基于机器学习的缺陷电池筛选方法、设备及介质
基本信息
| 申请号 | CN202110953856.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113406502A | 公开（公告）日 | 2021-09-17 |
| 申请公布号 | CN113406502A | 申请公布日 | 2021-09-17 |
| 分类号 | G01R31/367（2019.01）I;G01R31/389（2019.01）I;G01R31/385（2019.01）I | 分类 | 测量；测试; |
| 发明人 | 孔祥栋;李立国;戴锋;华剑锋 | 申请（专利权）人 | 四川新能源汽车创新中心有限公司 |
| 代理机构 | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 | 代理人 | 阳佑虹 |
| 地址 | 644005四川省宜宾市临港经开区国兴大道沙坪路7号科技创新中心D2-C座6层601号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于机器学习的缺陷电池筛选方法、设备及介质，包括获取待测电池在高温下的开路电压、交流内阻和自放电率；高温自放电异常初筛和复筛；待测电池容量异常筛选；获取待测电池常温下的开路电压、交流内阻和自放电率；常温自放电异常初筛和复筛；待测电池内阻异常筛选；待测电池异常中筛选。本发明基于机器学习算法采用滑动筛选机制对待测的电池进行数据采集、分析、筛选，同时设置复筛机制和终筛机制，避免了漏筛和过筛，提高电池检测的准确率。 |
