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Design of an embedded hardware platform for cell-level diagnostics in commercial battery modules

Este artículo presenta el diseño de una plataforma de hardware integrada que permite el monitoreo y control no invasivo de las celdas individuales dentro de los módulos de la batería del Audi e-tron, facilitando la evaluación precisa del estado de salud y la detección de desequilibrios sin desmontar los módulos.

Autores originales: Gabriele Marini, Alessandro Colombo, Andrea Lanubile, William A. Paxton, Simona Onori

Publicado 2026-04-01

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CC BY 4.0

Autores originales: Gabriele Marini, Alessandro Colombo, Andrea Lanubile, William A. Paxton, Simona Onori

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

¡Claro que sí! Imagina que este artículo es como la historia de un mecánico muy inteligente que quiere revisar el motor de un coche eléctrico, pero tiene un gran problema: el motor está sellado en una caja de metal y no puede abrirlo sin romperlo.

Aquí tienes la explicación de lo que hicieron estos investigadores, usando analogías sencillas:

1. El Problema: La "Caja Negra" de las Baterías

Las baterías de los coches eléctricos (como el Audi e-tron que usaron) no son una sola pieza gigante. Son como una caja de huevos gigante llena de 108 "huecos" (células) individuales. Estas células están agrupadas en 36 módulos.

El desafío: Con el tiempo, algunas de estas "huevos" se ponen viejos más rápido que otros. Si uno se estropea, puede arrastrar al resto.
El obstáculo: Para ver qué pasa dentro de cada huevo, normalmente tendrías que romper la caja (desarmar el módulo). Pero eso es peligroso, caro y destruye la batería. Es como intentar saber si una naranja está podrida por dentro sin pelarla.

2. La Solución: El "Traje de Rayos X" Casero

Los investigadores (Gabriele, Alessandro y su equipo) diseñaron un pequeño dispositivo electrónico (llamado M&BH) que se conecta a la batería sin tocarla por dentro.

Imagina que este dispositivo es como un traductor y un regulador de tráfico que se conecta a las salidas de la caja:

El Traductor (Medición): La batería tiene cables de salida que le dicen el voltaje total, pero este dispositivo "escucha" los voltajes individuales de cada grupo de células dentro. Es como si pudiera escuchar lo que dice cada huevo por separado sin abrir la caja.
El Regulador de Tráfico (Equilibrado): A veces, una célula se carga más rápido que las otras (como un niño que corre más rápido que sus hermanos en una carrera). Si no se detiene, se puede quemar. Este dispositivo tiene interruptores que, si detectan que una célula va "demasiado rápido", le ponen un pequeño "freno" (drenando un poco de energía) para que todas lleguen a la meta al mismo tiempo. Esto las mantiene seguras y felices.

3. La Prueba: El "Entrenamiento" de la Batería

Pusieron estos módulos en una cámara de temperatura controlada (como una sauna o una nevera) y les hicieron hacer ejercicio:

Cargas y descargas: Les hicieron correr (descargar) y descansar (cargar) a diferentes ritmos.
Pulsos de energía: Les dieron pequeños "empujones" de corriente (como un sprint) para ver cómo reaccionaban.

Mientras hacían esto, su dispositivo registraba todo: cuánto duraba cada célula, cuánta energía guardaba y cuánta resistencia tenía (cuánto le costaba moverse).

4. Lo que Descubrieron: El Mapa de la Salud

Al analizar los datos, encontraron patrones interesantes, como si estuvieran leyendo la huella dactilar de la batería:

La "Célula Débil": En casi todos los módulos, la primera célula de la serie (la que está al principio de la fila) solía ser la más débil y la que se agotaba primero. Es como si en una fila de corredores, el primero siempre se cansara antes.
El "Célula Central": La célula del medio (la segunda) siempre tenía menos resistencia (se movía más fácil) que las de los extremos.
- ¿Por qué? Probablemente porque en el medio hace un poco más de calor (como estar en el centro de una fogata), y el calor hace que las baterías funcionen mejor. Las de los extremos están más frías y les cuesta más trabajo.
La Temperatura es Clave: Descubrieron que si la batería está fría, le cuesta más trabajo mover la energía (más resistencia). Si está caliente, fluye mejor.

5. ¿Por qué es importante esto? (El Futuro)

Esta tecnología es como una revolución para la "segunda vida" de las baterías.

Cuando un coche eléctrico ya no sirve para conducir (porque su batería se ha debilitado un poco), mucha gente piensa en tirarla. Pero con este dispositivo, podemos revisar cada módulo sin romperlo, saber exactamente qué células están sanas y cuáles no.

Resultado: Podemos reutilizar esas baterías para cosas menos exigentes, como almacenar energía solar en una casa o en una fábrica.
Seguridad: Al saber exactamente qué hay dentro, evitamos poner baterías viejas y peligrosas en nuevos proyectos.

En Resumen

Los investigadores crearon un sistema de escucha y control que permite "ver" dentro de las baterías de los coches eléctricos sin romperlas. Esto les permite encontrar las piezas débiles, mantenerlas equilibradas y decidir si una batería vieja puede tener una segunda vida útil y segura. Es como darle a las baterías un chequeo médico completo sin necesidad de una cirugía.

Título: Diseño de una plataforma de hardware embebido para diagnósticos a nivel de celda en módulos de baterías comerciales

1. Problema

El envejecimiento y el rendimiento de las baterías de iones de litio (LIB) se estudian comúnmente a nivel de celda individual. Sin embargo, evaluar estas características dentro de módulos de baterías completamente ensamblados representa un desafío crítico.

Limitación actual: Las pruebas de celdas dentro de módulos comerciales suelen requerir desmontar el módulo, lo cual es destructivo, laborioso y altera las condiciones térmicas y mecánicas originales.
Brecha de conocimiento: Existe una falta de plataformas de hardware no invasivas que permitan acceder a la información a nivel de celda (voltaje, estado de carga) en módulos comerciales de alto voltaje (específicamente series conectadas) sin comprometer la integridad del módulo. Esto es esencial para la detección de heterogeneidades internas, la garantía de calidad y la reutilización (segunda vida) de baterías de vehículos eléctricos (VE).

2. Metodología

Los autores diseñaron y desarrollaron una plataforma de hardware personalizada y de bajo consumo, denominada Hardware de Monitoreo y Balanceo (M&BH), para probar los 36 módulos de un paquete de baterías de 95 kWh de un Audi e-tron.

Configuración del Módulo: Los módulos tienen una topología 4P3S (4 celdas en paralelo agrupadas como una unidad, y 3 de estas unidades en serie). El sistema trata cada grupo de 4P como una "Celda" única.
Diseño del Hardware (M&BH):
- Acceso no invasivo: Se conecta a los conectores externos del módulo (G-, C1+, C2+, C3+) para medir los potenciales de las celdas sin abrir la carcasa.
- Cadena de medición: Utiliza divisores de voltaje (relación 4:1), filtros analógicos RC (frecuencia de corte ~113 Hz) y un convertidor analógico-digital (ADC ADS1115) controlado por un microcontrolador (Raspberry Pi Pico).
- Comunicación: Transmite los datos al ciclado de baterías (Arbin) vía CAN a 10 Hz.
- Balanceo Activo: Implementa un esquema de balanceo pasivo (disipación de carga mediante resistencias de drenaje). Utiliza una estrategia de control "bang-bang" basada en umbrales: si el voltaje de una celda supera el mínimo del módulo en más de un umbral ( $v_{th} = 2.5$ mV), se activa un interruptor para drenar corriente y equilibrar el voltaje.
Perfil de Pruebas:
- Prueba de Capacidad: Descarga a C/3 (81.6 A) hasta llegar al voltaje de corte (3.3 V) de la celda más débil. El balanceo se desactiva aquí para cuantificar la heterogeneidad real.
- Prueba HPPC (Caracterización de Potencia de Pulso Híbrido): Pulsos de corriente a diferentes niveles de SOC (40%, 65%, 90%) y temperaturas (15°C, 25°C, 35°C) para estimar la resistencia interna.
- Carga CC-CV: Se realiza con balanceo activo para asegurar que todas las celdas inicien las pruebas en un estado uniforme.

3. Contribuciones Clave

Plataforma de Hardware Innovadora: Primer reporte de una plataforma de hardware embebido capaz de realizar pruebas de celdas en serie dentro de módulos comerciales sin desmontaje destructivo.
Método de Cuantificación de Heterogeneidad: Propone una metodología para calcular la capacidad, energía y resistencia interna de cada "celda" (grupo 4P) dentro de un módulo, permitiendo identificar celdas débiles y desequilibrios.
Sistema de Balanceo Integrado: Demuestra la viabilidad de integrar circuitos de balanceo pasivo en un entorno de prueba de laboratorio para mantener la integridad de las celdas durante ciclos de carga/descarga intensivos.
Análisis de Heterogeneidad Intra-módulo: Identifica patrones sistemáticos en la degradación y resistencia que no son evidentes a nivel de paquete completo.

4. Resultados

Se analizaron los 108 "celdas" (grupos 4P) de los 36 módulos:

Capacidad y Energía: Se observó una variabilidad en la capacidad de descarga. La "Celda 1" (la primera en la serie) mostró consistentemente una capacidad media ligeramente menor y mayor varianza que las Celdas 2 y 3. En 16 de los 36 módulos, la Celda 1 fue identificada como la más débil.
Resistencia Interna: Se encontró un patrón periódico claro en la resistencia interna. La Celda 2 (la celda central del módulo) exhibió consistentemente una resistencia interna más baja que las celdas exteriores (1 y 3) en todas las temperaturas y niveles de SOC.
- Interpretación: Esto sugiere la existencia de gradientes térmicos intra-módulo, donde la celda central opera a una temperatura ligeramente superior (menor resistencia) debido a la disposición física y el acoplamiento térmico, aunque las mediciones de superficie no capturan completamente estas variaciones internas.
Correlación: Existe una fuerte correlación ( $\rho = 0.924$ ) entre la capacidad y la energía del módulo, limitada por la celda más débil del grupo.
Precisión del Hardware: El sistema de medición logró una precisión de error residual menor a 1 mV tras la calibración, y el balanceo mantuvo los desequilibrios de voltaje dentro del umbral de 2.5 mV durante las fases de carga.

5. Significado e Impacto

Aplicaciones de Segunda Vida: Esta tecnología es fundamental para el mercado de reutilización de baterías. Permite evaluar el estado de salud (SOH) real de los módulos sin destruirlos, facilitando la clasificación (sorting) y la reutilización segura en aplicaciones estacionarias.
Mantenimiento y Diagnóstico: Proporciona una herramienta para el mantenimiento predictivo de paquetes de baterías, identificando celdas problemáticas antes de que fallen catastróficamente.
Validación de Modelos: Los datos obtenidos permiten validar modelos de degradación y heterogeneidad térmica, revelando que las mediciones a nivel de módulo pueden ocultar variaciones críticas a nivel de celda.
Escalabilidad: El diseño propuesto es escalable a módulos con diferentes topologías, ofreciendo una solución robusta para la industria de almacenamiento de energía y vehículos eléctricos.

En conclusión, el trabajo demuestra que es posible realizar diagnósticos de alta precisión a nivel de celda en módulos comerciales cerrados, superando la necesidad de desmontaje y proporcionando datos críticos para optimizar la vida útil y la seguridad de los sistemas de baterías.