Ein weiteres wichtiges Thema ist die effiziente Batterieüberwachung, die die Batterieleistung optimieren und die Batterielebensdauer verlängern kann. Dadurch werden unnötige Abfälle minimiert und wertvolle Ressourcen geschont. Dieser Artikel bietet einen kurzen Überblick über einige wichtige Kennzahlen zur Verbesserung der Batterieeffizienz sowie einen Leitfaden für die wichtigsten Aspekte bei der Auswahl von Batteriemanagementsystemen für diese Anwendungen.
Einleitung
Die Wahl der richtigen Batterie und des zugehörigen Batteriemanagementsystems (BMS) ist eine entscheidende Entscheidung bei der Entwicklung autonomer mobiler Roboter (AMR), wie in Abbildung 1 dargestellt. In eng vernetzten Umgebungen wie Fabriken und Lagerhallen, wo jede Sekunde zählt, ist der sichere und zuverlässige Betrieb aller Komponenten von höchster Bedeutung.
BMS-Lösungen ermöglichen präzise Messungen des Lade- und Entladevorgangs der Batterie und maximieren so die nutzbare Kapazität. Darüber hinaus erlauben präzise Messungen die genaue Berechnung des Ladezustands (SoC) und der Entladetiefe (DoD), die für intelligentere Arbeitsabläufe mobiler Roboter unerlässlich sind. Ebenso wichtig sind die Sicherheitsaspekte dieser Systeme. Daher ist es entscheidend, bei der Auswahl von Systemen für diese Anwendungen BMS-Technologien zu berücksichtigen, die sowohl Überladeschutz als auch Überstromerkennung bieten.
Abbildung 1. Ein AMR-Diagramm.
Was sind Batteriemanagementsysteme (BMS)?
Ein BMS ist ein elektronisches System, das verschiedene Parameter eines Akkupacks und/oder seiner einzelnen Zellen genau überwacht. Es ist unerlässlich, um die maximale nutzbare Akkukapazität zu erreichen und gleichzeitig einen sicheren und zuverlässigen Betrieb zu gewährleisten. Ein effizientes System optimiert nicht nur die nutzbare Akkukapazität, sondern liefert Ingenieuren auch wertvolle Parameter wie Zellspannung, Ladezustand (SoC), Entladezustand (DoD), Gesundheitszustand (SoH), Temperatur und Stromstärke – allesamt wichtige Informationen für eine optimale Systemleistung.
Was sind SoC, DoD und SoH, und warum sind sie wichtig für fahrerlose Transportsysteme (AGVs) und autonome mobile Fahrzeuge (AMRs)?
SoC, DoD und SoH sind einige der gängigen Parameter, die in Batteriemanagementsystemen (BMS) verwendet werden, um den Zustand des Systems zu bestimmen, Fehler frühzeitig zu erkennen, die Zellalterung zu überwachen und die verbleibende Betriebszeit zu berechnen.
SoC steht für State of Charge (Ladezustand) und bezeichnet den Ladezustand einer Batterie im Verhältnis zu ihrer Gesamtkapazität. Der SoC wird üblicherweise in Prozent angegeben, wobei 0 % für leer und 100 % für voll steht.
Der Gesundheitszustand (SoH) kann durch die maximale Kapazität (Cmax.) der Batterie definiert werden, die im Verhältnis zu ihrer Nennkapazität (Cnom.) abgegeben werden kann.
Der Entladungsgrad (DoD) ist die gegenteilige Kennzahl zum Ladezustand (SoC) und wird durch den Prozentsatz der entladenen Batterie (Cliberated) im Verhältnis zu ihrer Nennkapazität (Cnom.) definiert.
Welche Bedeutung haben sie für eine AMR-Lösung?
Die Systemkomponenten (SoC) einer Batterie variieren je nach Batteriearchitektur; ein präzises System zur Messung des Batteriezustands ist jedoch unerlässlich. Zwei gängige Batterietypen sind Lithium-Ionen- und Blei-Säure-Batterien. Beide haben ihre Vor- und Nachteile und lassen sich in verschiedene Unterkategorien einteilen. Generell gelten Lithium-Ionen-Batterien als die bessere Wahl für Roboter, da sie folgende Vorteile bieten:
► Höhere Energiedichte, die 8- bis 10-mal höher sein kann als bei Blei-Säure-Batterien.
► Lithium-Ionen-Batterien sind leichter als Blei-Säure-Batterien gleicher Kapazität.
► Das Laden einer Blei-Säure-Batterie dauert länger als das Laden einer Lithium-Ionen-Batterie.
► Lithium-Ionen-Batterien bieten eine längere Lebensdauer und ermöglichen somit deutlich mehr Ladezyklen.
Diese Vorteile haben jedoch ihren Preis und bringen bestimmte Herausforderungen mit sich, die bewältigt werden müssen, um ihr volles Leistungspotenzial auszuschöpfen.
Um dies anhand einer praktischen Anwendung besser zu veranschaulichen, betrachten Sie die Grafik in Abbildung 2. Sie vergleicht den Entladegrad (DoD) einer Blei-Säure-Batterie mit dem einer Lithium-Ionen-Batterie. Man erkennt, dass die Batteriespannung einer Lithium-Ionen-Batterie beim Übergang von 0 % DoD zu 80 % DoD nur minimal schwankt. 80 % DoD stellen typischerweise die untere Grenze für Lithium-Ionen-Batterien dar; Werte darunter gelten als gefährlich.
Da sich die Spannung einer Lithium-Ionen-Batterie im nutzbaren Bereich jedoch nur minimal ändert, kann selbst ein kleiner Messfehler zu einer erheblichen Leistungsminderung führen.
Abbildung 2. Batteriespannungspegel in Abhängigkeit von der Entladungstiefe (DoD).
Abbildung 3. Generische AMR-Batterie- und BMS-Architektur.
Um dies an einem praktischen Beispiel zu veranschaulichen:
Stellen Sie sich folgendes AMR-System vor: Es handelt sich um ein 24-V-System mit einem 27,2-V-LiFePO4-Akkumulator, dessen Zellen im voll geladenen Zustand eine Kapazität von 3,4 V aufweisen. Siehe Abbildung 3. Tabelle
1 zeigt ein typisches SoC-Profil für einen solchen Akku.
Tabelle 1. Beispieldaten für die Spannung von LiFePO4-Batteriezellen und -packs
Bei LiFePO4-Akkus kann der nutzbare Ladebereich variieren. Als Faustregel gilt jedoch ein minimaler Ladezustand (SoC) von 10 % und ein maximaler von 90 %.
Werte unterhalb des Mindestwerts können einen internen Kurzschluss im Akku verursachen, und eine Ladung über 90 % verkürzt die Lebensdauer.
Tabelle 1 zeigt, dass der Spannungsbereich pro Zelle 350 mV beträgt. Bei einem 27,2-V-Akkupack mit 8 Zellen entspricht dies 3,2 V. Daraus ergibt sich folgende Annahme:
Beträgt der nutzbare Zellspannungsbereich eines LiFePO4-Akkus 350 mV, so reduziert jeder Messfehler von 1 mV den Bereich um 0,28 %.
Bei Kosten von 4.000 US-Dollar für einen Akku belaufen sich die Fehlerkosten auf:
4.000 US-Dollar × 0,28 % = 11,20 US-Dollar/mV Fehler. Dies bedeutet, dass die Akkus für die Reichweite nicht optimal genutzt würden.
Auch wenn 0,28 % der Reichweite zunächst unbedeutend erscheinen mögen, kann sich dieser Prozentsatz bei der Skalierung auf mehrere AMR-Systeme um Hunderte oder sogar Tausende vervielfachen und somit einen erheblichen Faktor darstellen. Dieser Faktor gewinnt noch an Bedeutung, wenn man die natürliche Alterung der Akkus berücksichtigt. Die
natürliche Alterung trägt ebenfalls wesentlich zur Akkulebensdauer bei, da der maximale Ladezustand (SoC) eines Akkus mit der Zeit abnimmt (Abbildung 4). Daher ist eine präzise Zellmessung der beste Weg, um auch nach natürlicher Alterung eine optimale Leistung zu gewährleisten.
Abbildung 4. Maximale Reduzierung der nutzbaren Reichweite durch natürliche Degradation.
Die Überwachung aller Parameter und die präzise Steuerung des Batterieverbrauchs sind der beste Weg, die Batterielebensdauer zu verlängern und jede Ladung optimal zu nutzen.
Wie können die BMS-Lösungen von ADI die Produktivität steigern und Probleme lösen?
Welche Technologien bietet das BMS von ADI, um die Leistung in mobilen Robotikanwendungen zu verbessern und zu steigern?
Präzises Batteriemanagement verbessert die Batterieeffizienz signifikant durch die genaue Messung einzelner Zellen. Dies ermöglicht eine präzisere Steuerung und Schätzung des Ladezustands über verschiedene Batterietypen hinweg. Die Einzelmessung jeder Zelle gewährleistet eine sichere Kontrolle des Ladezustands. Diese präzise Steuerung ermöglicht ein ausgeglichenes Laden und verhindert Überladung und Tiefentladung der Zellen. Darüber hinaus erhöhen synchrone Strom- und Spannungsmessungen die Genauigkeit der erfassten Daten. Die extrem schnelle Überstromerkennung ermöglicht eine rasche Fehlererkennung und Notabschaltung und gewährleistet so Sicherheit und Zuverlässigkeit.
Abbildung 5. Hauptdegradationsfaktoren von Lithium-Ionen-Batterien.
Der ADBMS6948 erfüllt alle wichtigen Spezifikationen für mobile Roboter. Zu den kritischen Spezifikationen mit Blick auf das BMS-Design für mobile Roboter gehören:
► Geringer Gesamtmessfehler (TME) über die gesamte Lebensdauer (von -40 °C bis +125 °C)
► Gleichzeitige und kontinuierliche Messung der Zellspannungen
► Integrierte isoSPI™-Schnittstelle
► Hot-Swap-fähig ohne externe Abschirmung
► Passiver Zellausgleich
► Energiesparende Zellüberwachung (LPCM) zur Zell- und Temperaturüberwachung im ausgeschalteten Zustand
► Geringer Stromverbrauch im Standby-Modus
Abfall reduzieren und die Umwelt schonen:
Laut dem Bericht der Internationalen Energieagentur (IEA) von 2023 über Batterien sind diese „ein wesentlicher Bestandteil der Energiewende“.¹ Es ist daher entscheidend, die Bedeutung eines sachgemäßen Umgangs mit diesen Ressourcen zu erkennen. Die Materialien, aus denen Batterien bestehen, sind schwer aus der Umwelt zu gewinnen, was die Notwendigkeit ihrer optimalen Nutzung unterstreicht. Durch effizientes Management der Lade- und Entladeparameter lässt sich die Batterielebensdauer verlängern, sodass Batterien über längere Zeiträume ohne Austausch genutzt werden können.
Der geringe Risikofaktor dank Überstromschutz durch die ADI-BMS-Funktion ermöglicht einen sehr sicheren Betrieb und reduziert das Risiko von Schäden an Batterie und angeschlossenen Verbrauchern.
Abbildung 5 zeigt einige Beispiele für Degradationsfaktoren in Lithium-Ionen-Batterien. Es ist wichtig zu beachten, dass diese zu gefährlichen Situationen wie Verbrennung und Explosion führen können, die schnell katastrophale Folgen haben können.²
Alle Parameter, die die Batteriedegradation beeinflussen, können gemessen, berücksichtigt und entsprechend angepasst werden, um dem System über die gesamte Lebensdauer optimale Betriebsbedingungen zu gewährleisten. Die Verlängerung der Batterielebensdauer ist ein wichtiger Faktor bei der Abfallvermeidung, da Batterien dank optimiertem Management nun länger genutzt werden können, wodurch die unnötige Entsorgung von Batteriezellen effektiv reduziert wird.
Zusammenfassend
lässt sich sagen, dass Gebäudeleitsysteme (BMS) nicht nur die Gesamtleistung des Systems durch die präzise Steuerung aller Parameter steigern, sondern auch Kosten und Abfall reduzieren. In einer sich stetig weiterentwickelnden, zunehmend automatisierten Fertigungsumgebung, die nach zusätzlichen Leistungssteigerungen ihrer mobilen Roboter strebt, sind eine präzise Anlagensteuerung und -verwaltung unerlässlich.
Weitere Informationen zu den Angeboten von ADI für industrielle mobile Roboter finden Sie auf unserer Seite für Roboterlösungen.
Referenzen
1 „Batterien und sichere Energiewende.“ Internationale Energieagentur, 2023.
2 Xiaoqiang Zhang, Yue Han und Weiping Zhang. „Ein Überblick über Faktoren, die die Lebensdauer von Lithium-Ionen-Batterien beeinflussen.“
Transactions on Electrical and Electronic Materials, Band 22, Juli 2021.
Über den Autor:
Rafael Marengo ist in Limerick ansässig und arbeitet als Systems Applications Engineer im Geschäftsbereich Connected Motion and Robotics bei Analog Devices. Er betreut verschiedene Technologien, darunter Gebäudeleittechnik (GLT), Bewegungssteuerung und mehr. 2019 kam er als Design Evaluation Engineer zur Gruppe Precision Converters Technology zu ADI. Rafael hat einen Abschluss in Regelungs- und Automatisierungstechnik von der Bundesuniversität Lavras in Brasilien. Vor seiner Zeit bei ADI war er als F&E-Manager bei einem auf Agrartechnologie spezialisierten Start-up-Unternehmen im Bereich maschinelles Sehen tätig und verantwortete dort die weltweite Vermarktung zahlreicher Produkte.
