申请/专利权人：六和电子(江西)有限公司

申请日：2023-06-01

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN116661317B

主分类号：G05B13/04

分类号：G05B13/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2023.09.15#实质审查的生效;2023.08.29#公开

摘要：本发明属于电容器技术领域，公开了一种阶梯式温度、时间、压力热压薄膜电容器方法，旨在提供一种优化的热压过程，以改善薄膜电容器的性能和可靠性。本发明的方法基于深度神经网络和深度确定性策略梯度算法（DDPG）进行优化。首先，通过收集一组训练数据，包括温度、时间、压力和电容器性能的测量值，训练一个深度神经网络模型。然后，利用DDPG算法对神经网络模型进行优化，通过调整控制参数（温度、时间、压力）来最大化奖励函数。在热压过程中，实时监测电容器性能的变化情况，根据实时反馈调整控制参数并实时更新神经网络模型，进一步优化控制策略。

主权项：1.一种阶梯式温度、时间、压力热压薄膜电容器方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，数据收集与预处理：收集电容器制造的热压温度、时间、压力、电容器的状态以及电容器电气性能，并进行标准化预处理，以消除数据的偏移和尺度差异；S2，模型设计与优化：设计深度神经网络模型，并通过DDPG算法对模型进行优化，得到最优的温度、时间、压力阶梯式热压参数，具体包括：S201，设定初始的温度、时间和压力阶梯参数，并记录初始的电容器的电气性能指标，并设定温度、时间和压力阶梯参数范围；S202，构建actor网络以输出动作策略，进而选择各状态的调整值，并且构建critic网络以评估动作的价值；将热压过程中的温度、时间、压力作为状态s，在一定范围内连续调整温度、时间、压力作为动作a；电容器的状态与最优的电容器的状态的差值作为奖励，设计奖励函数，以评估动作a的价值；S203，使用收集到的数据对actor与critic网络进行训练，根据奖励函数计算奖励，更新actor网络和critic网络，以优化动作策略和动作价值的估计，进而通过调整参数，使得奖励达到最大，以获取最优温度、时间、压力参数；S3，阶梯热压：将最优参数输入到薄膜电容器热压设备中，启动设备，进行阶梯式热压；所述S1中电容器的状态为电容器芯子的表面温度均匀性、薄膜收缩程度的一致性；电气性能指标为电容量；所述S201中设定初始的温度、时间和压力阶梯参数为根据以下公式,分别选取三阶梯参数范围中温度、时间和压力初始值：T＝Tmin+rand0,1*Tmax-Tmin，t＝tmin+rand0,1*tmax-tmin，P＝Pmin+rand0,1*Pmax-Pmin，其中T为最终选取的初始温度，Tmax和Tmin分别为该阶梯范围中最大和最小温度，t为最终选取的初始时间，tmax和tmin分别为该阶梯范围中最大和最小时间，P为最终选取的初始压力，Pmax和Pmin分别为该阶梯范围中最大和最小压力；所述S202中在一定范围内连续调整温度、时间、压力，具体为：根据上一阶梯状态s，以一定步长调整当前阶梯状态s，所述步长在第一阶梯参数范围中，温度步长ΔT为0.5-2℃，时间步长Δt为4-6s，压力步长ΔP为0.5-2MPa；在第二阶梯参数范围中，温度步长ΔT为0.5-2℃，时间步长Δt为0.5-1min，压力步长ΔP为0.5-2MPa；在第三阶梯参数范围中，温度步长ΔT为0.5-2℃，时间步长Δt为0.5-1min，压力步长ΔP为0.5-2MPa；所述S202中，奖励函数为R＝ω1Rcp+ω2Rcc，其中R为奖励值，ω1、ω2为相应奖励的权重系数，且ω1+ω2＝1，Rcp为电容表面温度均匀性与最优的电容表面温度均匀性的差值的奖励，Rcc为薄膜收缩程度与最优的薄膜收缩程度的差值的奖励，其中，n为同一电容表面温度检测点的数量，Wi为同一电容表面温度检测点i测量到的温度值，W为同一电容表面所有温度检测点测量到的温度的平均值，其中Si为当前薄膜的收缩程度，为最优的薄膜收缩程度；所述S3中阶梯式热压具体为：1首先按照第一阶梯最优的热压温度和压力，热压第一阶梯最优时间，2在热压第一阶梯最优时间后，在一定时间a内将温度和压力提升至第二阶梯最优的热压温度和压力，热压第二阶梯最优时间；所述一定时间a为30-60s，在热压第二阶梯最优时间后，在一定时间b内将温度和压力提升至第二阶梯最优的热压温度和压力，热压第二阶梯最优时间；所述一定时间b为1-2min。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 六和电子(江西)有限公司 一种阶梯式温度、时间、压力热压薄膜电容器方法

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