电芯预充一致性筛查系统

基于已采集的电芯充放电数据,通过机器学习分类算法,实现提高异常电芯筛查能力72%;并且从数万条试验数据中排查异常电芯,反馈给蜂云平台,追查可疑车辆。

从产线、售后等多渠道收集异常的电芯,通过与正常电芯的对比,经大数据分布结构探索及可视化分析,发现关键特征,采用图半监督学习方法,得到大量标注数据的异常样本,解决工业界有标记样本量不足、样本获取困难的难题,建立RF/XGBoost模型,对异物、隔膜印痕/褶皱、极耳撕裂、析锂等异常电芯进行筛选,避免热失控等故障。

章鱼博士-AI智能工厂


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标签: AI大数据