基于鋰電池放電特性的DVS研究.pdf

1、現(xiàn)代移動電子設(shè)備隨著其性能的不斷提高需要消耗越來越多的能量，而在過去的十多年中電池技術(shù)的發(fā)展遠跟不上移動設(shè)備對能量需求的增長，因此移動設(shè)備能量需求的快速增長和電池容量緩慢提高之間的矛盾日益突出。動態(tài)電壓調(diào)節(jié)(DVS)是降低移動設(shè)備能耗的有效技術(shù)之一，而移動設(shè)備常用的鋰離子電池具有輸出電壓高、容量密度大等優(yōu)點，但其容量和電池負載之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系。因此，DVS策略需要考慮電池放電特性才能充分利用電池容量，延長移動設(shè)備的電池壽命。

2、 本文針對電池放電特性、電池模型和DVS策略進行分析研究并展開了基于電池放電特性的DVS策略研究。準確的電池放電特性和精確的電池模型是實現(xiàn)DVS策略最大化電池壽命的基礎(chǔ)。本文通過對電池放電過程中發(fā)生的電化學(xué)反應(yīng)進行抽象和簡化，得到了電池電壓變化表達式。通過對Rakhmatov電池模型的分析，本文得到了鋰電池容量消耗特性，實驗中電池電壓的變化驗證了該特性。通過對Rakhmatov電池模型在誤差許可范圍內(nèi)的簡化，本文提出了一種簡單而精確

3、預(yù)測鋰離子電池壽命的電池解析模型，分析表明當常數(shù)負載電流小于I<,th(α，β，ε)時該模型和Pakhamtov模型預(yù)測電池壽命間的誤差小于ε。多數(shù)的DVS策略是基于僅考慮處理器能耗的任務(wù)模型，但應(yīng)用中任務(wù)能耗不僅和處理器相關(guān)，還和其他系統(tǒng)元件相關(guān)，這些策略不能得到以最小化系統(tǒng)能耗為目標的DVS問題的最優(yōu)解。為了求解該DVS問題，本文提出了基于空閑時間分配的DVS策略(slack time distribution algorithm，

4、STDA)，算法把該DVS問題等效為空閑時間分配問題并把空閑時間逐步優(yōu)化地分配給各個任務(wù)，分析指出STDA算法產(chǎn)生的能耗能夠趨近到該DVS問題的最小能耗。由于實際應(yīng)用系統(tǒng)的能耗模型和理論能耗模型間存在差異，為了在PMP(portable media player)系統(tǒng)上驗證STDA算法，本文根據(jù)PMP系統(tǒng)能耗模型特點提出了適用于PMP系統(tǒng)的STDA算法。 針對多數(shù)現(xiàn)有基于電池放電特性的DVS策略(battery-aware DV

5、S，BADVS)中空閑時間分布不合理的缺陷，本文提出了空閑時間分布調(diào)整過程，它對現(xiàn)有BADVS策略形成的任務(wù)調(diào)度中空閑時間在各個任務(wù)間的分布進行優(yōu)化，在這些策略基礎(chǔ)上進一步減少電池容量消耗。提出的BADVS策略除了優(yōu)化空閑時間分布，同時還實現(xiàn)了電池耗盡的判定和處理。為了在PMP系統(tǒng)上驗證BADVS算法，本文結(jié)合電池容量消耗特性提出了適用于PMP系統(tǒng)的BADVS算法，它在電池理想放電和非理想放電兩個階段分別采用不同的優(yōu)化方法。 實

6、驗表明，本文提出的電壓表達式能夠比較準確地預(yù)測放電過程中電池電壓變化，預(yù)測曲線和測量曲線的相似度高。提出的電池模型在常數(shù)負載情況下預(yù)測的電池壽命和 Rakhmatov模型預(yù)測壽命間的誤差小于1％，而變化負載模型情況下模型預(yù)測的電池壽命精度和負載分布相關(guān)。PMP系統(tǒng)上的仿真實驗結(jié)果表明，適用于PMP系統(tǒng)的STDA算法的能耗接近于PMP系統(tǒng)能耗的理論下限；適用于PMP系統(tǒng)的BADVS算法能有效地減少電池容量消耗，增加電池壽命內(nèi)系統(tǒng)完成的負載