System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 切刀健康评估方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸_技高网

切刀健康评估方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:40443427 阅读:10 留言:0更新日期:2024-02-22 23:05
本申请适用于电池制造技术领域,提供一种切刀健康评估方法、装置、设备及存储介质,其中方法包括:获取声音特征数据,所述声音特征数据为基于切刀对来料进行分切的声音数据提取得到;基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估,得到所述切刀的健康状态数据。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于电池制造,尤其涉及一种切刀健康评估方法、装置、设备及存储介质


技术介绍

1、分切工序是锂电池制造中的关键工艺,具体通过上下成对布置的圆盘状刀盘连续旋转将涂布辊压之后的大片极片分裁成单个极片。

2、其主要技术要求是分条后的极片不能出现褶皱、脱粉,分条尺寸精度高,同时极片边缘的毛刺小,否则在毛刺上会产生枝晶刺破隔膜,造成电池内部的短路,影响锂电池后期安全质量。

3、该过程中,分切刀具的健康度会对分切出的极片产生品质影响,因此分切刀具的健康度监测是十分有必要的。

4、目前存在刀具破损或缺口监测系统,主要基于振动信号实时估计刀具的切削力,计算值超过理论允许值则执行换刀。

5、这种方式适用于数控机床刀具,而在电池极片的分切工序中不适合安装振动传感器,因而这种方法无法应用至锂电池制造工艺中的分切工序中实现对分切刀具的健康度监测。


技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种切刀健康评估方法、装置、设备及存储介质,以解决现有技术中基于振动信号进行切削力评估的方式无法应用至锂电池制造工艺中的分切工序中实现对分切刀具的健康度监测的问题。

2、本申请实施例的第一方面提供了一种切刀健康评估方法,包括:

3、获取声音特征数据,所述声音特征数据为基于切刀对来料进行分切的声音数据提取得到;

4、基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估,得到所述切刀的健康状态数据。

5、该过程,通过获取切刀对来料进行分切的声音特征数据,引入切刀对来料进行分切处理过程中的声音特征数据实现生产过程的监控,通过收集和分析声音特征数据,可以实时监控生产过程中的切刀分切使用情况,以能够基于分切过程中产生的声音特征实现切刀健康评估,达到了来料加工过程的有效监测并预测刀片健康状态的目的,可以应用至锂电池制造工艺的分切工序中,实现对分切刀具的健康度监测,及时发现切刀的异常情况,降低故障风险,确保生产过程的稳定性和可靠性,确保来料分切加工品质。

6、在一些实施例中,所述获取声音特征数据,包括:

7、接收边缘端设备发送的所述声音特征数据,所述声音特征数据为所述边缘端设备基于所述切刀对所述来料进行分切的声音数据提取得到。

8、这样,借助于边缘端设备实现对切刀对来料进行分切的声音数据的采集及特征加工处理,可以减少切刀健康评估平台中的声音特征数据的处理压力,提升数据的处理效率,减少切刀健康评估平台中的数据存储量及数据读取的资源消耗。

9、在一些实施例中,所述获取声音特征数据,包括:

10、采集所述切刀对所述来料进行分切的声音数据;

11、采集所述切刀对所述来料进行分切的过程数据;

12、基于所述过程数据对所述声音数据进行特征提取,得到所述声音特征数据。

13、该过程中,过程数据的引入,使得在声音数据的特征提取中贴合切刀分切作业的实际作业过程,以过程数据为参照实施声音特征提取处理,使提取出的声音特征数据真实可靠,具备特征提取的针对性。提升特征提取的效率和质量。

14、在一些实施例中,所述切刀外部设置有切刀保护壳、所述切刀保护壳上连接有传感器安装附件,所述传感器安装附件远离所述切刀保护壳的一端上设置有声音传感器,所述声音传感器朝向所述切刀对所述来料进行分切的作业区域设置;

15、所述采集所述切刀对所述来料进行分切的声音数据,包括:

16、通过所述声音传感器采集所述切刀对所述来料进行分切的声音数据。

17、该过程,用合适的方式对声音传感器进行安装,不必对原有结构进行修改即可实现传感器装配及对切刀的声音数据的采集,可以便捷应用至锂电池制造工艺的分切工序中,实现对声音数据的有效采集。

18、在一些实施例中,所述基于所述过程数据对所述声音数据进行特征提取,得到所述声音特征数据,包括:

19、基于所述过程数据对所述声音数据进行内容截取,得到所述来料对应的声音片段;

20、对所述声音片段进行特征提取,得到所述声音特征数据。

21、上述处理过程,依据过程数据对声音数据进行截取,得到切刀对单个来料进行分切的声音数据,以在进行特征提取时,以单个来料对应的数据片段实施特征提取,实现对切刀健康状态的评估,以在后续避免下一来料的加工处理受到影响,便于切刀更换及来料加工的正常有效运转。

22、在一些实施例中,所述过程数据包括所述来料的换料信号数据;所述基于所述过程数据对所述声音数据进行内容截取,得到所述来料对应的声音片段,包括:

23、若检测到第一换料信号,则确定与所述第一换料信号时间最近的第二换料信号;

24、从所述声音数据中截取所述第一换料信号与所述第二换料信号之间的数据,得到所述来料对应的所述声音片段。

25、该过程,借助于切刀对来料进行分切处理过程中伴随产生的换料信号实施对声音数据的内容截取,得到与单个来料对应的数据片段,有效利用分切处理过程中的过程数据实施数据截取处理,减少不必要信息的引入,提升数据处理效率及智能性。

26、在一些实施例中,所述过程数据还包括所述切刀的速度数据;所述从所述声音数据中截取所述第一换料信号与所述第二换料信号之间的数据,得到所述来料对应的所述声音片段,包括:

27、从所述声音数据中截取处于所述第一换料信号与所述第二换料信号之间且所述速度数据指示所述切刀处于稳速运行工况下的目标片段内容作为所述来料对应的所述声音片段。

28、该过程,将截取出稳速运行工况下的声音片段内容作为后续特征提取的数据处理对象,通过从声音数据中选取切刀处于稳速运行工况下的声音数据片段,确保特征提取的有效性,为后续切刀健康评估提供有效数据基础。

29、在一些实施例中,所述对所述声音片段进行特征提取,得到所述声音特征数据,包括:

30、对所述声音片段依次执行预加重、加窗及分帧处理后,得到待处理数据对象;

31、利用梅尔倒谱系数对所述待处理数据对象进行特征提取,得到多维的特征向量;

32、依照主成分分析方式对所述特征向量进行降维处理,得到所述声音特征数据。

33、这样,可以确保声音片段的特征提取的提取效果,提升特征处理的有效性及可靠性。

34、在一些实施例中,所述基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估,得到所述切刀的健康状态数据,包括:

35、将所述声音特征数据输入至训练好的目标模型对所述切刀进行健康评估,得到所述目标模型输出的所述健康状态数据。

36、这样,提升健康评估的数据处理效率及切刀健康评估结果的准确性。

37、在一些实施例中,所述将所述声音特征数据输入至训练好的目标模型对所述切刀进行健康评估,得到所述目标模型输出的所述健康状态数据之前,还包括:

38、获取模型训练数据集;所述模型训练数据集中包含声音数据的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种切刀健康评估方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取声音特征数据,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取声音特征数据,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述切刀外部设置有切刀保护壳、所述切刀保护壳上连接有传感器安装附件,所述传感器安装附件远离所述切刀保护壳的一端上设置有声音传感器,所述声音传感器朝向所述切刀对所述来料进行分切的作业区域设置;

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述过程数据对所述声音数据进行特征提取,得到所述声音特征数据,包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述过程数据包括所述来料的换料信号数据;所述基于所述过程数据对所述声音数据进行内容截取,得到所述来料对应的声音片段,包括:

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述过程数据还包括所述切刀的速度数据;所述从所述声音数据中截取所述第一换料信号与所述第二换料信号之间的数据,得到所述来料对应的所述声音片段,包括:

8.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述对所述声音片段进行特征提取,得到所述声音特征数据,包括:

9.根据权利要求1至8任一项所述的方法,其特征在于,所述基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估,得到所述切刀的健康状态数据,包括:

10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述将所述声音特征数据输入至训练好的目标模型对所述切刀进行健康评估,得到所述目标模型输出的所述健康状态数据之前,还包括:

11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述获取模型训练数据集,包括:

12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述依照所述切刀的健康状态对所述声音特征数据进行标注,得到所述切刀健康状态标签,包括:

13.根据权利要求12所述的方法,其特征在于,所述获取所述声音数据的能量偏离数据,和/或,获取所述来料的加工质量数据,包括:

14.根据权利要求1至8任一项所述的方法,其特征在于,所述基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估,得到所述切刀的健康状态数据之后,还包括:

15.一种切刀健康评估方法,其特征在于,包括:

16.一种切刀健康评估装置,其特征在于,包括:

17.一种切刀健康评估装置,其特征在于,包括:

18.一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至15任一项所述方法的步骤。

19.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至15任一项所述方法的步骤。

20.一种计算机程序产品,其特征在于,包括计算机可读代码,或者承载有计算机可读代码的非易失性计算机可读存储介质,当所述计算机可读代码在电子设备中运行时,所述电子设备中的处理器执行权利要求1至15任一项所述方法的步骤。

...

【技术特征摘要】

1.一种切刀健康评估方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取声音特征数据,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取声音特征数据,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述切刀外部设置有切刀保护壳、所述切刀保护壳上连接有传感器安装附件,所述传感器安装附件远离所述切刀保护壳的一端上设置有声音传感器,所述声音传感器朝向所述切刀对所述来料进行分切的作业区域设置;

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述过程数据对所述声音数据进行特征提取,得到所述声音特征数据,包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述过程数据包括所述来料的换料信号数据;所述基于所述过程数据对所述声音数据进行内容截取,得到所述来料对应的声音片段,包括:

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述过程数据还包括所述切刀的速度数据;所述从所述声音数据中截取所述第一换料信号与所述第二换料信号之间的数据,得到所述来料对应的所述声音片段,包括:

8.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述对所述声音片段进行特征提取,得到所述声音特征数据,包括:

9.根据权利要求1至8任一项所述的方法,其特征在于,所述基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估,得到所述切刀的健康状态数据,包括:

10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述将所述声音特征数据输入至训练好的目标模型对所述切刀进行健康评估,...

【专利技术属性】
技术研发人员:金艾明晋文静郑莉莉韩误存靖志成程涛谢国涛胡瑞祥黄伍德
申请(专利权)人:宁德时代新能源科技股份有限公司
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1