Dynamic Z-Track 算法：动态负载下的电池监测

当前工业与消费电子设备（如 AI 设备、无人机、电动工具）负载愈发不可预测，动态负载给电池电量监测带来挑战 —— 传统监测计易因负载波动导致荷电状态（SoC）估算偏差，引发设备意外停机（如无人机坠机）。为此，德州仪器专为 BQ41Z90、BQ41Z50 等器件研发的 Dynamic Z-Track 算法，成为动态负载场景下精准电池监测的关键方案。

一、电池电量监测计的核心作用与传统技术局限

电池电量监测计通过采集电流、电压数据，计算 SoC、健康状态（SoH）及剩余容量，为系统安全关机、防欠压提供依据。传统基于 Impedance Track™技术的监测计，依赖 “电池负载缓慢变化” 的前提，采用低频电阻电容（RC）模型（图 1），通过放电过程中的电阻测量实现高精度 SoC 估算。

图 1

但在高频、可变负载场景中，传统 RC 模型分辨率不足，无法实时更新电池电阻，导致 SoC 估算偏差。例如，当负载电流高频波动时，传统算法难以捕捉电阻变化，无法准确反映电池真实电量状态。

二、Dynamic Z-Track 算法的技术突破

作为 Impedance Track 算法的升级方案，Dynamic Z-Track 算法针对动态负载痛点，实现两大核心突破：

宽带瞬态建模：摒弃传统低频 RC 模型，构建可模拟电压瞬变的宽带模型，能实时适配动态电流曲线。即使在负载不稳定、高频波动时，仍可精准捕捉电阻变化，避免因模型局限导致的电阻更新失效；

动态电阻实时估算：通过算法优化，在电流瞬变过程中保持电阻估算的实时性与准确性。相比传统算法在动态负载下电阻更新滞后的问题，该算法可同步跟踪电流变化，确保电阻参数与电池实际状态一致，为 SoC 计算提供可靠基础。

三、电阻跟踪对电量监测的关键意义

电池电阻是影响 SoC 计算精度的核心参数，其变化具有显著规律：随电池循环次数增加呈线性上升，达到拐点后呈指数增长（图 2）；同时与温度成反比，低温环境下电阻升高，电池可用容量降低。

若监测计无法实时更新电阻，SoC 估算误差会随电池老化同步增大。在动态负载场景中，传统算法因电阻更新失效，误差范围可达 10%-60%，可能导致设备因 SoC 高估突然关机（图 3）。而 Dynamic Z-Track 算法通过精准跟踪电阻变化，可有效规避这一问题，保障全生命周期内 SoC 计算精度。

图 3

四、实际应用案例与技术优势

以电动自行车场景为例：用户查看 SoC 为 30% 时绕道购物，传统监测计可能因动态骑行负载导致电阻更新滞后，到达杂货店时 SoC 误显 15%，返程中因实际电量耗尽（SoC 从 12% 骤降至 0%）突然断电。

而搭载 Dynamic Z-Track 算法的监测计，即使在骑行的动态负载下，仍能保持 99% 的 SoC 估算精度。该优势可帮助制造商优化电池尺寸，延长设备运行时间达 30%，尤其适配无人机、笔记本电脑、便携式医疗仪器等对电量可靠性要求严苛的场景，为终端用户提供稳定性能保障。

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