Lithium-ion batteries are the core of modern energy storage systems, ranging from portable electronics to electric vehicles and national grids. Ensuring their reliability during production is crucial to minimize waste and safety risks. One of the most critical quality indicators is self-discharge, a process that traditionally requires long measurement times and centralized instrumentation, making it a major bottleneck in battery manufacturing. Reducing detection time without compromising accuracy would enable earlier rejection of faulty cells and significantly improve production throughput. This thesis presents the development of a distributed system for fast self-discharge detection based on continuous open-circuit voltage measurement. The proposed architecture combines cell-level sensing nodes with centralized data processing, allowing high-resolution voltage measurements to be acquired in parallel across large cell batches. Laboratory characterization focused on understanding the influence of temperature on open-circuit voltage, as temperature effects are among the dominant sources of uncertainty in self-discharge estimation. The analysis of these results guided the design of a robust, relative measurement approach capable of compensating temperature-induced drifts without explicit modeling. The final demonstrator integrates precision analog front-end electronics, low-power wireless communication, and a centralized data-processing algorithm capable of isolating defective cells in just a few hours in real-world validation tests---compared to days or weeks required by conventional methods. As part of the scalability analysis, the final phase of this work investigates an hybrid approach combining the proposed architecture with a modified potentiostatic circuit topology to further enhance measurement accuracy. The resulting prototype demonstrates a complete, end-to-end implementation combining sensing, communication, and analytics in a scalable architecture, proving the technical feasibility of distributed, high-throughput quality control for lithium-ion cells.
Le batterie agli ioni di litio sono al centro dei moderni sistemi di accumulo energetico, dai dispositivi elettronici portatili ai veicoli elettrici fino alle reti elettriche nazionali. Garantirne l'affidabilità durante la produzione è fondamentale per ridurre sprechi e rischi per la sicurezza. Uno degli indicatori di qualità più critici è l'autoscarica, il cui processo di misura richiede tradizionalmente tempi di misura molto lunghi, rappresentando un importante collo di bottiglia nella produzione di batterie. Ridurre i tempi di misura senza compromettere la precisione permetterebbe di scartare più precocemente le celle difettose e migliorare significativamente il throughput produttivo. Questa tesi presenta lo sviluppo di un sistema distribuito per il rapido rilevamento dell'autoscarica basato sulla misurazione continua della tensione a vuoto delle celle. L'architettura proposta combina nodi di rilevamento periferici con un'elaborazione dati centralizzata, consentendo di acquisire misure di tensione ad alta risoluzione in parallelo su grandi lotti di celle. Una fase di caratterizzazione in laboratorio si è concentrata sullo studio dell'influenza della temperatura sulla tensione a vuoto delle celle, poiché gli effetti termici rappresentano una delle principali fonti di incertezza nella stima dell'autoscarica. L'analisi di questi risultati ha guidato la progettazione di un approccio di misura "relativa" robusto, capace di compensare le variazioni indotte dalla temperatura senza richiedere una modellizzazione esplicita. La demo finale integra elettronica analogica di precisione, comunicazione wireless a basso consumo e un algoritmo di elaborazione dati centralizzato in grado di isolare le celle difettose in poche ore durante test di validazione, rispetto ai giorni o settimane richiesti dai metodi convenzionali. La fase finale di questo lavoro esplora un approccio ibrido che combina l'architettura proposta con una topologia di circuito potentiostatico modificata, al fine di migliorare ulteriormente la precisione della misura. Il prototipo risultante dimostra un'implementazione completa che combina misura, comunicazione, e analisi dei dati in un'architettura scalabile, dimostrando la fattibilità tecnica di un controllo qualità distribuito e ad alto throughput per le celle agli ioni di litio.
Distributed system for fast self-discharge detection in lithium-ion battery manufacturing plants
AGNELLI, GIORGIO
2024/2025
Abstract
Lithium-ion batteries are the core of modern energy storage systems, ranging from portable electronics to electric vehicles and national grids. Ensuring their reliability during production is crucial to minimize waste and safety risks. One of the most critical quality indicators is self-discharge, a process that traditionally requires long measurement times and centralized instrumentation, making it a major bottleneck in battery manufacturing. Reducing detection time without compromising accuracy would enable earlier rejection of faulty cells and significantly improve production throughput. This thesis presents the development of a distributed system for fast self-discharge detection based on continuous open-circuit voltage measurement. The proposed architecture combines cell-level sensing nodes with centralized data processing, allowing high-resolution voltage measurements to be acquired in parallel across large cell batches. Laboratory characterization focused on understanding the influence of temperature on open-circuit voltage, as temperature effects are among the dominant sources of uncertainty in self-discharge estimation. The analysis of these results guided the design of a robust, relative measurement approach capable of compensating temperature-induced drifts without explicit modeling. The final demonstrator integrates precision analog front-end electronics, low-power wireless communication, and a centralized data-processing algorithm capable of isolating defective cells in just a few hours in real-world validation tests---compared to days or weeks required by conventional methods. As part of the scalability analysis, the final phase of this work investigates an hybrid approach combining the proposed architecture with a modified potentiostatic circuit topology to further enhance measurement accuracy. The resulting prototype demonstrates a complete, end-to-end implementation combining sensing, communication, and analytics in a scalable architecture, proving the technical feasibility of distributed, high-throughput quality control for lithium-ion cells.| File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/10589/247456