【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电性能测试，具体涉及一种内嵌rfid新能源电池生产质量追溯方法。
技术介绍
1、rfid是一种无线通信技术，用于无线识别和追踪物体。在电池中内嵌rfid标签，可利用射频信号实现对物体的唯一标识和数据传输，将生产流程中的重要数据记录下来，便于电池的质量追溯。其中，生产流程中的重要数据包括生产日期、生产工艺参数、原材料信息、测试数据、质量检测结果、出厂批次等。当发现某一电池出现问题时，可通过这些数据对可能出现同一问题的电池进行快速、全面追溯。
2、目前对于电池的质量监测，仅限于对单个电池的性能进行测试，当发现电池存在质量问题时，需要在质量追溯过程中对同一批次的电池依次、逐个进行检测，判断出现的质量问题是否为同一批次的共性问题，进而对生产环节进行追溯，以便于及时发现和解决问题。但是，对同一批次的电池依次、逐个进行检测的工作量较大，使生产质量追溯的效率不高。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种内嵌rfid新能源电池生产质量追溯方法，以解决电池生产质量追溯过程中忽略电池数据之间的相关性导致的生产质量追溯的效率不高的问题，所采用的技术方案具体如下：
2、本专利技术一个实施例提供了一种内嵌rfid新能源电池生产质量追溯方法，该方法包括以下步骤：
3、根据抽检过程中检测出的存在质量问题的锂电池，获取与存在质量问题的锂电池同一批次的所有锂电池的内阻数据、温度数据和内阻数据的lof离群因子；
4、根据内阻数据的lof离群因子对内阻数据进行
5、获取疑似异常内阻的邻域数据，获取疑似异常内阻的内阻距离序列和温度距离序列，获取疑似异常内阻的温度关联程度，获取疑似异常内阻的密度中心聚集程度的变异系数，根据疑似异常内阻的温度关联程度和疑似异常内阻的密度中心聚集程度的变异系数获取疑似异常内阻的局部异常一致性指数，根据所有疑似异常内阻的局部异常一致性指数获取疑似异常内阻的异常一致性指数，根据异常一致性指数确定第一异常内阻数据；
6、对第一异常内阻数据进行聚类，确定质量问题簇，根据质量问题簇确定邻近质量问题簇，根据质量问题簇和邻近质量问题簇中包含的第一异常内阻数据确定评估数据集，根据评估数据集内包含的第一异常内阻数据确定质量问题簇的划分独立程度，根据质量问题簇的划分独立程度和质量问题簇内包含的第一异常内阻数据获取质量问题簇的簇间差异度，根据簇间差异度确定最终的质量问题聚类结果、完成对内嵌rfid的锂电池生产质量追溯。
7、进一步，所述根据内阻数据的lof离群因子对内阻数据进行筛选和聚类，获取聚类簇，包括的具体方法为：
8、将lof离群因子大于第一预设阈值的内阻数据剔除，将剩余的内阻数据的方差作为截断距离，对剩余的内阻数据使用密度峰值聚类算法进行聚类，获取聚类簇。
9、进一步，所述确定聚类簇的半径，根据聚类簇内包含的内阻数据和聚类簇的半径获取内阻数据的密度中心聚集程度，包括的具体方法为：
10、将聚类簇内包含的所有内阻数据到簇心的欧氏距离的平均值记为聚类簇的半径；
11、将内阻数据与内阻数据所在的聚类簇的簇心之间的欧式距离与内阻数据所在的聚类簇的半径的乘积记为第一距离；
12、将内阻数据所在聚类簇中包含的内阻数据的数量与第一距离的比值记为内阻数据的密度中心聚集程度。
13、进一步，所述确定聚类簇的密度集中度，根据密度集中度确定无质量问题的内阻数据，确定疑似异常内阻数据，包括的具体方法为：
14、将聚类簇中包含的所有内阻数据的密度中心聚集程度的均值作为聚类簇的密度集中度；
15、将密度集中度最大的聚类簇中包含的内阻数据作为无质量问题的内阻数据；
16、将不是无质量问题的内阻数据记为疑似异常内阻数据。
17、进一步，所述获取疑似异常内阻的邻域数据，包括的具体方法为：
18、将疑似异常内阻所在的聚类簇中与疑似异常内阻的内阻数据欧氏距离最小的第二预设阈值个内阻数据记为疑似异常内阻的邻域数据。
19、进一步，所述获取疑似异常内阻的内阻距离序列和温度距离序列，获取疑似异常内阻的温度关联程度，包括的具体方法为：
20、将疑似异常内阻的内阻数据和疑似异常内阻的邻域数据按照与疑似异常内阻的内阻数据的欧式距离从小到大的顺序进行排序，获取疑似异常内阻的内阻距离序列；
21、将内阻距离序列内包含的内阻数据对应的温度数据进行排列，获取疑似异常内阻的温度距离序列；
22、将疑似异常内阻的内阻距离序列和温度距离序列皮尔逊相关系数记为疑似异常内阻的温度关联程度。
23、进一步，所述根据疑似异常内阻的温度关联程度和疑似异常内阻的密度中心聚集程度的变异系数获取疑似异常内阻的局部异常一致性指数，根据所有疑似异常内阻的局部异常一致性指数获取疑似异常内阻的异常一致性指数，包括的具体方法为：
24、将疑似异常内阻的温度关联程度与疑似异常内阻的密度中心聚集程度的变异系数的比值记为疑似异常内阻的局部异常一致性指数；
25、将疑似异常内阻的局部异常一致性指数与所有疑似异常内阻的局部异常一致性指数的最大值的比值记为疑似异常内阻的异常一致性指数。
26、进一步，所述根据异常一致性指数确定第一异常内阻数据，包括的具体方法为：
27、将异常一致性指数小于第一异常阈值的锂电池内阻数据记为第一异常内阻数据。
28、进一步，所述根据质量问题簇确定邻近质量问题簇，根据质量问题簇和邻近质量问题簇中包含的第一异常内阻数据确定评估数据集，包括的具体方法为：
29、将簇心与质量问题簇的簇心欧式距离最近的质量问题簇记为邻近质量问题簇；
30、将质量问题簇与邻近质量问题簇中包含的所有的第一异常内阻数据组成的集合记为评估数据集。
31、进一步，所述根据簇间差异度确定最终的质量问题聚类结果、完成对内嵌rfid的锂电池生产质量追溯，包括的具体方法为：
32、将簇间差异度小于第一差异度阈值的质量问题簇与质量问题簇确定的邻近质量问题簇进行合并，获得最终的质量问题聚类结果；
33、将密度中心聚集程度最大的质量问题簇的簇心作为合并后的质量问题簇的簇心，对最终的质量问题聚类结果中每个质量问题簇的簇心对应的锂电池的生产过程进行检查，确定锂电池的生产过程中出现问题环节；
34、质量问题簇中包含的所有第一异常内阻数据对应的锂电池均在对应环节出现相同的问题，对出现相同问题的锂电池进行召回并集中进行处理。
35、本专利技术的有益效果是：
36、本专利技术通过不同质量问题对电池内阻数据产生的不同影响对电池的内阻数据进行聚类，根据聚类簇本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种内嵌RFID新能源电池生产质量追溯方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种内嵌RFID新能源电池生产质量追溯方法，其特征在于，所述根据内阻数据的LOF离群因子对内阻数据进行筛选和聚类，获取聚类簇，包括的具体方法为：
3.根据权利要求1所述的一种内嵌RFID新能源电池生产质量追溯方法，其特征在于，所述确定聚类簇的半径，根据聚类簇内包含的内阻数据和聚类簇的半径获取内阻数据的密度中心聚集程度，包括的具体方法为：
4.根据权利要求1所述的一种内嵌RFID新能源电池生产质量追溯方法，其特征在于，所述确定聚类簇的密度集中度，根据密度集中度确定无质量问题的内阻数据，确定疑似异常内阻数据，包括的具体方法为：
5.根据权利要求1所述的一种内嵌RFID新能源电池生产质量追溯方法，其特征在于，所述获取疑似异常内阻的邻域数据，包括的具体方法为：
6.根据权利要求1所述的一种内嵌RFID新能源电池生产质量追溯方法，其特征在于，所述获取疑似异常内阻的内阻距离序列和温度距离序列，获取疑似异常内阻的温度关联程度，包括
7.根据权利要求1所述的一种内嵌RFID新能源电池生产质量追溯方法，其特征在于，所述根据疑似异常内阻的温度关联程度和疑似异常内阻的密度中心聚集程度的变异系数获取疑似异常内阻的局部异常一致性指数，根据所有疑似异常内阻的局部异常一致性指数获取疑似异常内阻的异常一致性指数，包括的具体方法为：
8.根据权利要求1所述的一种内嵌RFID新能源电池生产质量追溯方法，其特征在于，所述根据异常一致性指数确定第一异常内阻数据，包括的具体方法为：
9.根据权利要求1所述的一种内嵌RFID新能源电池生产质量追溯方法，其特征在于，所述根据质量问题簇确定邻近质量问题簇，根据质量问题簇和邻近质量问题簇中包含的第一异常内阻数据确定评估数据集，包括的具体方法为：
10.根据权利要求1所述的一种内嵌RFID新能源电池生产质量追溯方法，其特征在于，所述根据簇间差异度确定最终的质量问题聚类结果、完成对内嵌RFID的锂电池生产质量追溯，包括的具体方法为：
...【技术特征摘要】
1.一种内嵌rfid新能源电池生产质量追溯方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种内嵌rfid新能源电池生产质量追溯方法，其特征在于，所述根据内阻数据的lof离群因子对内阻数据进行筛选和聚类，获取聚类簇，包括的具体方法为：
3.根据权利要求1所述的一种内嵌rfid新能源电池生产质量追溯方法，其特征在于，所述确定聚类簇的半径，根据聚类簇内包含的内阻数据和聚类簇的半径获取内阻数据的密度中心聚集程度，包括的具体方法为：
4.根据权利要求1所述的一种内嵌rfid新能源电池生产质量追溯方法，其特征在于，所述确定聚类簇的密度集中度，根据密度集中度确定无质量问题的内阻数据，确定疑似异常内阻数据，包括的具体方法为：
5.根据权利要求1所述的一种内嵌rfid新能源电池生产质量追溯方法，其特征在于，所述获取疑似异常内阻的邻域数据，包括的具体方法为：
6.根据权利要求1所述的一种内嵌rfid新能源电池生产质量追溯方法，其特征在于，所述获取疑似异常内阻的内阻距离序列...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙玉波，
申请(专利权)人：江苏君杰新能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
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