Kernthemen:

  • Prototypische Entwicklung und Analyse von künstlich Intelligenten Algorithmen zum Batterie Management
  • Optimierung von Software- und Netzwerk-Architekturen für intelligente Batteriesysteme
  • Untersuchung von automotive und non-automotive Technologien und Methoden zur Realisierung von High-Performance Battery Management Systems

Kurzbeschreibung:

Innerhalb der Forschungsgruppe ELS werden zahlreiche Algorithmen und Verfahren, insbesondere aus dem Bereich künstliche Intelligenz zur Optimierung von Batteriemanagementsystemen (BMS) entwickelt. So werden beispielsweise im BMS die Sensordaten der einzelnen Zellen - wie Spannung, Strom, und Temperatur - fusioniert, um deren einzelne Güte zu verbessern. In einem anderen Beispiel werden durch Daten-basierte Ansätze die Zellalterung und Fehlerzustände in der Batterie diagnostiziert. Unter Berücksichtigung der typischen nicht-funktionalen Anforderungen an eingebettete Systeme wie etwa Kosten, Gewicht, Effizienz und der sicherheitskritischen funktionalen Anforderungen ans BMS, werden innerhalb der Gruppe Lösungen erarbeitet, um diese Algorithmen praxistauglich und wirtschaftlich realisieren zu können.
Da, abhängig von der Anzahl der Batteriezellen, die Software zum großen Teil sehr daten- und rechenintensiv ist, werden von uns Parallelisierungsansätze, Betriebssysteme, Kommunikationsschnittstellen und die Softwarearchitektur vom BMS optimiert, um die künstliche Intelligenz echtzeitfähig, sicher, und Plattform-übergreifend implementieren zu können.  


Ansprechpartner:

Wissenschaftlicher Mitarbeiter Institut für Innovative Mobilität (IIMo)
Christoph Hartmann, M.Sc.
Tel. : +49 841 9348-6476
Raum : S421
Fax : +49 841 9348-996476
E-Mail :
Wissenschaftlicher Mitarbeiter Institut für Innovative Mobilität (IIMo)
Tobias Buchberger, M.Sc.
Tel. : +49 841 9348-6494
Raum : S421
Fax : +49 841 9348-996494
E-Mail :