如何改进电动汽车 |中小企业媒体

想象一下，每辆电动汽车 (EV) 都减少了 100 根电线和 200 个电气连接。正如我们所知，对成本、重量、劳动力、包装空间和由此产生的关键可靠性的影响可能会改变电动汽车的驾驶体验。

通过对电池管理进行不同程度的修改，可以通过多种方式实现这些目标系统 (BMS)，取决于所需的改进水平和对 BMS 变化的开放程度。

行业创新者正在开发新技术，可以减少 100 根电线，并收集电池数据以进行预防性维护和保修分析，检测在对整个电池组造成不可逆损坏之前不匹配的电池，确定电池内部的温度并收集信息，以便通过简单的测量来准确计算充电状态 (SOC)。

有了这项新技术，范围和除了提高可靠性和安全性之外，还可以提高 EV 的整体性能。

基线系统

电池传感电子设备 (CSE) 通常位于每个电池模块附近的单独印刷电路板组件 (PCBA) 上。 CSE 在每个 PCBA 上包含多节电池模块集成电路 (BMIC)。 CSE 通过线束连接到电池连接板 (CCB)。如今，一些汽车制造商和一级供应商正在将 CSE PCBA 安装在模块上或模块附近，以最大限度地减少线束长度。

其他人可能会在上放置线束“尾纤” CCB，消除了一半的线束连接器（备用基准案例）。然而，在这两种情况下，通常都有大约 100 条电压感应线。

有多种方法可以改进基准系统。以下四个概念提供了截然不同的方法来消除 EV 中的 100 根电压感应线。一种解决方案可在不影响性能的情况下降低成本。虽然另一种解决方案的成本有所增加，但其中两种解决方案s 增加了成本，但提供了电池数据跟踪和性能的下一个合乎逻辑的步骤。

改进的解决方案 #1：将电池感应电子集成到电池连接板中

以最少的修改获得显着的回报。消除 100 条电压感应线，无需更改电池感应电子设备、BMS 更改或电路成本增加。

此解决方案涉及将整个 CSE PCBA 移动到 CCB 本身，通过以下方式形成嵌入式电池感应电路 (eCSC)将带有多节电池模块集成电路 (BMIC) 的 CSE PCBA 直接焊接到 CCB 上，从而从电池组中去除大约 100 条模拟电压感应线和 30 条模拟温度感应线。

移动整个 CSE CCB 上的 PCBA 本身消除了模拟传感线和连接器的成本，但不需要更改 BMS 硬件或软件。简单来说就是包装效率。

此选项还有助于解决长期安全问题对电动汽车的挑战。消除携带模拟信号的电压感测线消除了与这些线产生高压电短路的可能性。在具有模拟电压感应线的基准 CSE 系统中，大多数在 CSE 和 CCB 之间传输的电压感应线都处于高压状态。

电池系列中的最后一根电线的电压约为 400 V。电压感应线的尺寸不足以承载大量电流，因此如果它对地短路，结果是一个意外的保险丝和一个潜在的火灾隐患。由于来自每个电池的模拟电压感测信号被多电池 ASIC 转换为数字信号，因此每个模块只有两到四根数字感测线。

数字信号不存在与高压模拟电压传感线相同的安全隐患，因为数字信号是电隔离的。

改进解决方案 #2：无线片上系统

通过额外的信道获得显着的回报nges 和一些额外的成本。通过更改电池感应电子设备和 BMS，消除 100 根电压感应线。增加了一些电路成本。

全球主要芯片供应商正准备推出无线片上系统 (SOC)，以确保车内电池重要数据的安全可靠通信。这种无线通信必须符合 ISO 26262 要求的汽车安全完整性 D 级要求 (ASIL D)。

这种方法可以消除大约 100 条模拟电压线和 30 条模拟温度感应线对于包，但需要修改 CSE PCBA，即 BMS 硬件。

实施该解决方案既有挑战，也有妥协，例如SOC芯片的成本。在高电流噪声环境中确保高信噪比的能力以及通向 BMS 的清晰无线信号路径等考虑因素也很关键。但是，好处包括完全灵活地放置模块（在无线范围内）和电流隔离。

与改进的解决方案 #1 类似，消除模拟电压感应线消除了产生高压电气短路的可能性。然而，在这种情况下，通过使用无线技术可以消除模拟传感线。

改进的解决方案 #3：电化学阻抗谱 (EIS)

通过额外的更改和成本实现更大的回报并获得详细的电池数据。通过对电池感应电子设备和 BMS 进行必要的更改，消除 100 根电压感应线。进一步增加了电路成本。

多家制造商开发了新的电池监控 IC (BMIC) 芯片、测量算法和软件，可以使用电化学阻抗谱 (EIS) 测量每个电池的阻抗。与其他系统可能只能在充电站充电结束时确定电池电阻不同，这个可以在驾驶车辆时进行阻抗测量。其中一些测量可以在加速（放电）、恒速（放电）和减速（再生制动、充电）期间进行，而其他测量最好在车辆静止时进行。 BMS 可以确定电池温度、SOC 和健康状况 (SOH) 等因素，以及由生产变化、电池加热或冷却不均匀、内部短路、或其他问题。无与伦比的电池退化是至关重要的，因为锂离子电池组仅与最差的电池一样可行。该数据还可用于为二次使用准备汽车电池组。每个电池的数据都可以从生到死记录下来，因此可以深入了解每个电池的历史，为电池制造商、模块制造商、OEM 和消费者提供可持续发展的好处。

为了利用 EIS 测量，电池属性需要与 EIS 数据相关联。例如，内部电池温度的相关性需要在将其放入电池组之前进行测量和校准。在校准期间，阻抗谱交流扰动的相移被校准以形成电池温度和相移之间的关系。然后使用拟合函数将相移与温度相关联。类似地，每个电池的 SOC 可以与阻抗测量结果（交流电压的幅度）以及分流器的数据相关联。这些信息对于改善 OEM 和车辆用户的用户体验非常有价值。下面列出了一些优势：

对 OEM 的优势：

• 将电池传感电子设备集成到电池连接板上（通常每个模块一个）
• 消除了 100 条模拟电压线和 30 条模拟温度感应线
• 阻抗谱提供更准确的温度用于 BMS 控制的重新测量
• 阻抗谱可以为保修分析提供更复杂和准确的 SOH 估计
• 阻抗谱可以为范围估计提供更准确的 SOC 计算

对消费者的好处：

• 增加范围 - 更准确的 SOC 允许更大的放电深度，而不会影响安全性或电池寿命
• 更快的充电 - 更准确的温度测量允许更快，在不影响安全性或电池寿命的情况下采用更积极的充电技术
• 提高安全性——可以检测到电池的物理变化，例如膨胀、枝晶生长或因滥用造成的物理损坏；这些事件通常发生在安全问题之前

与改进的解决方案 #1 类似，来自每个电池的模拟电压感应信号通过 ASIC 转换为数字信号，消除了 100 条模拟电压感应线和 30模拟温度感应线，只产生两到四个数字电压整个电池组的 ge 和温度感应线。在这种情况下，每个单元都有一个 EIS ASIC。然后，来自每个 ASIC 的数字电压检测信号可以在电池与电池之间以及模块与模块之间进行菊花链连接，从而为整个电池组提供两到四根电压检测线。数字信号不存在与高压模拟电压检测线相同的安全隐患，因为它们是电隔离的。

EIS 单元数据的其他好处是能够感知通常在安全事件（例如热失控）之前发生的物理变化。如上所述，EIS数据可以准确快速地确定电池内部的温度。这与感测汇流条温度的传统系统形成对比，传统系统在热学上远离实际电池温度。此外，EIS 电池数据可以识别电池膨胀，这是通常发生在电池排气和潜在车辆火灾危险 oc 之前的物理事件...电动汽车电池国家标准 (GB 38031-12)，有时也称为“五分钟规则”。在这项立法中，BMS 必须在可能因电池问题而发生火灾前五分钟通知车内乘员。世界其他地区也在考虑类似的立法，例如 GTR20 和 EVS。

与任何系统一样，总是有优点和缺点。 EIS 系统的缺点是 ASIC 的成本（每个并行电池组一个）、BMS 系统的硬件和软件的变化以及在构建电池组之前使用 EIS 对电池进行详细表征。然而，上述优势可能会大大超过额外的成本和开发工作，例如特别是在考虑安全的情况下。零件和开发成本很容易通过乘客安全性的提高以及公司潜在召回或安全问题风险的降低来证明是合理的。

改进的解决方案 #4：电化学阻抗谱 (EIS)大数据分析

通过进一步的改变和更高的成本实现最大的回报。消除 100 多条电压感应线并通过更改电池感应电子设备和 BMS 获得预测分析。连续收集电池数据以创建数据湖，并使用机器学习/AI 进一步分析。

与改进的解决方案 #3 一样，来自 EIS ASIC 的数字信号消除了 100 条模拟电压感应线和 30 条模拟线温度感应线，整个电池组只有两到四根数字电压和温度感应线。然而，在这种方法中，EIS 数据用于预测分析。通过将每辆车的数据传输到数据湖，高级算法hms 和机器学习/人工智能 (AI) 可以比车载 BMS 更强大的处理能力和数据存储进一步处理数据。与基于生命开始 (BOL) 电池数据的传统系统相比，这些洞察力可以改善每辆车以及车队中使用或由 OEM 销售的所有车辆的安全性和驾驶体验，这些数据会随着时间的推移变得不那么准确. EIS 数据集可以使用历史指标进行评估，并与道路上的所有类似车辆进行比较，以确定趋势并使用 AI 预测方法预测系统行为。因此，数据分析可以通知 BMS 在安全事件发生前几分钟、几天甚至几个月向车内乘客发出警告，轻松满足五分钟要求。除了一般使用 EIS 数据外，使用数据分析和 AI 的扩展优势还包括：

数据分析/AI 优势：

安全性分析用于提前数小时、数天或数月预测潜在安全风险的历史数据趋势
• 范围自适应电池建模可以根据更准确的 SOC 估计持续更新控制
• 性能自适应电池模型可以根据单个用户或所有车辆的使用情况调整操作限制
• 预测性保修——对所有用户数据趋势的分析可用于预测潜在的保修问题
• 自适应操作限制——通过对车辆和车队数据进行培训，SOC、SOH 和 SOP 等运行参数的计算会随着时间的推移而改进，从而能够根据使用情况调整运行限制

智能系统打造更智能的未来车辆

领先的原始设备制造商和汽车供应商正在合作开发具有更高可靠性、安全性、性能和续航里程的先进电动汽车。每辆 EV 减少 100 根电线显示了评估时可用的潜在改进幅度未来车辆效率的技术。随着车辆不断进步以满足高需求消费者的需求，安全和性能优势至关重要，车辆系统也必须如上述四种不同方法所示进行改进，以推动从概念到生产的成本节约、可靠性、安全性和性能，以及最终，到展厅楼层。简化封装和布线、先进的 ASIC 传感器、BMS 控制、大数据分析和机器学习/AI 等广泛领域的协作可以为智能、连接、自动化、共享和电动移动性提供不断改进的整体性能未来。

Michael Ciaccio 担任 Gentherm 高级电气化技术执行总监。 Ferdinand Minnerrath 是 Gentherm 的一名项目工程师。