電池管理系統 （BMS） 是電動汽車 （EV） 的大腦。BMS 旨在監控電池組中的鋰離子 （Li-ion） 電池并調節高度可燃組件的電壓、電流和溫度。通過更好地了解電池的內部狀態并適應不同的駕駛條件，它可以確保 EV 電池的最佳性能以及其使用壽命、可靠性和安全性。

每個商用 BMS 都會收集大量數據。通常，它測量每個電池單元的電壓以及電池組的電壓和電流。有限數量的溫度傳感器（戰略性放置）繪制電池組的溫度分布圖。

馬瑞利（Marelli）產品管理總監戴維德·卡瓦利埃（Davide Cavaliere）說，BMS的核心算法通過這些信號運行，以提供相對粗略的電池狀況視圖，馬瑞利（Marelli）正在將最廣泛使用的電池實驗室測試工具之一引入其最新的BMS。

Marelli 設計的 BMS 將于 2025 年推出，它將基于電化學阻抗譜 （EIS），該光譜被廣泛用作電池實驗室的診斷工具。Cavaliere 表示，通過跟蹤阻抗的變化，下一代 BMS 可以更深入地了解電池組的充電狀態 （SOC） 和健康狀態 （SOH）。然后，它可以利用這些見解來增加 EV 的續航里程并延長電池的使用壽命。

這家一級供應商表示，BMS 使用 EIS 來評估電池老化或在惡劣條件下運行時的退化率。阻抗是電池內部狀態的主要指標之一。電阻往往會隨著電池放電而增加，而電池隨著時間的推移而退化也會導致電阻上升。這些對電池老化的揭示對于計算電池的剩余使用壽命至關重要，而剩余使用壽命決定了其剩余經濟價值。

環境影響影響報告通常在電池研發過程中進行，或者作為電動汽車電池單元制造過程的一部分進行。但十多年來，工程師們一直在努力將 EIS 直接集成到單元級 BMS 中。問題是什么？復雜的硬件、軟件和系統設計成本使其無法用于電動汽車。馬瑞利表示，其基于 EIS 的 BMS 最終具有成本效益和可擴展性，足以進行大規模生產。

BMS：電動汽車電池組的差異化制造者

BMS 在電動汽車中發揮著更關鍵的作用，特別是由于引擎蓋下高壓電池組越來越復雜，這可能占電動汽車平均凈成本的 30% 至 40%。現代 EV 電池組由成百上千個電化學電池組成，這些電池可以提供高功率密度，并且在必須更換之前可以使用數年。權衡是它們非常敏感。

馬瑞利由于 EV 電池組的設計、電池格式和化學成分多種多樣，因此每個 BMS 都與電池組的特定架構進行了密切校準。

每種電池在電池單元級別基于不同的化學成分，在電池組級別基于不同的結構。最重要的是，電池單元的性能可能會因生產過程中的雜質或輕微偏差而受到影響。

這些 EV 電池還會對引擎蓋下的真實條件做出反應——使用過程中的電氣變化會導致充電過早終止、物理退化和災難性故障。此外，它們容易受到振動和壓力以及熱、冷和任何其他惡劣環境條件的影響。

BMS 的主要職責之一也是其最具挑戰性的：狀態估計。BMS 使用電壓、電流和內阻等參數來間接估計 SOC（反映電池剩余電量）和 SOH（通過比較電池的當前容量和原始容量來量化電池的內部狀況）。BMS 還負責電池單元的均勻充電和放電。電池平衡有助于最大限度地提高 EV 的電池性能和使用壽命。

此外，BMS 負責安全監控。該裝置持續監測電池和電池組級別的溫度、電壓和電流，以防止因過度充電或充電不足而造成的損壞。它還可以防止短路或其他故障（包括熱失控）造成的危險。

BMS 還可以校正電池內部的溫度波動，確保其保持在最佳溫度。暴露在極熱和極冷的環境中會導致電池的性能和使用壽命出現很大差異。

BMS 的另一個作用歸結為數據通信。它將有關電池的信息發送到駕駛員和其他系統，包括牽引逆變器、車載充電器 （OBC） 和 DC-DC 轉換器。

BMS 的核心是微控制器 （MCU），它使用它在電池和電池組級別學到的所有內容來計算電池組的內部狀態。通過密切關注情況，它可以調整充電和放電以充分利用電池。電池管理 IC 的任務是電池級電壓監控，而電流傳感器、隔離監視器、高壓接觸器和熱熔器則用于在遇到危險時將電池組與電動汽車的其余部分物理斷開。

雖然許多公司都在引入 AI，但 MCU 內部運行的算法主要基于“電池模型”，這些模型源于研發中的嚴格測試。這些依賴于高精度的電池電壓測量來估計電池的內部狀態。磷酸鐵鋰 （LFP） 電池的精度更大，由于電壓曲線平坦，這可能會給狀態估計帶來挑戰。即使是細胞級監測中的微小偏差也可能導致較大的預測誤差。

電動汽車電池測試：現代 BMS 的隱藏秘密

正如電動汽車技術的領先顧問 Veronika Wright 所指出的那樣，電池管理不存在“一刀切”的解決方案。每個電池組都是電氣、化學和機械特性的非常復雜的相互作用。

確保電池組在不同駕駛條件和不可預測的使用模式下保持多年的最佳性能和安全性并非易事，構建能夠適應這些和道路上所有其他變量的 BMS 也并非易事。BMS 還必須根據電池的結構進行校準。

馬瑞利圖中顯示了電化學阻抗譜 （EIS） 如何分析電池單元。

為了了解單個電池單元和電池組設計的獨特輪廓，電池在各種條件下經過多年的嚴格測試。這往往涉及電池的重復充電和放電——也稱為循環。通過分析電流和電壓的波動，研究人員可以發現預測電池在無法再容納足夠電量供電動汽車使用之前將承受多長時間的模式。

Wright 說，這些海量數據是電池模型的基礎，電池模型是傳統 BMS 算法的支柱。這些模型還得到了龐大數據庫的支持，這些數據庫將電池的不同參數相關聯。例如，開路電壓 （OCV） 在很寬的溫度范圍內（通常為 ?20 至 60°C）連接到電池的 SOC。 其他特性，例如對降解率和自放電率的預測也可以被納入其中。

EIS 是使用最廣泛的診斷工具之一。它測量電池單元的阻抗（交流電阻）。通過向電池施加少量交流電并測量寬頻率范圍內的響應，EIS 映射阻抗譜。這揭示了電池組內部電化學過程的微小細節，這些細節是其他類型的評估所看不到的，特別是對電池壽命和性能的任何負面影響。

EIS 的重要指標是頻率范圍，這對于捕獲電池內部的所有電化學過程至關重要。這些反應以不同的速度發生，通常以較低的頻率觀察到離子擴散等緩慢反應，其中鋰離子在電池內部的陽極和陰極之間移動。這些斑點從電池結構的一側物理移動到另一側是產生電流的原因，而電池中的阻抗阻礙了這種移動。

相比之下，電荷轉移等快速反應（發生在電極和分隔電池兩側的電解液之間的絕緣界面的基本過程）需要高頻測量。大多數商用測試設備可以覆蓋 1 Hz 以下到 1 MHz 的頻率。高頻測量用于突出電池內部金屬導體和電極表面發生的情況，而較低頻率則捕獲其他現象。

馬瑞利Marelli 如何將 EIS 直接集成到 BMS 中以進行細胞級監測。

任何給定頻率下的阻抗值都是電池中發生的電化學反應的唯一特征，而不會將其切開或損壞。EIS 還有助于預測電池的退化率，并查明影響質量和安全的缺陷和其他缺陷。例如，導致鋰金屬電鍍的基礎過程是非常不可取的。但 EIS 可以預測其風險。

EIS 和其他電氣測試由更嚴格的物理測試補充，在這些測試中，公司對電池進行敲打、加熱并在電池上打孔，以查看如何使它們發生故障。

將 Battery Lab 的優勢引入 EV

使用 EIS 測量 EV 內部的阻抗并非易事。但 Marelli 和其他公司正試圖通過構建基于 EIS 特性的電池模型并將 EIS 直接引入電池級 BMS 來克服這些困難。Cavaliere 說，主要障礙是成本。雖然建立電池實驗室的公司可以投資購買高質量的 EIS 測試設備，但問題是為 EV 帶來相同的性能，并將其保持在商業上可行的 BMS 的限制范圍內。

Marelli 稱其當前一代電池管理系統“支持 EIS”，該公司表示，它在測量低頻范圍內阻抗的能力方面取得了幾項重大改進。

為了進行 EIS，Marelli 設計的 BMS 解決方案使用電動汽車中已有的控制器（例如 OBC 或 DC-DC 轉換器）將交流電壓施加到電池組，從而實現電池組級激勵。正如 Cavaliere 解釋的那樣，BMS 首先測量電池電壓、電池組電壓和電池組電流的時域信號。然后，它在頻域中運行快速傅里葉變換 （FFT） 分析，以計算出電池單元和整個電池組在不同頻率下的阻抗。

在底層硬件方面，BMS 依賴于高精度電池監控 IC，這些 IC 可以高精度和高頻地對電池單元的電壓和電流進行采樣，同時同步電流-電壓采集。MCU 具有高時鐘頻率和快速采樣率來運行 FFT，這是在電池監控 IC 發送有關電池電壓、電池組電壓和電池組電流的原始數據后發生的。

“完整 EIS”解決方案在 2025 年晚些時候推出時將能夠處理更高頻率的測量，從而更全面地描述電池的內部狀況。Cavaliere 說，這將改進對電池 SOC 和 SOH 及其內部溫度的實時預測。

在 EIS 就緒解決方案中，由于 MCU 和電池監控 IC 之間的菊花鏈通信協議受到限制，MCU 每 1 到 10 毫秒對電池單元和較大電池組的電壓和電流進行采樣。這將 EIS 的最大頻率限制為大約 10 Hz，這明顯低于 EV 電池實驗室的當前標準。

馬瑞利當前 BMS 與未來“完整 EIS”解決方案的主要區別在于 MCU 運行 FFT，限制了測量的頻率范圍。

Marelli 表示，計劃升級電池監控 IC 以直接運行 FFT，將頻率范圍增加到 1 kHz 以上，這將允許更準確地測量 SOC 和 SOH 以及溫度。“通過直接在 BMIC 上執行 FFT，菊花鏈通信通道不再是瓶頸，因此可以測量更高的頻率，”Cavaliere 說。

Cavaliere 說，基于 EIS 的 BMS 還可以密切關注電池組內部的熱情況。他說，隨著電池組內部溫度的升高，由于電解液中的電阻較低，阻抗會下降，這會影響電池單元中電荷轉移和其他電化學反應的速率。多虧了這一點，基于 EIS 的 BMS 可以潛在地檢測到過熱甚至熱失控的開始。

“測量高頻阻抗對于評估電池的電阻分量很重要，”Cavaliere 說。“這種電阻在很大程度上取決于電池的內部溫度。因此，[通過] 測量電阻，可以估計電池在運行期間的內部溫度。這些信息在快速充電期間尤為重要，可以限制過熱造成的損壞。

將 EIS 引入 EV 的挑戰之一是為測量創造“刺激”。雖然它在測量頻率響應之前使用 EV 中存在的其他控制器將交流電饋入電池，但 BMS 必須非常嚴格地控制進入其中的交流電量。

Cavaliere 解釋說：“重要的是，電流激勵是可重復的，幅度不能太高，以避免非線性問題，但幅度不能太小，以便產生足夠的信號，可以通過噪聲來區分。

在相關說明中，他表示，當電動汽車沒有快速充電或放電時（例如，當電動汽車停放或緩慢充電時），測量電池單元和較大電池組的阻抗更有意義。

BMS：更持久的 EV 電池的秘訣？

如今，世界上最大的電池制造商和汽車公司正在努力開發新材料、新化學物質或其他調整，以制造具有更大存儲容量、更快充電速度或比目前使用的電池更安全的電池。但這些技術飛躍往往具有廣泛的研發階段，或者需要嚴格的測試。在性能或成本方面也往往需要權衡取舍。

馬瑞利EIS 是 Marelli 電池管理路線圖上的眾多創新之一。

但 IDTechEx 的電動汽車電池技術分析師 Alex Holland 表示，BMS 內部的創新提供了一條同時提高多個性能指標的途徑，這對于鋰離子電池化學來說是一項艱巨的任務。

例如，Holland 說，通過跟蹤電池中每個電池的內部狀態，可以縮短電動汽車充電時間。如果 EV 在充電過程中檢測到鋰鍍層的開始，BMS 可以降低充電電流以降低風險，一旦風險降低，再增加電流。他說，通過提供更準確的狀態估計，BMS 可以提高充電速率而不會增加退化。

EIS 只是進入 BMS 的幾種新技術之一。例如，Marelli 表示，它計劃在幾年內推出無線電池監測、主動平衡和非接觸式電流傳感器。Cavaliere 補充說，它還計劃將 AI 算法本地集成到 BMS 以及云中，以更準確地捕獲 SOC 和 SOH，并在更長的時間內跟蹤這些指標。

Marelli Propulsion Solutions 首席技術官 Giovanni Mastrangelo 表示，EIS 和 AI 的集成將通過“提高 [EV] 電池管理的安全性、可靠性和性能標準”，為汽車公司帶來技術優勢。