【技术实现步骤摘要】
锂电池化成阶段产品质量预测方法及系统
[0001]本专利技术属于锂离子电池
，特别涉及一种锂电池化成阶段产品质量预测方法及系统。
技术介绍
[0002]锂离子电池一种重要的储能技术，在未来的电子移动和能源行业转型中发挥着重要作用。然而，由于昂贵的材料、高废品率的高工艺波动和高能源需求，锂电池制造仍然具有高生产成本和高环境影响。由于缺乏对锂电池生产过程及其对锂电池质量和性能的影响的深入了解，难以计划、控制和执行生产。因此，采用系统的方法来深入了解过程与产品质量和性能之间的相互联系对提高企业经济效益具有重要意义。
[0003]锂电池石墨负极材料的首次充电曲线和放电曲线并不完全重合，充电容量和放电容量的差值称不可逆容量，不可逆容量的形成主要与形成SEI膜和其他副反应有关。SEI膜是一种离子可导，电子不可导的固体电解质膜，化成的主要目的是使负极表面形成完整的SEI膜，从而使电池具有稳定的循环能力。
[0004]随机森林是用于分类，回归和其他任务的集成学习方法，其通过在训练时构建多个决策树并输出作为类的模式(分类...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种锂电池化成阶段产品质量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S10：建立电池生产数据库；步骤S20：提取并筛选所述电池生产数据库中合适的特征；步骤S30：根据所述特征建立锂电池化成产品质量预测模型；步骤S40：根据所述锂电池化成质量预测模型对锂电池质量进行预测。2.根据权利要求1所述的锂电池化成阶段产品质量预测方法，其特征在于，在建立电池生产数据库的步骤后，进行下一步步骤之前，还包括对所述电池生产数据库中的数据进行预处理的步骤。3.根据权利要求2所述的锂电池化成阶段产品质量预测方法，其特征在于，所述预处理包括将上述的数据进行缺失值处理、异常值处理、哑编码处理及归一化处理，并将预处理后的数据存入初始数据库中。4.根据权利要求1所述的锂电池化成阶段产品质量预测方法，其特征在于，在步骤S10，建立电池生产数据库的步骤中，具体包括下述步骤：步骤S11：收集化成反应过程的初始原材料和中间产品，并对所述初始原材料和中间产品进行产品分析和检验，提取初始原材料和中间产品的第一特征数据，所述第一特征数据包括不限于电极材料及用量，电解液成分及用量，无机添加剂及用量、黏结剂用量、化成的电流和电压、化成时的温度和时间、电池的水分含量、车间湿度、极片和电池的厚度；步骤S12：对同一批次完成老化工艺的最终产品提取反映性能特征的第二特征数据，所述第二特征数据包括不限于自放电率，最大容量，若干次循环充放电后的电池健康状态；步骤S13：将所述第一特征数据与所述第二特征数据合并，建立电池生产数据库。5.根据权利要求4所述的锂电池化成阶段产品质量预测方法，其特征在于，在步骤S20，提取并筛选所述电池生产数据库中合适的特征的步骤中，具体包括下述步骤：步骤S21：建立所述电池生产数据库中的数据库副本，形成特征筛选数据库，将所述特征筛选数据库按照K比例划分原始训练集和原始测试集，并确定随机森林回归模型的参数；步骤S22：训练所述随机森林回归模型，对反映最终产品性能指标的质量特征进行预测，并计算评估回归模型的指标和特征重要度，且按照特征重要度大小降序排列；步骤S23：删除所述特征筛选数据库中排名末尾的特征对应的数据，形成用于新的特征筛选数据库；步骤S24：将所述新的特征筛选数据库按所述K的比例随机地划分为训练集和测试集，并确定随机森林回归模型的参数；步骤S25：判断所述随机森林回归模型预测电池最终产品质量的结果是否刚好满足精度需求或剩余的特征数量等于预先设定的值且模型的误差也满足要求，若是，停止筛选特征，若否，重复步骤S22～24，且此时的特征筛选数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨之乐，周邦昱，姚文娇，郭媛君，刘凯龙，李慷，张艳辉，冯伟，王尧，
申请(专利权)人：深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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