5、电动汽车电池健康状态估计与工业机器人轨迹优化技术

电动汽车电池健康状态估计与工业机器人轨迹优化技术

1. 电动汽车电池健康状态（SOH）估计

为了安全、经济、高效且可持续地利用退役电动汽车电池，可靠且准确的状态参数预测是不可或缺的前提条件。其中，准确预测锂离子电池（LIB）的健康状态（SOH）对于确保安全运行至关重要。

传统基于物理的SOH估计器存在局限性，因为SOH高度非线性地依赖于电池运行期间的环境和工作条件变化，导致其鲁棒性较差。而数据驱动的方法则展现出克服传统SOH估计算法缺点的潜力。

在相关项目中，采用了一种名为时间卷积网络（TCN）的新型机器学习算法。TCN结合了长短时记忆循环神经网络的有益特性，并且在计算效率上更具优势。使用TCN可以在整个LIB生命周期内以小于1%的均方误差（MSE）准确预测SOH。这一方法能够显著降低退役电动汽车电池在性能和特性方面的不确定性。

2. 工业机器人轨迹优化

在汽车制造行业，工业机器人在生产线上的应用十分广泛。例如，奥迪公司使用工业机械臂在汽车车身上涂抹密封胶，以防止水侵入和腐蚀。然而，传统的机器人编程方式存在一些不足：
- 手动编程繁琐 ：经典的工业机器人编程由专家手动完成，他们需要精确指定机械臂工具中心点（TCP）的轨迹。这一过程要求程序员与工厂工程师和产品所有者密切沟通，以满足所有需求、限制和要求。
- 缺乏灵活性 ：传统编程是确定性的，无法使机器人灵活适应不断变化的环境（如不同的产品），难以实现根据不同条件进行可变控制。

为了解决这些问题，引入了基于深度强化学习（DRL）的自动生成机器人轨迹的方法。通过在虚拟环境中模拟