一种锂离子电池生产过程中的故障溯源方法技术

本发明专利技术公开了一种锂离子电池生产过程中的故障溯源方法，先获取锂离子电池生产过程中正常态和故障态样本集合并进行数据二值化操作，构造用于区分正常态与故障态数据的二值特征组合来优化模型，求解使得模型目标函数达到极值的二值特征组集合并逆向转换为基于物理量的产生式规则集合，根据产生式规则集合进行故障溯源分析。本发明专利技术故障溯源方法不依赖于锂离子电池生产过程中的系统机理和先验知识，从数据的角度创新地构建了二值特征组合优化模型，实现多项故障判定规则并行发现以实现故障溯源分析。

【技术实现步骤摘要】
一种锂离子电池生产过程中的故障溯源方法
本专利技术涉及工业过程中的故障诊断领域，特别是涉及一种锂离子电池生产过程中的故障溯源方法。
技术介绍
锂离子电池生产过程中自动化水平较高，集成度、复杂度日益提高，不同过程变量之间关联耦合，这使得如人为误操作和设备零部件异常等任意微小的问题都能引发连锁反应，导致整个系统的运行故障，造成巨大的经济损失。故障检测与诊断技术是保障工业生产安全和降低维护成本的关键技术之一，其主要分为定性和定量两种方法。定性方法基于领域专家或专业技工积累的经验知识对故障进行分析和诊断，其优点是诊断机理明确，可解释性强，但故障识别率和分类率较低；定量方法进一步包括基于模型和数据的方法。其中，基于模型的方法构建工业过程的机理模型，根据系统输入仿真得到正常状态下中间变量和输出变量的估计值，进而比较实测数据识别故障和异常；基于数据的方法不依托系统结构和参数，仅通过构建数据模型判定是否存在故障。二者相比，由于现代工业系统的复杂性，基于模型的方法（KavuriYSN.Areviewofprocessfaultdetectionanddiagno本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种锂离子电池生产过程中的故障溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤10：获取锂离子电池生产过程中正常态和故障态样本集合；/n步骤20：对步骤10中正常态和故障态数据进行数据二值化操作；/n步骤30：构造用于区分经二值化操作后的正常态与故障态数据的二值特征组合来优化模型；/n步骤40：求解使得步骤30构建的二值特征组合优化模型中模型目标函数达到极值的二值特征组集合；/n步骤50：将步骤40获得的二值特征组集合逆向转换为基于物理量的产生式规则集合；/n步骤60：根据步骤50获得的产生式规则集合进行故障溯源分析。/n

【技术特征摘要】
1.一种锂离子电池生产过程中的故障溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤10：获取锂离子电池生产过程中正常态和故障态样本集合；
步骤20：对步骤10中正常态和故障态数据进行数据二值化操作；
步骤30：构造用于区分经二值化操作后的正常态与故障态数据的二值特征组合来优化模型；
步骤40：求解使得步骤30构建的二值特征组合优化模型中模型目标函数达到极值的二值特征组集合；
步骤50：将步骤40获得的二值特征组集合逆向转换为基于物理量的产生式规则集合；
步骤60：根据步骤50获得的产生式规则集合进行故障溯源分析。


2.如权利要求1所述的故障溯源方法，其特征在于，步骤10中，正常态和故障态样本包含能够反映锂离子电池生产过程的物理量，所述物理量包括过程变量和控制变量；通过数据采集系统采集正常态和故障态下一段连续时间的物理量实测值构成正常态和故障态样本集合。


3.如权利要求2所述的故障溯源方法，其特征在于，步骤20包括：
步骤201：将正常态和故障态各物理量进行混合排序，搜索所有相邻的正常和故障态物理量值的均值作为二值化参考点；
步骤202：对于每个物理量，以正常态样本的均值和方差构建高斯分布函数，计算故障态样本位于正常态样本高斯分布函数3倍标准差范围内的数量r，设定数量阈值上、下限Tt、Tb以获取二值化点；
步骤203：对于每个物理量，根据其值与所有二值化点值的相对大小将其映射为二值化特征，所有二值化特征组成二值化向量。


4.如权利要求3所述的故障溯源方法，其特征在于，步骤202中，二值化点的获取包括三种情况：当r＞Tt时，将对应物理量二值化参考点的最大、最小值作为二值化点；当Tb≤r≤Tt时，将对应物理量二值化参考点的统计值作为二值化点；当r＜Tb时，将对应物理量的所有二值化参考点作为二值化点。


5.如权利要求2所述的故障溯源方法，其特征在于，步骤30中，二值特征组合优化模型包含三项目标和四项约束...

【专利技术属性】
技术研发人员：田庆山，张天任，宋文龙，罗秋月，施璐，李丹，邓成智，刘玉，钱胜杰，陈羽婷，
申请(专利权)人：天能电池集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33