本發(fā)明涉及電池隔膜制備領(lǐng)域，具體涉及一種基于人工智能的收卷方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、收卷機(jī)是一種用于將電池薄膜等卷狀產(chǎn)品進(jìn)行收卷的設(shè)備，其主要功能是通過(guò)卷取薄膜或片材來(lái)形成緊湊的卷筒結(jié)構(gòu)，以便于后續(xù)的加工和應(yīng)用。

2、傳統(tǒng)收卷方法通常沒(méi)有充分考慮到薄膜特性和卷徑等因素，導(dǎo)致了張力設(shè)置不合理，進(jìn)而導(dǎo)致薄膜在收卷過(guò)程中出現(xiàn)皺紋、暴筋、褶皺、滑膜等各種問(wèn)題，影響電池隔膜的性能和品質(zhì)。

3、另外，一些方案雖然嘗試實(shí)時(shí)調(diào)整張力，但使用的pid（比例-積分-微分）系統(tǒng)難以精確地控制張力輸出。設(shè)定過(guò)于精細(xì)的目標(biāo)張力可能導(dǎo)致pid系統(tǒng)實(shí)時(shí)輸出的張力難以準(zhǔn)確跟隨目標(biāo)張力的變化，導(dǎo)致超調(diào)和波動(dòng)的情況，進(jìn)而影響收卷的穩(wěn)定性和品質(zhì)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明旨在提供一種基于人工智能的收卷方法和系統(tǒng)，旨在解決傳統(tǒng)收卷方法未充分考慮薄膜特性、卷徑與pid系統(tǒng)的能力，導(dǎo)致的收卷效果不佳的問(wèn)題。

2、一種基于人工智能的收卷方法，包括以下步驟：

3、s1：收集薄膜密度數(shù)據(jù)、薄膜厚度數(shù)據(jù)，以及薄膜收卷過(guò)程中薄膜卷的卷徑數(shù)據(jù)、收卷過(guò)程中的薄膜張力數(shù)據(jù)，并對(duì)薄膜張力數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的薄膜張力數(shù)據(jù)；

4、s2：將薄膜密度數(shù)據(jù)、薄膜厚度數(shù)據(jù)與卷徑數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，同時(shí)構(gòu)建張力預(yù)測(cè)模型，進(jìn)行薄膜張力數(shù)據(jù)缺失值填補(bǔ)，生成卷徑-張力曲線(xiàn)；

5、所述張力預(yù)測(cè)模型首先提出位置缺失編碼、缺失距離編碼，分別對(duì)缺失值的位置以及缺失值與真值的距離進(jìn)行標(biāo)識(shí)，再將位置缺失編碼、缺失距離編碼與薄膜張力數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，輸入門(mén)控循環(huán)單元，對(duì)薄膜張力數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)并填補(bǔ)；

6、s3：計(jì)算pid系統(tǒng)每一次調(diào)整薄膜張力產(chǎn)生的超調(diào)幅度和波動(dòng)時(shí)間，進(jìn)而計(jì)算出超調(diào)懲罰項(xiàng)；

7、s4：構(gòu)建張力等級(jí)劃分模型，根據(jù)最大卷徑，輸出張力等級(jí)數(shù)量和對(duì)應(yīng)張力；

8、所述張力等級(jí)劃分模型的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)采用定積分的方式計(jì)算卷徑-張力曲線(xiàn)擬合度，張力等級(jí)劃分模型的值函數(shù)采用q-learning的方式進(jìn)行計(jì)算，并采用ε-greedy策略，對(duì)張力等級(jí)劃分模型進(jìn)行更新；

9、s5：根據(jù)張力等級(jí)數(shù)量和對(duì)應(yīng)張力，通過(guò)pid系統(tǒng)控制收卷過(guò)程中的薄膜張力。

10、進(jìn)一步地，所述步驟s1中，所述卷徑數(shù)據(jù)為離散時(shí)序數(shù)據(jù)，薄膜張力數(shù)據(jù)與卷徑數(shù)據(jù)一一對(duì)應(yīng)；

11、薄膜數(shù)據(jù)中的密度和厚度是鋰電池隔膜的基本屬性，直接影響張力大?。?/p>

12、所述對(duì)薄膜張力數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理包括以下步驟：采用樣條插值法，對(duì)不同卷徑下的薄膜張力數(shù)據(jù)進(jìn)行單次插值，得到插值后的薄膜張力數(shù)據(jù)，計(jì)算方式為：

13、；

14、；

15、；

16、；

17、其中，為三次樣條函數(shù)輸出的插值后的薄膜張力數(shù)據(jù)，為三次樣條函數(shù)的輸入，i為區(qū)間索引，為求解系數(shù)，為第i個(gè)區(qū)間左端點(diǎn)的卷徑，為第i個(gè)區(qū)間左端點(diǎn)的對(duì)應(yīng)的薄膜張力數(shù)據(jù)；為三次樣條函數(shù)在第i個(gè)區(qū)間左端點(diǎn)的一階導(dǎo)數(shù)，為三次樣條函數(shù)在第i個(gè)區(qū)間左端點(diǎn)的二階導(dǎo)數(shù)，為三次樣條函數(shù)在第i+1個(gè)區(qū)間左端點(diǎn)的一階導(dǎo)數(shù)，為三次樣條函數(shù)在第i+1個(gè)區(qū)間左端點(diǎn)的二階導(dǎo)數(shù)。

18、薄膜張力數(shù)據(jù)通常是離散的，且數(shù)據(jù)點(diǎn)較少，無(wú)法充分反映出張力與卷徑之間的細(xì)微變化；因此，采用樣條插值法對(duì)離散的薄膜張力數(shù)據(jù)進(jìn)行插值，能夠得到更多的數(shù)據(jù)點(diǎn)，提高數(shù)據(jù)密度，有助于后續(xù)得到更加連續(xù)和平滑的張力-卷徑曲線(xiàn)，也為后續(xù)的張力預(yù)測(cè)模型提供足夠的數(shù)據(jù)點(diǎn)用于模型訓(xùn)練。

19、進(jìn)一步地，所述s2步驟包括：

20、s21：將薄膜密度數(shù)據(jù)、薄膜厚度數(shù)據(jù)與卷徑數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，計(jì)算方式為：

21、；

22、；

23、其中，為融合后的數(shù)據(jù)，為拼接操作，分別為薄膜密度數(shù)據(jù)與薄膜厚度數(shù)據(jù)，為融合后的特征，為全連接層操作；

24、傳統(tǒng)方法往往將張力設(shè)定為固定值，或只考慮卷徑變化對(duì)張力的影響；相比之下，步驟s21結(jié)合了薄膜密度與薄膜厚度，在特征擴(kuò)展之后再進(jìn)行融合，考慮了更多的參數(shù)，能夠更全面地捕捉張力的變化規(guī)律，使得收卷機(jī)在調(diào)整張力時(shí)能夠更加精確地控制張力的變化，避免在收卷過(guò)程中出現(xiàn)的皺紋、暴筋等問(wèn)題，提高鋰電池隔膜的收卷效果；尤其是在面對(duì)不同厚度或密度的薄膜時(shí)，這種設(shè)計(jì)更能夠適應(yīng)不同的工藝要求，保證收卷效果的穩(wěn)定性和品質(zhì)；

25、s22：構(gòu)建張力預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)薄膜張力數(shù)據(jù)的缺失值，并進(jìn)行薄膜張力數(shù)據(jù)缺失值填補(bǔ)，計(jì)算方式為：

26、；

27、；

28、；

29、；

30、；

31、其中，為張力預(yù)測(cè)模型的輸入，為第i個(gè)區(qū)間索引左端點(diǎn)的缺失編碼，為第i-1個(gè)區(qū)間索引左端點(diǎn)的缺失編碼，為第i個(gè)區(qū)間索引左端點(diǎn)的缺失距離編碼，為第i-1個(gè)區(qū)間索引左端點(diǎn)的缺失距離編碼，為衰減編碼，為第i個(gè)區(qū)間索引左端點(diǎn)處的薄膜張力數(shù)據(jù)缺失值的預(yù)測(cè)結(jié)果，為第i-1個(gè)區(qū)間索引左端點(diǎn)處的薄膜張力數(shù)據(jù)缺失值的預(yù)測(cè)結(jié)果，為取自然常數(shù)的指數(shù)操作，為取最大值操作，為衰減參數(shù)權(quán)重，為衰減偏置向量，為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操作；

32、與傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)比，傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只考慮了數(shù)據(jù)之間的時(shí)序關(guān)系，而本發(fā)明通過(guò)顯式編碼為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了一個(gè)信號(hào)，讓循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意到數(shù)據(jù)的缺失位置，同時(shí)注意到缺失值與最鄰近非缺失值之間的時(shí)間步長(zhǎng)，使得模型能更容易地利用薄膜張力數(shù)據(jù)的時(shí)序信息，從而提高了模型的預(yù)測(cè)精度和魯棒性，進(jìn)而提高收卷機(jī)的收卷效果；

33、s23：根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，統(tǒng)計(jì)各個(gè)時(shí)刻的卷徑數(shù)據(jù)、薄膜張力數(shù)據(jù)，生成卷徑-張力曲線(xiàn)。

34、進(jìn)一步地，所述s3步驟包括：

35、s31：記錄pid系統(tǒng)每一次調(diào)整薄膜張力的過(guò)程中產(chǎn)生的超調(diào)幅度；

36、s32：當(dāng)pid系統(tǒng)輸出產(chǎn)生振蕩時(shí)，記錄振蕩開(kāi)始時(shí)間；

37、s33：當(dāng)振蕩幅度回到穩(wěn)定范圍內(nèi)時(shí)，記錄振蕩停止時(shí)間，并與振蕩開(kāi)始時(shí)間作差，得到該次調(diào)整的波動(dòng)時(shí)間；

38、s34：計(jì)算超調(diào)懲罰項(xiàng)，計(jì)算方式為：

39、；

40、其中，p為超調(diào)懲罰項(xiàng)，為超調(diào)幅度，為波動(dòng)時(shí)間，為該次調(diào)整的總時(shí)間，為超調(diào)幅度權(quán)重，為時(shí)間權(quán)重。

41、設(shè)定過(guò)于精細(xì)的目標(biāo)張力會(huì)導(dǎo)致pid系統(tǒng)在實(shí)時(shí)調(diào)整過(guò)程中，難以準(zhǔn)確跟隨目標(biāo)張力的變化，經(jīng)常出現(xiàn)超調(diào)和波動(dòng)的情況，這些誤差會(huì)隨著調(diào)整次數(shù)的增加而累積，最終影響到收卷效果的穩(wěn)定性；

42、此步驟引入了超調(diào)懲罰項(xiàng)，通過(guò)量化超調(diào)幅度和波動(dòng)時(shí)間，對(duì)超調(diào)行為進(jìn)行懲罰；對(duì)于s4步驟的基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的張力等級(jí)劃分模型來(lái)說(shuō)，這一懲罰機(jī)制能夠有效降低頻繁調(diào)整張力所帶來(lái)的系統(tǒng)誤差，使得張力等級(jí)劃分模型更傾向于穩(wěn)定的張力調(diào)整策略，而不是追求過(guò)度精細(xì)的目標(biāo)張力，進(jìn)而減少?gòu)埩φ{(diào)整過(guò)程中的波動(dòng)，提高了收卷過(guò)程的穩(wěn)定性和品質(zhì)。

43、進(jìn)一步地，所述s4步驟包括：

44、s41：設(shè)計(jì)張力等級(jí)劃分模型的狀態(tài)空間為：卷徑-張力曲線(xiàn)分段后的張力值序列；動(dòng)作空間為：對(duì)當(dāng)前張力等級(jí)進(jìn)行合并、在當(dāng)前張力等級(jí)添加新的分段點(diǎn)；所述張力值序列以0為序列中的第一個(gè)數(shù)值，以最大卷徑為序列中的最后一個(gè)數(shù)值；

45、s42：設(shè)計(jì)張力等級(jí)劃分模型的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，計(jì)算方式為：

46、；

47、；

48、其中，為張力等級(jí)劃分模型的獎(jiǎng)勵(lì)值，為超調(diào)懲罰項(xiàng)的影響權(quán)重，為卷徑-張力曲線(xiàn)擬合度，為卷徑-張力曲線(xiàn)擬合度的影響權(quán)重，為取絕對(duì)值，為張力在卷徑從變化到時(shí)的定積分；

49、s43：設(shè)計(jì)張力等級(jí)劃分模型的值函數(shù)，計(jì)算方式為：

50、；

51、其中，為當(dāng)前狀態(tài)s和當(dāng)前動(dòng)作 a下的值函數(shù)，為學(xué)習(xí)率，為下一個(gè)狀態(tài)，為下一個(gè)動(dòng)作，為使得下一步q值最大時(shí)對(duì)應(yīng)的下一步動(dòng)作，為折扣因子，為更新符號(hào)；

52、s44：采用ε-greedy策略，對(duì)張力等級(jí)劃分模型進(jìn)行更新，并輸出張力等級(jí)數(shù)量和各張力等級(jí)的對(duì)應(yīng)張力。

53、s4步驟通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式，在給定最大卷徑的情況下，計(jì)算分段點(diǎn)數(shù)量和分段后的張力值序列；以曲線(xiàn)擬合度中的面積的絕對(duì)值之差，來(lái)表示調(diào)整后的曲線(xiàn)與原卷徑-張力曲線(xiàn)的擬合程度，但一味地追求擬合程度，會(huì)導(dǎo)致分段點(diǎn)數(shù)量過(guò)多，而每一次分段在將來(lái)pid系統(tǒng)進(jìn)行控制時(shí)，都會(huì)產(chǎn)生超調(diào)和波動(dòng)的誤差；因此，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)中還設(shè)計(jì)了超調(diào)懲罰項(xiàng)，這會(huì)使得模型在選擇更多的分段次數(shù)時(shí)，得到較大的懲罰；

54、超調(diào)懲罰項(xiàng)可以約束系統(tǒng)的調(diào)整過(guò)程，避免頻繁調(diào)整和誤差累積，而曲線(xiàn)擬合度則能夠評(píng)估張力曲線(xiàn)與卷徑變化的匹配程度，進(jìn)一步優(yōu)化了獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)，兩者協(xié)同運(yùn)行，共同提高了張力等級(jí)劃分模型的性能，從而實(shí)現(xiàn)更加智能化、實(shí)用化的張力控制方式。

55、進(jìn)一步地，所述s5步驟包括：

56、s51：初始化pid系統(tǒng)的比例、積分和微分參數(shù)；

57、s52：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)收卷過(guò)程中的薄膜張力和卷徑；

58、s53：根據(jù)張力等級(jí)數(shù)量和各張力等級(jí)的對(duì)應(yīng)張力，通過(guò)pid系統(tǒng)調(diào)整收卷過(guò)程中的薄膜張力。

59、為實(shí)現(xiàn)上述基于人工智能的收卷方法，本發(fā)明還提供了一種基于人工智能的收卷系統(tǒng)，?包括：

60、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊：收集薄膜密度數(shù)據(jù)、薄膜厚度數(shù)據(jù)，以及薄膜收卷過(guò)程中薄膜卷的卷徑數(shù)據(jù)、收卷過(guò)程中的薄膜張力數(shù)據(jù)，并對(duì)薄膜張力數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的薄膜張力數(shù)據(jù)；

61、張力預(yù)測(cè)模型構(gòu)建模塊：將薄膜密度數(shù)據(jù)、薄膜厚度數(shù)據(jù)與卷徑數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，同時(shí)構(gòu)建張力預(yù)測(cè)模型，進(jìn)行薄膜張力數(shù)據(jù)缺失值填補(bǔ)，生成卷徑-張力曲線(xiàn)；

62、超調(diào)懲罰項(xiàng)計(jì)算模塊：計(jì)算pid系統(tǒng)每一次調(diào)整薄膜張力產(chǎn)生的超調(diào)幅度和波動(dòng)時(shí)間，進(jìn)而計(jì)算出超調(diào)懲罰項(xiàng)；

63、張力等級(jí)劃分模型構(gòu)建模塊：構(gòu)建張力等級(jí)劃分模型，根據(jù)最大卷徑，輸出張力等級(jí)數(shù)量和對(duì)應(yīng)張力；

64、pid控制模塊：根據(jù)張力等級(jí)數(shù)量和對(duì)應(yīng)張力，通過(guò)pid系統(tǒng)控制收卷過(guò)程中的薄膜張力。

65、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：

66、（1）在整體方案上，本發(fā)明構(gòu)建張力預(yù)測(cè)模型，結(jié)合薄膜厚度數(shù)據(jù)、薄膜密度數(shù)據(jù)，對(duì)薄膜張力數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值補(bǔ)全，計(jì)算出卷徑-張力曲線(xiàn)；其次，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式，構(gòu)建張力等級(jí)劃分模型，計(jì)算得到合適的張力等級(jí)數(shù)量和各等級(jí)的對(duì)應(yīng)張力，然后據(jù)此進(jìn)行實(shí)際張力調(diào)整，實(shí)現(xiàn)張力調(diào)整次數(shù)和效果的平衡，根據(jù)不同卷徑計(jì)算出合理的張力調(diào)整次數(shù)對(duì)收卷機(jī)進(jìn)行控制，提高了鋰電池收卷效果，減少收卷過(guò)程中的皺紋、暴筋等問(wèn)題。

67、（2）在算法改進(jìn)上，本發(fā)明首先對(duì)薄膜厚度數(shù)據(jù)、薄膜密度數(shù)據(jù)以及薄膜張力數(shù)據(jù)進(jìn)行特征擴(kuò)展，增強(qiáng)向量的表示能力；其次，在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，對(duì)缺失位置、缺失值與臨近非缺失值的時(shí)間步長(zhǎng)以及衰減方式進(jìn)行顯式建模，提高了薄膜張力數(shù)據(jù)缺失值填補(bǔ)的效果，得到卷徑-張力曲線(xiàn)。

68、（3）本發(fā)明考慮到實(shí)際情況中pid系統(tǒng)每次進(jìn)行張力調(diào)整帶來(lái)的誤差累積，引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)思想，根據(jù)最大卷徑計(jì)算出合理的張力分段數(shù)量和對(duì)應(yīng)目標(biāo)張力，使得張力分段控制方案更合理，降低了頻繁調(diào)整張力所帶來(lái)的系統(tǒng)誤差，進(jìn)而減少?gòu)埩φ{(diào)整過(guò)程中的波動(dòng)，提高了收卷過(guò)程的穩(wěn)定性和品質(zhì)。