In der vorliegenden Arbeit wird eine Onboard-Diagnosemethode für Lithium-Ionen- Akkumulatoren vorgestellt, welche den aktuellen Alterungszustand einer Hochvolt- Antriebsbatterie im Fahrbetrieb von Hybrid- und Elektrofahrzeugen bestimmt. Wegen Beschränkungen von Rechenzeit und Speicherressourcen im Batteriesteuergerät wird da/u ein kombiniertes Verfahren gezeigt, welches einerseits den Alterungszustand der Gesamtbatterie als Einheit und zusätzlich die Streuung der Batteriezellen diagnostiziert. Weiterhin ist das Verfahren darauf ausgelegt, mit den im Fahrzeug zur Verfügung stehenden Messsignalen ein optimales Ergebnis zu liefern. Als Grundlage zur Entwicklung des Modells für die Gesamtbatterie werden Diffusionseffekte in den Elektroden betrachtet, welche sich mit dem fortschreitenden Verschleißpro/ess der Batterie verändern. Mit Hilfe eines elektrischen Ersatzschaltbilds wird das Modell aufgebaut und durch Differentialgleichungssysteme in Zustandsraumdarstellung beschrieben. Zustände und Parameter des Modells werden durch ein stoch astisches Schätzverfahren rekonstruiert, wobei Messgrößen der internen Fahrzeugsensorik verwendet werden. Die geschätzten Modellzustände und -parameter werden nachfolgend zur Berechnung des aktuellen Batteriezustands sowie zur Bestimmung weiterer abgeleiteter Batteriekenngrößen verwendet. Beispielsweise ist damit eine optimale Bestimmung der aktuell verfügbaren Batterieleistung im Betriebsmanagement des Fahrzeugs möglich. Auf Grund des unterschiedlichen Alterungsverhaltens der einzelnen Batteriezellen wird zusätzlich ein Zellstreuungsmodell verwendet. Dieses basiert auf einem vereinfachten Batteriemodell, mit welchem die Streuung über die in Serie geschalteten Batteriezellen bestimmt wird. Mit Hilfe der Kombination aus Gesamtmodell und Zellstreuungsmodell lässt sich trotz begrenzter mess- und rechentechnischer Möglichkeiten in der realen Fahrzeugumgebung sowie trotz wechselnder äußerer Einflüsse eine präzise Aussage über den aktuellen Alterungszustand der Antriebsbatterie treffen.

    This thesis presents an on-board diagnostic method for lithium-ion batteries which determines the current state of health of a high voltage automotive battery while driving. Due to limitations of computing time and memory resources in the battery management system, a combined method is shown which is separated in a model treating the battery as one unit and a model detecting the spread of the battery cells. Furthermore, the method is designed to manage the on-board available measurement signals to get an optimum result. As a basic principle for modelling the whole battery, diffusion effects in the electrodes are considered which change with the progressive degenerative process of the battery. The model is built up using an equivalent electrical circuit and is described by differential equations in state space representation. States and parameters of the model can be reconstructed by a stochastic estimation procedure which uses the internal vehicle sensors for measurement values. The estimated states and parameters are used further on to calculate the current battery status and for the determination of additional parameters of the battery. For example, an optimal determination of the currently available battery power is possible in the control management of the vehicle. The cell spread model is needed because of the battery cells' different characteristics and is based on a simplified cell-model that determines the spread of the series-connected battery cells. Using the combination of the overall model and the cell-spread model, a precise statement about the current state of the battery can be made despite of the limitations of the computational and measurement capabilities in the vehicle environment as well as changing external influences.


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    Titel :

    Entwicklung und Implementierung einer neuen Onboard-Diagnosemethode für Lithium-Ionen-Fahrzeugbatterien


    Beteiligte:
    Brill, Michael (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    2012


    Format / Umfang :

    108 Seiten, 32 Bilder, 4 Tabellen, 67 Quellen




    Medientyp :

    Hochschulschrift


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch






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