基于 AI MCU M55M1預測鋰電池SOC、SOH和剩余壽命
端側AI MCU在預測鋰電池SOC、SOH 和剩余壽命的需求
在當今數字化時代,電池作為各種電子設備和交通工具的 “能量心臟”,其性能和壽命直接關系到我們生活的方方面面。常常困惑,為何手機電量看似充足,卻突然自動關機?為何電動汽車的續航里程總是難以達到預期?這些問題的根源,在于我們難以精準掌握電池的真實狀態。而如今,AI 技術的飛速發展,為解決這一難題帶來了解決方案,新唐M55M1憑借算法精準洞察電池的剩余電量(SOC)、健康狀態(SOH)和剩余壽命(RUL)。
這一利用端側AI應用不僅有望徹底消除我們的續航焦慮,還將引領新能源汽車、儲能電站等領域的電池管理邁入智能化的嶄新時代。
基于 M55M1 端側 AI 模型介紹
用端側AI估算的特點是,可以不依賴人工經驗,把整段充電電壓曲線直接輸入,M55M1結合以下深度學習模型可以估算SOC、SOH 和剩余壽命
1. LSTM (長短期記憶網絡)
這是電池領域用得最多的。 因為電池數據是時間序列(Time Series)。昨天的SOH影響今天的SOH,這一秒的電壓受上一秒影響。 LSTM天生就是為了處理這種“有記憶”的數據設計的。它可以記住幾百個采樣點之前的狀態,非常適合捕捉長期的老化趨勢。
2. CNN(卷積神經網絡)
把充電過程的“電壓-容量曲線”看作一張二維圖片,或者把多通道數據(電壓、電流、溫度)看作一張RGB圖像,CNN就能派上用場。 它最擅長提取局部特征,比如前面提到的IC曲線上的微小特征峰,人眼可能看不清,CNN的卷積核能掃出來。
M55M1 介紹和核心優勢
M55M1作為新唐科技推出的AI MCU,在電池健康狀態(SOH)預測領域展現出獨特優勢,主要通過其強大的端側AI處理能力實現精準、高效的電池健康管理。
新唐 M55M1 資源

M55M1 選型表

M55M1 在電池 SOH 預測中的核心優勢
1. 強大的AI處理能力
M55M1搭載Arm Cortex-M55 CPU和Ethos-U55 NPU,主頻高達220MHz,提供110 GOPS的算力,能夠高效運行復雜的機器學習模型,如LSTM、CNN等,這些模型在電池SOH預測中表現優異。其NPU專為AI推理優化,可本地運行INT8量化的模型,實現低延遲(<100ms)的實時預測。
2. 豐富的數據采集接口
M55M1配備2組12位5 MSPS SAR ADC和2組12位1 MSPS緩沖DAC,可高精度采集電池的電壓、電流和溫度數據,這些是SOH預測的關鍵輸入參數。同時支持多種通信接口(UART、SPI、I2C等),便于與電池管理系統(BMS)無縫集成。
3. 低功耗特性
工作電壓范圍為1.6V-3.6V,工作溫度范圍-40°C至+105°C,特別適合電池供電的嵌入式應用場景。其端側AI處理能力避免了云端依賴,大幅降低系統功耗,延長設備續航。
M55M1 實現電池 SOH 預測的技術路徑
1. 數據采集與預處理
M55M1通過ADC實時采集電池充放電過程中的電壓、電流和溫度數據,利用內置的DSP功能進行濾波和特征提取。研究表明,這些基礎數據是SOH預測的基石,特別是電壓-容量曲線特征與電池健康狀態高度相關。
2. 特征工程與模型部署
o 特征提取:M55M1可計算關鍵健康指標(HI),如充電時電壓從3.5V升至4.2V的時間(TIECVD)、放電時電壓從3.8V降至3.6V的時間(TIEDVD)等。
o 模型部署:支持TensorFlow Lite Micro架構,可部署經過優化的機器學習模型,如LSTM、CNN等,這些模型在SOH預測中表現出色,誤差可控制在4%左右(NASA公開數據集)。
3. 實時SOH預測與反饋
M55M1基于采集數據和預訓練模型實時計算電池SOH值,并通過通信接口將結果反饋給BMS。當檢測到SOH低于安全閾值(通常為80%)時,可觸發預警或調整充放電策略,有效延長電池壽命。
M55M1 在電池 SOH 預測中的實際應用
1. 智能電池管理系統
M55M1可作為BMS的核心控制器,實時監測電池健康狀態,預測剩余壽命。例如,通過分析電池充放電曲線的特征變化,準確評估磷酸鐵鋰電池的SOH,避免"續航縮水"問題。
2. 電動汽車與儲能系統
在新能源汽車領域,M55M1可集成到車載系統中,提供精準的電池健康評估,幫助車主了解電池真實狀態,避免購買"健康度虛標"的二手車20。在儲能系統中,可優化充放電策略,延長電池使用壽命。
3. 消費電子產品
在手機、筆記本電腦等設備中,M55M1可實現更精準的電量管理,提供真實的電池健康度信息,幫助用戶調整充電習慣,避免頻繁快充導致的電池加速老化。
如果你對端側 AI 技術通過深度學習等算法,評估鋰電池 SOH 和 SOC, 剩余壽命開發有興趣,歡迎與新唐聯系。
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原文標題:基于新唐 M55M1 端側 AI MCU 預測鋰電池 SOC、SOH 和剩余壽命
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