柔性拆解退役动力电池的工艺方法与流程

本发明涉及退役动力电池的回收，尤其涉及一种柔性拆解退役动力电池的工艺方法。

背景技术：

1、动力电池是新能源汽车的核心部件，其性能和寿命直接影响汽车的性能和安全。随着新能源汽车的普及，退役动力电池的数量也在不断增加，如何有效地处理和利用这些废旧电池，既是环境保护的责任，也是产生经济效益的机遇。

2、退役动力电池梯次利用是指将退役动力电池经过拆解、再加工、重装配等过程，转化为其他用途的电池，如储能电池、低速电动车电池等，从而延长电池的使用寿命，减少对环境的污染，提高资源的利用率。退役动力电池梯次利用涉及多个阶段和多个工序，其制造调度问题是一种典型的柔性制造系统（flexible manufacturing system，fms）调度问题。fms是一种能够适应多种产品和多种工艺的制造系统，其特点是具有高度的灵活性和自适应性，能够提高生产效率和质量，降低生产成本和能耗。

3、然而，fms调度问题也是一种复杂的组合优化问题，其难度随着问题规模的增大而急剧增加，很难找到最优解或接近最优解。退役动力电池梯次利用fms调度问题的复杂性还体现在以下方面：

4、（1）退役动力电池的品种、规格、容量、性能等参数存在较大的差异，导致其拆解和再加工的时间和成本不确定，需要根据实际情况进行动态调整；

5、（2）退役动力电池梯次利用的目标是多样的，不仅要考虑最小化加工时间和成本，还要考虑最小化能耗和环境影响，以及最大化产品质量和客户满意度，这是一个多目标优化问题；

6、（3）退役动力电池梯次利用的约束是多元的，包括机器的可用性、拆解优先级、重组优先级等，需要综合考虑各种因素的影响。

7、基于此，现有的退役动力电池梯次利用柔性制造调度方法会存在以下的技术问题：

8、（1）现有的调度方法没有充分考虑退役动力电池的不确定性，如电池的品种、规格、容量、性能等参数的差异，以及拆解和再加工的时间和成本的波动，导致调度结果的可靠性和有效性降低；

9、（2）现有的调度方法没有充分考虑退役动力电池梯次利用的多目标性，如最小化加工时间、成本、能耗和环境影响，以及最大化产品质量和客户满意度，导致调度结果的优化性和综合性不足；

10、（3）现有的调度方法没有充分考虑退役动力电池梯次利用的多元性，如机器的可用性、拆解优先级、重组优先级、产品的交货期限等约束条件，导致调度结果的可行性和适应性不强；

11、（4）现有的调度方法没有充分利用先进的优化算法来解决退役动力电池梯次利用柔性制造系统调度问题，导致调度结果的搜索性和收敛性不高。

技术实现思路

1、针对上述问题，本发明提出了一种退役动力电池梯次利用柔性制造调度方法，使用改进的鲸鱼优化算法，以期能够有效地解决退役动力电池梯次利用fms调度问题，实现多目标的优化，提高梯次利用的效率和效益。

2、为了解决退役动力电池梯次利用过程中的高柔性和复杂性问题，本发明提出了一种柔性拆解退役动力电池的工艺方法，包括以下步骤：

3、s1：构建数学模型，包括：根据收集的退役动力电池的数据信息，确定其在柔性拆解车间的加工和机器分配，使得后续梯次利用系统的总能耗最小；

4、s2：定义目标函数；

5、s3：构建柔性梯次利用框架：针对不同退役动力电池产品拆解后的每个部件分配一个过程柔性模式，然后根据所选择的模式建立ipps框架；

6、s4：使用优化算法和目标函数对所述柔性梯次利用框架进行优化；

7、s5：输出最优梯次利用路线，获得退役动力电池在柔性拆解车间的最优加工和机器分配调度方案；

8、s6：执行所述最优加工和机器分配调度方案进行柔性拆解。

9、上述的柔性拆解退役动力电池的工艺方法，优选的，所述退役动力电池的数据信息包括退役动力电池的类型、数量和状态。

10、上述的柔性拆解退役动力电池的工艺方法，优选的，所述确定其在柔性拆解车间的加工和机器分配的具体方法包括：

11、s1-1：将所述柔性拆解车间划分包括预处理车间、模组拆解车间、电芯拆解车间和重组车间；

12、s1-2：将所述预处理车间、模组拆解车间、电芯拆解车间和重组车间的生产调度分别建模为不相关pmp、fsp以及不相关pmp，并将其整合为一个四阶段的混合流水车间生产调度；

13、s1-3：在满足相关约束条件的前提下，求解所述四阶段的混合流水车间生产调度，得到所述柔性拆解车间的拆解顺序和机器分配。

14、上述的柔性拆解退役动力电池的工艺方法，更优选的，所述相关约束条件至少包括以下一项或多项：

15、（a）退役动力电池的加工作业不可中断；

16、（b）任意时刻，一台机器只能加工一个退役动力电池，一个退役动力电池也只能被一台机器加工；

17、（c）退役动力电池只有在所述拆解车间完成模组拆解作业后才能进入电芯工车间完成后续的再加工作业；只有当属于同一电池类型的所有缺陷单体电芯完成再加工作业后才能进入重组车间完成重组作业；

18、（d）所有机器在零时刻均可用，且所有退役动力电池在零时刻都进行了释放；

19、（e）机器缓冲区容量没有限制；

20、（f）退役动力电池在机器之间的运输时间忽略不计；

21、（g）不考虑机器随机失效和预防性维护事件；

22、（h）机器的准备时间是与序列相关的，且己包含在退役动力电池对应的加工时间中。

23、进一步优选的，设梯次利用系统有个退役动力电池，每个电池有个缺陷单体，每个单体有个加工作业，则所述目标函数定义为：

24、；

25、其中，表示第个电池的第个单体的第个作业的能耗。

26、上述的柔性拆解退役动力电池的工艺方法，优选的，所述优化算法采用改进鲸鱼优化算法。

27、上述的柔性拆解退役动力电池的工艺方法，更优选的，所述改进鲸鱼优化算法包括以下步骤：

28、s4-1：鲸鱼群位置初始化；

29、s4-2：设定最大迭代次数；

30、s4-3：根据目标函数更新鲸鱼位置；

31、s4-4：计算目标函数值；

32、s4-5：迭代进化；

33、s4-6：输出最优化的梯次利用路线。

34、上述的柔性拆解退役动力电池的工艺方法，进一步优选的，所述步骤s4-3中，根据目标函数更新鲸鱼位置具体包括收缩螺旋模式、环绕模式和/或搜索模式。

35、更优选的，在所述收缩螺旋模式中，使用一种自适应的收缩因子，使得鲸鱼在接近猎物时，收缩的幅度逐渐减小，具体使用以下公式来计算收缩因子：

36、；

37、；

38、其中，是初始的收缩因子，是当前的迭代次数，是最大的迭代次数，是收缩因子，是更新后的鲸鱼位置，是当前的最优鲸鱼位置，是当前的鲸鱼位置，和是两个系数，控制鲸鱼的移动方向和距离，是自然对数常数，是一个随机数，在之间均匀分布。

39、更优选的，在所述环绕模式中，使用一种基于差分进化的交叉操作，使得鲸鱼在环绕猎物时，可以与其他鲸鱼交换部分信息，具体使用以下公式来进行交叉操作：

40、；

41、其中，是交叉后的鲸鱼位置，是当前的最优鲸鱼位置，是随机选择的另一个鲸鱼位置，是当前的鲸鱼位置，是交叉因子，控制交叉的强度。

42、更优选的，在所述搜索模式中，使用一种基于遗传算法的变异操作，使得鲸鱼在搜索猎物时，可以对自身的部分信息进行随机扰动，具体使用以下公式来进行变异操作：

43、；

44、其中，是变异后的鲸鱼位置，是当前的鲸鱼位置，是变异因子，控制变异的强度，和是问题的变量上下界，是一个维的随机向量，每个元素都是在[0,1]之间的均匀分布的随机数。

45、本方法基于重组时间和能耗构建了一个多目标总能耗数学模型，并将该模型转化为可操作的目标函数。传统的鲸鱼优化算法在处理此类离散、高柔性和复杂性的调度问题时，常常会陷入局部最优解，导致全局收敛性不佳。为了克服这一挑战，本技术还特别优选提出了三种独特的搜索策略，以增强鲸鱼群体的搜索效率。通过实验对比分析，我们证明了改进后的imwoa算法在整体性能上显著优于传统的mwoa算法。这一突破性的进展得益于本技术提出的随机选择策略，即在收缩螺旋模式、环绕模式和搜索模式中随机选择，有效地避免了局部最优陷阱，并显著提升了全局最优寻优的能力。

46、本发明具有以下有益效果：

47、（1）在电池再利用的过程中引入了多目标调度优化方法，通过考虑不确定环境下的工件加工时间和成本，以及最小化总能耗为目标，提高了梯次利用系统的效率和可持续性。

48、（2）本发明提出了一种基于节能的退役动力电池梯次利用系统调度方法，可以有效地降低梯次利用系统的总能耗，提高梯次利用系统的节能效率，有利于环境保护和资源节约。

49、（3）本发明将梯次利用系统的调度问题分解为四个子问题，并将其整合为一个四阶段的混合流水车间调度问题，可以充分考虑梯次利用系统的特点和约束条件，提高调度问题的建模精度和求解效率。

50、（4）本发明采用改进多目标鲸鱼优化算法（imwoa）来求解四阶段的混合流水车间调度问题，可以有效地避免陷入局部最优，提高搜索性能，同时融合了交叉变异的思想，可以增加种群的多样性和探索能力，提高算法的鲁棒性和适应性。

51、（5）本发明的方法具有通用性和可扩展性，可以适用于不同类型和规模的退役动力电池梯次利用系统，也可以应用于其他类似的调度问题，具有较强的实用价值和推广前景。

52、除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。