Das Projekt zielt auf die Entwicklung eines kostengünstigen, herstellerunabhängigen und benutzerfreundlichen Diagnosetools für Lithium-Ionen-Batterien (kurz: LIB) ab. Das System wird als Demonstrator entwickelt, der über Standardschnittstellen auf die Traktionsbatterie verschiedener Elektrofahrzeuge zugreifen kann und gleichzeitig über die Online-Verbindung zur Cloud komplexe Batteriediagnosealgorithmen zur Diagnose der Batterie verwendet.
Mit der zunehmenden Verbreitung und Marktdurchdringung von Elektrofahrzeugen (engl. Electric Vehicles, kurz: EV) werden diese vermehrt in Kfz-Werkstätten zur Wartung, Diagnose und Reparatur eintreffen. Aufgrund der zunehmenden technischen Komplexität von EVs ist es technischen Werkstattmitarbeitern jedoch nicht ohne weiteres möglich, zuverlässige Fehlerdiagnosen, insbesondere der LIB durchzuführen. Aus diesen Gründen benötigen Kfz-Werkstätten einfach zu bedienende Diagnosegeräte, die anhand von kurzen, statischen Prüfungen eine sichere Diagnose der LIB ermöglichen.
Zielsetzung des Projektes ist daher die Entwicklung eines kostengünstigen Diagnosesystems für EVs mit den Werkstätten und Prüfeinrichtungen eine einfache, schnelle, fahrzeugunabhängige Diagnose der Traktionsbatterie vornehmen können. Dazu wird im Projekt ein onlinefähiger Diagnosetester für Werkstätten entwickelt, der in der Lage ist, herstellerunabhängige Messungen an der Batterie im Stillstand durchzuführen. Des Weiteren wird im Rahmen des Projekts eine Cloud-IT-Infrastruktur aufgebaut, die auf dem EDI hive Framework basiert. Somit können Messwerte online, sicher und zuverlässig in die Cloud übermittelt werden, wobei durch die Cloud-Technologie eine Skalierung des Service für viele Werkstätten problemlos möglich ist.
Die Messwerte werden anschließend mit komplexen Diagnosealgorithmen in der Cloud ausgewertet. Nach der Auswertung werden die Ergebnisse von der Cloud-IT-Infrastruktur, an das Diagnosesystem übermittelt und mit einfacher Handlungsanweisung dem Werkstatt- bzw. Prüfeinrichtungs-Mitarbeiter angezeigt. Aufgrund der Onlinefähigkeit des Diagnosesystems müssen keine komplexen, fahrzeugspezifischen Diagnosealgorithmen auf dem Gerät selber implementiert werden. Damit kann es günstiger gefertigt und für die Diagnose immer die aktuellsten Batteriemodelle verwendet werden.
Verbundkoordinator
Projektlaufzeit
Projektpartner
Projektträger
Gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Programms „Elektronik und autonomes Fahren“