在电动汽车（EV）、储能系统（ESS）以及工业机器人等大功率应用场景中，电池的广泛应用持续推动着电池管理监测和控制领域的创新发展。下一代电池管理系统（BMS）肩负着延长电池寿命、确保超高可靠性以及为用户和乘客提供超高安全性的重任。然而，近年来，电池故障召回、电芯过度使用以及电池包快速失效引发的火灾和财产损失等事故频发，严重损害了多家电池供应商和原始设备制造商的声誉。因此，行业和政府监管机构将检测方法和安全性提升到了下一代电池产品的首要位置。
为了有效应对这些安全和可靠性挑战，设计人员将目光投向了电化学阻抗谱（EIS）技术。该技术在电池领域已有数十年的应用历史。EIS 是一种通过激励电池电芯并监测其反应，从而深入洞察电池状况和状态的方法。在这个过程中，设计人员可以利用非侵入式电信号对电池电芯的多个关键方面进行监测，精准获取电池温度、电池电量（荷电状态）、电池衰减（健康状态）以及热失控检测等重要信息。本文将深入剖析电池系统设计人员当前面临的挑战，并详细阐述 EIS 如何助力实现更可靠、寿命更长的电池设计。
简介
过去十年间，电动汽车行业实现了飞速发展。这一变革背后离不开重大的工程突破，这些突破成功克服了早期续航里程、充电速度和电池可靠性方面的局限。尽管仍有部分怀疑论者担忧续航焦虑以及电池容量随时间衰减的问题，但诸多突破性进展已有效解决了这些难题。例如，通过电芯化学成分和制造工艺的不断创新，电池能量密度从 100Wh/kg 大幅提升至 300Wh/kg；改进后的充电基础设施使充电速度显著加快，将充电时间从八小时以上缩短至 30 分钟以内即可完成 80% 的充电；采用先进的高压应用特定半导体实现了更的电池监测，能够有效管理在 400V 和 800V 架构中串联超过 200 节电芯的电池包。
即便取得了上述显著进步，电池系统设计人员依然面临三大挑战。首先是生命周期管理，设计人员必须提高高能量密度锂电芯（如磷酸铁锂 [LFP] 和镍锰钴 [NMC] 三元锂）的可靠性和使用寿命。这些电芯对温度波动、过充、欠充以及高充电速率等因素极为敏感，需要在监测与控制之间找到微妙的平衡，以确保电池的可靠性和稳定性。其次是老化和容量衰减问题，目前电芯的容量衰减通常只能通过模型进行预测，无法直接测量，这给准确预测带来了很大困难。消费者在使用新型智能手机时也能明显感受到这一问题，充满电的电池在使用初期可以续航数日，但随着电池老化，其容量逐渐下降，终可能仅为原始容量的几分之一。，安全性与热失控是行业面临的紧迫挑战。在行业压力和政府法规的双重推动下，检测触发灾难性热失控的电芯应力和损坏成为当务之急。
为应对这些挑战，采用新工具势在必行，而 EIS 技术便是其中颇具前景的一项。它能够让设计人员实时洞察电池的状态和状况，如同拥有了一双 “透视眼”，有效观察电芯内部的实际情况。
使用 EIS 分析电池
发生了什么变化？法规推动更早的检测
热失控是指电芯开始自发热、增压并终发生燃烧的链式反应，这种反应一旦发生便会迅速蔓延至其他电芯，导致整个电池包起火，且该过程几乎无法阻止，只能进行遏制。因此，电池行业和政府监管机构正积极采取措施，以实现更早的热失控检测，为驾驶员争取更长的预警时间。2020 年，中国国标（GB）38031 国家标准规定，在发出热失控预警后必须确保至少有五分钟的逃生时间。而将于 2026 年 7 月生效的 GB 38031 - 2025 修订版进一步将该窗口期延长至至少两小时，即单节电芯进入热失控状态后，电池包外部出现明火或爆炸之前的时间。
这些严格的标准给汽车制造商带来了巨大压力，要求他们在单个电芯层面实现热失控检测，并尽可能争取每一分钟的预警时间。然而遗憾的是，目前几乎没有有效的解决方案能够确保满足这一要求。EIS 技术则为解决这一难题提供了新途径，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 BMS 器件中。
什么是 EIS？
谱分析是一种在多个领域广泛应用的技术，通过在整个频率范围内激励并测量系统的响应，以检测系统的特性。例如，在生物谱分析中，智能秤通过向人体发送不同频率的电流信号来测量肌肉、脂肪和水分含量，从而估算身体成分。EIS 的电化学部分将这一原理巧妙应用于电池领域，利用电信号测量电池的化学反应。通过跟踪锂在电芯中的位置，或者确定负极或正极是否完好无损等测量，能够获取非常有价值的电池化学特性信息，如下方图 2 - 1 所示。谱分析的目标是以非侵入的方式深入了解电芯内部的频率相关行为。
（图 2 - 1. 充电和放电期间的电池锂离子流动）
电池 EIS 如何工作？
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 EIS 功能。下方图 2 - 2 展示了电池内部的电流和电压情况。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），并监测这些参数随时间、温度、电量或其他电池参数的变化，能够深入洞察电芯内部的实际情况。
（图 2 - 2 利用电流和电压进行 EIS 测量）
如何使用阻抗数据
当 BMS 启用阻抗测量功能后，确定与阻抗相关的电池参数成为关键任务。奈奎斯特图是一种直观展示阻抗随频率变化的常用技术。在下方图 2 - 3 中，x 轴表示阻抗实部，y 轴表示阻抗虚部。每条线都包含了 0.1Hz 至 1kHz 的频率扫描，右侧为频率，左侧为频率。图中线条的颜色表示扫描期间电池的温度。
（图 2 - 3 温度与阻抗奈奎斯特图）
从图中可以发现，阻抗曲线的形状会随温度发生变化。此外，表示 500Hz 时单个阻抗的黑色圆圈会随着温度的改变而移动。设计人员可以利用这种基于 EIS 的温度数据来准确识别电池的内核温度，有效监测充电期间的温度峰值，并减少系统中所需的温度传感器数量。
还提供哪些其他洞察？
除了能够进行简单的温度测量外，EIS 还能深入分析特定电池组件的状况，如负极、正极、锂扩散、固态电解质界面（SEI）层完整性以及其他对电池运行至关重要的组件。通过按形状和频率对奈奎斯特图进行拆解，这些参数将变得清晰直观。下方图 2 - 4 展示了 EIS 分析中使用的频率区域和等效电路模型。
（图 2 - 4 在奈奎斯特图中识别电池组件）
图中彩色方框标出的区域或奈奎斯特形状突显了电池电芯中需要监测的特定区域：欧姆电阻（绿色方框，水平线），该区域显示电解液的直流电阻，可指示电池中是否存在任何短路情况，这些短路可能由制造缺陷、组装错误或者车辆碰撞、暴风雨等事件造成的损坏导致；电荷传送区域（黄色方框，半圆），通常表示离子和电子在电极中相遇的电极电解质界面的健康状态，该区域监测的电芯中重要的物理组件之一是 SEI 层，它允许离子和电子进行结合与分离，如果 SEI 层开始劣化，通常意味着电芯老化，并可作为电芯失效的合理预测指标；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、健康状态以及电芯随时充电或放电的能力。
通过将电池电芯的物理建模与车载 EIS 测量相结合，BMS 可以实时、准确地评估电池的健康状态、老化程度和可能存在的损坏情况。
的影响：三种应用场景
热失控检测
热失控是电芯和电池包的灾难性故障，会使人员处于危险境地，并可能造成严重的连带损失。下方图 3 - 1 展示了 EV 电池包中的多个电芯。
以往几代的 BMS 主要依赖反应缓慢的温度传感器，这些传感器通常在多个电芯已经进入热失控状态后才提供检测信息。目前市场上的大多数 BMS 设计虽然增加了昂贵的压力和气体传感器，用于检测电芯的排气情况，但这种现象可能仅在起火前几分钟发生，两种方法在单个电芯层面都存在明显缺陷。EIS 技术则能够检测每一个电芯的内核温度和阻抗变化。它可以基于电阻抗测量来实时监测电芯的内核温度，从而在早期阶段及时标记热失控情况，这是传统温度传感器无法做到的。此外，EIS 还可以检测电池中的异常或不规则现象。热失控的一个主要原因是枝晶生长，即负极上锂离子的堆积，这会导致电芯内部短路，如下方图 3 - 2 所示。通过监测每个电芯的阻抗，能够及时发现单个电芯随着时间推移逐渐形成的问题，这种电芯层级的可见性直接满足了 GB 38031 - 2025 要求的两小时预警窗口。
（图 3 - 2 导致热失控的枝晶生长）
更快的充电速度
在电动汽车发展过程中，充电速度成为消费者关注的焦点。由于消费者不想花费大量时间等待 EV 车辆充电，EV 充电这一话题在一定程度上掩盖了 EV 的许多固有优势。相比为油箱加油的便利性，EV 电池的充电过程显得较为繁琐，这促使行业不断致力于开发更快的充电能力。消费者在出门在外或公路旅行时对快速充电有着迫切需求，商用车辆（如卡车和公共汽车）由于需要持续运行，更是依赖快速充电。
然而，频繁的快速充电会加速电池老化，使电池包的寿命缩短 10% 至 20%。大电流充电会给电池组件带来巨大压力，并可能导致锂沉积这一不可逆情况的发生。锂沉积是指由于锂扩散不良导致锂在负极上堆积，意味着电芯尚未准备好接受额外的电子。温度、电量水平以及薄 SEI 层的老化都会影响沉积现象的开始时间。这些应力和电芯的锂扩散正是器件制造商建议不要将电池充电至 100% 的原因。
技术通过以下两种方式帮助设计人员有效管理快速充电。一方面，温度监测可在快速充电期间将环境和内核电池温度保持在可接受的范围内。低温会限制扩散，而快速充电又会升高电池温度，因此持续监测至关重要。另一方面，扩散监测可实时洞察扩散区域（奈奎斯特图的尾部）。例如，如果阻抗变得过高，则必须降低充电电流。虽然监测锂扩散可提供电池老化的预警信号，但这些监测器会让系统设计人员提高充电电流。直接测量能够告知系统何时降低电流，而不依赖于需要额外内置裕度且实际上限制充电速率的静态建模锂扩散参数。通过保持较低的阻抗，可实现更快的充电。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显著缩短测量时间，如下方图 3 - 3 所示。
（图 3 - 3 通过同时激励多个频率缩短测量时间）
电量与可用性
电池荷电状态和健康状态是每个电池系统的关键参数。EIS 并非取代传统的直流电压测量，而是通过以下两种方式增强决策所需有意义数据的可用性，并改进现有系统。首先，在直流电压精度方面，LFP 电芯在 30% 至 90% 之间表现出非常平坦的电压与荷电状态曲线，如下方图 3 - 4 所示，这使得传统的开路电压测量不准确。EIS 通过提供直接的荷电状态测量，将坏情况下的误差从 5% 或 10% 降至 2% 以下，并提高了可用电量。其次，在检测电池闲置时的健康状态方面，许多 ESS 系统会长时间处于闲置状态，因此很难确定电芯是否能够在必要时提供电量。遗憾的是，仅靠直流电压无法测量锂扩散或阻抗。EIS 使系统设计人员能够定期检查电池的健康状态，确保系统在需要时能够随时供电。
（图 3 - 4 展现平坦区域的 LFP 开路电压与荷电状态曲线）
测量
系统架构
支持 EIS 的 BMS 基于传统架构构建，包括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，同时还包含以下两个重要组件，如下方图 4 - 1 所示。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，从而减少阻抗相位误差。
（图 4 - 1 电池包 EIS 系统方框图）
图 4 - 1 展示了典型的电池包配置，包括两个 BQ79826Z - Q1 电芯电压监测器和一个 BQ79881 - Q1 电池包电流监测器。BQ798xx 监测器包含集成的同步协议，可使电流和电压测量保持紧密对齐，从而限度地减少阻抗相位误差。激励源可以直接由 BQ798xx 器件控制，也可以由直流 / 直流转换器、充电器、均衡器、预充电电路或逆变器等终端设备中的现有源生成。
测量的参数
优化 EIS 系统需要重点关注三个电气设计参数。一是电芯阻抗，电池在其整个工作寿命内具有一定的阻抗范围，设计人员可以在奈奎斯特图中采集这些数据。阻抗直接决定了激励电芯所需的电流量。例如，100Ah 电芯通常显示 500?Ω 至 750?Ω 的阻抗，并且模数转换器（ADC）测量可能需要 1Ap 至 2Ap 的峰值电流。二是激励电流幅值，电流幅值会影响电池线性度要求和 ADC 的理想测量范围。线性度可确保电池在被正弦波激励时以正弦波作出响应。目标是将电流激励幅值保持在尽可能低的水平，以限制功耗。三是 ADC 噪声，由于电压和电流信号可能处于微伏级范围，因此低 ADC 输入基准噪声对于实现高信噪比（SNR）至关重要。选择低噪声 ADC 可提高 SNR 并降低所需的激励电流。
