[发明专利]锂电池涂布生产的知识决策方法

权利要求书

1.一种锂电池涂布生产的知识决策方法，其特征在于，所述锂电池极片的生产过程包括混料工序、涂布工序，所述混料工序用于将涂料进行混合，所述涂布工序用于将混料后的浆液涂覆于基材上，所述方法包括：

检测所述混料工序得到的浆料指标；

根据所述浆料指标，利用预设的涂布首检知识决策模型，设定所述涂布工序中涂布机参数；

根据所述涂布机参数进行所述锂电池极片的涂布生产；

所述涂布首检知识决策模型通过以下步骤确定：

利用所述浆料指标、涂布机参数、涂布首检指标的数据进行知识语义提取，形成知识元，构建涂布首检知识库；

利用人工智能算法建立所述涂布首检知识决策模型，从构建的涂布首检知识库中提取知识元作为训练数据，从而训练所述涂布首检知识决策模型。

2.根据权利要求1所述的锂电池涂布生产的知识决策方法，其特征在于，所述根据所述涂布机参数进行所述锂电池极片的涂布生产，包括：

获取所述涂布工序涂布后极片的涂布首检指标；

判断所述涂布首检指标是否满足涂布首检预设条件；

如果所述涂布首检指标满足所述涂布首检预设条件，则确定所述涂布首检指标合格，所述涂布机根据所述涂布机参数进行涂布生产；

如果所述涂布首检指标不满足所述涂布首检预设条件，根据所述涂布首检指标与所述涂布首检预设条件的关系调整涂布机参数。

3.根据权利要求2所述的锂电池涂布生产的知识决策方法，其特征在于，所述如果所述涂布首检指标不满足所述涂布首检预设条件，根据所述涂布首检指标与所述涂布首检预设条件的关系调整涂布机参数，包括：

根据所述涂布首检指标，利用所述涂布首检知识决策模型重设所述涂布机参数。

4.根据权利要求1所述的锂电池涂布生产的知识决策方法，其特征在于，所述方法还包括涂布机参数的修正步骤，所述涂布机参数的修正步骤，包括：

获取锂电池极片的极片指标数据；

判断所述极片指标数据是否满足所述锂电池极片的极片预设条件；

如果所述极片指标数据不满足所述极片预设条件，根据所述极片指标数据和极片预设条件，利用预先训练好的涂布过程知识决策模型，获得修正所述涂布机参数的数据。

5.根据权利要求4所述的锂电池涂布生产的知识决策方法，其特征在于，所述涂布过程控制知识决策模型通过以下步骤确定：

利用锂电池正负极片生产指标数据、涂布机参数修正数据进行知识语义提取，形成知识元，构建涂布过程知识库；

利用人工智能算法建立所述涂布过程知识决策模型，从构建的涂布过程知识库中提取知识元作为训练数据，从而训练所述涂布过程知识决策模型。

6.根据权利要求1-4任一所述的锂电池涂布生产的知识决策方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述涂布首检指标满足预设条件，获取锂电池正负极片生产中的浆料指标、涂布机参数、涂布首检指标；

利用所述浆料指标、涂布机参数、涂布首检指标进行知识语义提取，形成知识元，添加到所述涂布首检知识库中。

7.根据权利要求1-5任一所述的锂电池涂布生产的知识决策方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述锂电池极片的极片指标数据不满足所述极片预设条件时，获取所述极片指标数据、涂布机参数修正数据；

利用所述极片指标数据、涂布机参数修正数据进行知识语义提取，形成知识元，添加到所述涂布过程知识库中。

8.一种存储装置，其中存储有多条程序，其特征在于，所述程序适于由处理器加载并执行以实现权利要求1-7任一项所述的锂电池涂布生产的知识决策方法。

9.一种处理装置，包括

处理器，适于执行各条程序；以及

存储设备，适于存储多条程序；

其特征在于，所述程序适于由处理器加载并执行以实现：

权利要求1-7任一项所述的锂电池涂布生产的知识决策方法。