电动汽车的未来就在这里
随着锂离子电池在过去十年的长足进步，电动汽车的发展势不可挡，不久之后，电动汽车和混合动力汽车将取代现有的所有乘用车和商用车。许多原始设备制造商在其路线图中宣布将在本十年内成为全电动品牌，这已经证实了这一趋势。
尽管化学层面的进步提高了电池组的成本和能量密度，从而使这项技术得到更广泛的应用，但要在最终产品中利用这项技术的优势，仍有许多挑战需要克服；它们必须安全、高效、可靠地长期工作。在电池层面，主要的挑战是确保电池在安全范围内运行，同时尽量减小安全系数，以保持高能量密度的优势。在电池组层面，主要挑战是确保所有电池都以协调的方式运行，从而平等地分担功率负荷并经历均匀的衰减。使用电池管理系统（BMS）可以克服这些挑战。
电池管理系统 (BMS)
BMS 监控和控制电池的充电/放电。它确保电池的剩余能量得到最佳利用，电池不会深度放电或过度充电，单个电池的充电水平保持平衡。简而言之，电池在耐用性、可用能量密度和充电速度方面的性能取决于每个电池单元和 BMS 的性能。决定 BMS 性能的关键部件是其软件，该软件可实现 软件可实现复杂的功能，如估计充电状态和健康状态。这两项功能对于确保电池组在给定时间内达到最佳运行状态非常有用，但并不能洞察/预测电池衰减的速度（剩余使用寿命），而随着技术的大规模应用，这已成为电池供应商、原始设备制造商和客户希望得到答案的一个关键问题。
挑战：剩余使用寿命 (RUL) 估算
电池的有效使用时间取决于电池生产后的使用情况。除其他许多因素外，这在很大程度上取决于最终客户的驾驶风格和使用模式、电池组所处的环境温度、充电习惯等......将电池的使用情况与实验室生成的循环数据进行比较并不足以反映真实情况，因为真实世界的使用情况和运行条件非常复杂，通常无法在电池运行前获知。
因此，现有的电池组往往不必要地过大，以延长电池的使用寿命，而且目前生产的电池管理系统（BMS）的校准比较保守，这反过来又在车辆的预期保修期（通常为 10 年）内保持了电池的使用寿命。此外，即使可以加快充电速度，BMS 也会限制电池的充电速度，这可能会给汽车用户带来巨大的利益。因此，如果能准确估算电池的 RUL，就能获得巨大收益。将 RUL 引入 BMS 软件无疑将改善电池性能和车主的使用体验。这些收益可能来自于机器学习、人工智能（Automotive Safe AI®）、云应用以及汽车级控制系统中嵌入的基于物理的电池模型等领域的新兴技术，而目前只有极少数公司正在研究这些技术。
改进管理 - 将物理模型与机器学习相结合
Eatron 是一家快速成长的英国公司，致力于为全球原始设备制造商实现 "软件定义汽车"，该公司利用其基于物理的建模技术和人工智能（AutomotiveSafeAI®）方面的专业知识来准确预测电池的剩余使用寿命 (RUL)。这种控制技术以电池系统的嵌入式动态软件模型取代了静态查找表，并将该模型与先进的机器学习（ML）技术结合在一起，采用边缘/云混合配置，在名为BMStar® 的 EatronBMS 产品的核心中运行。
Eatron公司首席技术官Can Kurtulus将RUL和BMS的新方法与车辆重量和耐用性的改进进行了比较。"他说："在汽车设计的其他领域，精确的数字模拟有助于消除过度工程设计的需要。"这在良性循环中降低了成本和重量。我们的 BMS 方法与此类似，只不过我们将在每个电池组的控制系统中嵌入模型，并在车辆的整个生命周期中实时应用，而不仅仅是在设计阶段。
与云连接的边缘 BMS
Eatron BMStar ® 的嵌入式软件组件®中的嵌入式软件组件可在边缘工作，并设计为具有集成连接和分析功能的云对应组件。这些组件可实现空中（OTA）更新以及持续的自适应软件改进，从而在车辆的整个生命周期内实现卓越的性能和可靠性。这种方法可最大限度地提高客户利益，如快速充电和续航里程，同时还能满足保修和耐用性目标。 双边数据交换使 BMS 上的模型参数得以更新，从而有可能在电池老化时改进车辆的实时状态估计。通过与华威制造集团（WMG）合作，Eatron 赢得了法拉第电池挑战赛（Faraday Battery Challenge）对其云/车载电池剩余使用寿命算法（COBRA）项目的资助。
云/车载电池剩余使用寿命算法（COBRA）项目
COBRA 项目创建了新算法，可估算电动汽车 (EV) 电池的剩余使用寿命 (RUL)。法拉第电池挑战赛自 2017 年以来一直在支持英国的电池公司生产更具成本效益、更高效、充电更快和易于回收的电池，法拉第电池挑战赛的资助使该项目提前了 12 个月。
该创新项目将 WMG（沃里克制造集团）开发的先进电池老化模型与伊特龙科技公司基于机器学习的剩余使用寿命（RUL）估算方法相结合，该方法来自现有的内部研发工作。该技术的可用性、可靠性和成熟度已达到一定水平，为电池制造商和集成商提供了实现大规模应用所需的信心，并已看到潜在客户的巨大需求。
COBRA 项目由一支经验丰富的工程师团队负责实施，该团队在为汽车行业电气化项目提供最先进的软件和系统解决方案方面有着良好的记录：
- 开发了一种基于物理和机器学习的统一方法，用于电池 RUL 估算，准确率高达 90% 以上。
- 将开发的解决方案集成到汽车级 BMS 硬件中。
- 将解决方案集成到车队运营服务的云平台中。
COBRA 项目使我们有机会率先将可在实际 BMS 中实施的精确 RUL 算法推向市场。Eatron 技术平台的模块化结构允许快速、灵活地配置新应用，而且价格适中，非常适合小批量项目。
如果您想加入伊特龙的行列，为全球的车队经营者和驾驶员提供更实用的电动汽车，从而为全球的环保事业做出贡献，请通过以下方式联系我们 info@eatron.com或填写下表。
Krzysztof Slosarczyk，BMS 产品经理 @Eatron Technologies
