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Tra gli accumulatori di tipo elettrochimico oggi disponibili e in fase di ulteriore sviluppo rivestono peculiare interesse le batterie ricaricabili. Nonostante i recenti sviluppi nel campo della ricerca di nuove generazioni di batteria sempre più performanti, gli accumulatori agli ioni di litio (Li-Ion) continuano ad essere comunemente impiegati nei dispositivi elettronici di consumo sia di tipo low-power che high-power. In particolare la variante litio-polimero (Li-Po) trova largo utilizzo in smartphone, computer portatili, palmari, smartwatch e negli ultimi anni nel modellismo dinamico.
Alta tensione ed elevate densità di energia e potenza comportano una riduzione del peso e delle dimensioni a parità di specifiche richieste, rendendo questa tecnologia notevolmente vantaggiosa rispetto alle precedenti. Tuttavia le batterie ai polimeri di litio devono essere trattate con riguardo perché sono facilmente infiammabili se forate o se sovraccaricate, cioè caricate oltre la tensione di cut-off di carica. Tensioni di cella, corrente di batteria e temperatura devono essere mantenute nei limiti rigidi di sicurezza definiti dal costruttore (Safe Operating Area, SOA), in modo da evitare danneggiamenti irreversibili e condizioni pericolose come ad esempio situazioni di instabilità termica.
L'utilizzo corretto di un sistema batterie appartenente alla tecnologia agli ioni di litio richiede un accurato sistema elettronico di monitoraggio per il controllo dei parametri elettrici e termici e di protezione del sistema batterie. In letteratura, il sistema elettronico che gestisce le batterie è chiamato solitamente Battery Management System (BMS). Esso svolge diverse funzioni per ottimizzare le prestazioni con lo scopo di prolungare la vita delle celle del pacco batteria. Tra le varie funzionalità è interessante la conoscenza di parametri non misurabili, quali lo Stato di Carica (State of Charge, SoC), legato all'autonomia residua, e lo Stato di Salute (State of Health, SoH), legato alla massima energia immagazzinabile. Un'altra funzione di rilievo è quella del bilanciamento tra le celle che ha lo scopo di ottenere uno stato di carica il più equilibrato possibile, massimizzando l'energia immagazzinabile nella batteria.
Tra le tante applicazioni in cui la tecnologia ai polimeri di litio è stata introdotta spunta il modellismo dinamico, che ha beneficiato fortemente dei vantaggi da essa introdotta. In applicazioni come quella dei droni, il peso e il volume della batteria sono tra le metriche più importanti. Nati in ambito militare, negli ultimi anni i droni ad uso civile stanno sempre più invadendo il mercato legato al divertimento e ai più disparati usi professionali, come il telerilevamento e le videoriprese. Tali velivoli sono venduti dotati di una batteria basata sui polimeri di litio, ma in genere senza un BMS. Il crescente interesse verso questo tipo di applicazione spinge la ricerca verso soluzioni di gestione del pacco batteria sempre più performanti a costi ridotti per ottimizzarne l'utilizzo.
Lo scopo del lavoro di tesi è di progettare un sistema elettronico di monitoraggio della batteria di un drone, in grado di acquisire le tensioni di cella, la corrente e la temperatura. Tali dati sono inviati ad un'interfaccia remota collegata ad un PC, dove l'utente che controlla il velivolo è in grado di leggere i valori stimati dello Stato di Carica delle celle e del Tempo di Volo residuo del drone.
L'algoritmo di stima dello Stato di Carica utilizzato è il Coulomb Counting, basato sull'integrazione della corrente della batteria normalizzata con la capacità della stessa. Tale stima viene opportunamente corretta dal sistema progettato, andando ad agire sui valori del SoC iniziale e della carica massima delle celle del pacco batteria.
L'algoritmo di stima del Tempo di Volo (Time of Flight, ToF) consente di conoscere l'autonomia residua della batteria ed è calcolato a partire dal valore del SoC e della corrente media assorbita dal drone. Quest'ultima è calcolata mediando la corrente misurata su una finestra temporale di ampiezza fissa che viene spostata nel tempo.
I componenti più importanti utilizzati per la realizzazione dell'intero sistema sono un microcontrollore a 8 bit della Atmel con convertitori analogico-digitale interni, due moduli radio che inviano i dati con tecnologia Long Range (LoRa), un trasduttore di corrente e un trasduttore di temperatura.
Per campionare e acquisire correttamente i parametri di interesse della batteria, è stato necessario programmare il microcontrollore nel linguaggio di programmazione C con un firmware di tipo custom.
Nella parte finale dell’elaborato sono illustrati il setup sperimentale di un test di caratterizzazione della batteria e la sua analisi in MATLAB. Questo test risulta necessario per estrarre le informazioni sulla batteria del drone da utilizzare negli algoritmi di stima dello stato di carica e del tempo di volo. Successivamente alla realizzazione del sistema elettronico montato sul drone è stato effettuato un test di collaudo e validazione in condizioni di funzionamento reali. Questo ulteriore test è stato eseguito su banco con i piedini di atterraggio del velivolo fissati ad esso ed ha permesso di ottenere dati di tensione, corrente, temperatura, SoC e ToF in condizione di piena sicurezza. I risultati ottenuti risultano essere coerenti con quelli attesi, ma possono essere migliorati in termini di accuratezza con sistemi più complessi e quindi di costo maggiore.