AI锂电涂布面密度控制定制：模头调节与时序对齐

锂电涂布的面密度一致性，直接决定电芯容量分档与析锂风险。我们在行业AI实验室围绕一条中试涂布线做了实验性探索：以涂布速度、浆料固含量与黏度、烘干温区、模头间隙与泵速为输入特征，用在线测厚数据构建横向面密度预测模型，输出模头微调螺栓的调节建议。

难点在时序。测厚仪扫描周期与模头机械响应之间存在滞后，直接对齐会学出错误的因果关系。我们按“特征时刻—响应时刻”重新切窗构建样本，先做离线回归与残差校正，再叠加工艺约束（单次调节幅度上限、相邻螺栓联动限制），以抑制闭环振荡。

阶段性进展：

• 该线横向面密度极差由约2.1%降至1.4%，人工调节频次下降约三分之一；模型建议的现场采纳率约七成，未被采纳的多为换型初期样本不足的情形。
• 下一步计划接入烘干后与辊压后测量，将单点闭环扩展为多工序联动，并把调模经验沉淀为可追溯的调节记录库，用于模型的持续校准。