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Den Zustand von EV-Akkus trotz starker EMI sicher überwachen

| Autor / Redakteur: Ivo Marocco * / Dipl.-Ing. (FH) Thomas Kuther

Wie können bessere Messsysteme den Zustand von Hybrid- und Elektrofahrzeug-Batterien in Umgebungen mit hohem Störaufkommen verbessern?

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Beispiel eines Elektrofahrzeugs: Zu sehen sind die Stromversorgungen, die eine Batteriezellen-Überwachung erfordern.
Beispiel eines Elektrofahrzeugs: Zu sehen sind die Stromversorgungen, die eine Batteriezellen-Überwachung erfordern.
(Bild: Texas Instruments)

Vertrauen ist eine Grundvoraussetzung dafür, dass sich Fahrzeuge mit Hybrid- und Elektroantrieb auf breiter Front durchsetzen, und um dieses Vertrauen zu steigern, gilt es die Genauigkeit der Batteriezellen-Messungen in diesen Fahrzeugen zu verbessern. Damit diese höhere Messgenauigkeit aber erreicht werden kann, muss man die starken Störbeeinflussungen, die sich auf das Erfassen der Daten und deren Übertragung an die Hauptprozessoren auswirken, in den Griff bekommen. Zellenspannungen, Temperaturen und Ströme in den Batterien mit hoher Genauigkeit zu messen, reicht nicht aus, sondern es bedarf einer Synchronisation.

Da die Störquellen in Hybrid- und Elektrofahrzeugen durch unterschiedliche Frequenzen und Amplituden gekennzeichnet sind, ist es schwierig herauszufinden, wie man diese Störgrößen optimal herausfiltert, ohne die Messung der Zellenspannungen, der Temperatur und des Stroms zu beeinträchtigen. Messfehler können unterschiedliche Konsequenzen haben, wie etwa eine fehlerhafte Meldung des Ladezustands, mögliches Überladen und ein übermäßiges Entladen der Batteriezellen, was sich wiederum auf die Sicherheit der Fahrzeuginsassen und des Fahrzeugs selbst auswirken kann. Zur Bewältigung dieser Herausforderungen bietet Texas Instruments ein ganzes Portfolio an Monitor- und Balancer-Lösungen für Batterien an, die eine hohe Spannungsmessgenauigkeit mit integrierten Störfiltern verbinden, sodass sich der Bedarf an externen Bauelementen auf ein Minimum reduziert.

Nachteile aktueller Störfilter-Lösungen

Für die Fahrzeuginsassen sind moderne Autos leiser geworden, auch wenn es sich nicht um Hybrid- oder Elektrofahrzeuge handelt. Unhörbar ist dagegen das Signalrauschen, das sich auf die internen Systeme auswirkt und Einfluss auf das Messen von Spannungen, Temperaturen und Strömen in der Batterie sowie auf die Weiterleitung der Messwerte an das Haupt-Steuergerät (Electronic Control Unit, ECU) hat.

Das Signalrauschen kommt aus allen möglichen Bereichen des Fahrzeugs – vom Heizgerät über den Wechselrichter und den Motor bis zum Ladegerät. Vielfältig sind auch die Frequenzen dieser Störgrößen, die vom zweistelligen Hertzbereich bis zu einigen hundert Megahertz betragen können und auch Auswirkungen auf die Qualität des zu überwachenden Signals haben.

Dementsprechend ist eine Rauschkompensation, oder zumindest eine Abschwächung des Großteils des Rauschens, eine unerlässliche Maßnahme – ganz gleich, wo das Rauschen seinen Ursprung hat, denn nur so lässt sich ein Maximum an Leistungsfähigkeit erzielen. Eine nicht sachgerechte oder unzureichende Rauschminderung kann dazu führen, dass Oberschwingungen in den Messpfad gelangen und zusätzliche Fehler verursachen, mit denen das System nicht zurechtkommt.

OEMs stehen vor einer großen Herausforderung, denn es gestaltet sich schwierig, die Rauschquellen so präzise zu charakterisieren, wie es eigentlich nötig wäre, um die Filterbauteile so auswählen zu können, dass das Rauschen vollständig eliminiert wird. Diese Unbekannte hat zwangsläufig Rückwirkungen auf die Art und Weise, wie die Filterung vorgenommen wird. Häufig entscheiden sich Entwicklungsingenieure für diskrete RC-Filter und ICs, die auf konservative Weise überdimensioniert sind, um auf der sicheren Seite zu sein. Dies aber bleibt nicht ohne Folgen für die Kosten und die Effektivität der Gesamtlösung.

Integratoren und Entwickler von Batteriemanagement-Systemen (BMS) sollten auch auf die Bauart der Datenwandler achten, die in den Batteriewächter integriert sind. Ein BMS-Monitor mit parallelen Sigma-Delta-Analog-Digital-Wandlern und separaten Dezimationsfiltern je Kanal kann beispielsweise bei der Rauschunterdrückung helfen, allerdings sind die Umwandlungszeiten für jeden Kanal länger, was sich unter dem Strich auf die Geschwindigkeit der Spannungsmessung auswirkt. Im Gegensatz dazu ist ein gemultiplexter SAR-ADC deutlich schneller, jedoch werden hier die Zellenspannung mit einem geringfügigen zeitlichen Versatz gemessen, was ihre Synchronisation fragwürdig macht.

Synchronisation der Zellenmessungen

Das Synchronisieren der Zellenspannungs-Messungen hat zweifellos einen wichtigen Einfluss darauf, mit welcher Genauigkeit der SoC-Algorithmus (State-of-Charge) den Ladezustand der Batterie ermitteln kann. Da sich die verwendeten Algorithmen von einem OEM zum anderen unterscheiden, besteht keine wirkliche Einigkeit darüber, welche Mindestanforderungen an die Synchronisation der Zellenspannungs-Messungen zu stellen sind. Einig ist man sich dagegen unter den OEMs darüber, dass die Zeitdifferenz möglichst gering sein und deutlich unter 1 ms liegen sollte.

Eine Rolle spielt auch, wie viele Zellen jeder BMS-Monitor zur gleichen Zeit überwachen kann. Wie bereits erwähnt, lässt sich abhängig von der Architektur und der Kanalzahl des BMS-Monitors eine perfekte Synchronisation erreichen, wenn jeder Kanal über seinen eigenen ADC (z.B. einen Sigma-Delta-ADC) verfügt, sodass alle Messungen zur gleichen Zeit erfolgen können.

Beispiel einer Daisy-Chain-Konfiguration: mit den Batteriemonitoren der BQ796XX-Familie von Texas Instruments
Beispiel einer Daisy-Chain-Konfiguration: mit den Batteriemonitoren der BQ796XX-Familie von Texas Instruments
(Bild: Texas Instruments)

Nicht vergessen werden darf allerdings die Signalverzögerung entlang der Daisy-Chain-Kommunikationsleitung, wenn die einzelnen BMS-Wächter ihre Daten an das Haupt-Steuergerät übermitteln. Hier sind die Übertragungsrate und das Frame-Protokoll zu beachten. Auch bezüglich dieser Anforderung besteht unter den OEMs ein mangelnder Konsens. Bei der Bewertung des Marktes geht es um Zahlen wie 10 ms, 20 ms und manchmal sogar 100 ms. Das Steuergerät muss also die Daten, die sich auf die Zellenspannungen eines 400-V-Systems beziehen, alle 10 ms empfangen, und innerhalb dieser Zeitspanne müssen die an sämtlichen 96 Zellen erfassten Spannungen auf weniger als 1 ms genau synchronisiert sein.

Externe Bauelemente zum Ausfiltern von Rauschen

Im Interesse einer effektiven und kostenoptimierten Lösung hat Texas Instruments mit seiner Monitor- und Balancer-Familie für Fahrzeugbatterien ein Konzept gewählt, das auf der Minimierung und langfristigen Eliminierung externer Bauelemente beruht.

Der Baustein BQ79616-Q1 löst das Rauschproblem durch die Integration von Frontend-Filtern vor der ADC-Messung, damit hochfrequentes Rauschen vor der Signalabtastung beseitigt wird. Die integrierten Frontend-Filter erlauben die Implementierung von Systemen mit einfachen, für niedrige Spannungen ausgelegten differenziellen RC-Filtern an den Eingangskanälen.

Darüber hinaus sind nach der Messung wirkende Filter integriert, um die Messgenauigkeit im Anschluss an die A/D-Wandlung zu verbessern, wobei die Auswahl unter verschiedenen Frequenzfilter-Optionen besteht. Die integrierten, auf den ADC folgenden digitalen Tiefpassfilter ermöglichen DC-ähnliche Spannungsmessungen für eine bessere Berechnung des Ladezustands. Der Monitor-Baustein von TI unterstützt ein autonomes internes Zellen-Balancing mit bis zu 240 mA bei Ta = 80 °C mit Temperaturüberwachung sowie automatischem Pausieren und Neustart des Balancings, um Überhitzungen zu vermeiden. Dies verringert den Aufwand für das Steuergerät, das folglich mehr Verarbeitungsaufgaben mit größerer Geschwindigkeit ausführen kann.

Um die Bereitstellung aller Zellenmessungs-Ergebnisse zu beschleunigen, optimiert der BQ79616-Q1 das Kommunikationsprotokoll im Interesse einer schnellen Daten-Rückübertragung in einer Daisy-Chain-Konfiguration, damit sich die Verzögerung von einem Baustein zum anderen verringert. In einem exemplarischen 400-V-System mit 96 Zellen, in dem sechs BQ79616-Q1 hintereinandergeschaltet sind, kann die Spannungsmessung in 2,5 ms bei einer Übertragungsrate von 1 MBit/s an das System übermittelt werden, wobei der zeitliche Versatz zwischen den Spannungsmesskanälen lediglich 120 µs beträgt. Diese reduzierte Kommunikationszeit stellt das Steuergerät vermehrt für andere Aufgaben frei und verbessert die allgemeine Zeittoleranz der Fehlererkennung.

Die Einbindung der isolierten, bidirektionalen Daisy-Chain-Ports unterstützt die auf Kondensatoren oder Übertragern basierende Isolation, was die Verwendung der effektivsten Bauteile für zentralisierte oder verteilte Architekturen ermöglicht, wie man sie in den Antriebssträngen von Elektrofahrzeugen üblicherweise vorfindet. Eine isolierte, differenzielle Daisy-Chain-Kommunikationsschnittstelle gibt dem Host außerdem die Möglichkeit, über ein einziges Interface mit dem gesamten Batterie-Stack zu kommunizieren. Sollte es zu einer Unterbrechung der Kommunikationsverbindung kommen, lässt sich die Daisy-Chain-Kommunikationsschnittstelle als Ringarchitektur konfigurieren, die dem Host die Kommunikation mit Bausteinen an beiden Enden des Stacks gestattet.

Langfristige, kosteneffektive Rauschfilter-Lösung

Durch den Wegfall externer Rauschfilter-Bauteile können Entwickler die Integrität und Genauigkeit der Messungen erhöhen, die Synchronisation der Messungen der einzelnen Kanäle verbessern und den Zeitbedarf für die Übertragung sämtlicher Messergebnisse an den Host reduzieren. Dies dürfte zur Realisierung einer optimieren, kosteneffektiven Lösung beitragen, mit der OEMs den angestrebten Fehler von 1% bei der Berechnung des Lade- und Betriebszustands erreichen können. Je mehr sich diese Verbesserungen auf dem Markt für Hybrid- und Elektrofahrzeuge durchsetzen, umso mehr wird durch die Verfügbarkeit kosteneffektiverer und zuverlässigerer Produkte das Vertrauen gestärkt werden.

* Ivo Marocco ist Director of Business Development and Functional Safety, Battery Automotive Products, bei Texas Instruments in Dallas, Texas.

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