电量计带保护、SD77302Charge pump+两节串并转换电量计。
余永华先生表示，大瞬科技另外一条产品线是有充电的产品，所以我们在把电量计跟充电的芯片做了二合一，有板端的单节电量计带3安充电以及板端的单机电量机带5安充电的产品。
据悉，大瞬科技在武汉、深圳、成都建有电池建模实验室。研发团队成员基本上是有20年的研发经验，其中有85%是硕士学历以上，5%是博士学历。大瞬科技的首席科学家是Constantin Bucur，他个人也申请了一系列的专利。余永华先生表示，大瞬科技是电量计专利最多的中国公司，目前电量计专利有24项，一颗IC至少有3个专利以上才能去立项。大瞬科技的电量计建模方式采用改进的Markov电池建模，建模数据是连续平滑稠密的，分辨率可以做到无极限，在低温-10℃的时候，SOC 精度 4.5%。
关于电池健康度的问题，大瞬科技提出了FCC更新的算法计算公式。三个F分别是基于充电状态下的FCC更新，基于放电状态下的FCC更新，基于老化时间的FCC更新。电池的健康度不只是电池的容量衰减程度，电池的老化程度，还包括后面可能的生命周期的监控。
大瞬科技基于神经网络的SOH预估，余永华先生表示，我们可以看到左边的神经网络的输入层有电量计采集到的电压、电流、温度以及整个电池包的自然生产时间、自然寿命时间。另外三个因素是我们大瞬电量计独家提出的充电老化因子、放电老子因子以及充放电循环次数的老化因子，到达我们右边的神经网络第二层隐含层包括充电截止的电压，这是电量计可以设定以及手机厂商也可以做到一个充电截止电压的设定，加上特定的温度。第二个点是我们的放电截止电压以及温度。第三个点包括放电的倍率，就是放电电流的大小以及充电电流的大小和温度的相关性。接下来是充电老化因子和充电循环老化因子，以及放电老化因子和放电循环老化因子、充电深度和温度的关系，放电深度和温度的函数。隐含程度包括这么多，再到右边的推理层。可以看到首先会经过自然时间，就是我们电池包生产出来或者手机到市面上自然存在的时间，作为一个特征提取，到达右边的神经网络的推理层，包括差分、池化层、全连接层，最后计算出来 SOC，就是电池的精确的电量，以及我们的电池健康度 SOH，就是整个电池的寿命以及未来可能会出现的状况，这是大瞬科技目前在做的基于神经网络的SOH的预估。
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