切刀健康评估方法、装置、设备及存储介质与流程

本技术属于电池制造，尤其涉及一种切刀健康评估方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、分切工序是锂电池制造中的关键工艺，具体通过上下成对布置的圆盘状刀盘连续旋转将涂布辊压之后的大片极片分裁成单个极片。

2、其主要技术要求是分条后的极片不能出现褶皱、脱粉，分条尺寸精度高，同时极片边缘的毛刺小，否则在毛刺上会产生枝晶刺破隔膜，造成电池内部的短路，影响锂电池后期安全质量。

3、该过程中，分切刀具的健康度会对分切出的极片产生品质影响，因此分切刀具的健康度监测是十分有必要的。

4、目前存在刀具破损或缺口监测系统，主要基于振动信号实时估计刀具的切削力，计算值超过理论允许值则执行换刀。

5、这种方式适用于数控机床刀具，而在电池极片的分切工序中不适合安装振动传感器，因而这种方法无法应用至锂电池制造工艺中的分切工序中实现对分切刀具的健康度监测。

技术实现思路

1、本技术实施例提供了一种切刀健康评估方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中基于振动信号进行切削力评估的方式无法应用至锂电池制造工艺中的分切工序中实现对分切刀具的健康度监测的问题。

2、本技术实施例的第一方面提供了一种切刀健康评估方法，包括：

3、获取声音特征数据，所述声音特征数据为基于切刀对来料进行分切的声音数据提取得到；

4、基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估，得到所述切刀的健康状态数据。

5、该过程，通过获取切刀对来料进行分切的声音特征数据，引入切刀对来料进行分切处理过程中的声音特征数据实现生产过程的监控，通过收集和分析声音特征数据，可以实时监控生产过程中的切刀分切使用情况，以能够基于分切过程中产生的声音特征实现切刀健康评估，达到了来料加工过程的有效监测并预测刀片健康状态的目的，可以应用至锂电池制造工艺的分切工序中，实现对分切刀具的健康度监测，及时发现切刀的异常情况，降低故障风险，确保生产过程的稳定性和可靠性，确保来料分切加工品质。

6、在一些实施例中，所述获取声音特征数据，包括：

7、接收边缘端设备发送的所述声音特征数据，所述声音特征数据为所述边缘端设备基于所述切刀对所述来料进行分切的声音数据提取得到。

8、这样，借助于边缘端设备实现对切刀对来料进行分切的声音数据的采集及特征加工处理，可以减少切刀健康评估平台中的声音特征数据的处理压力，提升数据的处理效率，减少切刀健康评估平台中的数据存储量及数据读取的资源消耗。

9、在一些实施例中，所述获取声音特征数据，包括：

10、采集所述切刀对所述来料进行分切的声音数据；

11、采集所述切刀对所述来料进行分切的过程数据；

12、基于所述过程数据对所述声音数据进行特征提取，得到所述声音特征数据。

13、该过程中，过程数据的引入，使得在声音数据的特征提取中贴合切刀分切作业的实际作业过程，以过程数据为参照实施声音特征提取处理，使提取出的声音特征数据真实可靠，具备特征提取的针对性。提升特征提取的效率和质量。

14、在一些实施例中，所述切刀外部设置有切刀保护壳、所述切刀保护壳上连接有传感器安装附件，所述传感器安装附件远离所述切刀保护壳的一端上设置有声音传感器，所述声音传感器朝向所述切刀对所述来料进行分切的作业区域设置；

15、所述采集所述切刀对所述来料进行分切的声音数据，包括：

16、通过所述声音传感器采集所述切刀对所述来料进行分切的声音数据。

17、该过程，用合适的方式对声音传感器进行安装，不必对原有结构进行修改即可实现传感器装配及对切刀的声音数据的采集，可以便捷应用至锂电池制造工艺的分切工序中，实现对声音数据的有效采集。

18、在一些实施例中，所述基于所述过程数据对所述声音数据进行特征提取，得到所述声音特征数据，包括：

19、基于所述过程数据对所述声音数据进行内容截取，得到所述来料对应的声音片段；

20、对所述声音片段进行特征提取，得到所述声音特征数据。

21、上述处理过程，依据过程数据对声音数据进行截取，得到切刀对单个来料进行分切的声音数据，以在进行特征提取时，以单个来料对应的数据片段实施特征提取，实现对切刀健康状态的评估，以在后续避免下一来料的加工处理受到影响，便于切刀更换及来料加工的正常有效运转。

22、在一些实施例中，所述过程数据包括所述来料的换料信号数据；所述基于所述过程数据对所述声音数据进行内容截取，得到所述来料对应的声音片段，包括：

23、若检测到第一换料信号，则确定与所述第一换料信号时间最近的第二换料信号；

24、从所述声音数据中截取所述第一换料信号与所述第二换料信号之间的数据，得到所述来料对应的所述声音片段。

25、该过程，借助于切刀对来料进行分切处理过程中伴随产生的换料信号实施对声音数据的内容截取，得到与单个来料对应的数据片段，有效利用分切处理过程中的过程数据实施数据截取处理，减少不必要信息的引入，提升数据处理效率及智能性。

26、在一些实施例中，所述过程数据还包括所述切刀的速度数据；所述从所述声音数据中截取所述第一换料信号与所述第二换料信号之间的数据，得到所述来料对应的所述声音片段，包括：

27、从所述声音数据中截取处于所述第一换料信号与所述第二换料信号之间且所述速度数据指示所述切刀处于稳速运行工况下的目标片段内容作为所述来料对应的所述声音片段。

28、该过程，将截取出稳速运行工况下的声音片段内容作为后续特征提取的数据处理对象，通过从声音数据中选取切刀处于稳速运行工况下的声音数据片段，确保特征提取的有效性，为后续切刀健康评估提供有效数据基础。

29、在一些实施例中，所述对所述声音片段进行特征提取，得到所述声音特征数据，包括：

30、对所述声音片段依次执行预加重、加窗及分帧处理后，得到待处理数据对象；

31、利用梅尔倒谱系数对所述待处理数据对象进行特征提取，得到多维的特征向量；

32、依照主成分分析方式对所述特征向量进行降维处理，得到所述声音特征数据。

33、这样，可以确保声音片段的特征提取的提取效果，提升特征处理的有效性及可靠性。

34、在一些实施例中，所述基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估，得到所述切刀的健康状态数据，包括：

35、将所述声音特征数据输入至训练好的目标模型对所述切刀进行健康评估，得到所述目标模型输出的所述健康状态数据。

36、这样，提升健康评估的数据处理效率及切刀健康评估结果的准确性。

37、在一些实施例中，所述将所述声音特征数据输入至训练好的目标模型对所述切刀进行健康评估，得到所述目标模型输出的所述健康状态数据之前，还包括：

38、获取模型训练数据集；所述模型训练数据集中包含声音数据的声音特征样本，及所述声音特征样本对应的切刀健康状态标签；

39、基于所述模型训练数据集对初始模型进行训练，得到训练好的所述目标模型。

40、这里，为实现模型的预训练，预先构建声音数据的特征样本及其对应的切刀健康状态标签，实现了基于声音数据特征的模型预训练，使训练好的模型能够基于声音数据的数据特征实施切刀的健康状态评估，提升利用切刀对来料进行分切的声音数据实施切刀的健康状态评估的处理效率及智能性。

41、在一些实施例中，所述获取模型训练数据集，包括：

42、获取声音特征数据；所述声音特征数据为基于切刀对来料进行分切的声音数据提取得到；

43、依照所述切刀的健康状态对所述声音特征数据进行标注，得到所述切刀健康状态标签；

44、将所述声音特征数据作为训练样本，得到包含所述声音特征样本及所述切刀健康状态标签的所述模型训练数据集。

45、该过程，以切刀对来料进行分切的声音特征数据为基础，通过实际运行数据的累积，处理得到声音特征样本，构建得到更具有数据有效性及数据真实性的模型训练数据集，确保模型训练效果。

46、在一些实施例中，所述依照所述切刀的健康状态对所述声音特征数据进行标注，得到所述切刀健康状态标签，包括：

47、获取所述声音数据的能量偏离数据，和/或，获取所述来料的加工质量数据；

48、基于所述能量偏离数据和/或所述加工质量数据，计算得到切刀健康状态评估值作为所述切刀健康状态标签。

49、这样，通过上述处理操作，能够计算得到更符合实际的切刀健康状态评估值作为特征数据的切刀健康状态标签，提升声音特征数据进行标注的实施灵活性及有效性。

50、在一些实施例中，所述获取所述声音数据的能量偏离数据，和/或，获取所述来料的加工质量数据，包括：

51、基于切刀失效模式，对所述声音数据进行能量值比对，得到所述能量偏离数据；或者，

52、基于所述来料被分切后的毛刺高度进行加工质量评估，得到所述加工质量数据。

53、上述实施过程，从不同层面构建起切刀失效判断条件，以衡量切刀是否失效，实现切刀健康程度有效标注。

54、在一些实施例中，所述基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估，得到所述切刀的健康状态数据之后，还包括：

55、通过显示装置将所述健康状态数据进行输出；和/或，在所述健康状态数据低于健康阈值或者所述健康状态数据处于下跌趋势的情况下，输出健康告警信息。

56、便于生产操作人员对切刀健康状态进行监控与跟踪，能够在切刀出现健康异常时及时发现并处理。

57、本技术实施例的第二方面一种切刀健康评估方法，包括：

58、采集切刀对来料进行分切的声音数据；

59、对所述声音数据进行特征提取，得到声音特征数据；

60、将所述声音特征数据发送至切刀健康评估平台，以通过所述切刀健康评估平台基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估，得到所述切刀的健康状态数据。

61、上述处理过程，在边缘端设备侧实现声音数据的采集及特征预处理，并借助于切刀健康评估平台实现对切刀进行健康评估，得到切刀的健康状态数据，实现基于分切过程中产生的声音特征进行切刀健康评估，达到了来料加工过程的有效监测并预测刀片健康状态的目的，降低故障风险，确保生产过程的稳定性和可靠性，确保来料分切加工品质。

62、本技术实施例的第三方面提供了一种切刀健康评估装置，包括：

63、第一特征获取模块，用于获取声音特征数据，所述声音特征数据为基于切刀对来料进行分切的声音数据提取得到；

64、第一健康评估模块，用于基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估，得到所述切刀的健康状态数据。

65、本技术实施例的第四方面提供了一种切刀健康评估装置，包括：

66、数据采集模块，用于采集切刀对来料进行分切的声音数据；

67、第二特征获取模块，用于对所述声音数据进行特征提取，得到声音特征数据；

68、第二健康评估模块，用于将所述声音特征数据发送至切刀健康评估平台，以通过所述切刀健康评估平台基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估，得到所述切刀的健康状态数据。

69、本技术实施例的第五方面提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面或第二方面所述方法的步骤。

70、本技术实施例的第六方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或第二方面所述方法的步骤。

71、本技术的第七方面提供了一种计算机程序产品，包括计算机可读代码，或者承载有计算机可读代码的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可读代码在电子设备中运行时，所述电子设备中的处理器执行如上述第一方面或第二方面所述方法中的步骤。

72、上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。