【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金（批准号:52102208）资助～～；
论文部分内容阅读
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（R~2）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.
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