隨著工業和個人電子產品配備更先進的技術，給電池帶來的負載也越來越不可預測，因此需要更可靠且更智能的電池電量監測計。無論是新興人工智能 (AI) 增強型設備還是無人機、動力工具和機器人等成熟系統，電池都需要承受高度動態的負載。設計人員依靠準確的電量監測來安全地關閉系統或防止意外欠壓，這些不可預測的負載給他們帶來了挑戰。無繩電鉆意外停機可能只會讓使用者感到沮喪，但無人機從天空墜落會帶來嚴重的安全風險。

電池電量監測計使用電流和電壓測量值計算基本參數，例如荷電狀態、運行狀況和剩余容量。傳統的基于 Impedance Track? 技術的電池電量計假設電池負載變化緩慢，這樣可以在電池放電時進行精確的電阻測量，從而計算高精度的實時荷電狀態預測。將電池建模為低頻電阻電容 (RC) 模型（如圖 1 所示）足以應對這些緩慢變化的電池負載。然而，具有可變或高頻負載電流的新型應用需要更全面的模型和自適應算法，以便保持準確的荷電狀態估算。

Dynamic Z-Track 算法是專為 BQ41Z90 和 BQ41Z50 等器件設計的電池電量監測方法。作為在 BQ40Z50 和 BQ34Z100 等器件中運行的傳統 Impedance Track 算法的后繼產品，Dynamic Z-Track 算法可在動態負載電流條件下準確估算電池的荷電狀態、運行狀況和剩余容量。

當不穩定的負載或高頻負載影響電池時，Impedance Track 電量監測計的傳統電池 RC 建模會失去分辨率，無法更新電池電阻。Dynamic Z-Track 算法實現了寬帶瞬態模型，該模型可模擬電壓瞬變并適應動態電流曲線。即使電流不穩定，該方法也能實時估算電阻。

為了在電池的整個使用壽命期間提供超高精度的荷電狀態計算，跟蹤電阻至關重要。如圖 2 所示，電池電芯的電阻隨電池的循環和老化而線性增加，直到達到某個拐點，從該拐點開始，電阻將呈指數級增加，直到電池壽命結束。該電阻也會隨溫度變化而顯著波動。電池電芯電阻與溫度成反比關系，溫度越低，電阻越高，電池在達到 0% 荷電狀態之前可提供的容量或能量便越低。

如果電池電量監測計無法更新電阻，計算出的荷電狀態誤差會隨電池老化成比例增加。在不可預測且不穩定的負載中，如果不更新電阻，荷電狀態和剩余容量估算的誤差可高達 60% 或低至 10%。當荷電狀態突然降低時，終端用戶會遇到這種情況，并且器件可能會因容量高估而意外關閉，如圖 3 所示。

想象一下，有人騎著電動自行車回家。此人查看了荷電狀態，看到剩余 30% 電量，于是決定先繞道去雜貨店再回家。當此人到達雜貨店時，荷電狀態顯示剩余 15% 電量，但在回家的路上，電動自行車突然停止供電，因為荷電狀態已從 12% 下降到 0%。現在，此人必須踩踏板回家或叫車。

Dynamic Z-Track 算法可防止這種情況發生。與傳統的電池電量監測計不同，TI 的 Dynamic Z-Track 技術即使在不可預測的負載下也能提供高達 99% 的荷電狀態精度，使制造商能夠優化電池尺寸，將電池運行時間延長多達 30%。這樣可以在無人機、電動自行車、筆記本電腦和便攜式醫療儀器等要求苛刻的應用中為終端用戶提供更可靠的性能。

雖然不可預測的電池負載是一項重大的設計挑戰，但并非必須以損害系統可靠性或最終用戶體驗為代價。Dynamic Z-Track 算法等工具有助于實現讓電池供電器件順暢運作的設計，它們將塑造這樣一個未來：無人機可以在不意外著陸的情況下完成飛行，電動自行車可以帶騎行車順利歸家。