임피던스 트랙 배터리 미터링 기술 덕택으로 의료 엔지니어링 업계에서는 이전보다 신뢰할 수 있는 배터리 백업 기능을 갖춘 생명 유지 장치 및 휴대용 기기 설계가 가능하다. 가장 중요한 점으로 이 기술은 상당히 향상된 배터리 게이지 정확성을 제공하고 7%의 예측 잔량에서 ‘리셋’할 필요가 없다는 점이다. 또 이 기술은 특정 백업 타임프레임을 충족시키기 위한 배터리 용량의 과도한 특정지정과 생산 단계에서 필요한 모든 배터리 팩의 사이클링의 필요성을 없애 저렴한 솔루션을 제공한다.

의료 기기를 위한 정밀 배터리 백업

글│Keith Keller, 텍사스 인스트루먼트(Texas Instruments)

Michael Banak, Eclectic Engineering

의료 시스템에서 신뢰할 수 있는 전력은 필수적이다. 무정전 전력을 공급하기 위해 배터리 백업 기능이 사용된다. 지금까지 대형 의료 기기는 납축(Lead-acid) 배터리를 사용하여 무정전 전력을 공급했다. 그러나 이 기기가 실생활에 적용되기 위해서는 정교한 모션 시스템이 필요했으며, 무겁고 부피가 큰 고가의 시스템이다.

최근에는 새로운 배터리 ‘가스’ 게이지 전자기기가 등장하여 리튬 이온 배터리는 사용가능 에너지를 정확히 확정 짓는데 안전하게 사용할 수 있게 되었다. 이에 따라 과거의 납축 배터리 기술에 비해 훨씬 작고 가벼운 의료 기기를 구현할 수 있게 되었다.

납축 배터리 셀의 천연 대체 배터리는 니켈수소(NiMH) 또는 리튬이온 화학 배터리이다. 이 둘은 모두 우수한 에너지 밀도를 제공한다. 리튬이온 셀은 가장 높은 에너지 밀도를 제공하지만 휘발성이 높은 화학 성분을 갖고 있어 적절히 취급하지 않을 경우에는 위험하다. 배터리 화합물의 종류와 상관없이 환자에게 중요한 시스템에서는 잔량의 정확한 측정이 반드시 필요하다. 리튬 이온 배터리의 경우 정확한 게이지 지식과 가장 높은 에너지 밀도라는 우수한 두 가지 이점을 얻을 수 있다.

이전의 배터리 미터링 전자기기에서는 시간이 지남에 따라 보고된 용량이 부정확해지는 경향이 있었다. 하지만 시간의 경과에 따른 각 셀의 ‘노화’ 정도를 합리적으로 추측하는 것만 가능했다. 리튬이온 배터리가 시간의 경과에 따라 사용 가능한 용량이 줄어드는 일차적 이유는 전해질 애노드/캐소드(Anode/Cathode) 물질의 내부 임피던스가 증가하기 때문이다. 리튬 이온 셀은 다음과 같은 일정한 특성을 갖는다. 임피던스는 온도의 영향을 매우 크게 받고 방전 중에 변화한다. 고온과 적은 양의 과전압 충전으로도 셀 용량을 크게 떨어뜨릴 수 있다. 그림 1과 같이 100번의 충/방전 사이클은 내부 임피던스[1]를 두 배로 증가시킨다. (사이클은 셀의 출입양 70% 이상의 에너지로 정의됨) 4.2V_max 셀을 초과하여 50mV만 충전하는 경우에도 셀 수명이 절반으로 줄어들 수 있다[1](그림 2). 80% 이상 방전된 셀은 실온에서 섭씨 0도까지 임피던스가 5배 증가한다[1](1.5ohm 이상 DC 임피던스 보다 향상된 ~300mOhm) (그림 3참조).

그림 1. 충전과 방전의 노화에 따른 임피던스의 변화 시스템 종료 전압은 높은 임피던스를 갖춘 노화된 리튬이온 셀보다 빨리 도달할 것이다.

그림 2. 충전 전압이 배터리 서비스 수명에 미치는 영향 리튬 이온 배터리의 적절한 충전을 위해 정확한 충전 전압이 필요하다. 과충전은 배터리 사이클 수명을 단축시킨다.

그림 3. 리튬 이온 임피던스의 온도와 방전 심도(DOD)에 대한 의존도 리튬 이온 배터리 셀 임피던스는 온도에 많은 영향을 받는다. 임피던스는 10℃ 증가할 때 약 1.5배 감소한다.

임피던스는 전체 공식의 핵심 요소이다. 과거에 배터리팩 설계의 생산은 매우 복잡한 작업이었다. 방전 예측을 위한 다항식에 사용되는 계수를 생성하기 위해서는 최소온도, 실온, 최대온도에 관한 일반적인 방전 특성이 필요했다. 하지만 개별 셀 임피던스의 실제 변화에 대해 아는 것은 단지 예측일 뿐이었다. 이 밖에도 전통적인 배터리 게이지 디바이스는 방전에 근접한 상태에서 배터리 팩의 최대 용량을 ‘리셋’해야 했다. 통상 이것은 지정된 전압으로 7%와 3%의 예측된 잔량에서 트립된다. 향상된 조치로 CEDV (Compensa-ted End-of-Discharge Values)를 사용하여 배터리 로드 전류를 기준으로 7%와 3% 예측 용량의 이러한 트립 전압을 수정했다. 이것은 전적으로 전압 측정에만 의존한다.

이러한 모든 불확실성에 대처하여 설계자는 보고된 용량의 정확성에서 최대 20%의 오차 발생 가능성을 염려해 둔다. 설계자는 실제로 필요한 용량을 미리 두 배로 늘리고 시간의 경과에 따른 예측 불가능한 셀 저하를 가정한다. 그리고 배터리 게이지의 예측된 용량 지수로 수신된 정보에 여유를 두고 사용자에게 제공했었다. 신뢰할 수 있는 의료 시스템은 랩톱 컴퓨터처럼 잔여 동작 시간을 보고하는 것은 당연히 불가능하다. (‘남은 시간 20분’ 또는 ‘즉시 전원을 꽂아주십시오’ 등의 메시지 - 이러한 메시지는 셀이 7% 배터리 잔량으로 예측되는 전압에 도달할 때 표시)

솔루션

TI의 차세대 임피던스트랙(Impe-dance TrackTM) 알고리즘 기술에서는 위와 같은 부정확성을 제거했다. 이 알고리즘은 리튬 이온 셀의 충전 상태를 결정하고, 종합적인 배터리 모델의 일부로 다음과 같은 파라미터를 사용하여 방전 특성을 완벽히 예측한다.

1. 초기에 셀의 전체 화학적 용량(Qmax)이 데이터시트의 용량(예: 18650 원통형 셀의 경우 2400m Ahr)으로 지정되지만 배터리 게이지에 의해 배터리의 첫 번째 충전 또는 방전 사이클 후 자동으로 업데이트된다.
2. 셀에 출입하는 전기적 충전량이 ‘쿨롬 카운팅(Coulomb counting)’ 프로세스로 측정되고 수집된다.
3. 시스템에 존재하는 부하 전류(평균 및 피크 부하)
4. 전류를 공급하는 동안 개별 셀 임피던스가 충전 상태에 따라 달라지므로 셀의 내부 임피던스는 온도 및 셀 노화 영향과 방전 동안 변화한다.
5. 셀의 개방 회로의 이완 상태 시 전압은 낮은 부하(<C/20)에서 샘플링 시간 동안 수 밀리볼트 미만의 배터리 전압 변화로 측정된다. 완충전되었을 때 필요한 휴지기는 셀이 완전 방전되었을 때보다 짧다.

정밀한 용량 예측은 다음으로 계산할 수 있다.

1. 셀의 개방 회로 전압 측정(이완 상태에서)
2. 부하되었을 때(셀 임피던스 탐지) 셀 전압 프로파일 모니터링
3. 배터리 출입전류의 총합

정확히 동일한 화합물, 애노드, 캐소드 재료로 구성된 모든 리튬 이온 배터리는 유사한 이완 상태의 전압 및 충전 상태 프로파일을 갖는다. 이것이 셀 제조와 독립적인 것은 놀라운 사실이다. 이러한 정보는 셀의 최대 용량과 셀의 잔량을 결정하는데 유용하다.

예를 들어

1) 3.6V의 이완 상태 시 전압이 10% 충전 상태와 상관관계 유지 2) 충전 동안 배터리 게이지의 총합이 1000mA 3) 그 결과로써 3.95V의 개방 회로 전압은 93%의 충전 상태와 상관관계를 갖고 배터리의 실제 용량이 1206 mAh(1000mA/83%)라는 것을 알고 있다고 가정하자. 만약 셀 전압이 1A 충전 전류에서 3.6V에서 3.8V로 증가한다면 DC 임피던스는 10% 충전 상태와 실온에서 0.2Ohm이 될 것이다. 시스템이 견딜 수 있는 최소 전압이 3V라면, 임피던스 트랙은 10% 충전 상태로의 1A 부하에서 배터리 잔여 동작 시간 7분을 계산하고 보고할 것이다.

지난 7년 간 전자기기의 하드웨어 구현은 많은 발전을 이뤘다. 최초 칩셋은 다음3개의 개별적인 IC로 구성되었다.

1) 가스 게이지 마이크로프로세서

2) AFE (Analog-Front-End)

3) 2차 과전압 보호기가 그것이다.

마이크로프로세서는 전류를 통합하고 가스 게이지 알고리즘을 실행하며 AFE와 직접 통신한다. 고전압을 견디는 AFE는 셀 전압을 측정하고(내장된 ADC 사용), 셀 밸런싱을 수행할 뿐 아니라 과전류 보호 기능을 제공한다. 두 IC는 모두 안전하게 독립적으로 동작한다. 세 번째 보호 수준은 영구적인 오류 조건에 대해 화학 퓨즈를 트리거하는 독립적인 2차 전압 보호기에서 제공된다. (과전압은 발화의 위험 때문에 리튬 이온 배터리에 가장 위험한 요소이다.)
최근 리튬 이온 배터리 미터는 단일 플라스틱 패키지에 마이크로프로세서와 AFE 실리콘을 모두 통합하고 있어 시스템 레벨 복잡성과 보드 공간 요건을 크게 줄인다. 가스 게이지를 내장한 통신은 SMBus 표준 프로토콜을 통해 이루어진다(SMBus는 I2C 통신 프로토콜을 기반으로 함). 보다 자세한 내용은 www. smbus.org에서 확인할 수 있다. 가스 게이지는 호환 배터리 차저나 마이크로컨트롤러와 직접 통신하는 것이 가능하다.

임피던스 트랙 기술은 실제로 보다 저렴한 배터리 솔루션을 구현한다. 이 기술은 생산 학습 사이클이 불필요하다. 많은 용량을 갖는 배터리에서 이러한 학습 사이클은 수 시간이 걸린다. 이제 생산 라인에서 나오는 각 배터리는 ‘골든 이미지’로 프로그래밍된다. 이 파일은 엔지니어링 평가 단계에서 생성된다. 임피던스 트랙 알고리즘은 셀의 상태에 따라 지속적으로 조정된다. 따라서 배터리가 최초로 방전하는 동안 임피던스 트랙은 최초 40% 방전 또는 충전 내에서 실제 팩 용량을 정밀하게 학습한다. 이 이후 보고되는 용량은 99% 정확도를 갖는다.

결론

임피던스 트랙 배터리 미터링 기술 덕택으로 의료 엔지니어링 업계에서는 이전보다 신뢰할 수 있는 배터리 백업 기능을 갖춘 생명 유지 장치 및 휴대용 기기 설계가 가능하다. 가장 중요한 점으로 이 기술은 상당히 향상된 배터리 게이지 정확성을 제공하고 7%의 예측 잔량에서 ‘리셋’할 필요가 없다는 점이다. 이는 생명을 유지시키는 의료 애플리케이션에서 분명 실용적이지 못하다. 또 이 기술은 특정 백업 타임프레임을 충족시키기 위한 배터리 용량의 과도한 특정지정과 생산 단계에서 필요한 모든 배터리 팩의 사이클링의 필요성을 없애 저렴한 솔루션을 제공한다.

개별 배터리 셀 임피던스를 이해하고 측정하는 것은 남은 동작 시간과 용량을 정확하게 예측하는 데 필수적이다. 앞서 언급하였듯이 셀 노화 영향의 가장 중요한 요인은 고온과 최대 정격 전압의 초과 충전 시 발생한다. 정격 전압에서 50mV만 높아도 배터리 수명은 절반으로 단축될 수 있다. 리튬 이온 셀의 내부 임피던스는 정상적인 사용 충전 및 방전 사이클링에서 증가(노화)되며 임피던스는 낮은 온도에서 급격히 증가한다.(수명 감소 없음).

임피던스 트랙 알고리즘의 지능형 특성은 이완된 상태와 부하된 상태에서 셀 전압의 모니터링과 충전 및 방전 동안 전류를 총합하여 이러한 노화 요인을 모니터링한다. 임피던스는 지속적으로 모니터링되어 배터리 전체 수명에서 실제 배터리 용량을 정확하게 계산할 수 있다. 그러므로 임피던스를 ‘추측’할 필요가 없다.

참고 문헌
[1] “Factors that affect cycle-life and possible degradation mechanisms of a Li-Ion cell based on LiCoO2,” Journal of Power Sources 111 (2002) 130-136

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