Ausbildung zum Elektroniker für Automatisierungstechnik mit der Volkswagen AG und der IHK Braunschweig.

Studium der Elektrotechnik an der Hochschule Ostfalia (Wolfenbüttel) in Kooperation mit der Volkswagen AG; Bachelorarbeit in der Lenkungs- und Funktionsentwicklung der Volkswagen AG zum Thema Entwurf und Implementierung eines zeitdiskreten Hinf-Reglers für eine elektromechanische Lenkung (2014).

Anschließend Studium der Elektro- und Informationstechnik am Karlsruher Institut für Technologie mit der Studienrichtung Regelungs- und Steuerungstechnik; Masterarbeit im Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme zum Thema optimierungsbasierte Verfahren zur intervallhaften Identifikation (2016).

Seit November 2016 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme.

Online-Identifikation von physikalisch interpretierbaren Systemparametern einer Lithium-Ionen-Batterie

Unter immer größer werdenden gesellschaftlichen Interesse findet die Energiewende statt. Eine der zentralen Fragen ist die Speicherung der Energie. Diese stellt sich zum einen durch die große Verbreitung von tragbaren elektronischen Geräten oder durch die Elektrifizierung des Automobils. Zum anderen ist diese Frage von Interesse zur besseren Ausnutzung der volatilen Energiequellen.

Dabei stehen aktuell vor allem Lithium-Ionen-Batterien im Fokus, da diese eine hohe Energiedichte besitzen. Da diese auch Nachteile, wie z. B. geringe Speicherkapazität, mit sich bringen und noch viele Fragen, wie z. B. die Zustandsbestimmung der Lithium-Ionen-Batterie, offen sind, beschäftigen sich die verschiedensten wissenschaftlichen Bereiche mit dem Thema. Auch am IRS ist die Lithium-Ionen-Batterie Gegenstand aktueller Forschungen.

Im Rahmen meiner Promotion soll ein Online-Identifikationsverfahren entwickelt werden, das eine Interpretation des physikalischen Zustands einer Lithium-Ionen-Batterie zulässt. Dafür ist zunächst das Batteriemodell aus der mathematischen Beschreibung der chemischen Prozesse herzuleiten. Eine Beschreibungsform, die eine solche physikalische Interpretation ermöglicht, stellt die Klasse der fraktionalen Modellen dar. Die Besonderheit dieser Modellklasse ist, dass die auftretenden Ableitungen nicht mehr ganzzahlig sein müssen. Bei der Herleitung des Modells ist es außerdem wichtig, möglichst spät Vereinfachungen zu treffen, sodass die Modellparameter den physikalischen Bezug behalten. Die Modellparameter müssen für die physikalische Zustandsschätzung online identifiziert werden. Dafür ist anschließend das am IRS entwickelte Identifikationsverfahren basierend auf Modulationsfunktionen für den Online-Betrieb zu entwickeln und numerisch zu bewerten.

Das übergeordnete Ziel dahinter ist, durch die Kenntnis der Parameterwerte im Betrieb die Ansteuerung der Lithium-Ionen-Batterien durch das Batteriemanagementsystem zu optimieren und folglich eine bessere Ausnutzung der Ressourcen zu besitzen.

Einführung in die fraktionale Analysis

• Übung und Betreuung der Lehrveranstaltung Praktischer Entwurf regelungstechnischer Systeme