基于改进SSA-BP神经网络的钠硫电池拆解刀具温度预测模型研究.pdf

２０２４年５月机床与液压Ｍａｙ２０２４

第５２卷第９期ＭＡＣＨＩＮＥＴＯＯＬ＆ＨＹＤＲＡＵＬＩＣＳＶｏｌ５２Ｎｏ９

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ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊｉｓｓｎ１００１３８８１２０２４０９０１５

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文献引用：屈朝阳，胡光忠，王平，等．基于改进ＳＳＡＢＰ神经网络的钠硫电池拆解刀具温度预测模型研究［Ｊ］．机床与液压，

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２０２４，５２（９）：１００１０７．

Ｃｉｔｅａｓ：ＱＵＺｈａｏｙａｎｇ，ＨＵＧｕａｎｇｚｈｏｎｇ，ＷＡＮＧＰｉｎｇ，ｅｔａｌ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒｓｏｄｉｕｍｓｕｌｆｕｒｂａｔｔｅｒｙｄｉｓａｓ⁃

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ｓｅｍｂｌｙｔｏｏｌｓｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄＳＳＡＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＭａｃｈｉｎｅＴｏｏｌ＆Ｈｙｄｒａｕｌｉｃｓ，２０２４，５２（９）：１００１０７．

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基于改进ＳＳＡＢＰ神经网络的钠硫电池拆解刀具温度预测模型研究

１１，２１，２１

屈朝阳，胡光忠，王平，薛祥东

（１四川轻化工大学机械工程学院，四川宜宾６４４０００；

２攀枝花市先进制造技术重点实验室，四川攀枝花６１７０００）

摘要：钠硫电池中含有大量的高纯度钠，在自动化拆解过程中存在燃烧、爆炸等安全风险。针对钠硫电池在车削拆解

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时存在的安全性问题，提出一种改进ＳＳＡＢＰ神经网络算法来预测刀具加工的最高温度。利用ＡＢＡＱＵＳ软件计算出刀具加

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工的实时温度，通过电池拆解实验验证仿真数据的可靠性；然后以仿真温度数据建立样本，利用Ｔｅｎｔ混沌映射对ＳＳＡＢＰ

神经网络算法进行优化，建立刀具温度仿真预测模型。实验结果表明：该仿真预测模型收敛速度快，鲁棒性强，模型误

差小。

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关键词：钠硫电池；刀具温度预测模型；改进ＳＳＡＢＰ神经网络；Ｔｅｎｔ混沌映射

中图分类号：ＴＧ５１１

ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＭｏｄｅｌｆｏｒＳｏｄｉｕｍＳｕｌｆｕｒＢａｔｔｅｒｙＤｉｓａｓｓｅｍｂｌｙ

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ＴｏｏｌｓＢａｓｅｄｏｎＩｍｐｒｏｖｅｄＳＳＡＢＰＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ

１１，２１，２１

ＱＵＺｈａｏｙａｎｇ，ＨＵＧｕａｎｇｚｈｏｎｇ，ＷＡＮＧＰｉｎｇ，ＸＵＥＸｉａｎｇｄｏｎｇ

（１ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉ