应战
在曩昔的几年里，比如笔记本电脑、手机以及多媒体播放器等便携式设备的数量明显增加。这些具有更多特性与功用的设备要求更高的电量，所以电池有必要能够供给更多的能量以及更长的运转时刻。关于电池供电的体系而言，最大的应战在于电池的运转时刻。一般，电子体系规划人员一般将注意力会集在进步DC/DC电源转化功率，以此来延伸电池的运转时刻，而往往会疏忽与电源转化功率和电池容量平等重要的电量监测计" style="color: blue; text-decoraTIon: underline" TItle="电池电量监测计">电池电量监测计的准确度问题。假如电池电量监测计的差错规模是±10%，那么就会有相当于10%的电池容量或运转时刻被损失掉。可是，电池的可用电量与其放电速度、工作温度、老化程度以及自放电特性具有函数联系。此外，传统的电池电量监测计还要求对电池进行彻底充电和彻底放电以更新电池容量，可是这在实践运用中很少发作，因而造成了更大的丈量差错。因而，在电池运转周期内很难准确猜测电池剩下容量及工作时刻。
为了充分使用电池电量，当每节电池到达3.0V的停止电压时，用户期望能够在电池的运转周期内对其剩下电量进行准确度为±1%的电池电量监测。此外，他们还期望去除耗时的充放电周期，以更新运用3S2P锂离子电池组(三节锂离子电池串联以及两节锂离子电池并联)的笔记本电脑的电池容量，每节电池的容量为2200mAh。
解决方案
当时用于电池电量监测的最常见技能便是库仑计数算法，或对流入和流出电池的电流进行积分的算法。关于刚刚充溢电量的新电池而言，这种办法十分有用。可是，跟着电池老化和自放电，这种办法就显得不那么有用了。没有办法丈量自放电速度，因而一般用一个预界说的自放电速度公式来对其进行校对。这种办法不是很准确，因为电池的自放电速度各不相同，并且一个模型不能适用于一切的电池。
库仑计数算法的另一个坏处在于只要在彻底充电今后当即进行彻底放电，才能对电池的总容量进行更新，而便携式设备的用户很少对电池进行彻底放电，因而，实践电量在完结更新之前或许会被大大下降。
第二种办法是使用电池电压与充电状况(Stafus of charging)之间的相互联系进行电池电量监测。这种办法看起来比较直观，可是只要当未对电池接入负载电流时，电池电压才与SOC或电池电量具有很高的关联性。这是因为假如接入了一个负载电流，那么电池内部阻抗两头就会有一个压降。温度每下降100℃，电池阻抗就会进步1.5倍。此外，当电池老化时，会呈现与阻抗有关的重大问题。一个典型的锂离子电池在完结100次充放电周期今后，其直流阻抗会增加一倍。最终，该电池对阶跃负载改变会有一个十分大的时刻常数瞬态呼应。在接入负载今后，电池电压会跟着时刻的改变以不同的速度逐步下降，并在去除负载今后逐步上升。只是在其完结15%的规范的充放电周期(500个)今后，关于全新电池而言，十分有用的电压算法就或许会引起50%的差错。
根据阻抗盯梢技能的电池电量监测
经过上述叙说能够看出，无论是库仑计数算法仍是根据电池电压相关算法的电池电量监测，要想完结1%的电池容量估量都是不或许的。因而，TI开发出了一种全新电池电量监测算法——阻抗盯梢技能，该技能归纳了根据库仑计数算法和电压相关算法的长处。
当笔记本电脑处于睡觉或关机形式时，其电池及电池组处于没有负载的闲暇状况。这时在电池开路电压(OCV)和SOC之间存在十分准确的相关性，该相关性给出了SOC切当的开端方位。因为一切自放电活动都在电池的OCV下降过程中反响出来，所以无需进行自放电校对。在便携式设备敞开之前，准确的SOC一般取决于对电池OCV的丈量。当设备处于活动形式并且接入了负载，便开端履行根据电流积分的库仑计数算法。库仑计数器丈量经过的电荷量并进行积分，然后不间断地算出SOC值。
图1显现了电池总容量丈量的更新。电池总容量是经过电池在充放电前后电压的改变满足小、处于全闲暇状况时，在P1和P2处的两个OCV读数核算得出的。在P1处电池完结放电之前，SOC值可由下式得出：
SOC1=Q1/Qmax
电池完结放电且经过电荷为DQ时，SOC值可由下式得出：
SOC2=Q2/Qmax
两个等式相减，得出：
其间，△Q=Q1-Q2
