Stimulation, Messung und Mustererkennung an elektrochemischen Prozessen als Schnittstelle zu intelligenten Diagnosesystemem
 ECPR (Electrochemical Pattern Recognition System)

Demonstrationssystem für die automatische Erkennung der Chemie von Akku- und Batteriezellen



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Elektrochemischen Vorgänge wie z.B. in Akkus, Batterien und Brennstoffzellen sind sehr komplex. Nicht nur die Erfassung der Vorgänge beim Laden und Entladen sind von Interesse, (z.B. die Erkennung wann ein Akku voll ist), sondern vor allem auch die automatische Erkennung und Charakterisierung von Alterungsprozessen und Nebeneffekten ist von großer Bedeutung. Gerade bei automatisierten Produktionsprozessen und der Fernwartung von elektrochemischen Systemen, die schwer zugänglich sind, wie externe Telemetrie-Messeinrichtungen oder Satelliten, ist eine Zustandsdiagnose oft unumgänglich. Das folgend beschriebene System ist ein Rechnergesteuertes ECPR Meßsystem (Electrochemical Pattern Recognition System) zur schnellen Diagnose von Akkumulatoren und Batterien über empirische Stimulations- und Mess-Algorithmen. Zur Demonstration und zum besseren Verständnis dieses Systems wird die Erkennung der Chemie eines Akkus bzw. einer Batterie gezeigt.


Aufbau des ECPR-Systems

Das Meß- und Mustererkennungssystem besteht aus einer Mess-Hardware, sowie eines Messrechners auf PC Basis, der über die serielle Schnittstelle mit dem Messgerät verbunden ist. Die zu untersuchende Akku- oder Batteriezelle wird über einen Batteriehalter über 4mm Bananenbuchsen an das 19" Gerät angeschlossen. Sobald das einlegen einer zu untersuchenden Batterie oder eines Akkus erfolgt ist, zeigen Kontrolleuchten den aktuellen Messprozess an.


Software

Das User Interface der Software ist in verschiedene Mess-Bereiche aufgeteilt. Über einen "Einschaltbutton" wird das System "heiß" gemacht, und mit Run der Meßprozess gestartet. Ein weiterer Button ist für die Einstellung des COM-Ports und des Dateinahmens einer Messdatei, mit der man für spätere Untersuchungen Messvorgänge abspeichern kann. Nach Anschluß eines Akkus oder einer Batterie erkennt das System automatisch, dass ein elektrochemisches System angeschlossen ist. Nun wird mit speziellen Messreihen die angeschlossene elektrochemische Energiequelle untersucht. Das Resultat wird in Form von Klartext zur Demonstration angezeigt. Folgende Illustration zeigt den Erkennungsprozess einer Alkali-Mangan Zelle in ca. 60s.

Das ECPR-Demonstrationssystem kann folgende Akku/Batterietypen unabhängig von Ladung und Alter (Sofern die Zelle nicht völlig ausgetrocknet ist) zuverlässig automatisch erkennen und anzeigen: Weitere elektrochemische Energiesysteme können ohne weiteres implementiert werden. Die Diagnosezeit zur Bestimmung des Akku/Batterietyps beträgt bei diesem System ca. 60s.

Anwendungsbereiche dieses ECPR Systems
(Electrochemical Pattern Recognition)


Das hier beschriebene System ist eine Demonstration für die vielen Möglichkeiten einer solchen Technologie. Wenn Sie Interesse haben ein solches System für Ihre Anwendung einzusetzten, oder es gerne ausprobieren möchten, schreiben Sie uns oder rufen Sie uns an!





Das Project SINDBAT® ist ein von Light Art Vision in Zusammenarbeit mit AKKUfit und der Fachhochschule Reutlingen entwickeltes System, welches in der Lage ist, innerhalb 60s nicht nur die Chemie eines Akkus unabhängig dessen Ladezustands herauszufinden, z.B. ob es sich um einen NiMH-, NiCd-, Alkali Mangan-, Li-Ion-, oder Blei-Akku oder Zink-Kohle Batterie handelt, sondern auch die Kapazität des Akkus/Batterie, die maximale Strombelastbarkeit, das Alter , der prozentuale Anteil eines möglichem Memmory-Effektes, die vorraussichtliche Lebensdauer und weitere Parameter. Damit eignet sich SINDBAT® hervorragend für die Echtzeitanalyse von funktions- und sicherheitsrelevanten Akku- und Batteriedaten während dem Betrieb in z.B. industriellen Umgebungen.






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