Resonanzen, Vibrationen, Schockbelastung, externe Krafteinwirkung und Detektionsmethoden für Lithium-Ionen-Batterien

Das Ziel des Infineon-TV ist die Zuverlässigkeitsabsicherung der Monitoring-Sensorik/Elektronik zur Online-Schadensdetektion in Lithium-Ionen-Batterien selbst. Es ist sicherzustellen, so dass die Sensorik über den gesamten Lebenszyklus keine fehlerhaften Messwerte induziert und somit das Zell- und Batteriemonitoring nicht korrumpiert. Von Interesse sind auch wissenschaftlich abgesicherte Aussagen zur kurz- und langfristigen Betriebssicherheit von mikroelektronischen Sensorkomponenten nach Sonderereignissen (z. B. Schockbelastung nach Unfällen) oder auch die Beurteilung der Auswirkung kombinierter schädlicher Einwirkungen, z. B. Schockeintritt bei hohen Temperaturen. Innovative Methoden zur Online-Schadensdetektion und –lokalisierung und Definition der notwendigen Sensorik zum Health-Monitoring werden konzeptionell aufgegriffen.

Die Arbeiten von Infineon in ReVISEDBatt verteilen sich auf die Arbeitspakete AP1 Analyse und Definition von Anwendungsszenarien, AP2 Periodische Belastung, AP3 Dynamische Belastung, AP4 Statische Belastungen und AP5 Detektion und Lokalisation. Schwerpunkt von Infineon liegt auf dem Bereich der Absicherung der Elektronik zur Überwachung der Zellen. Eine absolut verlässliche Sensor- und Auswerteelektronik ist Grundvoraussetzung für ein vertrauenswürdiges Batterie- und Zellmonitoring. Neben der direkten Detektion von Fehlern sollen auch neue Wirkungsketten identifiziert und mittels elektrochem. Analysemethoden sowie komplementärer Post-Mortem-Untersuchungen verifiziert werden, die eine Aussage über den Einfluss der Belastungen auf die Zellalterung zulassen (AP2-4).Auf Basis dieser Erkenntnisse wird Infineon neuartige Sensorik-Konzepte (AP5) entwickeln, die zur verbesserten Detektion dieser Schädigungen eingesetzt werden sollen. Hierzu ist ein Demonstrator aufzubauen, um die Ergebnisse anhand mechanischer Belastungsszenarios zu valideren. Softwareseitig werden hierzu Algorithmen für Online-Detektionsmethoden entwickelt und in das BMS implementiert.

Quelle: https://www.enargus.de/pub/bscw.cgi/?op=enargus.eps2&q=%2201178857/1%22&v=10&id=333909 (jüngster Zugriff: 30.08.2024)