[发明专利]一种锂电池快速分选设备及分选方法在审
| 申请号: | 202211114767.8 | 申请日: | 2022-09-14 |
| 公开(公告)号: | CN115350954A | 公开(公告)日: | 2022-11-18 |
| 发明(设计)人: | 张宇平;韩国龙;别传玉;刘虹灵;蔡德元;宋华伟;胡雨莎 | 申请(专利权)人: | 武汉动力电池再生技术有限公司;荆门动力电池再生技术有限公司;天津动力电池再生技术有限公司 |
| 主分类号: | B07C5/344 | 分类号: | B07C5/344;B07C5/36;B07C5/02 |
| 代理公司: | 武汉智嘉联合知识产权代理事务所(普通合伙) 42231 | 代理人: | 孙迪 |
| 地址: | 430413 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 锂电池 快速 分选 设备 方法 | ||
1.一种锂电池快速分选设备,其特征在于,包括输送单元、测试单元、分选单元以及控制单元;
所述输送单元用于接收并传送锂电池,包括进料皮带输送机、测试皮带输送机、出料皮带输送机和多个收料皮带输送机,所述进料皮带输送机、测试皮带输送机和出料皮带输送机按锂电池的传输方向依次设置,多个所述收料皮带输送机并排设置于所述出料皮带输送机的下方;
所述测试单元包括设置于所述测试皮带输送机上的阻抗谱仪和电压内阻测试仪,用于采集从其下方经过的锂电池的实时特征参数;
所述分选单元设置于所述出料皮带输送机上,用于将同一档的锂电池转移至对应的所述收料皮带输送机上;
所述控制单元分别与所述输送单元、测试单元和分选单元电连接,所述控制单元中预存有构建好的用以预测锂电池电容值的容量预测模型。
2.根据权利要求1所述的一种锂电池快速分选设备,其特征在于,还包括转运单元,所述转运单元包括第一移载机构和第二移载机构,
所述第一移载机构设置于所述进料皮带输送机上,用于将扫码后的锂电池转移至所述测试皮带输送机上;
所述第二移载机构设置于所述测试皮带输送机上,用于将检测后的锂电池转移至所述出料皮带输送机上。
3.根据权利要求2所述的一种锂电池快速分选设备,其特征在于,所述转运单元还包括设置于所述第一移载机构上料端一侧的扫码枪,用于对来料锂电池扫码以获取该锂电池的外形尺寸。
4.根据权利要求3所述的一种锂电池快速分选设备,其特征在于,所述第一移载机构包括龙门支架、第一线性电机、连接板、第二线性电机和抓取组件,所述龙门支架横跨于所述进料皮带输送机的前段上方,所述第一线性电机设置在所述龙门支架顶部的一侧面,所述扫码枪设置于所述龙门支架顶部的另一侧面,所述连接板、第二线性电机和所述抓取组件依次连接在所述第一线性电机上。
5.根据权利要求4所述的一种锂电池快速分选设备,其特征在于,所述抓取组件包括安装板、两块调整板及驱动件,所述安装板与所述第二线性电机的滑块连接,两块所述调整板分别连接在所述安装板的两侧,且两个所述调整板之间通过转轴连接,所述转轴与所述驱动件连接,以实现两块所述调整板相对或相背运动。
6.根据权利要求5所述的一种锂电池快速分选设备,其特征在于,所述第二移载机构与所述第一移载机构的结构相同。
7.一种锂电池快速分选方法,其特征在于,所述分选方法是通过如权利要求1至6任一项所述的分选设备完成,具体包括:
依次通过所述输送单元的进料皮带输送机、测试皮带输送机、出料皮带输送机和收料皮带输送机进行锂电池的自动传送;
当锂电池在所述测试皮带输送机上传输时,通过所述阻抗谱仪和电压内阻测试仪采集锂电池的实时特征参数;
将所述实时特征参数导入所述容量预测模型内计算得到锂电池的电容预测值;
根据所述电容预测值通过所述分选单元对锂电池进行分选归档。
8.根据权利要求7所述的一种锂电池快速分选方法,其特征在于,所述容量预测模型为训练后完备的预测模型,具体包括:
获取若干锂电池在不同SOC值下的电化学阻抗谱,根据所述电化学阻抗谱得到特征参数,对所述特征参数进行筛选,得到筛选后的特征参数;
构建容量预测模型,根据所述筛选后的特征参数对所述容量预测模型进行训练,得到训练完备的预测模型。
9.根据权利要求8所述的一种锂电池快速分选方法,其特征在于,
根据所述电化学阻抗谱得到特征参数,包括利用所述电化学阻抗谱获取若干锂电池在不同频率下对应的实部值、虚部值及开路电压作为特征参数;
对所述特征参数进行筛选,包括利用相关系数计算公式计算所述特征参数和对应的锂电池SOC值的相关性值,若所述相关性值的绝对值小于设定阈值,则对所述特征参数进行剔除。
10.根据权利要求8所述的一种锂电池快速分选方法,其特征在于,
所述构建容量预测模型,包括构建支持向量机回归预测估计模型;
根据所述筛选后的特征参数对所述容量预测模型进行训练,包括以所述筛选后的特征参数作为输入值输入,以对应的退役电池SOC值作为输出值输出对所述估计模型进行训练。
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