Фесенко О. О. Обзор программных средств моделирования источников питания мобильных устройств / О. О. Фесенко, В. И. Грищенко // Программная инженерия: методы и технологии разработки информационно-вычислительных систем (ПИИВС–2020): сборник научных трудов III Международной научно-практической конференции (студенческая секция), Том 2 / Донец. национал. техн. ун-т; — Донецк, 2020. — С. 221-224.

УДК 621.311.61

Программная система для мониторинга состояния батареи мобильных устройств

В. И. Грищенко^*1, О. О. Фесенко^*2

^*1к.т.н., доцент, Донецкий национальный технический университет,

victor.grischenko@gmail.com, OrcID: 0000-0002-4328-6710, SPIN-код: 6875-3041

^*2магистрант, Донецкий национальный технический университет,

olga.fesenko29@gmail.com

В настоящее время люди всё чаще начинают использовать в своей повседневной жизни такое устройство как смартфон. Если ещё несколько лет назад смартфоны были не столь популярны, то сейчас большинство людей уже не представляют своей жизнь без них. Смартфоны нужны для общения с родными и друзьями, для развлечений, образования и многого другого. Рынок смартфонов достаточно конкурентная среда и в текущий момент времени насчитывается уже более сотни брендов, и с каждым годом их количество только растёт. Каждый бренд старается выделиться среди других своими особенностями и, не смотря на разнообразие составляющих в смартфонах, большинство производителей используют одну и ту же технологию для аккумуляторов – литий-ион. Многие пользователи даже не подозревают о том, что именно аккумулятор в смартфоне изнашивается быстрее всего. В данной статье рассмотрены возможные модели прогнозирования времени жизни литий-ионных аккумуляторов.

Литий-ионные аккумуляторы используют не только в смартфонах, но и в электромобилях, телевизорах, дронах и других устройствах. Следовательно, вопрос о максимально эффективном использовании данной технологии актуален как никогда. Для начала стоит отметить, что существуют различные типы аккумуляторов для мобильных устройств, основное отличие которых заключается в типе активного вещества. Наиболее распространёнными типами активного вещества для мобильных устройств являются литий-ионные (Li-Ion) и литий-полимерные (Li-Po, Li-Pol, Li-Poly).

Важной особенностью литий-ионных аккумуляторов является небольшое время зарядки, которое в иных случаях может доходить до 20 минут. Некоторые производители данных аккумуляторов советуют заряжать их примерно на 80%, чтобы продлить срок службы. Эффективность зарядки при соблюдении таких условий будет составлять порядка 99%, а изменение температуры во время зарядки окажется незначительным и не будет нести никаких негативных последствий. Некоторые виды литий-ионных аккумуляторов могут выдерживать прирост температуры до 5°C при полной зарядке. Как правило, это связано с повышенным внутренним сопротивлением либо защитной схемой. При достижении аккумулятором порогового значения напряжения происходит полный заряд. Не рекомендуется полностью заряжать аккумулятор, поскольку высокое напряжение приводит к разбалансировке аккумулятора.

Также, литий-ионные аккумуляторы имеют свойство саморазряжаться. Это означает, что, если пренебрегать правилами правильной эксплуатации, то аккумулятор будет терять в месяц примерно 0,5-1% от максимальной вместимости.

Для начала необходимо осветить несколько ключевых моментов. Существует состояние заряда батареи (state of charge, SOC), которое характеризует степень заряженности батареи (100% – полностью заряжен, 0% – полностью разряжен) и эквивалентный показатель глубины разряда (depth of discharge, DOD), который высчитывается по формуле:

DOD = 100% - SOC,

Измерение скорости саморазряда обычно производится путём измерения снижения напряжения холостого хода (open-circuit voltage, OCV) с течением времени. Напряжение холостого хода – это напряжение между двумя выводами электрической цепи, когда нагрузка, подключаемая к этим выводам, отсоединена. Трудность таких измерений заключается не в сложности, а в количестве времени, необходимом, чтобы обнаружить данный процесс. Однако на этот счёт производились исследования [1], в результате которых были выявлены типичные зависимости напряжения холостого хода от состояния заряда. На самом деле, медленная динамика сводится к имитации влияния SOC на электрические характеристики аккумулятора. Было установлено, что напряжение холостого хода (OCV) является довольно однозначной функцией от состояния заряда (SOC или DOD). Данная зависимость представлена на рисунке 1.

В исследования, проведённых Кэндлер Смитом, Арон Саксоном, Мэтью Кейзером и Блейк Лундстромом [2] говорится о том, что срок службы литий-ионных аккумуляторов будет варьироваться в зависимости от их тепловой среды, способа их зарядки и разрядки.

В своём исследовании они использовали одиннадцать аккумуляторов вместимостью 75 Ампер-часов (Ач) от компании Kokam, для сравнения, современное мобильное устройство имеет вместимость примерно 4000 Миллиампер-часов (мАч), что равняется 4 Ач. Эти одиннадцать аккумуляторов были протестированы в девяти различных условия изнашивания, как показано в таблице 1.

Таблица 1 – Тесты изнашивания для аккумуляторов компании Kokam

Элементы полностью заряжались при постоянном токе до 4,2 V (Вольт), до тех пор, пока ток не снижался до уровня менее C/10. C – это ток, зависимый от ёмкости аккумулятора (1C = 100% ёмкости), например, если ёмкость аккумулятора 4000 мАч, то 1 C = 4 A.

Элементы полностью разряжались при постоянном токе до минимального напряжения 3,0 V. Диапазон максимального напряжения 4,2 V/3,0 V для испытаний на 100-процентное изнашивание DOD был сужен до 4,1 V/3,4 V для испытаний на 80-процентное изнашивание DOD. Все испытания на изнашивание прерывались один раз в месяц для проведения эталонного теста производительности (reference performance test, RPT). Все эталонные тесты проводились при определённых температурах, за исключением ячейки 11, температура которой была снижена до 45°C для соблюдения температурных ограничений производителя во время зарядки. При комнатной температуре ячейки 1 и 2 показали минимальный цикл износа. Ячейки 6 и 7, выдержанные при температуре 0°C и испытывающие сильное выцветание, показали примерно 10% разницу в скорости выцветания. Благодаря этим сведениями можно предположить, что температура достаточно сильно влияет на скорость износа. Внутри аккумуляторов находится электролит, температура которых влияет на подвижность ионов, быстроту протекания химических реакций и в целом на эффективность работы. Различные типы источников питания отличаются друг от друга составом электролита и поэтому по-разному реагируют на отрицательные температуры, следовательно, приведенное выше исследование будет достоверным только лишь для литий-ионных аккумуляторов.

Поскольку современные системы стремительно развиваются и далеко не всегда есть возможность проводить опыты «вживую», на помощь в таких случаях приходят различные системы для моделирования. В данном случае, для определения характеристик литий-ионных аккумуляторов, подойдет система Simulink, а именно её библиотека SimPowerSystem. Пример работы, который представлен на рисунке 2.

Как можно заметить, данная среда обладает всем необходимым набором инструментов для успешного моделирования аккумулятора. Следовательно, правильно организованная математическая часть позволит смоделировать поведение аккумулятора в среде, максимально приближённой к реальным условиям.

Однако стоит отметить уровень сложности при моделировании объектов такого типа, поскольку для успешного функционирования разработанной модели необходимо в абсолютной точности спроектировать электронную цепь устройства, также следует учитывать тот факт, что спроектированное устройство (в нашем случае аккумулятор) не будет обладать такими физическими характеристиками как температура, что очень сильно повлияет на результаты, полученные при моделировании.

При моделировании устройств такого типа также следует помнить о том, с какой целью это делается. В данном случае исследуется поведение аккумулятора при работе на мобильном устройстве, а это означает, что количество потребляемой устройством энергии будет также зависеть и от ряда факторов, которые никак нельзя учесть при моделировании такого типа. А именно, таких факторов, как количество открытых на устройстве приложений, процессов, работающих в фоне, яркости экрана и прочего, эти факторы будут влиять на количество энергии, потребляемой устройством. Это означает, что для моделирования, наиболее приближённым к реальным условиям, необходимо задействовать другие инструменты.

Следующей для тщательного моделирования является программа COMSOL Multiphysics. Данное программное обеспечение позволяет проводить мультифизическое моделирование, следовательно, можно смоделировать тепловое воздействие на аккумулятор. Данное программное обеспечение позволяет производить различные виды моделирования: начиная от создания геометрии до описания физических явления и постобработки. После того, как будет произведено моделирование, существует возможность сохранить результат взаимодействия, а также настроить его для того, чтобы им пользовались другие люди, иными словами, данное программное обеспечение позволяет создать интерфейс для других пользователей, которые будут использовать созданную Вами модель. Пример интерфейса COMSOL Multiphysics представлен на рисунке 3.

Данная программа также поддерживает импорт файлов из других, не менее популярных программ. Это означает, что саму деталь можно спроектировать в специализированном графическом редактора и импортировать в COMSOL Multiphysics, в котором изделию будет присвоен ряд различных физических характеристик.

В рамках статьи произведён краткий анализ негативных факторов, которые влияют на время автономной работы мобильных устройств. Рассмотрены существующие способы прогнозирования жизни литиевых аккумуляторов, а также произведен обзор существующих программных средств для моделирования поведения аккумуляторов, в том числе моделирования воздействия температуры на необходимый объект.

1. Борисевич А. В. Моделирование литий-ионных аккумуляторов для систем управления батареями: обзор текущего состояния // Современная техника и технологии. 2014. № 5 [Электронный ресурс]. URL: http://technology.snauka.ru/2014/05/3542 (дата обращения: 10.11.2020).
2. Life Prediction Model for Grid Connected Li-ion Battery Energy Storage System [Электронный ресурс] / Kandler Smith, Aron Saxon, Matthew Keyser, Blake Lundstrom, Ziwei Cao, Albert Roc // NREL. – Электрон. дан. – 2017. – Режим доступа: https://www.nrel.gov/docs/fy17osti/67102.pdf. – Загл. с экрана.