Die vorliegende Arbeit beleuchtet die Onboard-Systemidentifikation von Batteriezellen. Mit der Umsetzung einer erprobten Labormethode, der Impedanzspektroskopie, sollen im Fahrbetrieb von Elektrofahrzeugen Widerstandskennwerte gewonnen werden. Ein nachgelagertes Parametermodell führt die Impedanzdaten unter anderem durch ein künstliches neuronales Netz in ein komprimiertes Format über. Die Arbeit beschäftigt sich auch mit der diagnostischen Anwendung der neugewonnenen Informationen.
The present work investigates the onboard system identification of battery cells. By implementing a proven laboratory method called impedance spectroscopy, characteristic resistance values are determined during the driving operation of electric vehicles. A downstream parameter model, including an artificial neural network, helps to convert the impedance data into a compressed format. The work also deals with the diagnostic application of the newly obtained information.