无论我们去哪里(甚至不去哪里)，我们都能摆脱束缚，将科技的力量带在身边，这无疑是有史以来最伟大的技术进步之一。
自从第一块电池发明以来，我们的需求一直在进化。我们曾经关心过在火车引擎关闭加油时保持车厢照明。如今，我们在寻找可以连续数周不消耗能量的智能手表和健身追踪器。我们寻求的是工业机器人和自动引导车辆(agv)，它们可以在最短的停机时间内储存货架、运送包裹，甚至为医院消毒。随着我们需求的变化，我们设计的解决方案也必须变化。
为了满足这些不断变化的需求，一个明显的发展和创新领域是在电池技术本身:开发电池电池和模块，以更小的封装存储更多的能量，并承受更恶劣的环境条件。但是，改进我们使用和转换能源的方式与改进我们储存能源的方式同样重要。如果没有人认真思考如何有效利用电池中储存的能量，你的智能手表中的电池就无法在你晨跑时持续使用。
对于一个给定的电池选择和应用，有几个下游的设计决策可能会对电池在充电或更换之间的持续时间产生重大影响。在本文中，我们将深入探讨当今电池供电设备面临的一些挑战，以及围绕如何转换和使用存储的能量以最大化设备运行时间的关键电力系统设计决策。
的基本概念
在我们深入研究设计优化之前，让我们复习一下几个关键概念，它们将阐明电池供电设备面临的一些挑战，并将推动优化方法。
能量守恒
我们的电池驱动设计的运行时间最终受到自然界最基本的物理定律之一的限制:能量守恒定律。这个定律告诉我们，孤立系统的能量是固定的。在这样的系统中，能量可以从一种形式转换为另一种形式，但它不能被创造或消灭。在充电或更换电池之间，我们有一个固定的能源预算，这是由电池本身的物理约束建立的，如果我们想让预算持续下去，节俭是我们义不容当的责任。
每一个由电池供电的设备都有一个或多个预期或期望的功能;设备被设计用来完成的作业或任务。这些任务需要能源来完成，但许多先决条件的上游支持功能也需要能源。必须花费精力从环境中收集数据以支持任务的执行，并“思考”如何以及何时执行任务。
通常，我们必须将一种形式的能量转化为另一种形式几次，才能使电池产生的化学能变成机器人的机械能，或离开显示屏的光能。即使是转换能源的过程也要消耗能源。在AGV和工业机器人的设计中，必须将能量用于“交付”传感器、处理器、电源转换器和构成AGV本身的机械部件。这个概念在图1的能量流图中得到了描述。
请注意，在图1的左边和右边，系统中的总能量是一样的，但其中一些能量被用于做一些其他的事情，而不是直接预期的功能，其中很大一部分被转换为热量(耗散损失)。要最大限度地利用能源来执行所需的功能，就必须尽量减少转换过程中的能源损失(提高转换效率)，并尽量减少辅助功能的能源消耗。
一旦采取措施，获得尽可能多的能量，以期望的功能，一个可以优化使用的能源。要做到这一点，理解力量、能量和时间之间的关系是很重要的。这种关系如式1所示:
公式1告诉我们，执行一项任务所消耗的能量是执行该任务所需的功率(单位为瓦)和执行该任务所需的时间(单位为秒)的乘积。方程2提供了一个由方程1导出的广义能量消耗模型，该模型适用于具有“n”种操作模式或需要不同功率的功能的系统。自然地，如果存在需要大量能量的任务，那么设计应该意识到这些任务的执行时间，即在低能量状态下花费尽可能多的时间。
一个简单的电池模型
电池不是理想的电源。电池供电的设计面临着有趣的挑战，即随着能量逐渐耗尽，电池端子的源电压-电流特性的内在变化。图2给出了通用电池的简化等效电路模型。
图2的模型包括电池内部电势(B1)、源内部电阻(R年代)和外部负载(Rl)．R年代不是固定的。一般来说，随着荷电状态(SoC)的降低和电池的老化，内阻预计会增加。R年代也会随着温度的变化而变化。R年代增大时，负载电压、最大可用电流和最大可用功率都将减小。
式3描述了电池端子处负载可用的电压与内阻的函数:
式4表示负载可获得的理论最大电流(最大短路电流)与内阻的函数:
最大功率传递定理告诉我们，当负载电阻等于源电阻时，向负载传递最大功率。因此，负载的最大功率可以用内阻的函数来描述。此关系如式5所示:
电池端子上的电压和电流的可变性导致需要一个优化的电力转换网络来将能源与电气设计的其他部分连接起来。
设计优化
最大化电池驱动设备的运行时间是一个多方面的工程问题。节能必须放在每一个设计决策的首要位置。该设计必须包括一个高效的电源转换阶段，即使可用的电压和电流随着SoC、年龄和环境条件的急剧变化，也能有效地利用电池中存储的能量。
为了使式2能量模型的结果最小化，必须考虑驱动功能占空比的具体性能要求。agv和其他机器人设计面临着额外的挑战。这些设备必须小而轻，以尽量减少运动所需的机械能，并且必须经常设计为在恶劣的环境条件下运行。
能量变换拓扑
选择合适的功率转换拓扑结构是优化电池供电设计的关键第一步。这一决定将影响转换阶段的效率，输入和输出电压范围和功率变换器的总重量。
线性功率转换不能提供现代电池供电应用所需的效率或输入电压范围。需要配置开关型电源转换器。
大多数电池供电的应用不需要开关电源转换器的一次侧和二次侧之间的电隔离，因为一次侧不连接到危险的高压市电。如果可能的话，选择一种非隔离的设计对提高整体效率有很大的帮助，因为没有隔离变压器因为磁芯中的迟滞效应和涡流产生而耗散电能，以及绕组中简单的I2R损耗，在更高的开关频率下，通常由集皮肤效应增强。
由于电池终端的可用电压随着SoC、年龄和环境温度的变化而变化，因此电源转换器的设计应考虑到广泛的电压传递函数。考虑图3中描述的三种常用转换拓扑的归一化电压传递函数。
在检查图3时，可以看到buck boost拓扑提供了最大范围的传输比。电池SoC高时，占空比可调至33%以下，满足低电压负载的需求。当终端电压耗尽时，占空比可以调整到33%以上，允许更高电压的轨道保持通电。这种灵活性在现代工业机器人的设计中尤其有价值，在现代工业机器人中，电池模块电压可以从1.5 V DC到高达60 V DC，传感器和电机负载需要的供应电压远远超出传统的硅定制标准
功率变换器在输入端应该包含大量的体积电容。当电池源阻抗上升时，可用的峰值电流下降。在变换器的输入端有一些低阻抗的局部储能将有助于在负载暂态期间提供峰值电流，并防止输入轨崩溃。
转换效率和静态消耗
在一个典型的系统中，能量转换通常是损失的主要原因。DC-DC变换器是能量从电池流向负载的第一个瓶颈，与所需功能相关联。所有将被供应到负载或用于支持所需功能的能量必须首先通过这个转换阶段。将损失降到最低是至关重要的。通过部署一个适当大小的、非隔离的开关模式转换器，设计者应该能够实现超过95%的转换效率。
有必要选择适合应用程序大小的转换器，并了解效率与负载特性。图4显示了一个典型开关模式电源变换器的效率与负载的总体曲线。功率变换器在轻负载(大约小于额定功率的30%)时效率很低，在这种情况下，静态消耗主导着损耗曲线。超过80%的额定负载时，由于I2R损耗开始接管损耗剖面，通常会看到效率再次开始下降。峰值效率通常在额定功率的40%到80%之间。
注意，当功率变换器在0%负载下工作时，转换效率为0%。甚至当输出功率为0 W时，从输入端抽出一些功率来给控制电路充电并保持输出电压，否则可能会随着时间的推移通过寄生阻抗放空。在这些条件下所消耗的能量被称为静止消耗，这是电池供电设计中的一个关键参数。
如果仔细地确定了设备的性能要求，大多数子电路的大部分时间都处于静止状态，等待快速有效地执行某些任务是很常见的。考虑在方程6中给出的“n”种操作模式中，提供不同功率的转换阶段的平均功率损失模型。
Pl转换阶段的平均功率损耗是瓦特，P问是静态消耗，瓦特，DQ是静态占空比，Pk变频器负载是否处于k, n运行模式k为该状态下的有效转换效率，Dk是该状态的占空比。通过检验公式6，可以清楚地看到，在高P状态下花费更少的时间(更低的占空比)可以使功率损失最小化k: nk比率(不一定是P更高的状态k)．此外，考虑到这在D的优化设计中并不罕见问大于D1D2D…n， P的有效权重问可能比乍一看更重要。
在某些情况下，某些轨电位不需要在低功率睡眠模式下保持。在这些情况下，可以通过抑制整个子电路的供电轨道来节省大量额外的能量。寻找具有逻辑级“enable”输入的电源转换器可以让系统设计师将静态睡眠模式转变为深度睡眠模式，利用大D问．
二阶效应
优化功率转换设计有几个有益的二阶效应以上和超过直接影响突出迄今为止。通过部署一个非隔离的转换器，设计可以剥离大的，沉重的铁芯，这有助于终端设备的尺寸和重量。在某些情况下，1/16砖封装的非隔离转换器可以提供与1/4砖隔离转换器相同的功率。由于电子动力更轻，移动末端装置所需的机械动力更少，从而节省了额外的能源。非隔离转换器也可以有流线型的反馈回路，从设计中消除成本、复杂性和一些静态负载。
选择高效的转炉可以减少热量的产生。更少的耗散让设计收缩，可以打开门更方便的冷却解决方案。如果对流或强制空气冷却部署，更少的耗散意味着更小，更轻，更低成本的散热器几何形状。如果总耗散足够低，传导冷却方案甚至是可行的。对于部署在流体或颗粒进入可能性较大的恶劣环境中的应用程序，可能从根本上需要这种解决方案。
总结
虽然为您的下一个电池供电设计选择一个合适的电池是势在必行的，但它可以说是同样重要的优化下游电子和功率转换阶段，以最大限度地延长所选电池的寿命。应特别注意拓扑结构的选择，确保尽可能多地利用电池的输出电压范围，并尽量减少在多个水平上造成功率损失的重磁元素。
设计师应该寻求超过95%的转换效率，目标设计在最常用的负载范围内表现出峰值效率。不应该低估静止消耗的影响，应该仔细考虑断言的性能要求，允许设备尽可能多地在低功耗模式甚至深度睡眠功率抑制模式下运行。
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内置待机功能，支持深度睡眠操作，i7C转换器可提供紧凑的300 W功率
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