26年WH软件工程 基于自动化ECM拟合与无监督学习的电池一致性分选系统4.99-AI23.27-约22342字符.docx

I摘 要随着新能源电池产业的快速发展，电池等效电路模型（Equivalent Circuit Model, ECM）参数拟合已成为评估电池一致性性能的重要手段。传统的手工操作方式存在效率低、易出错、难以批量处理等问题。同时，电池一致性分选作为生产环节的关键步骤，急需自动化的数据分析手段。本文设计并实现了一个基于自动化 ECM 拟合与无监督学习的电池一致性分选系统。本系统使用 GUI 自动化技术并结合 EIS-mega 软件以实现 ECM 拟合流程的完全自动化，以数据文件保存的形式来实现长期的数据积累，并基于五种无监督聚类算法（KMeans、GMM、层次聚类、DBSCAN、FCM）对累积...