从18串到更高：MPS的MP3716、MP3718 为高压电池包监控提供无缝升级路径_电路_芯片_通信_储能_机器人

从18串到更高：MPS的MP3716、MP3718 为高压电池包监控提供无缝升级路径

5月前浏览1246

今天，我们回顾一下首都国际会展中心举办的ESIE 2026储能展。在众多参展商中，MPS的展台以其“完整电池管理方案”的主题格外引人注目。展墙上整齐排列的Demo板，不仅展示了从芯片到系统的全链路产品，更揭示了MPS如何通过高集成度、免编程和一站式服务，正在重新定义电池管理系统（BMS）的开发范式。

MPS此次展出的核心是“完整电池管理方案”，旨在为工程师提供从电池监控、保护到能量转换的“交钥匙”解决方案。

完整电池管理方案

1. 高精度电池监控与保护芯片

展台上，MP3716和MP3718两款电池监控和保护芯片是明星产品。

MP3716：专为3-18串电池设计，集成了超高精度的delta-sigma ADC，在25°C下精度可达±3mV。它支持铜排采样，能在20ms内完成所有通道的快速采样，并具备多个GPIO以支持NTC温度检测复用和MOSFET软件启动功能。

MP3718：则将监控范围扩展至4-24串电池，意味着其可管理高达100V以上的电池包电压。其关键优势在于140V的高耐压，同样支持铜排采样、小电流（10mA）唤醒和MOSFET软件启动，为高压储能系统提供了可靠保障。

2. 免编程、高集成度的AFE+电量计方案

对于希望快速上市的开发者，MPS推出了MPF11770。这款芯片集成了3-8串锂电池的监控、保护和电量计功能于一体。其最大亮点是无需编程，MPS甚至将SOC（荷电状态）算法都预先集成好，精度高达2.5%，真正实现了“拿来即用”。

3. 大功率、高效率的DCDC能量转换模块

完整的电池管理离不开高效的能源转换。MPS展示了两种功率等级的Buck-Boost DCDC模块方案：

1.5kW Buck-Boost DCDC模块：采用MCS1810、MP1923、MPF52350、MP4581、MP2322等芯片。具备宽范围输入输出（10V-48V输入，20V-60V输出）、双向能量流动、支持并机、多种控制模式（含UPS模式），并配备了硬件短路保护和多级软件过流保护。

3.5kW小尺寸氮化镓DCDC模块：采用MP2645、MPF11770、MPF52350、MP1918、MCS1880、MP4581方案。该模块支持将4-5串电芯升压至48V，同样具备双向能量管理能力。其氮化镓技术实现了大功率与小体积的结合，并内置了BMS、电量计和主动均衡功能，堪称高效率的集成方案典范。

4. 高边/低边开关与系统级演示

此外，MPS还提供了低边开关方案MP3718，支持150A持续电流和300A峰值电流输出。针对不同电芯（LFP和三元锂），其SOC精度分别可达5%和3%，并支持蓝牙通信以减少线束。

更令我印象深刻的是，MPS在现场搭建了一套完整的电池管理模拟系统，包含真实的电池包、BMS电路板以及上位机监控软件，为客户提供从硬件到软件的一站式体验和验证平台。这套我咨询了一下现场的工程师，是可以直接卖给客户的，价格性能什么的都很好。感兴趣的可以填写文末的表单直接联系MPS。

大型储能BMS

针对大型储能系统（ESS），MPS展示了以MP2797/MP2798为核心的高可靠性解决方案。

高精度与高可靠性：该系列芯片集成高精度delta-sigma ADC，支持CAN总线架构，极大提升了多模块堆叠时系统的通信可靠性。它同样支持铜排采样，并能在20ms内完成所有通道采样。

超高串数主动均衡：针对大型储能电池包串数多的特点，MPS展示了基于MP2645的52串储能主动均衡解决方案。MP2645是一款5通道全集成主动均衡器，采用MPS专利拓扑，最大支持3.75A均衡电流。其数字级联通讯特性，使得仅用1个控制信号和1个状态信号就能管理多达33节电池，极大简化了系统设计，提升了安全冗余。

机器人BMS与特色解决方案

在机器人与自动化领域，MPS的方案侧重于高集成度与紧凑设计。其BMS解决方案能够支持高度集成的电池包设计，满足机器人对空间和重量的严苛要求，同时通过完整的电池状态估算（SOC/SOH）来最大化运行时间和用户体验。

方案背后的技术内核与生态支持

通过研读MPS的系列技术文档，我们可以发现其产品力的根源：

精确的混合算法电量计：以MPF4279x系列为代表的电量计，采用开路电压法（OCV）与安时积分法相结合的电压-电流混合算法，并引入温度和内阻变量进行实时矫正，可将SOC估算的平均误差控制在2%以内，完美应对磷酸铁锂（LFP）电池的平坦放电曲线挑战。

强大的AFE与安全设计：如MP2797不仅提供高精度的同步电压、电流测量，更集成了全面的硬件保护功能（OCP、SCP、OVP/UVP等）和高边驱动架构。高边驱动可直接驱动保护MOSFET，在触发保护时仍能与MCU通信，避免了数据丢失，提升了系统安全等级。

丰富的评估套件与软件支持：MPS提供了如MBMxxS-P50-x系列的评估套件，包含AFE、电量计和GUI配置软件。此外，还提供基于STM32的参考代码，帮助客户极大缩短开发周期，实现快速上市。

结语

在ESIE 2026储能展上，MPS没有停留在展示单一芯片的层面，而是系统地呈现了覆盖完整电池管理方案、大型储能BMS和机器人BMS的立体化产品矩阵。从一颗颗高精度的监控芯片、免编程的集成方案，到千瓦级的氮化镓DCDC模块，再到支持CAN总线的大型系统方案和完整的软硬件开发支持，MPS正致力于将复杂的BMS开发变得模块化、简单化和高效化。

来源：新能源BMS

浅析BMS产品寿命预估方法以及工厂老化测试参数制定方法

回来搬砖了，过年休息得挺好的，北方天气冷，室外活动时间比较少，窝在家里面与父母唠唠嗑，逗逗娃，看看电视，吃点好吃的，没咋串门。最近在务虚，聊聊BMS硬件产品的寿命评估与老化测试相关的内容。产品寿命评估首先一起看这样两个术语：设计寿命与质保寿命。设计寿命是指产品在规定的使用条件下（如温度、湿度、电压、振动等），能够完成其规定功能的时间长度；它是一个技术指标，是需要研发人员来设计保证的，寿命数据基于可靠性工程、测试与预测得到。质保寿命是指制造商向用户书面承诺的产品使用期限；在此期限内，如果产品因非人为因素出现故障，制造商负责免费维修、更换或承担相应责任，它是一个商业行为；例如电动汽车的三电产品，厂家就会明确写出质保寿命，如下图。设计寿命要大于质保寿命；设计寿命是一个统计概念，它不代表每个产品在达到设计寿命时会立刻损坏，而是指达到这个时间点后，产品的故障率会大幅增加；质保寿命是制造商的责任上限，一旦超过，法律上的免费保修义务就终止了，但这不意味着产品马上就会坏，质保寿命长短会影响产品售价，它是制造商对产品信心和市场策略的外在表现。对于我们工程师来讲，需要评估产品的设计寿命；而评估产品设计寿命的本质是识别产品的潜在失效模式，分析其失效机理，并建立失效时间与工作应力之间的数学模型。从务实的角度出发，首先要将输入的使用条件弄清楚，比如产品工作的环境条件、设计寿命目标等。然后先评估关键器件的寿命，例如电解电容、光MOS、芯片、PCB等等，需要找厂家要一些寿命评估数据，这个过程中大家会发现降额设计的重要性，降额实际是延长器件寿命最有效且成本最低的方法。接着通过FMEA或HALT测试等方法来分析、得到硬件的可能失效模式、识别寿命短板。从前面的失效模式中提取并建立数学模型，比如典型的阿伦尼斯模型，它用于描述化学反应速率如何随着温度升高而急剧加快的；由于绝大多数电子元器件和材料的失效本质上是微观的物理化学变化，因此该模型称为连接测试温度与产品寿命的关键桥梁。阿伦尼斯模型简单概括是这样用于推算设计寿命的：假设BMS产品实际使用温度是65℃，而我们寿命耐久测试在85℃、运行了时间T后才出现失效，通过阿伦尼斯模型可推算出65℃下、产品要运行AF*T的时间后才会失效（AF为加速因子，是一个比例系数），这个结果就是产品的设计寿命，这个也解释了为什么我们可以通过几个月的寿命耐久测试，就可以评估出产品工作数年的寿命。阿伦尼斯模型只关联温度一个参数，实际设计寿命还有其他参数影响，比如湿度、机械，所以还需要使用其他模型来评估。另外，硬件产品设计寿命的评估结果本质是一个基于概率和统计的预测值，而不是一个确定性的、绝对的保证；我们评估的不是“这个产品一定能用多久”，而是“在给定的置信区水平下，有多大比例的产品能工作多久”，加速模型具体计算寿命的过程与此处提到的统计预测方法留到后面的文章去详细分析，本文主要做概念澄清与逻辑梳理。老化测试 BMS等硬件产品在出厂前会做老化测试，这个大家都遇到过，一般老化测试条件就是高温带载工作；老化测试目的不是用于预测产品的长期使用寿命，而是用于早期筛选，确保产品是否安全度过了生命中最脆弱的“婴儿期”。我们都多多少少接触过浴盆曲线，它描述产品在其生命周期内的故障率变化趋势，该曲线因其形状类似浴盆而得名，通常分为三个阶段：早期失效期、偶然失效期和损耗失效期。而出厂老化测试的目标，就是通过施加应力，在工厂内人为加速并剔除早期失效期的缺陷产品，确保交给客户的产品已经进入失效率最低的偶然失效期；其中早期失效期的失效原因大部分来自于产品在制造过程中引入的固有缺陷，例如器件的缺陷（例如IC制造缺陷）、产品生产过程中的缺陷（例如焊接、装配等）。制定BMS老化测试参数的方法 BMS产品一般在工厂内做的是高温老化，涉及温度大小、老化时长与负载三个参数。其中温度应足够高以加速缺陷暴漏，但又不能对产品造成显著的损伤引入新的失效模式，一般来讲温度不应超过产品的最高工作温度，如85℃；老化时长可以借用阿伦尼斯模型的思路，找到早期失效期曲线的拐点时间并作为老化时长的下限来制定；负载应施加典型工作状态下的最大负载（最好是动态负载），最好采用循环上下电模式（例如上电1h，关机1h），以施加热循环应力，这对激发焊接与封装缺陷特别有效。老化方案不是一成不变的，随着生产工艺成熟和质量水平提升，早期失效率下降，有时甚至可以降低老化温度或缩短时间，以节约成本。执行老化测试后对设计寿命的影响老化测试目的前面我们弄清楚了，但是老化测试本身会对产品的寿命产生影响吗？科学设计的老化测试对产品的寿命影响可以忽略不计。首先对于潜在存在缺陷的产品，老化测试目的就是筛选它们，所以此类不涉及寿命问题；对于设计良好、制造合格的产品，老化测试确实会消耗产品的部分“储备寿命”，但消耗的量级很小，通常可忽略，也可以借用阿伦尼斯模型来量化评估。总结：这次先整体总述一下相关框架，后面再实际来举例计算下；这周在出差，晚上回到酒店的时间来抓紧码字；以上所有，仅供参考。来源：新能源BMS