一种评估电池生产工艺环节对于电池一致性影响的方法技术

本发明专利技术公开了一种评估电池生产工艺环节对于电池一致性影响的方法，属于电池生产工艺能力分析技术领域。所述方法通过在构建模糊一致矩阵时，引入截尾均值法的思想，对收集的专家打分表进行数据处理，减少专家主观因素对一致性分析体系的影响以及专家评分中极端数据的影响；然后再将一致性指标转换成适应度函数，并利用修正后的模糊一致矩阵和因素权重构建初始粒子群，结合粒子群寻优计算得到权重，实现一致性矩阵判别检验，建立动力电池生产工艺一致性分析体系，此过程无需专家反复打分，也无需一致性验证和矩阵修正过程的反复计算，因此大大降低了计算量，且通过粒子群寻优得到最符合一致性要求的权重。最符合一致性要求的权重。最符合一致性要求的权重。

【技术实现步骤摘要】
一种评估电池生产工艺环节对于电池一致性影响的方法


[0001]本专利技术涉及一种评估电池生产工艺环节对于电池一致性影响的方法，属于电池生产工艺能力分析


技术介绍

[0002]动力电池是新能源汽车等动力设备的关键组成部分，且往往是以成组形式应用的，成组的关键在于电池产品的一致性程度。电池产品的一致性程度是指一组动力电池单体的重要特征参数的趋同性，比如电压、容量等。因为动力电池是成组供电，因此如果动力电池单体的一致性较差会导致电池寿命衰减过快，电池供电不稳定，带来了显著的安全隐患。
[0003]动力电池的生产过程涉及12道工艺环节，不同的工艺环节涉及多种材料的选用过程、多种化学材料的反应过程，以及不同温度湿度影响下的生产过程。复杂的工艺过程势必造成动力电池单体间存在差异。而每个工艺环节对于电池一致性的影响程度并不一致，为了优化电池生产工艺，需要评判各工艺环节对于电池一致性影响的程度。
[0004]最初，评判各工艺环节对于电池一致性影响的程度依赖于技术人员的经验，但经验因人而异且具有较大的主观性，因此无法准确的进行评判，且无法量化比较各工艺环节对电池一致性的影响程度。随着技术的进步，目前，国内外提出的方法主要是层次分析及其派生方法。然而，尽管层次分析法在评估分析体系建立问题方面已经得到广泛应用，可是算法现阶段依然存在一些弊端。例如，使用层次分析法和模糊层次分析法时需要专家评分以建立一致性判断矩阵，但是在多环节、强耦合、多变量的电池生产过程中建立的一致判断矩阵并不一定满足一致性要求，这时一致性判断矩阵对应的因素权重就不具备可信度，需要对一致性判断矩阵进行修正，而所谓修正过程，即需要专家反复进行评分直到矩阵满足一致性。可是一致性验证和矩阵修正过程计算量大，复修正会造成计算时间的浪费。同时，传统的专家评分容易产生极端数据，也会影响权重计算结果的可信度。

技术实现思路

[0005]为了解决电池生产工艺一致性分析问题，减少专家评分中极端数据的影响，同时在修正模糊一致性判断矩阵的过程中避免权重的重复求解，降低传统一致性权重求解方法带来的显著计算量，本专利技术提供一种评估电池生产工艺环节对于电池一致性影响的方法，该方法基于模糊群智能截尾评分机制进行分析，在构建模糊一致矩阵时，引入截尾均值法的思想，对收集的专家打分表进行数据处理，减少专家主观因素的对一致性分析体系的影响；然后再将一致性指标转换成适应度函数，并利用修正后的模糊一致矩阵和因素权重构建初始粒子群，结合粒子群寻优计算得到权重，实现一致性矩阵判别检验，建立动力电池生产工艺一致性分析体系，此过程无需专家反复打分，也无需一致性验证和矩阵修正过程的反复计算，因此大大降低了计算量，且通过粒子群寻优得到最符合一致性要求的权重，而现有方法均只是得到符合一致性要求的权重即可，没有在符合一致性要求的范围再进一步寻
优得到最符合一致性要求的权重。
[0006]一种评估电池生产工艺环节对于电池一致性影响的方法，所述方法包括：
[0007]Step1：根据专家打分表构建n维的模糊一致矩阵R
e
，所述专家打分表为电池生产各工艺环节中的因素对电池一致性影响程度的初步评判数据；
[0008]Step2：将模糊一致矩阵R
e
中各元素作为初始粒子群，设定最大迭代次数T，设定一致性优化函数CIF(n)作为粒子群算法的适应度函数，设置粒子位置取值范围[0,b]和粒子的运动速度取值范围[0,c]；将各层级因素的对应权重w
i
作为优化变量，共计(n
‑
1)(n
‑
2)/2+n个优化变量，i＝1,2,
…
n；
[0009]Step3：以初始化粒子作为全局最优粒子，记录适应度函数值；根据速度不断更新粒子位置，并记录更新后的粒子所对应适应度函数值，并与全局最优粒子对应的适应度函数值进行比较，若更小则将当前种群粒子更新到全局最优粒子中；
[0010]Step4：完成寻优；当迭代次数t＝T后，结束迭代，并输出全局最优粒子，得到修正模糊一致矩阵Y和各层级因素对应权重w
i
；
[0011]Step5：计算各层级因素对于目标层影响组合权重，搭建电池工艺一致性分析体系，即确定电池生产各工艺环节中的因素对电池一致性影响程度的权重值体系。
[0012]可选的，所述Step1中根据专家打分表构建n维的模糊一致矩阵R
e
，包括：
[0013]利用截尾机制对专家打分表进行预处理：
[0014]假定总共收到w位专家的打分表，去除分数极端大的打分数据p份和分数极端小的打分数据q份，之后再进行取均值运算得到模糊一致矩阵R
e
：
[0015][0016]其中，r
ij,e
＝0.5+a(w
i
‑
w
j
)，i,j＝1,2,
…
,n；a为两元素w
i
和w
j
之间重要程度差异的度量单位，其取值满足
[0017]可选的，所述一致性优化函数CIF(n)为：
[0018][0019]约束条件：
[0020]min CIF(n)
[0021][0022]其中，Y＝(y
ij
)
n
×
n
为修正后的模糊一致矩阵；
[0023]当CIF(n)＜0.1时，判定粒子群寻优得到的模糊一致矩阵满足一致性，寻优得到的对应元素的权重具备可信性。
[0024]可选的，所述Step3中：
[0025]假设在一个N维的目标搜索空间中，有m个粒子组成一个群体，其中第k个粒子的位置表示为即第k个粒子在N维搜索空间中的位置是X
k
；
[0026]每一个空间表示一种解，根据适应度函数求得每一个粒子对应的适应值；
[0027]根据限制条件取适应度最小得到粒子个体经历过的最好位置记为整个群体所有粒子经历过的最好位置记为第k个粒子的速度记为
[0028]粒子根据如下更新公式进行更新，
[0029][0030][0031]其中，k＝1,2,
…
,m；d＝1,2,
…
,N；β是非负数，称为惯性因子；加速常数c1和c2为非负常数；r1和r2是[0,1]范围内变换的随机数；α称为约束因子，用于控制速度的权重；即粒子k的飞翔速度v
k
被一个最大速度限制。
[0032]可选的，所述Step5：计算各层级因素对于目标层影响组合权重，包括：
[0033]在得到各层次因素对应权重后，计算组合权重
[0034][0035]其中，l表示层级数，m表示因素数，从而得到各个子层级因素对于目标层的影响权重。
[0036]可选的，所述专家打分表中某层次因素u
i
相比于下层次因素u
j
的重要程度比较准本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种评估电池生产工艺环节对于电池一致性影响的方法，其特征在于，所述方法包括：Step1：根据专家打分表构建n维的模糊一致矩阵R
e
，所述专家打分表为电池生产各工艺环节中的因素对电池一致性影响程度的初步评判数据；Step2：将模糊一致矩阵R
e
中各元素作为初始粒子群，设定最大迭代次数T，设定一致性优化函数CIF(n)作为粒子群算法的适应度函数，设置粒子位置取值范围[0,b]和粒子的运动速度取值范围[0,c]；将各层级因素的对应权重w
i
作为优化变量，共计(n
‑
1)(n
‑
2)/2+n个优化变量，i＝1,2,
…
n；Step3：以初始化粒子作为全局最优粒子，记录适应度函数值；根据速度不断更新粒子位置，并记录更新后的粒子所对应适应度函数值，并与全局最优粒子对应的适应度函数值进行比较，若更小则将当前种群粒子更新到全局最优粒子中；Step4：完成寻优；当迭代次数t＝T后，结束迭代，并输出全局最优粒子，得到修正模糊一致矩阵Y和各层级因素对应权重w
i
；Step5：计算各层级因素对于目标层影响组合权重，搭建电池工艺一致性分析体系，即确定电池生产各工艺环节中的因素对电池一致性影响程度的权重值体系。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述Step1中根据专家打分表构建n维的模糊一致矩阵R
e
，包括：利用截尾机制对专家打分表进行预处理：假定总共收到w位专家的打分表，去除分数极端大的打分数据p份和分数极端小的打分数据q份，之后再进行取均值运算得到模糊一致矩阵R
e
：其中，r
ij,e
＝0.5+a(w
i
‑
w
j
)，i,j＝1,2,
…
,n；a为两元素w
i
和w
j
之间重要程度差异的度量单位，其取值满足3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述一致性优化函数CIF(n)为：约束条件：min CIF(n)
其中，Y＝(y
ij
)
n
×
n
为修...

【专利技术属性】
技术研发人员：王子赟，张梓蒙，王艳，占雅聪，纪志成，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：