IT-DZT 算法是在 IT 算法的基础上构建的。因此，对 IT-DZT 电量监测所涉及的因素有基本的了解至关重要。IT 和 IT-DZT 电量监测算法使用放电深度 (DoD)、总化学容量 (Qmax) 和内部电芯电阻 R_BAT（DoD、温度）等因素来计算剩余容量和满电荷容量。

DOD 和 Qmax 更新时序显示了一个周期内的更新时序。经过 30 分钟的弛豫期后，每 100 秒读取一次 OCV 读数。OCV 读数与使用线性插值的预定义 OCV 表相关，从而得出 DoD。第一个 DoD 测量值为 DOD_0。对于特定的电池化学成分，OCV 表保持不变。使用 DOD 公式可以找到后续的 DOD 测量值。

图 5-1 DOD 公式

图 5-2 DOD 和 Qmax 更新时序

Qmax 是根据两个 DOD 读数（DOD1 和 DOD2）更新的，在充电或放电循环之前和之后进行，然后使用 图 5-3 进行计算。

图 5-3 Qmax 公式

如果更新的 Qmax 值对比上次更新的 Qmax 值大 30%，则进行滤波以避免跳变。请注意，仅当 t2 和 t1 之间的 DoD 变化大于已通过的电荷的 37% 时，才会发生 Qmax 更新。准确的 Qmax 测量对于准确的电量监测至关重要。该电量监测计具有额外的 TI 专有安全防护装置，可在不利条件下防止更新 Qmax。

在一个放电周期中，根据欧姆定律，使用 OCV 曲线和测得的 IR 压降 (V) 之间的压降来计算电阻，如下面的负载电压公式所示。

图 5-4 负载电压公式

电阻值作为 DoD 和温度的函数，使用电阻因子 Ra 和 Rb 计算得出。使用电阻公式计算标准化电阻值。这些值在数据闪存中通过 Ra 表进行更新。每次超过 DoD 电荷的 11.1% 后，都会更新 Ra 表。一旦 DoD 达到 77.7%，就会在每超过 3.3% DoD 电荷后进一步更新 Ra 表，总计更新 15 次 Ra。然后将更新存储在网格中，其中每个网格点表示一个 DoD，如 Ra 网格表所示。

图 5-5 电阻公式

图 5-6 Ra 网格表

网格中的电阻估算值通过基于附近网格估算的回归来进一步细化。然后，优化的值用于缩放其余值，以供后续电阻更新。

IT 算法使用网格数组，分别通过电流检测和热敏电阻来测量平均电流 (Iav) 和平均温度 (Tav)。这些测量值主要用于计算 Ra 更新。如果某些条目具有零值，则应用线性内插，并对新值求近似估计值。

TI Impedance Tracking 基于一种稳态模型来确定满电荷容量，包含一个用于对内部电芯电阻进行建模的电阻器。电池电阻会因老化和温度等因素而变化，而电池的化学容量会因老化而变化。

虽然 Impedance Tracking 电量监测计能够对保持一致的电流负载进行准确计量，但对于可变负载其准确度会降低。这是因为在放电例程期间，IT 电量监测计需要至少 500 秒（默认值）的稳定时间，以便准确测量和更新 Ra 表。在诸如电动工具和无人机等存在负载电流波动的应用中，由于 IT 电量监测计要等到找到能稳定达 500 秒的时刻才会更新 Ra 表，所以可能无法及时更新该表，这会导致电芯电阻被高估，而电池荷电状态 (SoC) 被低估。

Dynamic Z-Track™ (IT-DZT) 通过采用一种更为精准地体现电池在负载状态下情况的模型，对 IT 技术加以拓展。此过程是借助使用特定的电池参数来完成的，这些参数让它可以更精准地模拟电池的瞬态响应，且无需恒定的电流负载或者长时间的弛豫期。该模型采用先进的算法，使用回归技术处理可变电流负载，通过选择反映电流实时变化的输入数据来更新 Ra 表。这可以确保即使在显著的负载波动下，电阻值也保持准确。在恒定电流负载下，IT-DZT 模型的性能与 IT 模型类似。

下面的 图 5-7 显示了 IT 和 IT-DZT 增强型电池模型之间的比较。对于相同的负载，与 OCV + IR 压降模型相比，增强型电池模型要准确得多。可以看出，IT 模型需要更长的稳定时间才能在放电周期后开始准确监测。

图 5-7 IT-DZT 和 IT 模拟模型