文档名：基于产线数据驱动建模的锂离子电池分容技术
摘要：针对简化电池分容工序的需求,提出了一种基于产线数据驱动机器学习建模的锂离子电池分容容量精准预测技术.采用2万余条源自同一锂离子电池制造产线的数据,应用四种非线性机器学习算法,分别探索了锂离子电池分容前产线监测数据与其分容容量之间的相关性.所有回归模型中,CatBoost算法模型表现出最优的容量预测精度,其测试集预测结果的均方根误差仅占标准容量的0.32％.此外,经过模型特征参量贡献度统计分析发现,OCV2和卷芯质量是分容容量预测的关键影响参数.
作者：毛宇 冯雪松 张晓琨 向勇Author：MAOYu FENGXuesong ZHANGXiaokun XIANGYong
作者单位：电子科技大学材料与能源学院,四川成都611731
刊名：电源技术
Journal：ChineseJournalofPowerSources
年，卷(期)：2024, 48(2)
分类号：TM912
关键词：锂离子电池 产线数据 分容 数据驱动 CatBoost
Keywords：lithium-ionbatteries productionlinedata capacitygrading datadriving CatBoost
机标分类号：TP181TP274TP391.41
在线出版日期：2024年3月26日
基金项目：基于产线数据驱动建模的锂离子电池分容技术[
期刊论文] 电源技术--2024, 48(2)毛宇 冯雪松 张晓琨 向勇针对简化电池分容工序的需求,提出了一种基于产线数据驱动机器学习建模的锂离子电池分容容量精准预测技术.采用2万余条源自同一锂离子电池制造产线的数据,应用四种非线性机器学习算法,分别探索了锂离子电池分容前产线监...参考文献和引证文献
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