电动汽车（EV）行业经历了飞速的发展。这一变革背后，离不开重大的工程进步，使得早期续航里程、充电速度和电池可靠性方面的局限得以克服。例如，通过电芯化学成分和制造工艺的优化，电池能量密度从 100Wh/kg 大幅提升到 300Wh/kg；充电基础设施的改进，让充电时间从八小时甚至更长缩短至 30 分钟以内便可实现 80% 的充电；利用先进的高压应用特定半导体技术，实现了更的电池监测，能够对 400V 和 800V 架构中串联超过 200 节电芯的电池包进行有效管理。
然而，电池系统设计人员仍面临着以下三大挑战：
生命周期管理：高能量密度锂电芯，如磷酸铁锂（LFP）和镍锰钴（NMC）三元锂，对温度波动、过充、欠充和高充电速率极为敏感。设计人员需要在监测与控制之间找到微妙的平衡，以提高这些电芯的可靠性和使用寿命。
老化和容量衰减：目前，电芯容量衰减难以直接测量，通常只能通过模型预测。就像我们使用智能手机时，新电池续航久，但随着使用时间增长，电池容量逐渐下降，终只剩原始容量的几分之一。
安全性与热失控：在行业和政府法规的推动下，检测触发灾难性热失控的电芯应力和损坏，是当前行业面临的紧迫挑战。
而电化学阻抗谱（EIS）技术为解决这些问题带来了新的希望。它能够让设计人员实时洞察电池的状态和状况，就像给电池内部安装了一双 “眼睛”。
使用 EIS 分析电池
热失控是电池的一种严重安全隐患，它是一个链式反应，一旦电芯开始自发热、增压，终可能导致燃烧，并且会快速蔓延到其他电芯，引发整个电池包起火。为了实现更早的检测，为驾驶员提供更长的预警时间，相关法规不断更新。2020 年，中国国标 (GB) 38031 规定发出热失控预警后需确保至少五分钟的逃生时间；2026 年 7 月生效的 GB 38031 - 2025 修订版，将这一窗口期延长到至少两小时。这给汽车制造商带来了巨大压力，要求他们在单个电芯层面检测热失控。而 EIS 技术为解决这一问题提供了新途径，它可以将可测量的电芯级洞察集成到德州仪器（TI）的下一代电池管理系统（BMS）器件中。
EIS 是谱分析技术在电池领域的应用。谱分析通过在整个频率范围内激励并测量系统响应来检测系统特性。例如，生物谱分析中，智能秤通过向人体发送不同频率的电流信号来测量身体成分。EIS 则是将电信号应用于电池，测量电池的化学反应，从而跟踪锂在电芯中的位置，判断负极或正极的状态等。
TI 的 BQ79826Z - Q1 电池监测器和 BQ79881 - Q1 电池接线盒与电池包监测器，通过对电池电芯、模组或电池包施加电流激励，并测量响应电压，来实现对电芯内部情况的深入洞察。通过比较不同频率下的幅值差（阻抗幅值）和时间差（阻抗相位），并监测随时间、温度、电量或其他电池参数的变化，就可以了解电芯内部的具体情况。
奈奎斯特图是一种常用的直观显示阻抗随频率变化的技术。在图中，阻抗曲线的形状会随温度而变化，设计人员可以利用这种基于 EIS 的温度数据来识别电池的内核温度，监测充电期间的温度峰值，还能减少系统中所需的温度传感器数量。
除了温度测量，EIS 还能深入分析特定电池组件，如负极、正极、锂扩散、固态电解质界面（SEI）层完整性等。通过拆解奈奎斯特图，可以清晰地识别出不同组件对应的区域。例如，欧姆电阻区域（绿色方框，水平线）可显示电解液的直流电阻，指示电池是否存在短路；电荷传送区域（黄色方框，半圆）表示电极电解质界面的健康状态，可监测 SEI 层的状况，作为电芯老化和失效的预测指标；扩散区域（红色方框，45 度线）与负极和正极中的锂扩散过程相关，有助于评估荷电状态、健康状态以及电芯的充放电能力。
EIS 的影响：三种应用场景
热失控检测：传统的 BMS 依赖反应缓慢的温度传感器，往往在多个电芯进入热失控状态后才检测到，而目前市场上多数 BMS 设计增加的压力和气体传感器，也只能在起火前几分钟检测到电芯排气，这两种方法在单个电芯层面都存在缺陷。EIS 则可以检测每一个电芯的内核温度和阻抗变化，基于电阻抗测量来监测电芯的内核温度，在早期阶段标记热失控。此外，它还能检测电池中的异常现象，如枝晶生长导致的电芯内部短路，为满足 GB 38031 - 2025 要求的两小时预警窗口提供支持。
更快的充电速度：消费者对 EV 快速充电的需求日益增长，但频繁的快速充电会加速电池老化，导致电池包寿命缩短。大电流充电会给电池组件带来压力，可能引发锂沉积等不可逆情况。EIS 通过温度监测，将快速充电期间的环境和内核电池温度保持在可接受范围内；通过扩散监测，实时洞察扩散区域，若阻抗过高则降低充电电流。TI BQ79826Z - Q1 中的 EIS 引擎具有 ≤0.01Hz 的超低频率检测能力，能够实现扩散感知，并通过同时激励多达五个阻抗频率来缩短测量时间。
电量与可用性：电池荷电状态和健康状态是电池系统的重要参数。EIS 并非取代传统的直流电压测量，而是通过提高直流电压精度，解决 LFP 电芯在 30% 至 90% 荷电状态下电压曲线平坦导致的测量误差问题，将坏情况下的误差从 5% 或 10% 降至 2% 以下，并提高可用电量；同时，EIS 还能检测电池闲置时的健康状态，确保系统在需要时能够随时供电。
测量 EIS
支持 EIS 的 BMS 基于传统架构，除了用于电压检测的多个堆叠式电池监测器和用于电流检测的电池包监测器外，还包括电流激励源和同步电压与电流采样组件。电流激励源可生成正弦波、方波或其他形状的波形以激励电芯，同步电压和电流采样可使电流和电压测量器件之间的振荡器保持同步，减少阻抗相位误差。
优化 EIS 系统需要关注电芯阻抗、激励电流幅值和 ADC 噪声三个电气设计参数。电芯阻抗直接决定了激励电芯所需的电流量；激励电流幅值会影响电池线性度和 ADC 的理想测量范围，应尽量降低以限制功耗；低 ADC 输入基准噪声对于实现高信噪比至关重要，选择低噪声 ADC 可提高 SNR 并降低所需的激励电流。
TI 的 BQ79826Z - Q1 和 BQ79881 - Q1 电池监测器集成了 EIS 引擎，能够测量每个电芯的阻抗，检测与温度、荷电状态和热失控相关的细微阻抗变化。这两款监测器组成的完整 BMS，可提供用于大电芯数配置的可堆叠 26 通道电池监测器，以及用于测量电流和电池包电压的高精度电池包监测器。其极低噪声的 ADC 可提高 SNR，0.01Hz 至 3.5kHz 的宽频率范围可覆盖重要阻抗区域，堆栈同步可限度缩短电流和电压测量之间的时间，减小相位误差。
为了方便设计人员快速评估 EIS，TI 提供了包括硬件、软件和系统级支持的参考设计。设计人员只需将标准 BQ79826 和 BQ79881 评估模块直接连接到电池、模组或电池包，即可执行大多数 EIS 评估。此外，TI 还提供用于 EIS 性能测试、算法开发的数据收集和车载集成的软件解决方案，以及多种参考设计，可帮助设计人员缩短 BMS 和 EIS 系统的规划、测试和开发时间。
随着电动汽车、储能和工业机器人等领域对更安全、更可靠且寿命更长电池的需求不断增长，EIS 技术让 BMS 系统变得更加智能，能够更快地检测到温度峰值、更准确地估算荷电状态，并更早地预警电芯退化。
