Entwicklung eines datenbankgestützten Systems zur Analyse, Visualisierung und Bewertung von Batteriemessdaten

Diese Masterarbeit untersucht die Entwicklung eines datenbankgestützten Systems zur Analyse, Visualisierung und regelbasierten Bewertung heterogener Batteriemessdaten. Ausgangspunkt ist der hohe manuelle Aufwand bei der Verarbeitung von Messungen, die als MDF- beziehungsweise MF4-Dateien, Scienlab-Berichtspakete oder mehrkanalige ESD-Kampagnen vorliegen. Unterschiede in Dateistruktur, Kanalbenennung und Dokumentation der Messbedingungen erschweren dabei eine einheitliche und nachvollziehbare Auswertung.

Der entwickelte Prototyp katalogisiert Messquellen in einer lokalen SQLite-Datenbank, ohne die großen Rohdateien unnötig zu duplizieren. Er überführt unterschiedlich benannte Rohkanäle in ein gemeinsames Signalmodell und unterstützt die kontrollierbare Erkennung von Testart und Batteriekontext. Prüftypspezifische Auswertewege bestimmen Kennwerte für Kapazität, OCV, EIS, HPPC, ACIR und weitere Widerstandsmessungen. Ergänzend werden Modulmessungen und mehrkanalige Kampagnen verarbeitet. Die Ergebnisse werden mit transparenten Regeln, Hinweisen zur Datenqualität und bekannten Einschränkungen verbunden sowie in technischen Diagrammen und einem PDF-Bericht dokumentiert.

Die Evaluation erfolgte anhand repräsentativer Zell-, Modul- und Kampagnendaten sowie automatisierter Softwaretests. Die vier Fallstudien belegen den Import einer Kapazitätsmessung, eines binären Scienlab-Zellberichts, einer Modulmessung mit mehreren Spannungsabgriffen und einer ESD-Kampagne mit unvollständiger Kanalabdeckung. Dabei zeigt sich, dass die getrennte Behandlung von Grenzwertverletzungen, fehlender Evidenz und nicht vergleichbaren Messbedingungen unbegründete positive Zustandsaussagen verhindert.