本发明涉及基于云平台BP神经网络的
锂电池极片轧机厚度控制系统,包括远程监控层、通讯模块、现场控制层和现场设备层。远程监控层主要通过通讯模块实现现场设备和云平台服务器的互联,实时收集收放卷位置的张力、辊缝大小、极片厚度等信息,通过对信息的整理和BP神经网络算法分析得出现在极片厚度控制的偏差,并借此对现场控制层的控制策略进行优化修改,完成锂电池极片轧机远程控制和诊断。本发明能提前对锂锂电池极片实际加工厚度进行预测并与设定加工厚度进行对比,通过远层监控层发出修改策略进而对主控参数智能修改,实现了设备闭环反馈控制,使极片厚度加工精度大大提高,改变了现有锂电池极片轧机厚度控制系统精度不高的问题。
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“基于云平台BP神经网络的锂电池极片轧机厚度控制系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
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