导读:本文包含了电池分选论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:太阳能电池,测试分选,视觉定位,OpenCV
电池分选论文文献综述
王娟,颜秀文,唐超凡[1]（2019）在《太阳能电池测试分选设备视觉定位系统》一文中研究指出介绍了全自动晶体硅太阳能电池测试分选设备的测试定位机构,重点介绍了视觉定位系统手眼标定的原理和实现方法。基于视觉定位的叁维高速测试台能够有效提高设备产能,具有测试准确、稳定和碎片率低的特点。(本文来源于《电子工业专用设备》期刊2019年05期）
杨杰,赵新美,闫赛然,李瑞安,张子生[2]（2019）在《废弃晶硅太阳能电池中银与硅的静电分选》一文中研究指出为提高废弃晶硅太阳能电池板中银、硅等有价值材料的回收率,采用针-辊式静电分选机对静电分选中影响分选效率的设备参数进行了实验探究.首先通过单因素实验确定因素范围,再通过正交实验确定银和硅分选的最佳参数配置.实验结果表明:在最佳参数配置下银的分选效率为94.37%,硅的分选效率为78.58%;实验最佳参数配置为电晕极角度80°,极间距80 mm,电压27.5 kV,转速90 r/min.本研究为静电分选废弃晶硅太阳能电池板中银和硅的实验参数设置提供了依据.(本文来源于《河北大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
蔡铭,陈维杰,许俊斌,谭晓军[3]（2019）在《退役LiFePO_4电池梯次利用分选方法》一文中研究指出针对LiFePO_4退役电池,设计了基于电池容量、平衡电动势与放电直流等效内阻的特性测试,提出了用于退役电池梯次利用的统一分选指标,并给出了分选指标与不同用户需求指标之间的对应关系。同时,提出了一种通过建立数据库、电池初选、电池测试以及梯次利用分选四个步骤组成的分选方法,并通过具体案例进行验证。(本文来源于《电源技术》期刊2019年05期）
金磊[4]（2019）在《废铅酸电池拆解的振动式分选机协同优化与研究》一文中研究指出逐年累积的废铅酸蓄电池中含有大量的重金属铅,随意的废弃将对环境产生极大威胁,而原生铅资源作为其核心材料正在日益枯竭。从资源再生、环保和经济的角度,均充分体现了废铅酸蓄电池再生利用技术研究的重要意义。对比国内外研究现状,提出了一种有效处理后续熔炼过程出现造渣现象的预处理工艺,并针对工艺中废铅酸蓄电池的槽体与极群组的分离难题,展开振动式分选机的设计与协同优化研究,主要研究内容如下:(1)基于振动拆解理念和振动筛原型设计了振动式分选机,并通过初步样机试验获得了满足拆解需求的关键激振参数。但因共振产生的较大噪声,对振动式分选机的进一步改进和优化提出了要求。(2)从理论推导和虚拟样机仿真这两个角度展开振动式分选机的运动学分析,评估了机体和电池的运动轨迹、启停特性、局部振动特性及碰撞接触状态,并提出了利用幅频特性获取机体共振区间用于模态分析中评估共振情况的思路。(3)利用有限元技术对振动式分选机进行静动态特性分析,将静力学分析获得的结构强度与质量作为静态特性目标;将模态分析获得的第叁阶固有频率作为动态特性目标,前两阶固有频率则作为动态特性约束;谐响应分析用于评估共振引起结构强度的危险状况。(4)以静动态特性为目标变量,提出了一种多目标智能协同优化方法。灵敏度分析可提供高影响度的设计变量,协同优化模型可处理多学科间的决策问题,智能优化流程可获得近似模型和优化算法的最佳组合。结果表明椭圆基神经网络与粒子群算法的组合(EBF-PSO优化方法)具有最高的拟合精度和优化效果,同时利用误差分析和可靠性分析验证了优化结果与方法的有效性和可靠性。(本文来源于《武汉科技大学》期刊2019-05-17）
田江先锋[5]（2019）在《18650型锂电池自动分选机优化设计》一文中研究指出18650型锂电池自动分选机是一种结构复杂的机械设备,扫码、测试和分选机构作为锂电池自动分选机的核心装置,其性能好坏直接影响到整个分选机的分选效率和工作稳定性。本文以18650型锂电池自动分选机为研究对象,针对目前锂电池自动分选机分选效率较低、分选机关键结构过于笨重等问题,开展了如下几个方面的研究:(1)分选机的结构设计。在满足技术性能指标要求的前提下,以提高锂电池分选效率为目的,对锂电池自动分选机总体架构以及各主要部分进行结构设计,如上料机构的结构设计、扫码和测试机构的结构设计、分选机构的结构设计以及装盘机构的结构设计,并详细介绍该分选机的工作流程。(2)分选机扫码、测试和分选机构动力学仿真分析。对锂电池自动分选机的工作原理和运动流程进行综合分析之后,再根据分选机扫码、测试和分选机构各主要组成部件之间的结构关系建立多刚体动力学模型和刚柔耦合模型。仿真得到扫码、测试和分选机构中的送料构件及其垫板在正常工作条件下的运动轨迹,并分析送料构件及其垫板的质心运动情况、受力情况和振动响应情况。(3)分选机核心部件的有限元分析。对锂电池分选机扫码、测试和分选机构中的关键零部件进行静力学分析,主要考察关键零部件的变形和应力分布情况,验证其结构在最大工作载荷作用下能否维持原有的稳定状态,以确定原机构的优化空间,并对送料构件及其垫板进行模态分析和疲劳分析。(4)分选机关键零件的轻量化设计。根据动力学仿真和有限元分析结果以及分选机存在的问题,对分选机扫码、测试和分选机构中的送料构件及其垫板进行轻量化设计,并对比分析优化前后送料构件及其垫板的动力学仿真和有限元分析结果,验证优化后结构的可行性和合理性。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2019-05-01）
张传根[6]（2019）在《动力锂电池分选机控制系统设计与实现》一文中研究指出最近几年以来,我们国家电动汽车的发展迎来了一个大的增长阶段,电动汽车的动力锂电池的发展滞后于电动汽车的发展。由此带动了锂电设备的快速发展,对锂电池分选设备的需求也是日益提高。本文以18650圆柱锂电池分选机为研究对象,从锂电池行业的实际情况出发,设计并实现一种18650圆柱锂电池分选机的控制系统。首先,根据分选机的实际需求分析,完成了分选机的控制系统总体方案设计,确定了以PLC为控制核心,以电机和气缸为执行动作元件,以触摸屏为人机界面的整体架构,确定了整个系统的分选工作流程。根据控制系统的整体构思和设计,确定了所用硬件器件的型号,包括PLC控制器、步进控制器、伺服控制器、调速电机控制器、测试仪表、扫码器、接近传感器等。进行了主电路、测试控制电路、伺服电机控制电路、步进电机控制电路进行了设计。并且根据设计的情况确定了PLC输入输出点的分配方案。完成了分选机控制系统的软件部分的总体设计方案,分别完成了系统内部寄存器的分配和系统各部分功能模块软件设计,主要包括:主程序设计、上料程序设计、抽取及成组控制程序设计、测试扫码控制程序设计、分选抓手控制程序设计、报警程序设计等。设计了人机友好的操作组态界面。经过模拟调试和现场联机调试后,进行了叁种锂电池的实际测试工作,得到的测试结果符合要求。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2019-04-01）
姜琦[7]（2019）在《电池分选测试设备传动装置结构改进探析》一文中研究指出随着社会经济不断的发展,人对于能源的需求日益旺盛。而电池作为一种储备转换能源,已成为社会广泛使用的资源。太阳能电池测试分选设备用于晶体硅太阳能电池的性能测试和自动分选,在电池分选设备设计与研发中,其中关于传动装置的设计与改建是其这个项目改进的核心。在此以上海神舟新能源光伏电池片制造测试为基础进行探究,为对于后期相关项目的项目实践中进行分析与总结,提供宝贵的经验。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年09期）
邹涵宇[8]（2019）在《梯次利用锂离子电池模组分选方法研究》一文中研究指出新能源电动汽车产业蓬勃发展的同时带来了大量退役动力电池,对退役电池进行梯次利用具有较高的环保与经济价值。论文以退役动力电池模组梯次利用储能为出发点,研究了决定梯次储能安全性与运行效率的关键问题——模组分选的一致性问题。本文以Simulink为仿真工具,以4单体串联模组为仿真对象,针对电池模组一致性受多种因素影响的情况,在讨论单体寿命衰减机理的基础上,以7个一致性影响因素为研究对象,研究了仿真伊始仅某单因素参数分布不一致,其他6个因素初始参数分布完全一致时,模组及其串联单体容量的演变规律。随后,针对模组内各单体常规参数无法准确辨识的情况,以模组放电电压曲线为研究对象,进行曲线形态相似性辨识,得到了包含拉伸旋转量、x轴向平移量和y轴向平移量的相似性变换矩阵,总结出4个相似性矩阵特性参数,进而分析了不同影响因素下矩阵参数的演变规律,并在此基础上,结合单因素影响仿真结果,提出了一种基于电压曲线相似性矩阵参数并考虑参数权重的模组一致性再分选方案,并进行了实验验证。结果表明:1、库仑效率和温度不一致对模组寿命衰减贡献最大,其次是容量衰减率、初始内阻及增长率不一致,仅初始SOC、初始容量不一致不会加剧模组衰减,模组衰减过程中,因素对模组的影响具有权重性、耦合性的特征。2、不同影响因素对应的相似性矩阵敏感参数不同,对于退役模组,所辨识的矩阵参数可以替代常规电参量来表征模组一致性。3、在结合因素影响权重的基础上,以电压曲线相似性参数作为新的分选参数的电池模组级别的多参数分选方案效果较好,分选出的模组后续衰减速率更为一致,这一快速分选方法有利于提高储能系统的安全性与经济性。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2019-03-01）
姚杰[9]（2019）在《基于FCM最小二乘支持向量机锌银电池分选方法》一文中研究指出随着深海装备、国防领域和航空航天领域的发展,锌银电池因其具有高比能量、高比功率等优点被广泛使用,由于单体电池并不能满足大功率和高容量场合的应用要求,通常需要几十节甚至上百节锌银单体电池串并联成组使用。但由于锌银单体电池间存在差异,锌银电池成组使用后,连续的充放电循环使单体电池的差异被放大,造成锌银电池组容量衰减和寿命降低,甚至引发安全问题。所以在锌银电池成组前通过分选提高参与配组单体电池初始性能的一致性显得尤为重要。本文首先介绍了课题研究背景及意义,分析了锌银电池发展现状和电池分选研究现状,研究了锌银电池工作原理和特点,总结了锌银电池不一致性原因、表现形式和解决办法。其次,介绍了支持向量机(Support vector machine,SVM)的基本理论,从线性标准SVM推广到非线性标准SVM,从二分类问题推广到解决多分类问题,并研究了最小二乘支持向量机(Least square-Support vector machine,LS-SVM)电池分选方法,该方法用等式约束代替标准SVM的不等式约束,将二次规划问题转化为线性方程组求解,降低了计算复杂性,具有更快的求解速度和更好的鲁棒性。为解决传统的利用先验知识分类建立LS-SVM模型的局限,以提高模型准确性,提出了基于模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)的LS-SVM模型建立方法。研究了FCM聚类算法,通过FCM聚类算法获得电池样本分类,利用分类结果进行LS-SVM模型训练及测试。通过仿真对比了不同方法的性能,验证了LS-SVM模型的优越性。最后,介绍了锌银电池分选测试平台,设计了电池容量衰减实验。实验结果表明,采用基于FCM的LS-SVM模型预测方法可以快速、有效地对锌银进行分选,并且能够提高电池组的动态一致性。(本文来源于《哈尔滨理工大学》期刊2019-03-01）
金根炎[10]（2019）在《基于机器视觉的光伏太阳能晶硅电池片缺陷检测及颜色分选系统研究》一文中研究指出为了解决在丝网印刷流水线末端光伏太阳能晶硅电池的自动缺陷检测和颜色分类的问题,通过对太阳能电池的检测方法进行分析,提出了基于机器视觉的电池片缺陷检测及颜色分选的解决方案,开发了光伏太阳能晶硅电池片检测系统。首先介绍了太阳能电池的制备工艺,分析了太阳能电池的常见缺陷种类和色系等级及其形成原因,并提出了相应的检测标准和要求。同时进行光伏太阳能晶硅电池片检测系统整体方案设计,分别对系统硬件和系统软件进行分析设计,然后根据检测系统要求完成了工业相机,镜头,灰度卡等核心元件的选型以及检测功能模块化,离线在线相结合的软件系统设计。研究了太阳能晶硅电池片缺陷检测算法,介绍了电池片图像的色彩校正,区域提取,硅片定位,工艺点屏蔽等预处理过程。提出了基于亚像素的电池片的尺寸测量方法。针对破损缺陷,分别使用形态学和参考模板的检测方法进行实验,通过比较分析选择合适的检测算法。针对栅线印刷缺陷,根据栅线分布特征将检测步骤细分为栅线提取,细栅检测,主栅检测。针对脏污缺陷,提取出基于改进的局部阈值分割方法。研究了太阳能晶硅电池片颜色分选算法,介绍了常用的颜色空间及其转化方法,并使用HSI通道进行颜色直方图特征提取。分析了传统的颜色分选算法后,提出了一种基于神经网络的颜色分选算法,并通过实验对比分析两种方法的运行效率和精确度,验证了本算法的优越性。最后,针对本课题的太阳能晶硅电池片缺陷检测及颜色分选系统,在线检测与人工目检相结合,分别从系统的精确度,高效性以及稳定性进行综合性能的实验分析。实验数据表明,系统的综合性能可以满足实际生产需求。(本文来源于《华南理工大学》期刊2019-01-03）
电池分选论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为提高废弃晶硅太阳能电池板中银、硅等有价值材料的回收率,采用针-辊式静电分选机对静电分选中影响分选效率的设备参数进行了实验探究.首先通过单因素实验确定因素范围,再通过正交实验确定银和硅分选的最佳参数配置.实验结果表明:在最佳参数配置下银的分选效率为94.37%,硅的分选效率为78.58%;实验最佳参数配置为电晕极角度80°,极间距80 mm,电压27.5 kV,转速90 r/min.本研究为静电分选废弃晶硅太阳能电池板中银和硅的实验参数设置提供了依据.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
电池分选论文参考文献
[1].王娟,颜秀文,唐超凡.太阳能电池测试分选设备视觉定位系统[J].电子工业专用设备.2019
[2].杨杰,赵新美,闫赛然,李瑞安,张子生.废弃晶硅太阳能电池中银与硅的静电分选[J].河北大学学报(自然科学版).2019
[3].蔡铭,陈维杰,许俊斌,谭晓军.退役LiFePO_4电池梯次利用分选方法[J].电源技术.2019
[4].金磊.废铅酸电池拆解的振动式分选机协同优化与研究[D].武汉科技大学.2019
[5].田江先锋.18650型锂电池自动分选机优化设计[D].中国矿业大学.2019
[6].张传根.动力锂电池分选机控制系统设计与实现[D].中国矿业大学.2019
[7].姜琦.电池分选测试设备传动装置结构改进探析[J].科学技术创新.2019
[8].邹涵宇.梯次利用锂离子电池模组分选方法研究[D].华北电力大学(北京).2019
[9].姚杰.基于FCM最小二乘支持向量机锌银电池分选方法[D].哈尔滨理工大学.2019
[10].金根炎.基于机器视觉的光伏太阳能晶硅电池片缺陷检测及颜色分选系统研究[D].华南理工大学.2019