Ненавантажувальні випробування

Ненавмисне тестування протягом усього життєвого циклу за допомогою NDE 4.0

Як пише Нік Флахерті, NDE 4.0 поєднує ненавмисне тестування з датчиками, штучним інтелектом та цифровими двійниками для забезпечення повного аналізу протягом усього життєвого циклу

Ненавмисне тестування (NDT) зазнає фундаментальних змін. Поєднання методів NDT із штучним інтелектом, цифровими двійниками та технологіями вимірювання створює можливості для аналізу дефектів у замкнутому циклі, що дозволяє постійно покращувати якість виробничого процесу

Цей процес ненавмисної оцінки (NDE) є ключовим фактором для покращення безпеки, вихідності та масштабованості у виробництві електромобілів, особливо щодо акумуляторних батарей та двигунів

Це ознаменовує фундаментальні зміни у способах застосування технологій NDE у сучасних виробничих системах, зокрема під час виготовлення акумуляторних блоків на літій-іонних елементах. На відміну від традиційних підходів NDE, які зазвичай виконуються як окремі кроки офлайн-перевірки, технологія NDE 4.0 характеризується інтеграцією технологій оцінки з цифровою виробничою інфраструктурою, автоматизацією та аналізом на основі даних. Це повністю узгоджується з принципами Індустрії 4.0, які наголошують на зв’язності, отриманні даних у реальному часі та розумному прийнятті рішень.

Ключовою особливістю NDE 4.0 є перехід від періодичних перевірок до безперервної та прямої оцінки. У виробництві акумуляторних батарей, де незначні відхилення у процесі можуть призвести до серйозного погіршення їхніх характеристик чи створити ризики для безпеки, здатність відстежувати дефекти в реальному часі є критично важливою. NDE 4.0 дозволяє раннє виявлення неузгоджень у процесі виробництва на кількох етапах, зокрема під час виготовлення електродів, складання клітин та інших процесів формування, що дає можливість вжити коригувальних заходів ще до того, як дефекти поширяться. Інтегруючи традиційні дані NDE з моніторингом стану конструкцій та даними про стан матеріалів, виробники можуть покращити контроль процесу за допомогою нових технологій датчиків, бездротової передачі даних та робототехніки. Оцінки, здійснювані за допомогою штучного інтелекту, також дозволяють робити більш точні висновки щодо стану конструкцій та прогнозувати їхній залишковий термін служби.

Цифровізація є ключовою складовою платформи NDE 4.0. Сучасні детектори рентгенівських променів та ультразвуку генерують великі обсяги високорозмірних цифрових даних, які обробляються за допомогою алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту. Ці інструменти дозволяють автоматизувати класифікацію дефектів, виявлення аномалій та визначення зв’язку між сигналами некритичних випробувань та показниками продуктивності акумулятора, такими як рівень заряду, ступінь зносу та залишковий термін служби.

Ще одним ключовим аспектом NDE 4.0 є фузія багатомодальних даних. Замість того, щоб покладатися на один метод оцінки, NDE 4.0 об’єднує інформацію з кількох способів вимірювання, включаючи ультразвукову оцінку, інфрачервону термографію, електрохімічну спектроскопію імпедансу (EIS) та методи на основі зображень. Таке поєднання взаємодоповнювальних даних підвищує чутливість до дефектів та зменшує невизначеність, особливо щодо складних механізмів відмови багатьох масштабів у літій-іонних акумуляторах.

NDE 4.0 також наголошує на інтеграції у замкнутому циклі з системами виробництва та моніторингу. Результати оцінки безпосередньо пов’язані з платформами керування процесами, цифровими двійниками та системами керування акумуляторами, що дозволяє застосовувати адаптивні стратегії виробництва та покращувати моніторинг у процесі експлуатації. Ця здатність до роботи у замкнутому циклі перетворює NDE з пасивного інструменту контролю якості на активний елемент оптимізації процесів та управління життєвим циклом.

Типи NDT

Технології NDT мають вирішальне значення для забезпечення структурної цілісності, ефективності та безпеки компонентів електромобілів, не завдаючи пошкоджень під час перевірки.

Ультразвукове тестування (UT) використовує звукові хвилі для картографування елементів акумулятора та виявлення внутрішніх дефектів, таких як порожнини, деламінація та дендрити, на мікро- та нанорівнях. Для перевірки композитних корпусів, роторів високошвидкісних двигунів та з’єднань на основі клею в багатоматеріальних конструкціях використовуються різні методи, зокрема ультразвукове тестування з фазовим массивом, ультразвукове тестування з керованими хвилями та ультразвукове тестування з повітряним з’єднанням.

Найпоширенішими конфігураціями ультразвукового контролю є методи імпульс-ехо, прямої передачі та керованих хвиль. У методах імпульс-ехо використовується один перетворювач, який аналізує відбиті сигнали для виявлення внутрішніх переривчастостей, тоді як у методах прямої передачі застосовуються окремі перетворювачі-передавачі та приймачі для кількісної оцінки затухання та затримки хвиль через товщину матеріалу, що підвищує чутливість до незначних внутрішніх змін. Методи керованих хвиль, включаючи хвилі Ламба, поширюють ультразвуковий імпульс вздовж поверхні матеріалу та демонструють високу чутливість до розшарування та дефектів між шарами, оскільки їхня енергія сильно залежить від умов на межах міжшарових структур.

Інфрачервоні камери можуть відстежувати теплове випромінювання та виявляти аномалії. Методи локування та імпульсної термографії дозволяють виявляти підповерхневі повітряні проміжки, точки з високим опором контакту у високовольтних проводах чи закупорки каналів охолодження в пристроях електроніки потужності, таких як інвертори та акумуляторні батареї.

Сканування рентгенівськими променями та комп’ютерною томографією (XCT) використовує ту саму іонізуючу радіацію, що й у лікарнях, для створення високоякісних 2D та 3D зображень. Його переважно застосовують для перевірки з’єднань елементів акумулятора, вирівнювання внутрішніх електродів, з’єднань паянням у напівпровідниках потужності та конструкційних елементів великих розмірів.

Тестування едді-струмами (ECT) використовує електромагнітну індукцію для виявлення дефектів на поверхні та близько до неї у провідних компонентах. Цей метод широко застосовується для перевірки з’єднань статора електродвигуна, тріщин у ламінатах ротора та з’єднань контактних пластин акумулятора.

Оцінка акустичних випромінювань (AE) — це пасивна технологія неруйнівного контролю, яка виявляє транзиторні еластичні хвилі, що утворюються внаслідок раптового звільнення локалізованої енергії в матеріалі. У літій-іонних акумуляторах таке звільнення енергії зазвичай пов’язане із початком утворення мікротріщин, їх розповсюдженням, розламом частинок, утворенням газу чи роз’єднанням на межах з’єднань. Датчики акустичних випромінювань, зокрема п’єзоелектричні, волоконно-оптичні та пристрої на основі MEMS, перетворюють ці еластичні хвилі на електричні сигнали, які можна аналізувати з точки зору амплітуди, тривалості, частотного складу та частоти виникнення подій.

Технології НДЕ на основі лазера забезпечують високоточні, безконтактні вимірювання компонентів акумуляторів та використовуються переважно для контролю розмірів, профілювання поверхні та виявлення дефектів. Системи лазерного сканування дозволяють створювати детальні 3D-моделі, що сприяє з високою точністю ідентифікації геометричних відхилень та нерівностей поверхні. Порівняно з методом візуалізації за допомогою магнітного поля, який орієнтований на виявлення дефектів колектора струму наприкінці виробничого процесу, технології на основі лазера мають ширшу сферу застосування на різних етапах виробництва.

Моделі машинного навчання (такі як CNN та GAN) обробляють дані сканування з використанням усіх цих технологій у реальному часі для автоматизації виявлення дефектів, скорочення часу перевірки та зменшення кількості хибних позитивних результатів.

Акумуляторні батареї

NDE 4.0 поєднує передові технології вимірювання з ШІ, автоматизованим аналізом даних та кіберфізичними системами для забезпечення безперервної перевірки компонентів та збірок акумуляторів прямо під час їх виробництва. На відміну від традиційних тестувань наприкінці лінії чи діагностики після збою, системи NDE 4.0 спрямовані на виявлення дефектів на ранніх стадіях, відстеження їх розвитку та надання корисних рекомендацій для процесів виробництва. Ця можливість є особливо цінною з огляду на масштаби сучасних гігафабрик та зростаючу складність архітектури акумуляторів. Проте, попри значний прогрес, широке впровадження NDE 4.0 у масовому виробництві акумуляторів для електромобілів залишається обмеженим. Основними викликами є інтеграція з існуючими виробничими лініями, масштабованість у умовах високої продуктивності, об’єднання даних із результатами роботи систем керування акумулятором та довгострокова перевірка надійності та економічної ефективності.

Використання даних ненавмисних екстрасенсорних досвідів разом із термічними моделями та оцінками BMS є важливою можливістю для покращення стратегій прогнозного технічного обслуговування, скорочення часу простою та зменшення ризиків для безпеки протягом усього життєвого циклу акумулятора. Впровадження технології NDE 4.0 дозволяє знизити кількість відходів, покращити якість продукції та скоротити витрати на гарантійне обслуговування та відкликання.

У застосуваннях акумуляторних пакетів технології ненавмисного екстрасенсорного тестування широко використовуються для виявлення дефектів під час виробництва, оцінки структурної цілісності та моніторингу механізмів деградації як під час виробництва, так і під час експлуатації. Ця технологія розвинулась від простої візуальної перевірки та базової механічної оцінки до складних методів вимірювання та зйомки, заснованих на фізиці, що призвело до фундаментальних змін у способах генерації, обробки та використання даних перевірок.

Методи недеструктивного контролю, призначені для експлуатаційного та раннього попередження, дозволяють постійно стежити за станом акумулятора під час роботи. Методи, засновані на імпедансі, акустичному вимірюванні та термічному моніторингу, можуть виявити аномальні тенденції зносу чи ризики для безпеки ще до настання катастрофічного збою.

У цій класифікації наголошується, що ефективна перевірка акумуляторів вимагає поєднання різних методів недеструктивного контролю, обраних з урахуванням типу дефектів, етапу виробництва та вимог до продуктивності. Традиційні методи недеструктивного контролю дозволяють всебічно оцінити як зовнішні, так і внутрішні фізичні, механічні, термічні та електрохімічні характеристики літій-іонних акумуляторів, а візуальна перевірка залишається основним способом виявлення зовнішніх пошкоджень, деформацій, витоків та нерівностей на поверхні.

Ультразвуковий контроль

Нещодавні дослідження показали можливість використання технології ультразвукових керованих хвиль для оцінки рівня заряду та стану акумулятора за допомогою характеристик сигналів у часовій та частотній областях. Однак було виявлено, що чутливість до електрохімічного стану зменшується з віком, що свідчить про необхідність стратегій калібрування, які б враховували поступові структурні та матеріальні зміни протягом життєвого циклу акумулятора. У інших дослідженнях використовувалося вимірювання часу проходження ультразвукових хвиль для моніторингу рівня заряду, і було отримано переконливі докази того, що цей час сильно залежить від температури та механічних умов, що вимагає ретельного врахування теплових ефектів для достовірних висновків у практичних системах. Це підкреслює, що ультразвукова оцінка є перспективною для реального часу моніторингу, але її інтерпретованість залежить від контролю чи компенсації температури, тиску та умов на межах системи.

Ультразвукове сканування з використанням повітря також стало перспективним методом безконтактної перевірки, який дозволяє виявляти розшарування, тріщини та порожнини в електродах та розділювачах, а також сприяє оцінці рівня заряду батареї. Поєднання ультразвукової діагностики з інфрачервоною термографією може надати доповнювальну інформацію, адже ультразвук досліджує внутрішню структуру, тоді як термографія фіксує поверхневі теплові аномалії, пов’язані зі змінами опору, утворенням газу чи локальним нагріванням.

Дедалі частіше використовуються підходи, засновані на даних, для пов’язування акустичних характеристик із електрохімічним станом, а нещодавні дослідження пропонують стратегії спільної оцінки рівня заряду та температури за допомогою відбитих ультразвукових хвиль та покращення моделей шляхом додавання даних для підвищення їхньої стійкості. Ультразвукова оцінка є особливо привабливою для технологій неінвазивного контролю 4.0 завдяки своїй сумісності з автоматизацією, можливості швидких вимірювань та потенціалу інтеграції з машинним навчанням для масштабованої класифікації дефектів та безперервного моніторингу.

Рентген та комп’ютерна томографія

XCT дозволяє детально описувати дефекти, такі як неправильне розташування електродів, порожнини, деламінація та структурні деформації, які можуть спричинити внутрішні короткі замикання. Його висока просторова роздільна здатність, включаючи нано-CT у дослідницьких цілях, сприяє вивченню дрібномасштабних особливостей, таких як інтерфейси електродів та мікроструктурна нерівномірність.

Незважаючи на ці переваги, масштабне впровадження методів оцінки на основі рентгенівського випромінювання зустрічає труднощі через високу вартість обладнання, час сканування та вимоги до безпеки від радіації, які зазвичай потребують спеціалізованих приміщень та кваліфікованого персоналу, хоча вартість систем знижується, а штучний інтелект допомагає у інтерпретації даних.

Підхід до реконструкції в реальному часі обробляє найновіші проекції для створення 3D-зображення під час експерименту, що дозволяє спостерігати за динамічними процесами та вносити потенційні корективи в реальному часі. Останні дослідження також розглядають можливості навчання «у момент використання» для прибирання шумів за допомогою глибоких нейромереж та швидкого обчислення під час отримання томограм у рентгенівській томографії, що підтримує зворотний зв’язок у реальному часі для оптимізації експерименту та автоматичної інтерпретації результатів. Ці досягнення тісно відповідають цілям NDE 4.0, забезпечуючи швидші процеси створення зображень, автоматичне виявлення дефектів та інтеграцію результатів зйомки в цифрові системи виробництва.

Нещодавно була розроблена сучасна система рентгенівського сканування типу «в лінію» для виробничих середовищ, де важливими показниками є охоплення та швидкість обробки. Ця система, призначена для прямого інтегрування в існуючі лінії виробництва, сканує кожну деталь з повною швидкістю конвеєра без використання спеціальних пристроїв фіксації чи інших перерв у процесі виробництва.

Традиційне рентгенівське сканування «в лінію» вже давно використовується для виявлення очевидних дефектів, проте цінність отриманих даних завжди була обмеженою. Підключення системи рентгенівського контролю на лінії виробництва до програмної платформи на базі хмари перетворює кожен скан на точку даних, яка використовується для автоматизованого прийняття рішень, моніторингу процесів та підготовки звітів. Це дозволяє вийти за межі простого перевірки на наявність/відсутність дефектів, оскільки дані накопичуються протягом кількох серій виробництва, змін та на різних підприємствах.

Конфігурації джерела рентгенівських променів та детекторів можна налаштувати так, щоб вони відповідали розташуванню деталей на конвеєрі та конкретним областям, які потрібно перевірити, у 2D та 2.5D конфігураціях. Багатолінійна 2.5D архітектура фіксує інформацію про глибину за один прохід, що забезпечує кращу видимість дефектів у складних ситуаціях. Налаштовувані опції сортування та відхилення дозволяють контролювати обробку позначених деталей на наступних етапах.

Акустичні тести

Акустичний емісійний аналіз є особливо ефективним для відстеження активних процесів пошкоджень, які виникають під час роботи акумулятора, а не лише для виявлення статичних дефектів. Експериментальні дослідження показали, що сигнали акустичного емісійного аналізу змінюються залежно від складу матеріалу електродів та їхнього електрохімічного стану, що виявляє зв’язок між акустичними ознаками та стабільною чи нестабільною роботою акумулятора. Зазвичай спостерігаються два основні типи сигналів акустичного емісійного аналізу: сигнали неперервного типу, пов’язані з електрохімічними реакціями, та сигнали імпульсного типу, пов’язані з окремими механічними пошкодженнями. Було показано, що неперервна активність акустичного емісійного аналізу під час розряду корелює з загальним станом акумулятора, тоді як сигнали імпульсного типу є більш помітними на ранніх етапах циклування та зростають з віком, що відповідає тенденціям, характерним для моделі деградації у вигляді «ванни».

Оцінка акустичних хвиль має переваги у виявленні пошкоджень на ранніх стадіях, які можуть залишатися невидимими за допомогою методів, заснованих на зйомці. Однак її чутливість до фонового шуму, умов на межах та розташування датчиків ускладнює інтерпретацію результатів. У рамках концепції NDE 4.0 оцінка акустичних хвиль значно покращується завдяки автоматизованій класифікації сигналів та розпізнаванню закономірностей на основі машинного навчання, що дозволяє ефективно використовувати її для раннього виявлення несправностей та відстеження їх прогресування в батарейних системах.

Технологія скануючої акустичної мікроскопії передає звукові хвилі низької енергії крізь комерційну батарею у формі пакета. Швидкість цих хвиль змінюється під час проходження крізь різні матеріали всередині батареї, що дозволяє дослідникам отримати повну, детальну та швидку інформацію про хімічні зміни в матеріалах батареї під час її використання.

Цей процес допомагає виявляти структурні дефекти чи пошкодження, які можуть спричинити коротке замикання, недоліки чи дисбаланс матеріалу, що може уповільнити роботу, а також ознаки того, що проблеми можуть виникнути. Однією з речовин, які сканер особливо добре виявляє, є газ, що має велике значення, адже наявність газу всередині акумулятора є ознакою сухих ділянок, які можуть призвести до збою в роботі елемента під час використання.

Термографія

У аналізі акумуляторів використовуються як пасивні, так і активні методи термографії. Пасивна інфрачервона термографія (IRT) ґрунтується на теплі, яке генерується під час звичайної роботи акумулятора, тоді як активна IRT використовує зовнішнє збудження для покращення видимості дефектів. Було описано різні джерела збудження, зокрема нагрів лазером, спалахові лампи, ультразвукове збудження, індуктивне нагрівання та електрична стимуляція; вибір залежить від властивостей матеріалу та характеристик дефектів. Техніки активної термографії, особливо імпульсна IRT, демонструють високу ефективність у виявленні деламінації та внутрішніх дефектів завдяки тимчасовим тепловим реакціям.

Кілька досліджень поєднали метод IRT із вимірюваннями термопар для аналізу теплової поведінки літій-іонних акумуляторів при різних швидкостях розряду, виявивши тісний зв’язок між розподілом температури, геометрією акумулятора та прикладеними навантаженнями. Останні дослідження також запропонували гібридні підходи, які поєднують термографію з апроксимованими тепловими моделями для оцінки внутрішнього генерування тепла в акумуляторах типу „пакет“, що дозволяє краще інтерпретувати дані про температуру поверхні. З точки зору стандарту NDE 4.0 метод IRT ідеально підходить для автоматизованої, високошвидкісної перевірки, і його можна покращити за допомогою обробки зображень та машинного навчання для реального часу виявлення аномалій та прогнозування рівня безпеки.

Лазерне вимірювання

Нещодавні дослідження представили системи безконтактної лазерної перевірки, які поєднують лазерне збудження з лазерним Доплерівським віброметром для виявлення внутрішніх дефектів у літій-іонних акумуляторах під час виробництва. Аналізуючи поширення хвиль Ламба, ці системи можуть відрізняти цілісні елементи від пошкоджених, що дозволяє здійснювати моніторинг у реальному часі та кількісну класифікацію дефектів. Такі підходи демонструють великий потенціал для перевірки безпосередньо під час виробництва завдяки своїй безконтактній природі та сумісності з автоматизацією.

Хоча техніки оцінки на основі лазерів забезпечують високу роздільну здатність та гнучкість, існують проблеми, пов’язані з вартістю системи, чутливістю до умов навколишнього середовища та вимогами до обробки даних. Текущі дослідження спрямовані на покращення надійності, роздільної здатності та інтеграції з автоматизованими виробничими лініями. Ці методи на основі лазерів є особливо привабливими при поєднанні з передовою обробкою сигналів та штучним інтелектом, що дозволяє здійснювати масштабовану та швидку перевірку під час виробництва акумуляторних батарей наступного покоління.

Нещодавня співпраця поєднує рентгенографію, комп’ютерну томографію та ультразвукові технології на основі штучного інтелекту для створення комплексного рішення з перевірки протягом усього життєвого циклу для виробництва, розробки та обслуговування акумуляторів. Ця спільна система перевірки є першою на ринку, яка може виявляти різні форми несправностей протягом усього життєвого циклу виробництва, що дозволяє виробникам акумуляторів досягати економії коштів та підвищувати продуктивність.

Жодна окрема технологія перевірки не може виявити всі форми несправностей протягом усього життєвого циклу виробництва, тому співпраця охоплює спільну розробку продуктів, спільне проектування пристроїв наступного покоління та інтегровані послуги. Це робиться для вирішення фундаментальної проблеми перевірки, з якою стикаються акумуляторні заводи по всьому світу: аж до 90% елементів акумуляторів для електромобілів містять певні аномалії.

Можливості повної перевірки протягом усього життєвого циклу охоплюють виробництво елементів, їх складання у модулі та обслуговування на місцях. Для забезпечення якості та аналізу несправностей у лабораторних умовах використовуються рентгенографія та XCT; крім того, для розробки елементів та характеристикування матеріалів застосовується XCT високого рівня для досліджень та розробок, а для перевірки акумуляторних пакетів та модулів — CT високої енергії.

Поєднання кількох технологій НДТ — від XCT та ультразвуку для онлайн-перевірки до машинного навчання для створення замкнутого циклу зворотного зв’язку з даними процесу — дозволяє виробникам раніше виявляти дефекти, зменшувати кількість відходів на кінці лінії та оптимізувати процеси на основі даних.

Nавіть незначне покращення рівня вихідності на рівні гігафабрик у кілька десятих відсотка призводить до економії десятків мільйонів щороку завдяки використанню багатомодальних методів вимірювання.

У рамках спільної програми перевірки концепції було протестовано понад 400 акумуляторних елементів за допомогою поєднання методів UT та XCT, створивши всеосяжний набір даних для наук про акумулятори. Ця програма показала, що багатомодальний підхід дозволяє досягти економії коштів на рівні понад 10% порівняно з перевіркою за допомогою однієї модаліти, а також покращує швидкість виявлення дефектів на 12%.

Детектування в діапазоні терагерц

Інший метод виявлення незначних змін товщини електродів акумулятора передбачає використання терагерцових датчиків. Ці зміни можуть сприяти тепловому вибуху, а більш точні технології терагерцового сканування, як очікується, покращать безпеку та якість акумуляторів шляхом виявлення дефектів, невидимих під час процесу виробництва.

Ця технологія поєднує терагерцові хвилі з оптичною частотною гребенем, який ділить частоту світла на рівномірно розташовані інтервали, подібні до позначок на лінійці, та слугує орієнтиром для надточних вимірювань у масштабі нанометрів.

У основі цієї технології лежить інтерференція Фабрі–Пе罗, регулярно розташований візерунок інтерференції, який утворюється під час багаторазового проходження терагерцових хвиль туди-назад між передньою та задньою поверхнями електрода. Цей візерунок інтерференції використовується як орієнтир для визначення товщини електрода.

Ця система дозволяє вимірювати як товщину електрода, так і складний показник заломлення під час одного вимірювання, без необхідності окремої процедури калібрування. Використовуючи електроди акумуляторів товщиною від 50 до 150 мкм, вимірювання проводяться протягом 0,2 секунди, і система виявляла різниці товщини до 70 нм у аноді та 465,5 нм у катоді. Така швидкість вимірювання вважається достатньою для використання на швидкопродуктивних лініях виробництва акумуляторів.

Коли час вимірювання було збільшено до 25,6 секунди, точність ще більше покращилась. Система могла розрізняти різниці товщини до 7,8 нм у аноді та 25,2 нм у катоді. Це означає покращення точності у 100 разів порівняно з традиційними методами аналізу в часовій області, що дозволяє виявляти зміни товщини, які є абсолютно невидимими для ока.

Ця технологія не обмежується вимірюванням товщини лише в одній точці. Вона може створювати 3D-карту товщини по всьому електроду та в реальному часі відстежувати поступові зміни товщини під час виробництва. Система також може точно вимірювати електрод, нахилений під кутом приблизно 45°, що демонструє її потенціал для застосування на швидкодіючих виробничих лініях з виготовлення акумуляторів у реальних умовах.

Окрім літій-іонних акумуляторів, ця технологія має стати ключовим інструментом контролю якості для виробництва акумуляторів наступного покоління з повністю твердими електролітами, які використовують тверді електроліти замість рідких. Виявляючи дефекти на ранній стадії, ця технологія може покращити безпеку та якість акумуляторів, водночас забезпечуючи більш стабільні процеси виробництва.

Штучний інтелект

Штучний інтелект стає ключовим інструментом для технології NDE 4.0, перетворюючи великі обсяги даних перевірки на корисну інформацію щодо якості та надійності. Моделі машинного навчання дозволяють у реальному часі аналізувати дані ультразвукових, акустичних, термічних та візуалізаційних досліджень, що допомагає класифікувати дефекти, виявляти проблемні зони, зменшувати кількість хибних позитивних результатів та покращувати послідовність рішень щодо перевірки. У виробничих умовах ці інструменти також можуть автоматизувати підготовку звітів та передавати результати назад у системи керування процесами, сприяючи швидшим коригувальним діям та більш масштабованому виробництву акумуляторних батарей.

Цифрові двойники

Цифрові двойники трансформують процес NDE, перетворюючи пасивне виявлення дефектів на постійний інженерний аналіз з використанням даних штучного інтелекту.

Замість використання статичних скріншотів чи 2D технічних креслень дані з результатів перевірок на наявність корозії, тріщин, пористості та зменшення товщини стінки безпосередньо наносяться на 3D-модель чи CAD-геометрію об’єкта, що усуває неоднозначності в тлумаченні між командами.

Це також дозволяє фахівцям, які не є експертами з ненавантажувальних тестів, таким як керівники заводів, інженери з оцінки цілісності, аудитори та регулятори, легко зрозуміти місцезнаходження просторових дефектів та операційні ризики, не потребуючи умовного відтворення стану об’єкта на основі фрагментованих звітів.

Завдяки поєднанню поточних даних перевірок із історичними записами в одному середовищі оператори можуть відстежувати темпи розвитку дефектів, оцінювати механізми їхнього погіршення з часом та точно прогнозувати залишковий термін служби.

Автоматизоване збирання даних та інтеграція з хмарою забезпечують постійне пов’язування положень сканування, параметрів калібрування, дій оператора та налаштувань отримання даних із цифровою моделлю, що спрощує аудити відповідно до регламентів.

Навчання моделей машинного навчання для імітації високоточних симуляцій або розумного інтерполювання між ними створює гібридні цифрові двійники, які поєднують моделі електрохімічних акумуляторів із вимірюваними величинами, такими як напруга, струм та теплове навантаження. Ці двійники можна потім вбудовувати у симулятори на рівні системи для підтримки спільної симуляції та інтеграції систем, де акумулятори динамічно взаємодіють із силовою установкою транспортного засобу, системою керування теплом та відповідним програмним забезпеченням.

Незважаючи на свої переваги, впровадження NDE 4.0 створює нові виклики, зокрема складність у керуванні даними, необхідність узагальнення моделей для різних хімічних складів та форматів акумуляторів, а також потребу у стандартизованих протоколах передачі даних. Вирішення цих проблем є ключовим для широкого впровадження цієї технології в промисловості. Проте NDE 4.0 створює міцну основу для розумних стратегій перевірки та моніторингу, які є необхідними для безпечного, надійного та масштабованого виробництва електромобілів — від батарейних пакетів та силових установок до шасі та інших компонентів. Завдяки багатомодальним інструментам, штучному інтелекту та цифровим двійникам це можна застосовувати протягом усього життєвого циклу для підвищення ефективності всього виробничого процесу.

Подяки

З подякою Арефех Салімі Бені з Університету Джорджія Саутерн, Гусеону Кангу з KAIST, Сему Амстердаму з Університету Дрексел та Полу Перері з Waygate Technologies.

Натисніть тут, щоб прочитати останній випуск E-Mobility Engineering.

Деякі постачальники засобів некритичного контролю

Advacam

www.advacam.com

Comet Yxlon

yxlon.comet.tech

Duoverse

www.duoverse.ai

Lumafield

www.lumafield.com

Metrix NDT

www.metrixndt.com

Waygate Technologies / Baker Hughes

www.bakerhughes.com

Zeiss