CN109978250B - 一种电池极片涂布生产面密度的质量预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了种电池极片涂布生产面密度的质量预测方法，包括支持向量机分类模型训练步骤和预测步骤；本方法建立了过程参数与面密度之间关系的模型，可以通过过程参数的数据来确定涂布生产的面密度是否合格，为电池极片涂布生产的参数设置提供了参考，进而可以较为准确地对涂布机的参数进行设置，提高了生产的效率和质量。
Description
技术领域
本发明涉及预测方法，具体涉及一种电池极片涂布生产面密度的质量预测方法。
背景技术
电池极片涂布生产过程涂布机会涉及多种参数的设置，而这些参数的设置均会对面密度的质量产生影响。然而，目前对于一组数值确定的参数，现有技术无法预测涂布生产的面密度是否合格，从而无法准确地对涂布机的参数进行设置，进而影响生产的效率和质量。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提供一种电池极片涂布生产面密度的质量预测方法，以在涂布工艺过程参数确定的情况下预测得到的面密度是否处于合格范围内
为实现上述目的，本发明的技术方案是：
一种电池极片涂布生产面密度的质量预测方法，包括支持向量机分类模型训练步骤和预测步骤；
所述支持向量机分类模型训练步骤包括：
确定电池极片涂布生产工艺所涉及到的过程参数；
采集所述过程参数以及所述过程参数相对应的面密度数据，并检测所述面密度数据是否合格，将合格的面密度数据赋予合格标签，将不合格的面密度数据赋予不合格标签；
将所采集到过程参数经过主成分分析法降维处理后作为支持向量机分类模型的输入，将面密度数据合格与否的标签作为支持向量机分类模型的输出，以训练建立支持向量机分类模型；
所述预测步骤包括：
将电池极片涂布生产工艺过程中所涉及到的过程参数经过主成分分析法降维处理后输入至所述分类模型中，以预测出所输入的过程参数设置下涂布得到的面密度是否合格。
所述主成分分析法包括：
1)假设过程参数一共有m个，将采集到的n组过程参数生成一个n×m的矩阵A；n和m为正整数；
2)数据预处理，将矩阵A中的每列数据中心化，得到n×m矩阵B；
3)求出数据预处理后矩阵B的m×m协方差矩阵C；
4)求出矩阵C的所有的特征值及每个特征值所对应的特征向量；
5)选择前k个最大的特征值所对应的特征向量，将这k个特征向量作为列向量生成m×k的转换矩阵D；
6)矩阵B乘以转换矩阵D，最终得到降维后的n×k矩阵D。
所述过程参数包括：回流压力，模头距离，出料张力，放卷张力，收卷张力，正面涂长偏差，正面留白偏差，反面涂长偏差，反面留白偏差，反尾正头偏差，反头正尾偏差，烘箱温度。
本发明与现有技术相比，其有益效果在于：
本实施例提供的电池极片涂布生产面密度的质量预测方法建立了过程参数与面密度之间关系的模型，可以通过过程参数的数据来确定涂布生产的面密度是否合格，为电池极片涂布生产的参数设置提供了参考，进而可以较为准确地对涂布机的参数进行设置，提高了生产的效率和质量。
附图说明
图1为本发明实施例提供的电池极片涂布生产面密度的质量预测方法的流程图；
图2a-2b为支持向量机分类模型数据处理示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明的内容做进一步详细说明。
实施例：
参阅图1所示，本实施例提供的电池极片涂布生产面密度的质量预测方法包括如下步骤：
步骤100：确定电池极片涂布生产工艺所涉及到的过程参数
以某电池极片涂布机为例，所确定的过程参数包括有回流压力，模头距离，出料张力，放卷张力，收卷张力，正面涂长偏差，正面留白偏差，反面涂长偏差，反面留白偏差，反尾正头偏差，反头正尾偏差，烘箱温度等共m个；
步骤200：采集所述过程参数以及所述过程参数相对应的面密度数据
选择测量设备采集多组过程参数的数据，并检测每组参数所对应的面密度是否合格。如步骤100所描述的涂布机，设共采集了n组数据，每组数据有m个过程参数，若对应的面密度处于合格范围内赋予标签1，否则赋予标签0；
步骤300：将所采集到过程参数经过主成分分析法降维处理后作为支持向量机分类模型的输入，将面密度数据合格与否的标签作为支持向量机分类模型的输出，以训练建立分类模型；
步骤400：实际涂布生产中，将实际的过程参数经过主成分分析法处理以后再输入支持向量机分类模型中，便可以预测在该过程参数设置下涂布得到的面密度是否处于合格范围内。
由此可知，本实施例提供的电池极片涂布生产面密度的质量预测方法建立了过程参数与面密度之间关系的模型，可以通过过程参数的数据来确定涂布生产的面密度是否合格，为电池极片涂布生产的参数设置提供了参考，进而可以较为准确地对涂布机的参数进行设置，提高了生产的效率和质量。
下面结合一个实例，进一步详细说明入支持向量机分类模型是如何预测在该过程参数设置下涂布得到的面密度是否处于合格范围内：
假设涂布机的参数有n组数据；每组数据对应的面密度在426到436(mg/cm2)的范围内为合格，标签为“1”；在此范围之外为不合格，标签为“0”。
(假设每组数据为2维，便于图像表示)图2a中“0”区域点和“1”区域点的集合为全部n组数据，每组数据都会对应一个标签“0”或“1”；
支持向量机可以按照数据及其对应的标签求出一条最优直线来(图2b)，将这些数据划分为两部分，此条直线就是有这些数据定义的支持向量机分类模型将实际的过程参数经过主成分分析法处理以后再输入支持向量机分类模型中判断，如果在直线左边就是属于“0”区域，就是不合格；在右边就属于“1”区域，就是合格，从而可以预测在该过程参数设置下涂布得到的面密度是否处于合格范围内。
由于每组数据的过程参数可组成一个m维的特征向量。当m值较大时，需要对该特征向量进行特征提取以降低维度，本方法采用主成分分析法进行特征提取，将m维的特征向量降低到k维(m>k)，步骤如下：
1)将采集到的过程参数数据生成一个n×m的矩阵A；
2)数据预处理，将矩阵A中的每列数据中心化，得到n×m矩阵B；
3)求出数据预处理后矩阵B的m×m协方差矩阵C；
4)求出矩阵C的所有的特征值及每个特征值所对应的特征向量；
5)选择前k个最大的特征值所对应的特征向量，将这k个特征向量作为列向量生成m×k的转换矩阵D；
6)矩阵B乘以转换矩阵D，最终得到降维后的n×k矩阵D
得到的矩阵D每一行为一组数据，作为支持向量机分类模型的输入；该行数据对应的面密度合格与否的标签(即合格为1，不合格为0)作为支持向量机分类模型的输出。将n组数据的一部分作为模型的训练集，另一部分作为模型的测试集(比例一般可定为7:3)。
上述实施例只是为了说明本发明的技术构思及特点，其目的是在于让本领域内的普通技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡是根据本发明内容的实质所做出的等效的变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。
Claims (2)
1.一种电池极片涂布生产面密度的质量预测方法，其特征在于，包括支持向量机分类模型训练步骤和预测步骤；
所述支持向量机分类模型训练步骤包括：
确定电池极片涂布生产工艺所涉及到的过程参数；
采集所述过程参数以及所述过程参数相对应的面密度数据，并检测所述面密度数据是否合格，将合格的面密度数据赋予合格标签，将不合格的面密度数据赋予不合格标签；
将所采集到过程参数经过主成分分析法降维处理后作为支持向量机分类模型的输入，将面密度数据合格与否的标签作为支持向量机分类模型的输出，以训练建立支持向量机分类模型；
所述预测步骤包括：
将电池极片涂布生产工艺过程中所涉及到的过程参数经过主成分分析法降维处理后输入至所述支持向量机分类模型中，以预测出所输入的过程参数设置下涂布得到的面密度是否合格；
所述主成分分析法包括：
1)假设过程参数一共有m个，将采集到的n组过程参数生成一个n×m的矩阵A；n和m为正整数；
2)数据预处理，将矩阵A中的每列数据中心化，得到n×m矩阵B；
3)求出数据预处理后矩阵B的m×m协方差矩阵C；
4)求出矩阵C的所有的特征值及每个特征值所对应的特征向量；
5)选择前k个最大的特征值所对应的特征向量，将这k个特征向量作为列向量生成m×k的转换矩阵D；
6)矩阵B乘以转换矩阵D，最终得到降维后的n×k矩阵D。
2.如权利要求1所述的电池极片涂布生产面密度的质量预测方法，其特征在于，所述过程参数包括：回流压力，模头距离，出料张力，放卷张力，收卷张力，正面涂长偏差，正面留白偏差，反面涂长偏差，反面留白偏差，反尾正头偏差，反头正尾偏差，烘箱温度。
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