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申请/专利权人：山东高质新能源检测有限公司

摘要：本发明涉及锂电池质量检测技术领域，具体为基于工序指标数据分析的锂电池质量检测系统，其包括数据收集模块、质量分析模块、异常数据分析模块和输出模块，其中：通过数据收集模块获取实时生产和历史工序指标数据，质量分析模块利用决策树算法预测质量问题并选择发生率最高的问题类型，异常数据分析模块使用线性回归算法识别影响最大的工序指标，输出模块根据异常工序指标提取实时异常特征并检查其合理性；这种多步骤、多算法的复杂方法旨在提高锂电池质量检测的准确性、可靠性和可解释性，解决了单一算法难以应对复杂生产环境的问题，实现了对质量问题的精确定位和分析，为管理人员提供了有价值的决策支持。

主权项：1.基于工序指标数据分析的锂电池质量检测系统，其特征在于，包括数据收集模块（100）、质量分析模块（200）、异常数据分析模块（300）和输出模块（400），其中：所述数据收集模块（100）收集实时锂电池生产数据和历史工序指标数据，历史工序指标数据包括工序指标数据以及对应的质量问题类型，工序指标数据是根据不同锂电池生产数据以及公式计算得出；所述质量分析模块（200）根据所述实时锂电池生产数据，利用决策树算法检测出锂电池检测报告，检测报告包括各种质量问题类型，以及对应的发生率；选择发生率最大的质量问题类型，作为当前质量问题类型；根据当前质量问题类型，提取历史工序指标数据所对应的工序指标数据，作为当前问题数据；所述异常数据分析模块（300）将当前质量问题类型作为标签，当前问题数据作为输入特征；利用线性回归算法进行模型的训练，根据训练完成模型中输入特征所对应的权重大小，得到影响当前质量问题类型最大的工序指标数据，作为异常工序指标数据；所述输出模块（400）根据所述异常工序指标数据，选择计算该异常工序指标的公式，根据该公式提取实时锂电池生产数据中对应的数据特征，作为实时异常特征集合；所述输出模块（400）根据质量分析模块（200）中决策数算法的叶节点，对实时异常特征集合中的每个数据特征值进行合理性的检查，提取不合理的数据特征作为最终异常特征集合，并将其与异常数据分析模块（300）中的当前质量问题类型进行整合，作为最终的输出发送给管理人员。

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百度查询： 山东高质新能源检测有限公司 基于工序指标数据分析的锂电池质量检测系统