基于PCA和SVM的锂电池电极涂布质量预测

摘要

锂电池电极涂布工艺过程参数的优化选取,在一定程度上影响着锂电池性能的发挥.以主成分分析法(PCA)和支持向量机(SVM)为数学原理,提出锂电池电极涂布质量预测方法:首先,采用主成分分析法对样本数据进行降维处理,用较少的综合指标表征尽可能全面的信息;其次,将降维后的数据作为训练样本,建立支持向量机模型.将模型应用于电极涂布生产线采集的877组数据,对电极涂布面密度合格与否进行预测,准确率高达94.29％.