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超声衰减谱测量电池浆料的粒度分布
文献摘要：
电池浆料中颗粒状活性物质的粒度大小和分散均匀性对电池的内阻、电压、局部表面电流和总极化程度等性能有直接影响,实现对其的在线实时测量对电池的质量控制具有重要意义.基于电池浆料的高固含量、高黏度和低透光性的特点,本文利用超声衰减谱的方式测量了其粒度分布(PSD).应用于电池浆料的粒度分布测量的最大难点是其利用超声衰减谱法预测粒度分布的模型需要难以获得的分散相和连续相的物性参数.本文采用主成分分析(PCA)结合误差反向传播(BP)神经网络建立预测模型解决了超声衰减谱法的难点,并引入遗传算法(GA)优化BP神经网络的初始阈值和权值.通过以LiCoO2为活性物质的电池浆料进行了验证,结果表明,PCA-GA-BP神经网络能够有效对不同固含量电池浆料的粒度分布进行预测,预测值与真实值的峰形重合度高,峰高偏差小,两者的均方误差为0.1358,拟合度(R2)为0.9816,说明超声衰减谱法可作为测量电池浆料粒度分布的重要方式.
文献关键词：
超声衰减谱;粒度分布;电池浆料;BP神经网络;主成分分析;遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
黄明心;周蕾;王学重
作者机构：
北京石油化工学院新材料与化工学院,恩泽生物质精细化工北京市重点实验室,北京102617
文献出处：
引用格式：
[1]黄明心;周蕾;王学重-.超声衰减谱测量电池浆料的粒度分布)[J].高等学校化学学报,2022(06):96-102
A类：
超声衰减谱,电池浆料
B类：
粒度分布,颗粒状,活性物质,分散均匀性,内阻,实时测量,高固含量,高黏度,透光性,PSD,难以获得,分散相,连续相,物性参数,误差反向传播,GA,权值,LiCoO2,真实值,重合度,峰高,均方误差,拟合度
AB值：
0.160563
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