[发明专利]一种锂离子电池分级配对方法有效

专利信息
申请号: 200810030368.7 申请日: 2008-08-26
公开(公告)号: CN101350429A 公开(公告)日: 2009-01-21
发明(设计)人: 陶芝勇;郭永兴;殷振国;曾坚义 申请(专利权)人: 深圳市海盈科技有限公司
主分类号: H01M10/38 分类号: H01M10/38;H01M10/40;G01R31/01;G01R31/36
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 一种 锂离子电池 分级 配对 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及锂离子电池领域,尤其涉及一种锂离子电池分级、配对方法。

背景技术

锂电池为二次电池(即可充电式)的一种。锂电池具有能量密度高、操作电压高、使用温度范围大、无记忆效应、寿命长等优点。然而,锂离子电池在生产过程中工序多,制备条件苛刻,容易受到不良许多因素影响,导致电池本身的一致性还不理想。电池在周转过程中常常低压,气胀,低容,影响了用户的使用。

特别在电池组配对时,电池组中的个体电池的差异太大会影响整个电池组的实效,甚至造成电池组提前报废。

因此,在电池的生产过程,极有必要对电池的各项属性进行追踪、挑选和配对,把电池按等级分类,挑出不良品,电池组的个体差异变小。

但目前对电池分级、配对的工作仅停留在人工对电池进行记录分类的方式。但是面对现代化的规模化生产,特别是对于电池组配对的生产中,人工已经无法对数以万计的电池进行容量、电压和内阻等属性进行对比、分析和分级配对。尤其是10个或10个以上一组的电池进行电压、内阻和容量的逐一配对组装,日产千组以上,人力已不堪重负。

并且采用人工记录分级还容易由于人工疲劳造成误差,不利于分级、配对的准确性。

综上,应用现有的锂离子电池分级、配对技术不但准确性不能得到保证,还人力成本高昂。

发明内容

本发明实施例提供了一种锂离子电池分级方法,能高效准确的确定电池的等级,并能节省人力成本提高生产效率。

本发明实施例提供的锂离子电池分级方法,包括:

在条码系统中为成品电池分配唯一的条码标识,在所述条码系统的数据库中建立所述电池的属性信息与所述条码标识的对应关系;

对所述电池进行容量分选,确定所述各电池的容量信息,将所述各电池的容量信息添加到所述数据库,

在所述容量分选后,测量确定所述各电池的其他属性信息,将当前测量得到的所述各电池的其他属性信息添加到所述数据库,更新所述数据库,其中所述电池的其他属性信息包括:电压、厚度、以及内阻信息;

对所述各电池进行振动模拟,在振动模拟后测量各电池的当前属性信息,将测量得到的所述各电池的当前属性信息添加到所述数据库,更新所述数据库,其中所述电池的当前属性信息包括电压、厚度、以及内阻信息;

对所述电池进行高温搁置,在高温搁置后测量各电池的当前属性信息,将测量得到的所述各电池的当前属性信息添加到所述数据库,更新所述数据库,其中所述电池的当前属性信息包括电压、厚度、以及内阻信息;

根据当前所述数据库中记录的各电池的最终属性信息,确定所述各电池的等级,所述各电池的最终属性信息包括容量、电压、厚度、以及内阻信息。

可选的,在确定所述电池的等级之后,还包括:

根据所有所述各电池的最终属性信息、以及所述各电池的等级,对所述电池进行配对,组成电池组。

可选的,在步骤:在所述容量分选后,测量确定所述各电池的其他属性信息,将当前测量得到的所述各电池的其他属性信息添加到所述数据库,更新所述数据库之后,

在步骤:对所述各电池进行振动模拟之前,还包括:

根据所述数据库记录的各电池的当前属性信息,筛除不合格的锂电池。

可选的,在步骤:在振动模拟后测量各电池的当前属性信息,将当前测量得到的所述各电池的其他属性信息添加到所述数据库,更新所述数据库之后,

在步骤:对所述电池进行高温搁置之前,还包括:

根据所述数据库记录的电池的当前属性信息,筛除不合格的锂电池。

可选的,在步骤:在高温搁置后测量各电池的当前属性信息,将当前测量得到的所述各电池的其他属性信息添加到所述数据库,更新所述数据库之后,

在步骤:根据当前所述数据库中记录的各电池的最终属性信息,确定所述各电池的等级之前,还包括:

根据所述数据库记录的各电池的当前属性信息,筛除不合格的锂电池。

由上可见,由于本发明实施例在得到成品电池后,将电池的各项属性信息(比如容量、电压、厚度、内阻等)输入到条码系统的数据库中,在该条码系统的数据库中,每电池对应一唯一的条码标识,每电池的属性信息与该电池对应的条码表示相对应,在电池生产的每工序后,更新条码系统的数据库中记录的属性信息,在所有工序完成后,根据条码系统的数据库中记录的电池的最终属性信息,确定电池的等级。电池的属性信息跟踪采用计算机系统自动跟踪,不会存在由于人工疲劳而导致记录分级错误的问题,不仅能够大大减少人力成本,还能够大大提高分级的准确性以及效率。

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