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如何評估電池的續(xù)航時間呢？

簡單粗暴的估算方式，就是用電池標稱的電量，除以平均電流。但這個方法其實不太靠譜。

相信很多人有開車的經(jīng)歷，除了土豪，都會關心汽車的油耗。在99%的情況下，我們的油耗要高于標稱理想油耗。這是因為標稱油耗有諸多的條件：發(fā)動機需要預熱、在80km/H勻速的情況下，不能上坡，長安街式的平整路面，沒有紅綠燈等等、等等。所以，我們正常的油耗高出20-30%是再正常不過的事情。所以，有些廠家有“綜合工況” 或“城市路況”的標注油耗參考。

同樣，電池在標稱電量的時候，電池廠家往往標稱的是“理想電量”。就是用一個固定的放電率，如0.5C,0.2C 等放電來測試電量。 但在智能設備、特別是NB-IoT 設備在工作時，脈沖式的耗電方式就像汽車不斷急加速、剎車、上坡、下坡， 無情折磨著你的可憐的小電池。

如何相對準備地驗證電池在實際工作場景下的工作時間，而且不需要10年的時間？

我們可以仿真一個NB-IoT設備的實際電流工作場景，之后對電池數(shù)十倍、甚至數(shù)百部的加速測試。

我們來看下面這張圖，典型的NB-IoT設備的電流特性。假定在每個周期的喚醒的2.67ms 中，峰值電流可能高達300mA以上，平均電流100mA：

耗電量 = 100mA x 2.67mS = 0.267mAS

在接下來的5秒中的休眠狀態(tài)，電流穩(wěn)定在10uA。耗電量 =0.01mA x 5S = 0.05mAS

因此，80% 的電量用在了Active狀態(tài)，而且峰值高，時間短、功率大， 對電池性能摧殘嚴重。 在休眠狀態(tài)， 耗電低，電流穩(wěn)定， 時間長，對電池性能影響小。 所以， 我們更關注一下Active狀態(tài)的功耗。

為了仿真NB-IoT 電流的實際場景，在實現(xiàn)加速測試，我們構建了以下環(huán)境： 

第一步

利用NB-IoT的基站模擬器，仿真實際工作場景，再利用N6705+N6781A模塊捕獲電流工作狀態(tài)，特別是Active狀態(tài)的電流波形。

第二步

利用在N6705配套的14585A軟件，將電流波形鏡像反轉，變成N6781A模塊的負載工作時的任意波形，即吸收電流的波形。請注意，N6781A是一個雙象限電源，既可以做電源，又可以做負載。

▲ 使用電流電平觸發(fā)功能，200KSa/s高速采集輸出電流，在軟件中保存波形

▲ 波形鏡像后，使用Arb功能，將翻轉后的電流波形下載到N6705電源中，回放剛才開機瞬間的電流波形

第三步

把負載吸收電流的任意波形進行優(yōu)化，例如將休眠時間減少到5ms，同時設置N6781A設為負載模式，接上需要驗證的電池。利用N6705仿真真實的負載，對電池進行測試。由于休眠狀態(tài)從5秒降低到 5mS，使整個測試過程加快了1000倍！對于預測10年工作時間的設備來說，一周之內(nèi)即可完成評估。

N6705C直流電源分析儀

低功耗和電池分析的神器

利用N6705連續(xù)監(jiān)測電池的端電壓，可以判斷電池壽命是否已經(jīng)接近終結。但我們認為監(jiān)測電池可以輸出的最高峰值電流，可能會更接近與實際值。這是因為在NB-IoT中，電池壽命終結絕不是因為電量用光了，而是由于由于內(nèi)阻等原因，造成瞬間的峰值電流輸出小于設備需要的最大電流，從而造成誤碼率上升，甚至可能電源觸發(fā)關機電路。

因此，如果發(fā)現(xiàn)峰值電流低于設備正常工作所需的門限值，就意味著電池壽命接近終結了。N6781A中還有內(nèi)置的電量計，這樣就可以看到這個測試過程在吸收的總電量值。這實際上也是可以利用的電池的電量。這個值肯定會小于電池的標稱電量。

利用以上這種方法，可以相對準確地評估 NB-IoT 在各種不同工作場景、或是混合的工作場景下電池的工作壽命；如果將電池置于不同的溫度環(huán)境中，可以看到溫度對電池壽命的直接影響；如果再結合電池的自放電特性，那評估結果也將更解決實際情況了，從而讓你對真?zhèn)€產(chǎn)品的設計更有信息！