标签: 均衡

      PCI-E标准自从推出以来，1代和2代标准已经在PC和Server上逐渐普及，用于满足高速显卡、高速存储设备对于高速数据传输的要求。出于支持更高总线数据吞吐率的目的，PCI-SIG组织在2010年制定了PCI-E 3.0，即PCI-E 3代的规范，数据速率达到8Gbps。目前，PCI-E 3.0已经在Server和PC上广泛应用，而下一代PCIE4.0的推出也是指日可待。         那么PCI-E 3.0总线究竟有什么特点？对于其测试有什么特殊的地方呢？我们这里就来探讨一下。         制定PCI-E 3代规范的目的主要是要在现有的廉价的FR4板材和接插件的基础上提供比PCI-E 2代高一倍的有效数据传输速率，同时保持和原有1代、2代设备的兼容。别看这是个简单的目的，但实现起来可不容易。         我们知道，PCI-E  2代在每对差分线上的数据传输速率是5Gbps，相对于1代数据速率的两倍；而PCI-E 3代要相对于2代把速率也提高一倍，理所当然的是把数据传输速率提高到10Gbps。但是就是这个10Gbps带来了很大的问题，因为PC和Server上出于成本的考虑，普遍使用便宜的FR4的PCB板材以及廉价的接插件，如果不更换板材和接插件，很难保证10Gbps的信号还能在原来的信号路径上可靠地传输很远的距离（典型距离是15～30cm）。因此PCI-SIG最终决定把PCI-E 3代的数据传输速率定在8Gbps。但是8Gbps比着2代的5Gbps并没有高一倍，所以PCI-E协会决定在3代标准中把在1代和2代中使用的8b/10b编码去掉。         我们知道，在PCI-E 1代和2代中为了保证数据的传输密度、直流平衡以及内嵌时钟的目的，会把8bit数据会编码成10bit数据传输。因此，5Gbps的实际有效数据传输速率是5Gbps×8b/10b＝4Gbps。这样，如果在PCI-E 3代中如果不使用8b/10b编码，其有效数据传输速率就能比 2代的4Gbps提高1倍。但是这样问题又来了，数据如果不经编码传输很难保证数据传输密度和直流平衡，接收端的时钟恢复电路也很容易失锁。为了解决这个问题，PCI-E 3代里面采用了扰码的方法，即数据传输前先和一个多项式进行异或，这样传输链路上的数据就看起来就比较有随机性，到了接收端再用相同的多项式把数据恢复出来。         通过上述方法，PCI-E 3代就可以用8Gbps的传输速率实现比2代的5Gbps高1倍的数据传输速率。实际应用中PCI-E 3代的总线上也仍然有数据编码，不过采用的是128b/130b的编码，编码效率很高，由此损失的总线有效带宽比8b/10b编码小多了。   PCI-E 3.0 发送及接收端的变化       但是问题远没有结束，即使数据速率只有8Gbps，要在原有的廉价PCB和接插件上实现可靠传输也还要解决一些新的问题。其中最大的问题是信号的损耗，FR4板材对信号高频成分有很大衰减，而信号速率越高，其高频成分越多，所以衰减也就更厉害。下图是不同速率的信号经过10英寸的FR4板材的PCB传输以后信号的眼图，我们可以看到8Gbps的信号在接收端基本上看不到眼图了，更不要说进行有效的数据接收。         为了解决这个问题，在PCI-E的1代和2代中使用了去加重（De-emphasis）技术，即信号的发射端（TX）在发送信号时对跳变bit（代表信号中的高频成分）加大幅度发送，这样可以部分补偿一下传输线路对高频成分的衰减，从而得到比较好的眼图。PCI-E 1代中采用了-3.5db的去加重，PCI-E 2代中采用了-3.5db和-6db的去加重。而对于3代来说，由于信号速率更高，需要采用更加复杂的去加重技术，因此除了跳变bit比非跳变bit幅度增大发送以外，在跳变bit的前1个bit也要增大幅度发送，这个增大的幅度通常叫做Preshoot。下图是PCI-E 3代中采用的预加重技术对波形的影响的例子（参考资料：PCI Express® Base Specification 3.0 ）。           为了应对复杂的链路环境，PCI-E 3代中规定了共11种不同的Preshoot和De-emphasis的组合，每种组合叫做一个Preset，实际应用中Tx和Rx端可以在Link Training阶段根据接收端收到的信号质量协商出一个最优的Preset值。下图是11种Preset的组合（参考资料：PCI Express® Base Specification 3.0）。比如P4代表没有任何预加重，P7代表最厉害的预加重。          那做了这些工作就够了吗？经过实验发现，仅仅在发送端对信号高频进行补偿还是不够，于是PCI-E 3代标准中又规定在接收端（RX端）还要对信号做均衡（Equalization），从而对线路的损耗进行进一步的补偿。均衡电路的实现难度较大，以前主要用在通信设备的背板或长电缆传输的场合，现在也逐渐开始在计算机领域应用，比如USB3.0中和SATA 6G中也采用了均衡技术。下图是PCI-E 3.0里对均衡器的频响特性的要求。我们可以看到均衡器的强弱也有很多档可选，在Link Training阶段TX和RX端会协商出一个最佳的组合（参考资料：PCI Express® Base Specification 3.0）。           经过各种信号处理技术的结合以及大量的实验，PCI-E 3.0总算初步实现了在现有的FR4板材和接插件的基础上提供比PCI-E 2代高一倍的有效数据传输速率。但我们同时也看到，PCI-E 3代的芯片会变得更加复杂，系统设计的难度也也更大。如何保证PCI-E 3代总线工作的可靠性和很好的兼容性，就成为设计和测试人员面临的严峻挑战。

前面我们介绍了预加重或者去加重技术对于克服传输通道损耗、改善高速数字信号接收端信号质量的作用，但是当信号速率进一步提高或者传输距离更长时，仅仅在发送端已不能充分补偿传输通道带来的损耗，这时就需要在接收端同时使用均衡技术来进一步改善信号质量。 所谓均衡，是在数字信号的接收端进行的一种补偿高频损耗的技术。常见的信号均衡技术有 3 种： CTLE （ continuous time linear equalization ) ， FFE （ feed forward equalization ）和 DFE （ decision feedback equalization ）。 CTLE 是在接收端提供一个高通滤波器，这个高通滤波器可以对信号里的主要高频分量进行放大，这点和发送端的预加重技术带来的效果是类似的。下图 是 USB3.0 总线在接收端使用的 CTLE 均衡器的频响曲线的例子。 下图反映出的是一个 5Gbps 的信号经过 35 英寸的 FR4 板材传输后的眼图，以及经过 CTLE 均衡后对眼图的改善。  

      预加重和均衡是高速信号设计中提高信号质量的常用方法。       预加重是指在信号发送前对其进行预扭曲，以使接收器上的信号质量如同原始发送的质量。当信号在直流电平上保持超过一个比特的时间时，预加重就会抬高高频分量而降低低频分量。       常见的信号均衡技术有3种：CTLE（continuous time linear equalizer )，FFE（feed forward equalization）和DFE（decision feedback equalizer）。       CTLE是在接收端提供一个带通滤波器，这个带通滤波器可以对信号里的主要高频分量进行放大，这点和发送端的预加重技术带来的效果是类似的。       FFE则是根据相邻bit的电压幅度的加权值来进行幅度的修正，每个相邻bit的加权系数直接和通道的冲击响应有关。CTLE和FFE都是线性均衡技术，而DFE则是非线性均衡技术。       DFE技术是通过相邻bit的判决电平对当前bit的判决阈值进行修正，设计合理的DFE可以有效补偿ISI对信号造成的影响。但是DFE正确工作的前提是相邻bit的0/1电平是判决正确的，所以对于信号的信噪比有一定要求。一般情况下是先用CTLE或FFE来把信号眼图打开，然后再用DFE进一步优化。

     接上文所言，接下来我们考虑均衡系统和控制手段。    均衡系统的目的，是在比较良好的电池质量条件下，保证电池系统在苛刻的条件下长寿命运行。 这里引用一些输入数据，从参考文章2中导入典型的HEV和EV的情况。 HEV: 10 Ah (0.4 mA delta leakage) 100 cells in series Charged 1/2 the time while driving SOC kept at 50 % +/- 20 % 此处根据参考文章1，修正为40%~65% Balanced once a week for 10 minutes, by going to 100 % SOC PHEV（参考文献4）:  ​    Charged daily, plugged in the wall 12 hours a day, 8 hours charge / 4 hours balancing EV（参考文献5）:     Charged daily, plugged in the wall 12 hours a day, 8 hours charge / 4 hours balancing      以上的重点，在于在一开始，就需要考量电池的容量大小以及其差异，和所需求的均衡的速度，是否能满足实际驾驶者的情况。至少根据一定的概率来说，需要确认大部分来满足。    此图介绍充电开始和结束的SOC的状况统计概率，并整理了充电之间的驾驶情况，对于我们而言，基本可以整理出一张充电、放电、闲置、放电的时间分布图标，因此我们从中也就确认，我们将均衡算法开始确定当时的电池组的模态。 充电：这个算是最为常用的一种模态选择，特别是在家结合时间信息来操作的时候。 放电：在放电的时候，做均衡是必须要考虑一种模式，否则一旦充电的时候没有办法去做完整导致较大的单体差异，那么很有可能多次情况发生，导致车辆性能下降严重。 闲置：在车辆闲置的时候，启动均衡，会带来较大的问题，因为此时需要耗费整体高压电池包能量，也会耗费一部分12V电池包的能量。 因此这里需要确定的一个是，最大的均衡时间Tallow，这个时间是需要根据统计的概率来决定的数值。同时，这个数值又会对电池包的均衡电流提出了要求。   在这个表格里面就谈到了基于几种模式的另一个维度，是基于电池电压、历史SOC还是充电结束前的电压。 这里需要注意的是，本质而言，均衡的内容是电池所放出的Ah，因此单纯的通过电压和SOC都是无意的。   假定60Ah的电池，其起始容量差异为+/-2%，也就是说会有4%*60Ah=2.4Ah的差异,那么即使是同等SOC的情况下。   容量误差 2%       Min Nom Max 差异 容量 58.8 60 61.2   SOC窗口 20   90   可用容量 41.16 42 42.84 1.68    即使是同等SOC的情况之下，也会造成较多的容量无法使用，如果考虑SOC的差异性，特别是较小的容量的电池，在同等的Ah充放下，会形成大的SOC变化，同样直接显示在了电池电压变化（非磷酸铁锂）上面。   所以这里考虑均衡算法的话，需要计入以下的原则： 1.单纯依靠电压、SOC考虑均衡会造成较小容量的电池产生问题。 2.均衡电流（速度）是一个折衷的选择，是在硬件发热条件容许下，通过在各个模式中调配开始的情况，来确定合理的均衡。 3.均衡能进行下去的条件，是电池的容量差异（初始/衰减一致性）较小。 参考   1.Modeling the Performance and Cost of Lithium-Ion Batteries for Electric-Drive Vehicles 2.White Paper - Dissipative vs. nondissipative balancing 3.SAE 2012-01-0199 Battery Electric Vehicle Driving and Charging Behavior Observed Early in The EV Project 4.Roland Matthe  VOLTEC Battery System Development 5.Development of High Capacity Lithium- Ion Battery for NISSAN LEAF

  经过了三年的储备和学习，我总算对电池管理有了一些相对深入的看法和思考，在这里也把我的一些考量和笔记整理出来。 谈到电池均衡，一般都谈起能够延长电池寿命的好处，这当然是正确的，不过还是需要把这个问题往实际的地方去探索和完善。 1.为什么需要电池均衡？   简单而言，一个串联的电池包，不管你怎么去筛选，总是会出现不均衡的现象。这样在实际使用过程中，每个串联的输出容量是不一样的。 图《Cell Balancing Techniques using the example of Li-ion battery system for the opel Ampera》    而电池，不仅有过放电和过充电的限制，而且在不同温度和不同SOC下，输入和输出的功率也存在限制。也就是说，单个电池的限制，就会影响到整个电池。 注意：这里不等于单个超限，就等于整个不安全，而是那个电池会受到损害，进行出现持久性的问题。 图 摘自《VOLTEC Battery System for Electric Vehicle with Extended Range》   当然，最重要的是，串联在一起的电池包也遵循着马太效应，由于其负荷是一致的，越弱（自放电大、容量低、越热）的那个电池永远承受着越大的压力（Stress），那么在一个电池包内，那个电池也就老化的越快。 2.影响电池均衡的因素有哪些？   产生不均衡的因素，在论文1《Cell Balancing Algorithm Verification through a Simulation Model for Lithium Ion Energy Storage Systems》中提到的参数框图： 图 汉化自论文1 这里的十三个影响因素被分为了五组： 1.电池包内各个单体电池之间的个体差异性（从出厂那天就具有的） 1.1 单体容量差异 1.2 单体内阻差异 1.3 单体自放电差异      以上这三个因素，主要是由于单体在制造过程中的差异导致的。越好的制造商，能够制造出差异较小很均匀的电池，但是这几个参数还是存在一定的分布特性。 图 摘自论文1 1.4 工作时候电流差异：如上图所示的分布。      一般测量电路（V，T）OV/UV电路的供电，都需要直接从电池组上取电；一般可以从6～12节上取，在取电的过程之中，这个工作电流就存在了一定的差异，导致了不同部分之间，存在一定的差异了。 图 摘自Renesas《Who's in Charge -Solutions for HEV/EV Battery Cell Management》 1.5 休眠时候电流差异      这个时候的电路差异，主要是集中在单体的输入端和均衡通路里面，如下图所示。 图 摘自某Appilcation Note 最坏的情况下，是自放电大的电池泄漏电流大，如图所示： 图5 摘自论文1 2.电池包内随着时间变化（电池包的老化） 2.1 单体容量差异 2.2 单体内阻差异 2.3 单体自放电差异    这几个差异，在整包的下降中尤为明显： 此图摘自《Statistical Method Tools to Analyze Ageing Effects on Li-Ion Battery Performances》，类似的测试有很多 3.客户使用 3.1 充电时间 3.2 放电时间 图 摘自论文《VOLTEC Battery System for Electric Vehicle with Extended Range》     由于均衡的时间一般相对较长，放在什么时候做均衡是个好的问题，一般对于插入式的NEV来说，有三种状态：Park、Charging和Discharge，这个时间决定了均衡的目标时间。 4.外部环境 4.1 不同温度下的自放电 4.2 不同SOC下的自放电 5.系统相互影响 BMS的工作状况，这个因素和BMS的工作状态有关系。 3.我们可以怎么样做？    当然接下来我们需要选择均衡的方法，主要包括硬件拓扑和均衡算法两部分，在汽车行业应用中，我们还有可靠性、成本和安全等几方面的限制。     此图出自《A Review of Passive and Active Battery Balancing based on MATLAB/Simulink 》    上述的许多方面，我们可以一一介绍，不过在汽车上面用，就如同《Cell Balancing Techniques using the example of Li-ion battery system for the opel Ampera》中分析的那样，因为本身电池就需要做界定。把钱和技术放在均衡电路算法上，而不是加强电池质量的控制，这种选择对于想要维持10年以上的应用并保证持续稳定的性能而言，这是不可能的。