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AI涂布面密度控制定制:模头调节与闭环补偿

在锂电极片涂布工序中,面密度一致性直接影响电芯容量与安全边界。传统做法依赖在线测厚仪反馈加人工调模头,调节滞后,且易受浆料批次与烘干收缩扰动。

本实验室近期以某中试涂布线为对象,开展了阶段性实验:

  • 将测厚仪读数、模头螺栓位移、泵速、张力与烘箱温度对齐到同一时间轴,用轻量回归模型预测面密度偏差,输出螺栓微调建议而非直接接管执行,操作工保留确认权。离线回放显示,面密度极差由约 2.1% 收敛至 1.4% 左右,调模频次从每班约 3 次降至 1 次。
  • 下一步计划引入浆料固含量与流变特征的批次标签,验证换批后的模型迁移能力,并评估涂布速度波动工况下的稳定性。

我们更关注模型在换批、停机再启动等边界条件下的可解释性与拒答机制,而非单纯的拟合精度。

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