Bei elektrifizierten Fahrzeugen werden Traktionsakkumulatoren, bestehend aus einer Vielzahl an Batteriezellen, zur Speicherung der Antriebsenergie verwendet. Der Betrieb dieser Batteriezellen erfordert zu allen Zeitpunkten die Gewährleistung eines sicheren Batteriezustandes. Deshalb überwacht ein Batteriemanagementsystem (BMS) den Zustand aller Zellen und detektiert gefährliche Situationen. Zur Verbesserung der Diagnosemöglichkeiten sollen zukünftig lernfähige Methoden und innovative Sensortechnologien, wie die elektrochemische Impedanzspektroskopie (EIS), eingesetzt werden. Dabei wird die komplexe Übertragungsfunktion des elektrischen Verhaltens basierend auf Strom- und Spannungsdaten bestimmt.
Ziel des Forschungsprojektes ist es, die Einsatzmöglichkeiten der Impedanzspektroskopie im Fahrzeug zu untersuchen und zu bewerten. Der Einsatz der nichtinvasiven Methodik birgt viel Potential, weshalb sowohl im wissenschaftlichen als auch im industriellen Umfeld durch Firmen der Halbleiterindustrie eine deutliche Zunahme der Forschungsaktivitäten spürbar ist. Bei der kostengünstigen Umsetzung durch seriennahe Elektronik muss ein Kompromiss hinsichtlich Genauigkeit und Aussagekraft der Messung gefunden werden. Dabei stehen für die Datenverarbeitung unterschiedliche Schätzalgorithmen zur Verfügung, die durch lernfähige Verfahren optimiert werden.
Neben der messtechnischen Erfassung der Impedanz ist für eine erfolgreiche Implementierung im Fahrzeug auch die bestmögliche Anwendung der Impedanzdaten ausschlaggebend. Das große Potential der EIS liegt darin, dass sich Zustandsänderungen, wie Alterung oder Temperatur, direkt auf die Zellimpedanz auswirken. Auch die Schätzung von elektrischen Modellparametern ist durch iterative Anpassung eines Zellmodells an die Messdaten möglich.