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    超級電容器薄膜厚度在線檢測方法研究與實現(xiàn)

    2014-04-10 12:22:30陳幼平王德剛
    機械與電子 2014年5期
    關鍵詞:碳層鋁箔涂覆

    丁 博,喬 昱,陳幼平,王德剛

    (1.華中科技大學機械科學與工程學院,湖北 武漢430074;2.武漢市工程咨詢部,湖北 武漢430074)

    0 引言

    超級電容器是一種兼具普通電容器與化學電池優(yōu)點的儲能器件,具有功率密度高、能量密度大、壽命長、充放電速度快、放電電流大和環(huán)境友好等優(yōu)點,在電動汽車、軍工、軌道交通、航空、后備電源、光伏、風電等領域有廣闊的應用前景[1]。碳電極超級電容的結構類似于鋰電池。其生產工藝為將碳粉均勻涂覆至鋁箔表面,待鋁箔正反兩表面均涂覆碳層后,將鋁箔卷繞最終制成柱狀超級電容器。

    生產過程中涂覆碳層的厚度控制直接影響電容的品質與安全。由于涂覆碳層厚度小,環(huán)境噪聲和機器本身震動,涂布工藝穩(wěn)定性差等因素,厚度檢測和控制困難,而涂覆碳層本身控制精度要求高。因此,設計一套穩(wěn)定實用的檢測方案尤為重要[2]。

    作為超級電容薄膜厚度檢測控制系統(tǒng)的一個部分,使用工控機為載體,Keyence公司的IL030激光測距傳感器作為檢測元件,NI公司數(shù)據(jù)采集卡進行數(shù)據(jù)采集,使用LabVIEW可視化軟件編寫數(shù)據(jù)采集和濾波程序來獲取碳層厚度。檢測方案結構簡單,性能穩(wěn)定,很好地滿足項目要求。

    1 厚度檢測系統(tǒng)的原理及結構

    測控系統(tǒng)結構如圖1所示。系統(tǒng)采用激光反射檢測的方法測得碳層的厚度。部分專家采用C形對稱布置的2個激光傳感器,用差分的方法求得所測薄膜的厚度。這是一種常用的有效的檢測方式[3]。但是本涂布機的生產工藝中,熱風烘干給鋁箔帶來了幅度極大的震動。如采用差分形對稱布置激光傳感器,經常會出現(xiàn)鋁箔震動超出檢測范圍的情況。因此,針對現(xiàn)場情況,設計了如圖2的檢測方案。檢測裝置由傳感器龍門架、激光傳感器和固定軸組成。當鋁帶經過圓柱固定軸最上端時,配合一定的張力使得鋁帶的震動最小。采用多個傳感器可以對多個傳感器值進行平均得到整體厚度,也可以檢測刮刀位置是否水平。

    圖1 測控系統(tǒng)結構

    圖2 單端檢測方案結構

    a.檢測原理。涂覆完成的碳層在進入烘箱前檢測涂布在鋁箔上的濕漿料的厚度,經過烘干后,使用千分尺檢測干碳層的厚度,得到干、濕碳層的厚度變化規(guī)律。以檢測濕碳層厚度間接得到干碳層的厚度。因烘箱長度超過10m。因此,使用這種檢測原理可以及時檢測碳層厚度變化,減小檢測延時。

    b.檢測方法。安裝鋁箔,待鋁箔安裝到位,涂布機張力正常時矯正傳感器,此時厚度值設為0;開始涂布,當涂布后的鋁箔經過檢測點時,傳感器測得的厚度為濕碳層厚度,計算得到干碳層厚度。

    2 檢測數(shù)據(jù)處理算法

    在超級電容的生產中,精確的在線測厚是制造環(huán)節(jié)中重要的控制節(jié)點。在實際生產過程中,由于檢測現(xiàn)場環(huán)境惡劣,干擾因素多,如流體炭層表面特性,基帶和機器本身的震動和現(xiàn)場噪聲等,都嚴重影響了檢測結果的精度[4]。而單純采用提高檢測環(huán)境或者檢測原件質量不僅效果一般,而且不具經濟型。因此,此類檢測系統(tǒng)的重點在于通過對原始數(shù)據(jù)的特點選擇合適的處理方法進行分離或者抑制誤差,迅速準確得到實際碳層厚度。

    2.1 生產過程中原始數(shù)據(jù)特點

    對傳感器采集到的原始數(shù)據(jù)進行分析,在生產過程中一般會出現(xiàn)3種情況。如圖3所示。

    圖3 實際生產中數(shù)據(jù)總體

    2.1.1 階梯形變化

    此類曲線表明涂覆碳層厚度發(fā)生階梯形變化,厚度發(fā)生突變并在一段時間維持在該厚度。有多種原因會形成這種變化,如涂布開始及結束階段碳層厚度突變和鋁箔部分沒有涂覆上濕碳層等因素。實際生產過程中這種突變的時間長,在正常生產中出現(xiàn)該情況則需要停機檢查。

    2.1.2 單方向波形變化

    此類厚度趨勢變化說明涂覆碳層厚度在向一個方向發(fā)生變化,標志碳層厚度在穩(wěn)定增加或者減小,通常是漿料粘稠度或者溫度變化和輥速比改變所造成。如果波動超過了允許的變化范圍,則需要控制PLC調整輥速比,保證涂布厚度在質量范圍內。

    2.1.3 短時大幅度波動變化

    此類厚度趨勢變化說明厚度在一定范圍內發(fā)生短時幅度較大的不規(guī)律變化,是較常見的需要關注的波形。通常是因為設備(輥縫、傳動、烘箱)工作不穩(wěn)定或者漿料準備問題造成。波動如果超過涂布品質要求范圍,則需要檢查可能影響涂布生產的環(huán)節(jié)。

    2.2 小波濾波算法原理

    小波分析作為近些年來逐步發(fā)展起來的數(shù)學分支,因其采用時域和頻域聯(lián)合來表示信號的特征在信號處理、故障診斷等領域得到了廣泛的應用。小波濾波的原理:假定有效信號表現(xiàn)為低頻信號且相對比較平穩(wěn),而噪聲信號為高頻信號。將原始信號進行小波分解后,噪聲部分主要集中在高頻小波系數(shù)中。包含有效信號的小波系數(shù)幅值較大數(shù)目少;而噪聲信號的的小波系數(shù)幅小數(shù)目多。在進行小波濾波時,為消除噪聲可令高頻段的小波分解系數(shù)為零,然后對信號重構即可達到消噪的目的,得到誤差抑制處理后的被測膜厚度。小波去噪的流程如圖4所示。

    圖4 小波去噪流程

    采用Mallat塔式分解算法進行正交小波變換時,信號可以用多尺度分解公式得:

    分解系數(shù)cj,k和dj,k分別稱為離散平滑近似信號和離散細節(jié)信號,遞推公式為:

    h0和h1分別為低通數(shù)字濾波器和高通數(shù)字濾波器的單位抽樣相應。

    在完成小波分解后,小波閾值的濾波方法主要由閾值,閾值函數(shù)和分解層數(shù)3個因素決定。根據(jù)基本的噪聲模型,閾值的選取規(guī)則主要有4種,即固定閥值、無偏似然估計閾值、啟發(fā)式閾值和極大極小值閾值。有專家提出在薄膜檢測中不管采用哪種閾值規(guī)則,信噪比都隨著分解層數(shù)的增加下降,當分解層數(shù)大于4時信噪比的變化趨于緩慢,無偏似然估計閾值法較其他規(guī)則降噪的信噪比高[5]。在本項目中采用分解階數(shù)為4的無偏似然估計閾值小波進行信號處理。無偏似然估計確定閾值的算法:將輸入信號x(k)序排列得到x1(k),令y(k)=(k),則無偏似然估計值計算公式為:

    圖5 閾值計算程序

    在LabVIEW中閾值計算模塊程序如圖5所示。在閾值計算完成濾波處理后,需要將有用信號進行重構得到信號。小波重構的Mallat算法跟分解算法正好相反。小波分解和重構的模塊在Lab-VIEW中Advanced Signal Processing工具包中有對應模塊。

    2.3 粗大誤差判別

    在實際生產過程中,數(shù)據(jù)曲線可能發(fā)生短時跳動的情況,且震動幅度較大。這些數(shù)據(jù)難以反映實際的生產狀況,且容易形成震蕩控制,極大地影響產品質量。因此,在進行小波濾波前,使用了3σ準則來有效的判別和剔除粗大誤差。

    3σ準則假設一組檢測數(shù)據(jù)只含的誤差為正態(tài)分布,計算出該組的標準偏差。若給定此數(shù)據(jù)的置信水平為P=99.7,確定區(qū)間為3σ,認為凡超過這個區(qū)間的誤差,就不應該屬于粗大誤差,該數(shù)據(jù)應該剔除。對于一組檢測數(shù)據(jù)x1,x2,…,xn。設某一檢測值xi的檢測誤差為vi,vi=xi-。標準差為:

    剔除殘余誤差應滿足|vi|>3σ程序處理的流程如圖6所示。

    圖6 粗大誤差判別剔除流程

    當鋁箔移動速度為83mm/s時。圖7表示的是原始數(shù)據(jù)。

    圖7 原始數(shù)據(jù)

    圖8表示原始數(shù)據(jù)經過粗大誤差判定后所得波形,可以看出原始數(shù)據(jù)中偏差較大的幾個點被剔除。

    圖9是剔除粗大誤差后經過小波濾波后所得數(shù)據(jù)。經過2次濾波后,噪聲和粗大誤差都得到了很好地抑制,得到的波形較為平穩(wěn),處理后的數(shù)據(jù)能夠很好地反應實際涂覆碳層厚度。

    圖8 粗大誤差判別剔除后數(shù)據(jù)

    圖9 小波濾波后數(shù)據(jù)

    3 結束語

    提出了一種碳電極超級電容薄膜厚度在線檢測的方法,能夠很好地檢測出薄膜碳層厚度,再加上適當?shù)目刂扑惴▌t可以達到生產自動控制的目的。目前,系統(tǒng)已在生產線上投入使用,經測試運行各部分功能正常,檢測精度能夠達到±3μm,提高了超極電容生產的自動化水平和質量。隨著超級電容以及類似產品需求的不斷增加,薄膜厚度檢測和數(shù)據(jù)處理技術今后必將獲得更為廣泛的應用。

    [1] 郎 鵬,任 劍.發(fā)展我國鋰離子動力電池關鍵工藝設備思考[J].電子工業(yè)專用設備,2009,(11):23-26.

    [2] 曹秉剛,曹建波,李軍偉,等.超級電容在電動車中的應用研究[J].西安交通大學學報,2008,(11):1317-1322.

    [3] 郭全喜.基于DSP技術的激光三角法檢測裝置的研究[D].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學,2007.

    [4] 連 軍.激光測厚儀在鋰電池極片生產中的應用[J].電源技術研究與設計,2012,(36):186-187.

    [5] 臧玉萍,張德江,王維正.小波分層閾值降噪法及其在發(fā)動機震動信號分析中的應用[J].震動與沖擊,2009,(8):57-60.

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