电池是电动汽车 （EV） 中最昂贵的元素，因此电池管理系统 （BMS） 成为车辆电气化的关键设计秘诀。因此，随着电动汽车成为主流，BMS的需求也在增长，这并不奇怪。因此，为了提高电池性能并实现新应用，半导体供应商正在与汽车软件专家携手为BMS设计创造创新的新功能。
例如，恩智浦半导体正在与基于人工智能（AI）的电池控制专家Electra Vehicles合作，利用云中的数字孪生模型来更好地实时预测和控制物理BMS。恩智浦将利用Electra的EVE-Ai 360自适应控制技术，通过其S32G GoldBox车辆网络参考设计将其高压BMS（HVBMS）连接到云端，以利用AI驱动的电池数字孪生。
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图1云中的数字孪生可以将电池的健康状态提高多达 12%，并支持多个新应用程序。来源：恩智浦
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Electra支持AI的电池自适应数字孪生技术为EVE-AI架构提供支持，以处理数据以识别周期并提取电池和车辆级别的特征。然后，自适应单元建模系统为特定使用配置文件动态选择最合适的模型。简而言之，它将数字孪生无缝连接到云，以确保访问准确的传感器数据、BMS 的实时闭环控制、高性能车载处理以及服务和无线 （OTA） 更新的安全连接。
云中的裸金属服务器
恩智浦半导体电池管理系统总监兼部门经理Andreas Schlapka表示，该公司通过集成Electra的EVE-AI架构，解决了与数字孪生方法相关的两个主要挑战。“这些正在应对来自我们电气化解决方案的大量数据，这需要清理和适当的功能选择，以及用例的差异，这需要模型选择和自适应训练。
恩智浦的硬件集成了Electra的AI供电电池自适应数字孪生解决方案，包括S32K3 HVBMS参考设计和S32G GoldBox车辆网络参考设计。
S32K3 HVBMS 参考设计有助于精确测量电池的健康状态 （SoH） 和充电状态 （SoC），以充分利用电池的潜力，从而通过准确的诊断最大限度地提高行驶里程。接下来，S32G GoldBox是一款车联网处理解决方案，为数据驱动的基于云的汽车服务提供高性能计算能力和实时网络性能，并提供安全的云连接。
因此，支持数字孪生的BMS解决方案有助于适应由于工作条件而导致的电池健康状况的持续变化，并向BMS提供更新的数据，以不断改进控制决策。因此，车队运营商可以利用使用情况见解（例如车辆充电时间）进行电池预测诊断。同样，电池护理中心可以使用这些信息通过快速诊断来减少停机时间，电动汽车充电站运营商可以优化充电服务和能源效率。
恩智浦将在15年18月2022日至<>日举行的慕尼黑电子展上展示这种云连接BMS解决方案。
Figure 2 BMS architectures are increasingly demanding a software-centric approach for abstracting communication and control interactions between the BMS microcontroller and the battery cell controllers. Source: NXP
Acknowledging the shift toward software, NXP is also joining hands with embedded software supplier Elektrobit to reduce the entry-level cost of BMS development and enhance ease-of-use of its HVBMS reference designs. The Eindhoven, Netherlands-based chip company will co-develop a software platform that supports NXP’s HVBMS RD reference design using Elektrobit’s Classic AUTOSAR tooling and software.
NXP’s HVBMS RD reference design comprises three modules: battery management unit (BMU), cell monitoring unit (CMU), and battery junction box (BJB). The reference design will integrate application software and complex device drivers (CDDs) by utilizing Elektrobit’s EB tresos software platform.
BMS system solutions
Meanwhile, BMS ICs continue to hone EV battery designs, especially for high voltages like 400 V or 800 V. That leads to more sophisticated BMS architectures that enable unique application features. Take, for example, Infineon’s new battery management ICs that aim to create system-level solutions for cell-to-pack and cell-to-car battery topologies.
图3BMS芯片有助于电池模块的系统级解决方案。来源：英飞凌
中国汽车制造商NETA Auto正在与B&Z合作采用英飞凌的BMS解决方案，B&Z负责系统设计和开发、测试和验证以及批量生产和交付。英飞凌的BMS解决方案包括锂离子电池监控和平衡芯片TLE9012DQU、iso UART收发器芯片TLE9015DQU和AURIX微控制器，用于BMS设计中的电压和温度检测以及平衡和通信。[](https://www.infineon.com/cms/en/product/battery-management-ics/tle9012dqu/)
锂离子电池监控和平衡芯片TLE9012DQU为SoC和SoH计算执行高精度电压测量：BMS设计的关键要求。它通过内部过采样以及整个电池组不到10 μs的高级采样同步，有助于噪声抑制。
电池监控和平衡系统IC还通过16位模数转换器（ADC）实现高精度，允许同时进行精确的电池电压采样。在这里，每个ADC都配备了一个低至35 Hz的数字低通滤波器，以最大限度地减少外围电路设计并降低BMS的成本。
每个电池的独立ADC通道显著缩短了整个电池串的测量时间，并优化了电压和电流采样的同步。反过来，这有助于高度准确的SoC和SoH估计以及电动汽车电池组安全性的其他状态预测。
专为锂离子电池组设计的符合 ASIL-D 标准的监控和平衡 IC 可由微控制器通过 UART 直接控制，也可以通过隔离的 UART 接口与新型 TLE9015DQU iso-UART 收发器 IC 进行控制（ 图 3 ）。TLE9015DQU（内部配备双向菊花链信号收发器功能）向两个方向发送采集的数据，以确保每个模拟前端 （AFE） 在运行期间消耗相同的功率。这平衡了功耗并降低了电池电压不平衡的风险。
超越电动汽车的BMS
重要的是要注意，已经达到汽车寿命的二手电池仍然具有高达80%的显着剩余容量。因此，它们可以用于家庭的储能系统（ESS），以减少房主的能源费用。这就是为什么BMS设计正在实现新功能，例如连续电池监控，以支持电池回收和在储能系统中重复使用电动汽车电池，以支持循环经济。
BMS设计中的软件优先方法以及数字孪生等功能的可用性将大大有助于为新的应用和市场准备电动汽车电池。
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