[发明专利]锂离子电池极片孔隙率在线检测方法及其应用

摘要

锂离子电池极片孔隙率在线检测方法及其应用，其中方法包括：预先涂布并收集不同厚度系列的电池极片；将电池极片以不同的速度走带，对电池极片加热，记录电池极片表面温度随时间变化的关系T(t)或表面温度随极片表面位置的变化关系T(x)；用所获得的数据，建立电池极片孔隙率ε与走带速度u,电池极片厚度h以及温度随时间变化关系T(t)的神经网络模型，并采用降噪自编码的方法训练该神经网络模型，使其误差在允许范围内；在电池极片生产过程中，根据走带速度u，电池极片厚度h以及极片表面随时间变化关系T(t)或表面温度随极片表面位置的变化关系T(x)，采用训练的神经网络模型在线预测电池极片孔隙率。本发明简单易行，能够实时检测锂离子电池极片孔隙率，测量准确性较高。

主权项

1.一种锂离子电池极片孔隙率在线检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：在每次涂布新的活性物质之前，用预先涂布并收集不同厚度系列的涂有活性物质的锂离子电池正/负极片，其中每种厚度系列包含多种不同孔隙率的锂离子电池极片，采用压汞法或称重法对不同厚度系列极片的孔隙率进行标定；步骤2：将标定后的锂离子电池正/负极片，安装到卷到卷台架上，再分别以u₁, u₂, u₃, u₄……不同的速度走带，采用热源装置对锂离子电池极片加热，使用红外热像仪记录锂离子电池极片表面温度随时间变化的关系T(t)或表面温度随极片表面位置的变化关系T(x)；对于不同厚度系列的锂离子电池极片，提取极片代表点的表面温度变化曲线，并获取代表点表面温度变化曲线的代表时间点的温度T(t₁)，T(t₂)，T(t₃)，T(t₄)……T(t_n)；步骤3：根据步骤2中所获得的数据，建立锂离子电池极片孔隙率ε与走带速度u,锂离子电池极片厚度h以及代表点的代表时间点的温度的T(t₁)，T(t₂)，T(t₃)，T(t₄)……T(t_n)或代表位置点T(x₁)，T(x₂)，T(x₃)，T(x₄)……T(x_n)神经网络模型；步骤4：在锂离子电池极片正式生产过程中，根据走带速度u，锂离子电池极片厚度h以及极片表面随时间变化关系T(t)或表面温度随极片表面位置的变化关系T(x)，采用步骤3中训练的神经网络模型预测锂离子电池极片孔隙率ε。