Progetto ARISBE - Monitoraggio intelligente della salute delle batterie

 ARISBE (Artificial Intelligence System for BEV Enhancement) è un progetto sviluppato nell’ambito del Programma CNMS (CN00000023), finanziato dall’Unione Europea attraverso il PNRR MUR – M4C2, Investimento 1.4 “Potenziamento strutture di ricerca e creazione di campioni nazionali di R&S su alcune Key Enabling Technologies”.

Grazie a questo finanziamento, Alma Automotive mette a frutto le competenze acquisite nel testing delle batterie e nella modellazione matematica per sviluppare una soluzione tecnologica avanzata per il monitoraggio in tempo reale dello stato di salute dei pacchi batteria.

Obiettivi del progetto

L’obiettivo è realizzare un sistema innovativo basato su architettura Edge-Cloud, per incrementare la sicurezza e l’efficienza dei sistemi propulsivi elettrici monitorando le batterie installati sui veicoli. 

Componenti del sistema

Il sistema è composto da due componenti principali:

• Dispositivo Edge: collegato al Battery Management System (BMS) del veicolo tramite bus CAN e raccoglie tutte le misurazioni necessarie per valutare lo stato di salute della batteria. Gli algoritmi di intelligenza artificiale elaborano i dati di origine per generare indici numerici e rilevare eventuali anomalie.
• Applicazione Cloud: riceve i dati elaborati, li archivia e li rende disponibili tramite un’interfaccia web intelligente. Il cloud consente analisi storiche, confronti tra dispositivi e l’implementazione di sistemi di allarme.

L’accesso ai dati può essere configurato per diverse categorie di utente: produttori di batterie, manutentori, utenti finali, ecc.

Impatto e sostenibilità

ARISBE si inserisce nel percorso di decarbonizzazione promosso dalla Comunità Europea, sfruttando tecnologie intelligenti e innovative per favorire la transizione ecologica.

Risultato del progetto

Il progetto si è concluso con successo con la realizzazione di un prototipo funzionante, testato su veicolo elettrico, in grado di monitorare in tempo reale lo stato di salute dei pacchi batteria (SoH), basandosi sui dati forniti dal BMS.

Gli avanzati algoritmi di intelligenza artificiale integrati nel dispositivo consentono non solo la stima accurata dello stato di salute della batteria, ma anche il monitoraggio continuo di eventuali anomalie.

L’usabilità del prototipo per l’utente finale è stata garantita grazie all’implementazione di una comunicazione Edge-Cloud, che permette il controllo in tempo reale e online di tutti gli indicatori rappresentativi del pacco batteria durante l’utilizzo.

Investimento

Il progetto ha previsto un investimento complessivo di €292.254,00, di cui €184.144,00 finanziati tramite contributo europeo.

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