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2016
Conference Paper
Titel
IVIon: Ein umfassendes Batterieferndiagnose-System
Abstract
In the ever-emerging field of hybrid and electric vehicles, especially commercial vehicle operators are to the present date lacking the possibility to easily assess the condition and readiness of their e-vehicles, especially their battery condition. Especially in logistics, mainly in the goods and public transport sector, revenue is crucially linked to vehicle availability. While for conventional combustion engine vehicles maintenance and overhaul services are accomplished either by the fleet operators themselves or third party contractors, both relying on decades of experience, battery maintenance and availability remains inaccessible to most of these parties due to lack of detailed expertise. The batteries internal condition and thus performance and expected lifetime need to be deduces with electrochemical expertise from current voltage and temperature measurements. In this publication, a battery condition monitoring service is proposed that provides preprocessed, interpreted battery data to fleet operators resp. their maintenance contractors. Vehicle battery data is transmitted wirelessly, preprocessed by means of electrochemical, server-based characterization algorithms, compared to a statistical data basis and eventually presented to the end-user via an appropriate web interface. Maintenace guidance, residual value estimation and route planning support can be realized, likewise. Individual damaging indicators are calculated and provide a measure of improved operation strategy planning. The tool embraces modern telemetry and telecommunication technology and heavily relies on parallel computation, big data optimized data base structures and efficient algorithm implementation. lt is easily scalable and can tackle huge amounts of data. Besides a web-end interface, different interfaces (direct database interface, data expert etc.) are available. The working principle of the tool bases on the common need of the whole cell value chain for data. Besides the interest of cell manufacturers, also cell pack and vehicle designers, end-users such as public transport services, logistics and freight agents or consumers, but also insurances or lessors need to rely on such data for optimal planning, maintenance coordination, residual value determination and many other use cases. The service puts emphasize on a safe, secure and anonymous operation to account for all shareholder's demands for IP and privacy.
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In dem aufkommenden Markt von Hybrid- und Elektrofahrzeugen fehlt vor allem den Betreibern die Möglichkeit, den Zustand und die Verfügbarkeit ihrer Fahrzeuge, insÂbesondere den Zustand der Batterie, richtig einzuschätzen. Im Verkehrssektor des Warentransports und des öffentlichen Personenverkehrs ist die Verfügbarkeit aber entscheidend für den Erfolg. Während die Betreiber oder angeschlossene Werkstätten über Jahrzehnte Erfahrungen in der Wartung und Instandsetzung mit konventionellen Verbrennungsmotoren gesammelt haben, fehlt sie bei Batterien elektrisch angetriebener Fahrzeuge. Um den Zustand der Batterie und damit die Leistungsfähigkeit und die erwartete LebensÂdauer zu bestimmen, müssen Messdaten von Strömen, Spannungen und Temperaturen aufgenommen werden. In dieser Veröffentlichung wird ein Batterie-Ferndiagnosesystem vorgestellt, das den Batteriezustand dem Fuhrparkbetreiber bzw. dem Wartungsunternehmen aufbereitet zur Verfügung stellt. Dazu werden die Batteriedaten vom Fahrzeug per Funk übertragen, mittels serverbasierten Algorithmen verarbeitet und je nach gewünschter Schnittstelle dem Betreiber z.B. über ein Web-Interface ausgegeben. Ausgabedaten sind beispielsweise Wartungsempfehlungen, Restreichweitenberechnungen und darauf aufbauende Routenplanung, die auf der aktuellen Kapazität und dem Innenwiderstand beruhen. Belastungsfaktoren zeigen an, zu welchen Zeitpunkten die BatteÂrie besonders stark geschädigt wurde, sodass strategische Betriebsempfehlungen getroffen werden können. Das Diagnosewerkzeug baut auf moderner Kommunikation und Telemetrie, paralleÂler Berechnung, für große Datenmengen (Big Data) optimierte Datenbanken und effizienter Implementierung der Algorithmen auf. Es ist beliebig skalierbar und kann große Datenmengen verarbeiten. Neben dem Web-Interface sind weitere Interfaces, Datenbankzugriffe oder Datenexportfunktionen integrierbar.
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