[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

说明书

本发明公开了一种基于预充工序的异常电芯筛查方法、装置和设备，该方法包括：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，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；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；将各个子样本对应的差分特征值作为特征空间的坐标，并从特征空间内提取对应坐标的元素作为当前待检测电芯的数据特征，特征空间的维度与时间等长窗口的数量相等；基于数据特征判别当前待检测电芯是否包含异物。本发明提供的技术方案，提高了针对存在异物的异常电芯检测准确率。

技术领域

本发明涉及电芯的缺陷检测领域，具体涉及一种基于预充工序的异常电芯筛查方法、装置和设备。

背景技术

安全问题是妨碍锂离子电池在电动汽车中大规模应用的主要障碍。随着锂离子电池应用的不断推广，提高其安全性对电动汽车的发展日益迫切。在所有的锂离子电池安全事故中，热失控是最严重的一种，它会引起锂离子电池起火甚至爆炸，直接威胁用户的安全。

导致热失控的因素很多，总体来说可以分为两类，内部因素和外部因素。内部因素主要包括：①电池生产缺陷导致内短路；②电池使用不当，导致内部生产锂枝晶引发正负极短路。外部因素主要包括：①挤压和针刺等外部因素导致锂离子电池发生短路；②电池外部短路造成电池内部热量累积过快；③外部温度过高导致SEI膜和正极材料等发生分解。其中，电池生产缺陷以异物、隔膜褶皱、极片翻折为主要原因，其中又以金属异物为最主要原因。如果金属异物位于极组外侧，那么可能会刺破极组外面的保护胶带，然后让正负极片和正级壳体导通，从而导致热失控。现有技术主要通过分析电芯外表面的微量元素成分区别、充放电功率区别对电芯中是否包含异物进行检测，但是现有技术检测方法的准确率还有待提高。

发明内容

有鉴于此，本发明实施方式提供了一种基于预充工序的异常电芯筛查方法、装置和设备，从而提高了针对存在异物的异常电芯检测准确率。

根据第一方面，本发明提供了一种基于预充工序的异常电芯筛查方法，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。