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

Cet article présente la conception d'une plateforme matérielle embarquée permettant de diagnostiquer et d'équilibrer les cellules individuelles de manière non invasive au sein des modules de batterie Audi e-tron, facilitant ainsi une évaluation précise de l'état de santé pour les applications de première et seconde vie.

Auteurs originaux : Gabriele Marini, Alessandro Colombo, Andrea Lanubile, William A. Paxton, Simona Onori

Publié 2026-04-01

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CC BY 4.0

Auteurs originaux : Gabriele Marini, Alessandro Colombo, Andrea Lanubile, William A. Paxton, Simona Onori

Article original sous licence CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète

🚗 Le Médecin Privé des Batteries de Voiture Électrique

Imaginez que vous possédez une voiture électrique (comme une Audi e-tron). Sous le capot, il y a une énorme batterie. Mais cette batterie n'est pas un bloc unique : c'est un groupe de 36 modules, et chaque module contient lui-même 12 petites cellules (des "briques" d'énergie) collées ensemble.

Le problème ? Avec le temps, ces briques vieillissent à des rythmes différents. Certaines sont fatiguées, d'autres sont encore en forme. Si vous ne le savez pas, la batterie entière peut tomber en panne, ou pire, devenir dangereuse.

Le défi : Pour vérifier la santé de chaque petite brique, il faut normalement démonter toute la batterie, ce qui est long, coûteux et risqué. C'est comme ouvrir un réveil pour vérifier si l'horloge fonctionne : vous risquez de casser le mécanisme.

La solution proposée par les chercheurs : Ils ont inventé un outil de diagnostic intelligent et non invasif. C'est comme un stéthoscope électronique qu'on pose sur la batterie sans jamais l'ouvrir.

🔧 Comment ça marche ? (L'Analogie du "Contrôleur de Trafic")

Les chercheurs ont conçu une petite carte électronique (qu'ils appellent le M&BH) qu'ils ont connectée aux bornes extérieures du module. Voici ses deux super-pouvoirs :

1. Le "Stéthoscope" (Surveillance)

Imaginez que chaque cellule est un coureur dans une course. Normalement, vous ne voyez que le temps total de l'équipe (le module).

L'outil : Il va écouter individuellement chaque coureur. Il mesure la tension (la "fatigue" électrique) de chaque cellule 10 fois par seconde.
Le résultat : Il peut dire : "Hé, la cellule numéro 2 est un peu plus lente que la 1 et la 3". Sans avoir besoin de couper la corde qui les relie.

2. Le "Contrôleur de Trafic" (Équilibrage)

Parfois, une cellule est plus chargée que les autres. C'est comme si un coureur courait trop vite et risquait de s'épuiser ou de se blesser.

L'outil : Il possède de petits "robinets" (des interrupteurs). S'il voit qu'une cellule est trop chargée, il ouvre un robinet pour faire couler un peu de son énergie dans une résistance (une sorte de "frein" qui chauffe un tout petit peu).
Le résultat : Cela permet de ralentir la cellule trop chargée pour qu'elle rattrape les autres. Tout le monde reste synchronisé, ce qui rend le test plus sûr.

🔍 Ce qu'ils ont découvert (Les "Cherchons les faiblesses")

Ils ont testé toutes les cellules de la batterie d'Audi (au total 108 cellules !). Voici ce qu'ils ont appris, grâce à leur nouvel outil :

La règle du "1-2-3" : Dans chaque module, il y a un motif étrange.
- La première cellule (la n°1) est souvent la plus faible en capacité (elle se vide plus vite).
- La deuxième cellule (la n°2, celle du milieu) est souvent la plus "saine" (elle a moins de résistance interne).
- Pourquoi ? Les chercheurs pensent que c'est à cause de la chaleur. La cellule du milieu est peut-être un peu plus chaude (comme au centre d'un feu de camp), ce qui la rend plus performante électriquement, même si on ne le voit pas avec un thermomètre posé sur la peau de la batterie.
La santé globale : En mesurant précisément chaque cellule, ils peuvent dire exactement quelle partie de la batterie est prête à être réutilisée (pour une seconde vie, comme stocker l'énergie solaire) et quelle partie doit être recyclée.

🌟 Pourquoi c'est important pour nous ?

Aujourd'hui, les voitures électriques vieillissent. Dans 10 ou 15 ans, ces batteries ne seront plus assez puissantes pour une voiture, mais elles seront encore parfaites pour stocker l'énergie dans une maison ou une usine.

Cependant, pour les réutiliser en toute sécurité, il faut être sûr de la santé de chaque brique à l'intérieur.

Avant : Il fallait démonter la batterie (destructif, cher, lent).
Aujourd'hui (avec cet outil) : On peut vérifier la santé de chaque cellule sans rien casser, rapidement et en toute sécurité.

En résumé : Ce papier décrit la création d'un médecin de poche pour les batteries. Il permet de faire un check-up complet de chaque cellule à l'intérieur d'un module, sans jamais ouvrir la boîte, garantissant ainsi que nos batteries de demain (et celles d'après-demain) seront plus sûres, plus durables et mieux recyclées.

Titre : Conception d'une plateforme matérielle embarquée pour le diagnostic au niveau de la cellule dans les modules de batteries commerciaux

1. Problématique

Bien que le vieillissement des batteries soit souvent étudié au niveau de la cellule individuelle, l'évaluation de la performance et du vieillissement au sein des modules de batteries assemblés (composés de plusieurs cellules connectées) reste un défi critique.

Limitation actuelle : Les méthodes de test existantes nécessitent généralement le désassemblage physique des modules pour accéder aux signaux des cellules individuelles, ce qui compromet l'intégrité du module et rend le processus destructif et coûteux.
Besoin : Il existe un manque de solutions matérielles permettant un accès non invasif aux informations au niveau de la cellule (tension, équilibrage) dans des modules commerciaux assemblés, en particulier pour les applications de seconde vie (réutilisation des batteries de véhicules électriques dans le stockage stationnaire).
Objectif : Développer une plateforme capable de surveiller et de contrôler les cellules internes d'un module commercial sans l'ouvrir, afin de quantifier les hétérogénéités internes et d'assurer la sécurité.

2. Méthodologie et Conception Expérimentale

A. Configuration du Système

Échantillon : Étude basée sur un pack de batterie Audi e-tron (95 kWh) contenant 36 modules connectés en série.
Topologie du module : Chaque module est configuré en 4P3S (4 cellules en parallèle formant une "Cellule" équivalente, et 3 de ces groupes en série). Le pack contient donc 108 "Cellules" (groupes de 4).
Matériel de test : Utilisation d'un cyclage de batterie Arbin LBT22013 et d'une chambre thermique pour contrôler la température (15°C, 25°C, 35°C).

B. Conception du Matériel Embarqué (M&BH)
Les auteurs ont conçu une carte électronique dédiée, le Monitoring and Balancing Hardware (M&BH), qui se connecte aux connecteurs externes du module sans l'ouvrir.

Fonctionnalités principales :
1. Mesure de tension : Accès direct aux potentiels des cellules via les connecteurs externes (C1+, C2+, C3+). Les signaux sont divisés (diviseur de tension), filtrés (filtre passe-bas RC à 112,9 Hz) et numérisés par un convertisseur ADC (ADS1115) à 10 Hz.
2. Équilibrage passif : Implémentation d'une stratégie de type "bang-bang" pour dissiper l'excès de charge des cellules à tension plus élevée via des résistances de saignée ( $R_b = 67,5 \Omega$ ). Un microcontrôleur (Raspberry Pi Pico) active les commutateurs si la tension d'une cellule dépasse la tension minimale du groupe d'un seuil $v_{th} = 2,5$ mV.
3. Communication : Transmission des données au cyclage via un bus CAN avec une latence d'environ 100 ms.

C. Profils de Test et Métriques

Tests de capacité : Décharge en C/3 pour mesurer la capacité et l'énergie de chaque cellule sur une fenêtre de tension commune.
Tests HPPC (Hybrid Pulse Power Characterization) : Séquences d'impulsions de courant à différents états de charge (SOC : 90%, 65%, 40%) et températures pour estimer la résistance interne.
Calcul des métriques :
- Capacité et énergie obtenues par intégration du courant et de la puissance sur une fenêtre de tension normalisée (Algorithme 1).
- Résistance interne calculée à partir de la chute de tension ohmique instantanée lors des impulsions, avec correction de la latence de communication.

3. Résultats Clés

L'analyse a été menée sur les 36 modules (108 cellules) du pack Audi e-tron :

Hétérogénéité de Capacité et d'Énergie :
- Une variabilité significative a été observée entre les cellules. La cellule n°34 a été identifiée comme la plus faible du pack.
- Distribution intra-module : La première cellule de la série (Cellule 1) présente systématiquement une capacité moyenne légèrement inférieure et une variance plus élevée que les cellules 2 et 3.
- Corrélation : Une forte corrélation ( $\rho = 0,924$ ) existe entre la capacité et l'énergie de décharge des modules.
Hétérogénéité de la Résistance Interne :
- Motif périodique : La résistance interne montre un motif structurel clair au sein de chaque module. La cellule centrale (Cellule 2) présente systématiquement une résistance plus faible que les cellules extérieures (Cellules 1 et 3).
- Influence de la température : La résistance diminue lorsque la température augmente. Les auteurs suggèrent que la cellule centrale pourrait bénéficier d'une température de fonctionnement plus élevée due aux gradients thermiques internes du module, expliquant sa résistance plus faible, bien que les mesures de surface ne puissent pas confirmer directement ce gradient interne.
- Modélisation : Une relation parabolique entre la résistance et la température a été ajustée avec une grande précision (RMSE $\approx 0,009$ m $\Omega$ ).
Efficacité de l'Équilibrage :
- La stratégie d'équilibrage a réussi à maintenir les déséquilibres de tension en dessous du seuil de 2,5 mV pendant les phases de charge, garantissant la sécurité et l'intégrité des cellules pendant les tests.

4. Contributions Principales

Plateforme Non Invasive : Développement d'un système matériel embarqué capable de diagnostiquer des cellules individuelles dans des modules commerciaux assemblés sans désassemblage, comblant un vide dans la littérature académique.
Méthodologie de Quantification : Proposition d'une méthode robuste pour extraire des métriques précises (capacité, énergie, résistance) en tenant compte des hétérogénéités et des contraintes de fenêtre de tension commune.
Caractérisation des Hétérogénéités : Mise en évidence de gradients intra-module spécifiques (la cellule centrale ayant une résistance plus faible, la première ayant une capacité souvent plus faible), ce qui est crucial pour comprendre la dégradation des packs réels.
Intégration Sécurité/Performance : Démonstration de la capacité à équilibrer activement les cellules pendant les tests pour prévenir les surcharges et assurer la sécurité du module.

5. Signification et Impact

Pour la Seconde Vie : Cette technologie est essentielle pour le tri et la qualification des batteries en fin de vie première. Elle permet d'identifier les modules et cellules défaillants sans détruire le module, facilitant ainsi le réemploi sûr dans des applications de stockage stationnaire.
Maintenance et Diagnostic : La plateforme offre un outil pour la maintenance prédictive des packs de véhicules électriques, permettant de détecter précocement les cellules faibles ou les gradients thermiques internes.
Recherche Future : Les auteurs soulignent la nécessité de mesures de température au niveau de la cellule (et non seulement de surface) pour confirmer l'hypothèse des gradients thermiques internes comme cause principale des hétérogénéités de résistance.

En résumé, ce travail présente une avancée significative dans le diagnostic des batteries, passant d'une approche destructive ou basée sur des modèles simplifiés à une caractérisation précise, non invasive et sécurisée au niveau de la cellule dans des environnements commerciaux réels.