超級電容器薄膜厚度在線檢測方法研究與實現(xiàn)

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(jié)構(gòu)類似于鋰電池。其生產(chǎn)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(chǎn)過程中涂覆碳層的厚度控制直接影響電容的品質(zhì)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(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)

測控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)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(chǎn)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(jīng)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(jīng)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(jié)構(gòu)

圖2 單端檢測方案結(jié)構(gòu)

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(jīng)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(jīng)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(chǎn)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(chǎn)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(jié)果的精度［4］。而單純采用提高檢測環(huán)境或者檢測原件質(zhì)量不僅效果一般，而且不具經(jīng)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(chǎn)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(chǎn)過程中一般會出現(xiàn)3種情況。如圖3所示。

圖3 實際生產(chǎn)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(jié)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(chǎn)過程中這種突變的時間長，在正常生產(chǎn)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(diào)整輥速比，保證涂布厚度在質(zhì)量范圍內(nèi)。

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(nèi)發(fā)生短時幅度較大的不規(guī)律變化，是較常見的需要關(guān)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(zhì)要求范圍，則需要檢查可能影響涂布生產(chǎn)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(gòu)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(gòu)得到信號。小波重構(gòu)的Mallat算法跟分解算法正好相反。小波分解和重構(gòu)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(chǎn)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(chǎn)狀況，且容易形成震蕩控制，極大地影響產(chǎn)品質(zhì)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(jīng)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(jīng)過小波濾波后所得數(shù)據(jù)。經(jīng)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(jié)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(chǎn)自動控制的目的。目前，系統(tǒng)已在生產(chǎn)線上投入使用，經(jīng)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(chǎn)的自動化水平和質(zhì)量。隨著超級電容以及類似產(chǎn)品需求的不斷增加，薄膜厚度檢測和數(shù)據(jù)處理技術(shù)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(guān)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(shù)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(chǎn)中的應用［J］.電源技術(shù)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.