[发明专利]一种基于钴酸锂配料系统的生产状态预测方法

说明书

一种基于钴酸锂配料系统的生产状态预测方法，先建立钴酸锂配料系统健康状态评价指标，再用基于双重加权的核主成分回归最小二乘支持向量机算法对配料系统健康指数进行预测：首先，提取输入变量的非线性特征，根据贡献率由大到小选取主成分；其次，对数据集进行处理，并确定输入向量与输出向量之间的相关关系；最后进行建模预测，并分别为训练样本及输入样本进行局部加权，对模型参数寻优。本发明采用是定义的健康指数，建模过程通过输入、输出样本间相关关系及输入样本与查询样本间距离分别建立一次及二次加权矩阵，在样本输入模型前进行一次加权，在建模过程对模型估计误差采用二次加权，减少了生产数据错误或遗漏给预测算法带来的影响。

技术领域

本发明属于钴酸锂配料系统生产的控制系统，特别涉及一种基于钴酸锂配料系统的生产状态预测方法。

背景技术

锂离子电池具有比能量高、循环性能好等优点，已广泛应用于智能手机、电动汽车等多个领域，成为当今应用最广泛和最具发展前景的电池之一。锂离子电池正极材料作为新型能源材料的一种，占锂离子电池总成本的30％～40％，且直接决定了电池的工作电压、寿命、容量、安全性和成本，是构成锂离子电池的重要材料。现如今，我国正极材料的市场份额已占据全球份额的46％，但供应中超过一半是中等及以下品质的正极材料，高端产品占有率较低，企业出货量不足10％。究其原因，是正极材料制备生产流程长、工艺复杂、监控手段不足，导致目前国内正极材料制备过程中存在能耗高、资源浪费大和产品质量不稳定等问题。尤其是其中的配料系统，配料是锂电池正极材料生产的首要环节，原料配比的精确性对锂电池质量和性能有至关重要的影响。一直以来，配料系统都存在设备分散和数据孤立的特点，导致用户难以及时发现和处理生产异常。因此，配料系统生产状态的好坏将直接决定后续生产所得的产品性能及杂质含量。寻找针对锂电池正极材料配料系统的故障自排查技术和生产状态预测方法，可以帮助缩短生产周期，提高生产效率及产品质量。

因此，有必要提出一种方法对钴酸锂配料系统的健康状态进行评价及预测分析。

发明内容

本发明所解决的问题是，针对配料系统偶发性故障难以提前检查和及时检修的问题，提出基于健康指数的评价体系，通过统一指标对系统状态衡量并提前预测和报警。

本发明所提供的技术方案如下：

一种基于钴酸锂配料系统的生产状态预测方法，包括如下两个步骤：

步骤1：钴酸锂配料系统健康状态评价。

配料系统为一个从上至下的顺序生产过程，依次为开袋站、计量站(碳酸锂计量站和四氧化三钴计量站)、制粒站和装钵站。首先通过吊运机将原料调运到开袋站，原料开包后，将其下入缓存料仓。而后通过两台称重机对碳酸锂及四氧化三钴配料。以逐渐减少加料的方式控制下料的重量，最终达到准确称量的原料，该称量过程需持续五至六分钟。制粒站为一台高速混合搅拌机，在搅拌桨和切刀的作用下通过搅拌机高速旋转使两种原料混合均匀，最后混匀的原料通过装钵机装入闸钵，完成配料过程。

钴酸锂配料系统的主要特点是各个设备相互独立，且按顺序生产。为了能对系统生产状态进行有效评价，根据配料系统的工艺流程及各个环节之间的关系建立层次结构模型，如图1。其中，第一层是配料系统，第二层是系统中拥有不同功能的五个环节，第三层是每个环节下监测数据的不同种报警分类。建立层次结构模型有两个原因，一是由于系统的结构所致，二是希望通过由下而上的层次结构，由监测数据来判断各环节设备的健康状况，再通过各个环节预测整个系统的健康状态。

为表示配料系统五个环节的设备运行状况，提出各环节健康指数的定义：绝对误差与最大允许误差的比值，当其值大于1时则进行归一化处理。环节健康指数的大小能够体现出实际重量与目标重量之间的关系，数值越小则相差越小，数值越大则相差越远；当比值达到1时，说明其已经超过了最大允许的误差范围，此时会产生设备三级警报。各环节健康指数的表达式如式(1)所示。