[发明专利]一种基于预充工序的异常电芯筛查方法、装置和设备

权利要求书

1.一种基于预充工序的异常电芯筛查方法，其特征在于，所述方法包括：

利用若干时间等长窗口从当前待检测电芯的预充电压数据中提取时间互不重叠的多个子样本，所述预充电压数据是电芯在预充工序中电芯电压与时间的关系数据，所述时间等长窗口的时间长度范围是200-500秒；

基于各个子样本内采样电压值之间的差分运算提取各个子样本对应的差分特征值；

将所述各个子样本对应的差分特征值作为特征空间的坐标，并从所述特征空间内提取对应坐标的元素作为所述当前待检测电芯的数据特征，所述特征空间的维度与所述时间等长窗口的数量相等；

基于所述数据特征判别所述当前待检测电芯是否包含异物。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各个子样本内采样电压值之间的差分运算提取各个子样本对应的差分特征值，包括：

从当前子样本内等时间间隔采样多个电压值；

计算相邻电压值之间的差值，得到多个电压差值；

计算所述多个电压差值的均值，并将得到的均值作为所述当前子样本的差分特征值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据特征判别所述当前待检测电芯是否包含异物，包括：

将所述数据特征输入预训练的二分类模型，并通过所述预训练的二分类模型的输出结果判别所述当前待检测电芯是否包含异物；

其中，所述预训练的二分类模型通过若干正样本和若干负样本对应的数据特征训练生成，所述负样本是存在异物的异常电芯的预充电压数据，所述正样本是正常电芯的预充电压数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取所述正样本和所述负样本的步骤，包括：

获取已知存在异物的异常电芯，并追溯所述已知存在异物的异常电芯的预充电压数据作为负样本；

基于所述已知存在异物的异常电芯构造相似的预充电压数据作为负样本；

获取已知的正常电芯，并追溯所述已知的正常电芯的预充电压数据作为正样本；

获取内部结构与所述已知存在异物的异常电芯的结构相似度低于第一预设阈值的不相似电芯，并追溯所述不相似电芯的预充电压数据作为正样本。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述已知存在异物的异常电芯构造相似的预充电压数据作为负样本，包括：

获取内部结构与所述已知存在异物的异常电芯的结构相似度高于第二预设阈值的相似电芯，并追溯所述相似电芯的预充电压数据作为负样本；

通过SMOTE过采样方法基于所述已知存在异物的异常电芯构造相似的预充电压数据作为负样本。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在通过若干正样本和若干负样本训练生成所述二分类模型之前，所述方法还包括：

剔除所述预充电压数据中抽负压工步、静置工步对应的充电电压与时间的关系数据，并进行时间对齐；

剔除出现返工的正样本和负样本。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预充电压数据选取电芯在预充工序1500秒-2000秒的数据。

8.一种基于预充工序的异常电芯筛查装置，其特征在于，所述装置包括：

划分单元，用于利用若干时间等长窗口从当前待检测电芯的预充电压数据中提取时间互不重叠的多个子样本，所述预充电压数据是电芯在预充工序中电芯电压与时间的关系数据，所述时间等长窗口的时间长度范围是200-500秒；

差分单元，用于基于各个子样本内采样电压值之间的差分运算提取各个子样本对应的差分特征值；

特征提取单元，用于将所述各个子样本对应的差分特征值作为特征空间的坐标，并从所述特征空间内提取对应坐标的元素作为所述当前待检测电芯的数据特征，所述特征空间的维度与所述时间等长窗口的数量相等；

检测单元，用于基于所述数据特征判别所述当前待检测电芯是否包含异物。