05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik
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Item Open Access Untersuchung von Parallelschaltungen unterschiedlich gealterter Zellmodule(2024) Kreher, Tina; Birke, Kai Peter (Prof. Dr.-Ing.)In dieser Arbeit wird das Thema „Untersuchung von Parallelschaltungen unterschiedlich gealterter Zellmodule“ im Rahmen von drei Themengebieten betrachtet. Es handelt sich dabei um Untersuchungen an parallelgeschalteten Lithium-Ionen-Zellen oder darauf basierenden Batteriesystemen. Der erste Teil untersucht das Potential die Messzeit zur Messdatenerhebung für die Parametrierung eines Ersatzschaltbildes zu reduzieren. Dafür werden verschiedene Charakterisierungsmethoden angewandt und die daraus erstellten Modelle hinsichtlich Genauigkeit und zeitlichem Messaufwand verglichen. Es zeigt sich, dass durch eine geschickte Wahl der Vorgehensweise die benötigte Messzeit und die damit verbundenen Kosten um bis zu 76 % reduziert werden können, ohne einen nennenswerten Nachteil auf die Modellgenauigkeit zu erhalten. Im zweiten Teil der Arbeit finden kalendarische und zyklische Alterungstests statt. Anhand der gewonnenen Daten werden Stressfaktoren der Zellalterung identifiziert und quantifiziert. Die Ergebnisse führen starke Alterung auf hohe Temperaturen und Ladezustände sowie große Zyklentiefen zurück. Des Weiteren wird ein Alterungsmodell erstellt, mit welchem die Alterung von Ersatzschaltbildparametern nachgebildet werden kann. Die eigentlichen Untersuchungen zu Parallelschaltungen finden im dritten Teil statt und bauen auf den Ergebnissen aus den ersten beiden Teilen auf. Zunächst wird ein Simulationsmodell aufgebaut und validiert, welches ein Parallelschaltungssystem aus zwei Lithium-Ionen-Zellen darstellt. Im nächsten Schritt erfolgt die Betrachtung einer ungesteuerten Parallelschaltung aus Zellen unterschiedlichen Alterungszustands, bei welcher mit einer inhomogenen Zellstromaufteilung zu rechnen ist. Dabei ist mit zunehmender Alterungsdifferenz der Zellen eine Lastverschiebung hin zur neueren Zelle festzustellen. Bezogen auf die Alterung zeigt sich eine bis zu 1,24-fach stärkere Kapazitätsabnahme und ein 1,33-facher Innenwiderstandsanstieg der neueren Zelle im Vergleich zu einem System mit gleichen Zellzuständen und homogener Stromaufteilung. Als nächstes findet die Ausarbeitung einer Betriebsstrategie für eine gesteuerte Parallelschaltung anhand eines möglichen Anwendungsfalls statt. Dafür wird implementiert, dass ein Parallelbetrieb beider Zellen, wie auch das gezielte Zu- und Wegschalten von einzelnen Strängen im System zulässig ist. Die Ergebnisse zeigen, dass so ein sicherer Betrieb von Parallelschaltungen bestehend aus unterschiedlich stark gealterten Zellen möglich ist. Die auf Zellebene gewonnenen Ergebnisse zu Parallelschaltungen werden im Rahmen eines Forschungsprojekt auf eine Fahrzeuganwendung mit zwei autarken Batterien unterschiedlichen Alterungszustandes übertragen. Zusammen mit dem Projektpartner erfolgt der Aufbau eines Prototyps, bei welchem der Parallelbetrieb und das gezielte An- und Abkoppeln der Batterien an das Hochvoltsystem möglich ist. Dieser Aufbau dient als Machbarkeitsnachweis für den Parallelbetrieb von Lithium-Ionen-Zellen und Batterien mit unterschiedlichen Alterungszuständen.Item Open Access Laser doping for silicon solar cells : modeling and application(2024) Hassan, Mohamed; Werner, Jürgen H. (Prof. Dr. rer. nat. habil.)In meiner Dissertation geht es um die Simulation des Laserdotierungsprozess der Oberfläche des Siliziumwafers um hoch effizienten Solarzellen herzustellen. Die Simulation ermöglicht die genaue Vorhersage der Dimensionen eines dotierten Bereiches. Das hat ermöglicht, nicht nur die Abhängigkeit des ergebenden Schichtleitwerts von der benutzten Rastergeschwindigkeit des Laserstrahls auf die Siliziumoberfläche zu verstehen, sondern auch der Schichtleitwert einer laserdotierten Schicht basierend auf ein einfaches geometrisches Modell vorherzusagen.Item Open Access Untersuchung neuer Materialkombinationen für Lithium-Ionen-Zellen(2024) Kreher, Fabian; Birke, Peter (Prof. Dr.-Ing.)Item Open Access Optische Messsysteme und Ein-Sensor-Bildgebungsverfahren für Biosensoren(2024) Berner, Marcel; Werner, Jürgen H. (Prof. Dr. rer. nat. habil.)Die vorliegende Arbeit präsentiert die Entwicklung mehrerer Messsysteme und -verfahren für optische Biosensoranwendungen. Der erste Teil dieser Arbeit entwirft eine universelle experimentelle Plattform für die Erprobung neuer optischer Biosensorkonzepte nach dem Prinzip der laserinduzierten Fluoreszenz (LIF). Die Plattform unterstützt das europäische Forschungsprojekt Nanodem bei der Entwicklung eines portablen Point-of-Care-Testing-Gerätes (PoCT) zur Live-Überwachung von Immunsuppressivakonzentrationen im Blut von Transplantationspatienten unmittelbar am Patientenbett. Das in dieser Arbeit entwickelte Plattformkonzept umfasst die optoelektronische Fluoreszenzanregung und -detektion, optische Filtersysteme, den fluoreszenten Farbstoff, das Materialsystem der Transducerchips, das Mikrofluidiksystem sowie die Automatisierung der Ablaufsteuerung. Der Ausgangspunkt der Entwicklung ist die Herleitung eines allgemeinen physikalischen Modells für LIF-Systeme, an dem sich die Konstruktion der Plattform orientiert. Das in Kooperation mit der Eberhard Karls Universität Tübingen entworfene Transducerchipkonzept auf der Basis lasergeschnittener Klebebänder gestattet eine hohe Flexibilität bezüglich der Geometrie und des Aufbaus der Transducerchips und unterstützt den Technologietransfer akademischer Forschungsergebnisse in die industrielle Fertigung. Die entworfenen Photodetektorarrays aus amorphem Silizium lassen sich dank leicht adaptierbarer Herstellungsprozesse kosteneffizient auf beliebige Biosensorgeometrien anpassen. Die erreichte spezifische Detektivität D* = 11 × 10^12 Jones der Detektoren liegt dabei auf Augenhöhe mit der von State-of-the-Art-Detektoren aus kristallinem Material. Die erzielte Detektionsgrenze von c_{LOD,exp} = 26 nmol/l. Weiter bestätigen die experimentellen Messdaten das aufgestellte physikalische Modell. Der zweite Teil dieser Arbeit zeigt ein neues optisches Verfahren zur ortsaufgelösten Messung, das eine Vielzahl von Bildpunkten simultan mit nur einem einzigen optischen Sensor beobachtet. Das Verfahren nutzt hierzu ortsaufgelöste Lichtmodulatoren (Spatial Light Modulators - SLMs), um eine ortsabhängige optische Modulation zu erzeugen. Die erzeugten optischen Trägersignale gestatten die Zuordnung der als Summensignal empfangenen Signale zu ihren Ursprungspunkten. Der sogenannte Fourier Spotter macht sich dabei die mathematischen Eigenschaften der Fourier-Transformation zunutze. Durch die Anwendung zueinander phasenverschobener Modulationssignale gestattet der Fourier Spotter zudem die unmittelbare Messung von Helligkeitsdifferenzen zwischen unterschiedlichen Beobachtungspunkten. Dieses differentielle optische Messprinzip ist der Kern eines bereits erteilten Patents des Autors mit der Universität Stuttgart. Das neuartige optische Messprinzip eignet sich für die Integration in optische Biosensor-Verfahren, wie etwa die Einwellenlängenreflektometrie (engl. Single Color Reflectometry - SCORE), welche derzeit noch auf teure Spezialkameras angewiesen sind. Herkömmliche Kamerasysteme erzeugen hohe Datenmengen, deren Auswertung erhebliche Rechenleistung in Anspruch nimmt und damit der Weiterentwicklung hin zu miniaturisierten, portablen Biosensorplattformen entgegensteht. Die vorliegende Arbeit präsentiert einen erfolgreichen experimentellen Machbarkeitsnachweis des Fourier Imagers anhand von Helligkeitsdifferenzmessungen an einem SCORE-Aufbau. Eine zukünftige Erweiterung des Fourier Spotters um ein Zeilenspektrometer erlaubt neben der ortsaufgelösten Beobachtung auch eine simultane Erfassung der optischen Spektren jedes einzelnen beobachteten Punktes. Durch diese hyperspektrale Erweiterung wird die erstmalige Umsetzung einer auf der reflektometrischen Interferenzspektroskopie (RIfS) basierenden mehrkanaligen optischen Biosensorplattform möglich. Der dritte Teil dieser Arbeit verallgemeinert das Prinzip des Fourier Spotters und überführt dieses in ein Ein-Pixel-Kamera-Verfahren - das AM-FDM Imaging (engl. Amplitude Modulated Frequency Division Multiplexing). Das AM-FDM Imaging basiert auf der Anwendung von Näherungsverfahren, die ein Übersprechen zwischen den Trägersignalen minimieren. Das aufgestellte systemtheoretische Modell des AM-FDM Imaging umfasst auch das Fourier Spotting und erlaubt den Vergleich mit Rasterscans sowie bereits bekannten Ein-Pixel-Kamera-Verfahren wie dem Hadamard Imaging. Ist das Signal-zu-Rausch-Verhältnis durch das Rauschen des Detektorsystems begrenzt, so erreicht das AM-FDM Imaging einen sogenannten Multiplexgewinn amult = O(M) in der Größenordnung der Anzahl simultan beobachteter Bildpunkte M. Mit den derzeit eingesetzten Näherungsverfahren erreicht das AM-FDM Imaging hinsichtlich des Signal-zu-Rausch-Verhältnisses, der Anzahl simultan beobachtbarer Bildpunkte und der erzielbaren Bildwiederholrate nicht die Leistungsfähigkeit des bei Ein-Pixel-Imaging-Verfahren vorherrschenden Hadamard Imagings. Die in dieser Arbeit diskutierten Verwandtschaftsverhältnisse des AM-FDM Imagings zu anderen bekannten Ein-Pixel-Kamera-Verfahren legen jedoch die Vermutung nahe, dass ein bisher unbekanntes Näherungsverfahren existiert, das das AM-FDM Imaging mit dem Hadamard Imaging gleichstellt. Die Ergebnisse des systemtheoretischen Modells wurden mittels Simulation in Matlab bestätigt und gelten auch für den Fourier Spotter. Damit zeigen die Ergebnisse auf, dass im SCORE-Anwendungsfall eine Modulation nach dem Prinzip des Hadamard Imagings vorteilhafter ist. Das erteilte Patent zum optisch differentiellen Messverfahren schließt auch eine differentielle Variante des Hadamard Imagings mit ein. Gegenüber der Differenzwertbestimmung aus gemessenen Absolutwerten verdoppelt das differentielle Messverfahren wahlweise das Signal-zu-Rauschleistungs-Verhältnis oder die Bildwiederholrate des Hadamard Imagings.Item Open Access Untersuchung der Zellausdehnung und des Gasinnendrucks zylindrischer Lithium-Ionen Zellen(2025) Hemmerling, Jessica; Birke, Kai Peter (Prof. Dr.-Ing)Item Open Access Understanding the crystallization mechanism of organic-inorganic perovskite films(2025) Zuo, Weiwei; Saliba, Michael (Prof. Dr.)Item Open Access Temperaturbestimmung von Lithium Ionen Zellen mittels künstlicher neuronaler Netze basierend auf Daten der elektrochemischen Impedanzspektroskopie(2025) Ströbel, Marco; Birke, Kai Peter (Prof. Dr.-Ing.)Item Open Access Artificial neural network architectures for state estimation in lithium-ion batteries(2025) Kopp, Mike; Birke, Kai Peter (Prof. Dr.-Ing.)This dissertation investigates the application of artificial neural networks for predicting the state of charge, state of health, and temperature of lithium-ion battery cells. The study evaluates several model architectures, including encoder-based models, informer-based models, and transformer-based approaches (collectively referred to as attention-based models), as well as long short-term memory networks. The evaluation considers key aspects such as model size, complexity, and reproducibility. For state of charge and temperature predictions, the training data consists of charge cycles and worldwide harmonized light-duty vehicle test procedure cycles. A novel training algorithm was developed and consistently applied across all models to ensure comparability. Encoder-based models are systematically analyzed, focusing on architectural features such as positional encodings, normalization layers, and input scaling strategies, as well as autoregressive methods like artificial feature extraction and artificial recurrence. Similarly, both stateful and stateless long short-term memory models are evaluated for their robustness and predictive power. Among the attention-based models, the encoder-only architecture, incorporating positional encodings, post-normalization layers, and zero-importance scaling for current data, achieved notable results. However, long short-term memory models, particularly in stateless configurations, consistently outperformed encoder-based models in state of charge predictions, with the best-performing long short-term memory model achieving a root mean square error as low as 0.744 percent. This demonstrates that long short-term memory networks are more robust and effective for time series forecasting in the context of state estimation for lithium-ion battery cells. The challenges of temperature prediction are highlighted by limitations in the quality of the training data, which significantly impacted model performance. While increasing the number of trainable parameters improved model accuracy to some extent, these improvements eventually plateaued, emphasizing that data quality plays a more critical role than model complexity. Long short-term memory models exhibited more consistent performance, whereas encoder models were more variable, underscoring the importance of high-quality data in real-world applications. For state of health predictions, a novel classification model was developed by filtering out current pulses during complex operations, such as drive cycles, which were then analyzed by the artificial neural network to estimate the state of health. Long short-term memory models once again demonstrated superior performance and stability compared to encoder-based models. The findings reveal that long short-term memory networks remain a highly effective approach for state estimation, outperforming attention-based models in both state of charge and state of health predictions. These results underscore the potential of artificial neural networks in battery management systems while identifying key factors, such as data quality and architectural decisions, that significantly influence model performance.Item Open Access Structural changes and electrochemical characteristics during aging of electrodes in lithium-ion cells(2025) Ridder, Alexander; Birke, Kai Peter (Prof. Dr.-Ing.)Item Open Access Advancing battery digital twins through hybrid modelling approach(2025) Singh, Soumya; Birke, Kai Peter (Prof. Dr.-Ing.)