电池无损智能诊断系统（UBSC-LD）从声学的角度观测锂电池内部材料的结构变化，通过提取不同频率超声波形中峰峰值、声时、频宽、波包宽度等特征值，对锂电池超声透射信号进行波形分析和C扫描成像以表征电池内部的变化。它可以实现软包电池及方形电池中电解液浸润状况及微量产气的原位无损检测，并能迅速灵敏地检测电解液浸润性，评价电解液稳定性，检测SEI生长情况，从而对电池的健康状况进行综合评估。探究电池失效机制、优化电池的装配过程，有助于实现锂离子电池的安全性预警与故障的及早排除，是用于新型电池研发、失效机制分析、极限工况确定、梯次利用筛检的有力工具。
主要技术指标有：（1）扫描面积：600 mm* 300 mm；（2）穿透深度：70 mm；（3）面内分辨率：0.5 mm；（4）温控范围及精度：-20~80 oC，± 0.5 oC；（5）超声探头：双对双频，多频段联合分析；（6）声时测量精度：200 μs；（7）数据采集精度：12位量化；（8）可同步充放电和电化学阻抗分析。
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linger
2021-10-10
成果介绍
科技计划：
成果形式：
合作方式：
参与活动：
首届江苏产学研合作对接大会
专利情况：
未申请专利
成果简介
成果概况
电池无损智能诊断系统（UBSC-LD）从声学的角度观测锂电池内部材料的结构变化，通过提取不同频率超声波形中峰峰值、声时、频宽、波包宽度等特征值，对锂电池超声透射信号进行波形分析和C扫描成像以表征电池内部的变化。它可以实现软包电池及方形电池中电解液浸润状况及微量产气的原位无损检测，并能迅速灵敏地检测电解液浸润性，评价电解液稳定性，检测SEI生长情况，从而对电池的健康状况进行综合评估。探究电池失效机制、优化电池的装配过程，有助于实现锂离子电池的安全性预警与故障的及早排除，是用于新型电池研发、失效机制分析、极限工况确定、梯次利用筛检的有力工具。
主要技术指标有：（1）扫描面积：600 mm* 300 mm；（2）穿透深度：70 mm；（3）面内分辨率：0.5 mm；（4）温控范围及精度：-20~80 oC，± 0.5 oC；（5）超声探头：双对双频，多频段联合分析；（6）声时测量精度：200 μs；（7）数据采集精度：12位量化；（8）可同步充放电和电化学阻抗分析。
创新要点
主要技术指标
其他说明
完成人信息
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