動力電池智能拆解系統設計

中圖分類號：U463.633 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）08-0024-03

【Abstract】 With the development of new energy vehicles，an increasing number of power bateries are facing retirement，whiletraditionalmanualdisassemblymethodsforpowerbatteriesareinefcientandposesafetyrisks.With the advancementof technologiessuchasartificial intelligence，theintelligent disassemblyofpower bateriesaligns withthe principlesofintelligentandgreen development.Thispaperelaboratesontheoveralldesignschemeof intelligent disassemblyforpower bateries，the design ofkeysubsystems，and thesoftware design of the disassembly system.

【Keywords】 power battery；intelligent disassembly；visual recognition

0 引言

隨著新能源汽車市場的迅猛擴張，動力電池退役潮即將來臨。大量退役動力電池蘊含著豐富的鋰、鈷、鎳等貴重金屬資源，若妥善回收拆解，既能緩解資源短缺壓力，又能降低環境污染風險。傳統人工拆解方式效率低下、安全性差，難以滿足規模化回收需求，因此，研發動力電池智能拆解系統迫在眉睫。本文旨在設計一套高度自動化、精準且安全的智能拆解系統，提高拆解效率，保障操作過程安全，最大程度回收電池中有價值材料，推動動力電池回收產業邁向智能化、綠色化的發展軌道，契合循環經濟理念與可持續發展戰略。

調度與遠程監控。

1.2 工藝流程制定

退役動力電池的拆解流程主要包括人場檢測、拆解電池外殼、拆解電池線路、模組拆解、模組監測、重組利用以及粉碎等，如圖1所示。

圖1動力電池拆解工藝流程圖

1智能拆解系統總體設計方案

1.1 系統架構規劃

本系統采用分層式模塊化架構，自下而上涵蓋執行層、控制層與管理層。執行層設置各類工業機器人、專用拆解工具等，直接作用于電池拆解；控制層集成可編程邏輯控制器（ProgrammableLogicController，PLC）運動控制卡等，精準指揮執行層動作；管理層依托工業計算機及專業軟件，負責系統數據管理、任務

1.2.1 人場檢測

在動力電池進入智能拆解流程前，人場檢測是保障拆解工作安全、高效開展的關鍵環節，需借助多種專業設備，對動力電池進行多維度檢查。

將電池平穩放置于檢測臺上，啟動高精度電量檢測儀。通過適配的專業夾具，將檢測儀的探針與電池電極精準對接，實時、精準采集電池的剩余電量數據，并將結果上傳至檢測管理系統。緊接著，使用內阻測試儀，通過專用連接線連接電池兩極，測量電池在特定頻率下的內阻，參照行業標準及同型號電池的參數，判斷電池的性能狀態。

在外觀檢查階段，工作人員一方面通過肉眼對電池外殼進行細致觀察，查看有無刮痕、凹陷、漏液等明顯異常；另一方面，利用電子卡尺、測厚儀等工具，測量外殼關鍵部位的尺寸，判斷外殼是否發生變形。隨后，將電池放入X光探傷儀，借助X射線的穿透特性，拍攝電池內部的斷層圖像，對電極的完整性、隔膜的分布、內部連接片的狀況進行檢查，排查內部短路、斷路等潛在隱患。

依據各項檢測數據，系統自動對電池進行分類評估。將檢測合格、性能完好的電池轉運至智能拆解區，對于存在破損、鼓包以及內部結構異常的危險電池則及時隔離存放，并做好標識，安排后續安全處置，杜絕危險電池進人拆解環節，避免安全風險。

1.2.2 放電預處理

在拆解電池前，為確保操作的安全性，需對電池進行殘余電量釋放處理。首先，選用適配電池規格的恒流放電設備，將待拆解電池正確接入。恒流放電設備要預先經過校準，保證輸出電流的穩定性與準確性。

連接完成后，啟動放電程序。在放電全過程中，利用高精度的電壓、電流傳感器，實時監測電池的電壓和電流數據。數據采集頻率設定在毫秒級，以便及時捕捉電池狀態的細微變化。

同時，為避免過度放電對電池造成不可逆的損壞，需設定電壓安全閾值。一旦監測到電池電壓達到或接近電壓安全閾值，恒流放電設備將自動停止放電。通過這種方式，既能將電池殘余電量安全釋放，又不會因過放而損壞電池，為后續的拆解工作奠定安全基礎。

1.2.3 拆解流程

1）電池外殼拆除環節。搭載了先進視覺識別系統的機器人迅速啟動，對電池外殼進行全方位掃描，依據預先設定的拆解程序，精準定位外殼的固定點。機器人操控專用工具，按照既定順序拆除外殼的緊固螺絲，隨后運用柔性抓取工具，輕柔地移除電池外殼，這一過程最大程度避免了對內部結構的碰撞與損傷。

2）模組間連接線路切割階段。機器人再次借助視覺識別系統，識別并鎖定模組間連接線路的位置，計算出最佳切割路徑。隨后，機器人操控激光切割設備，發射出高能量密度的激光束，對連接線路進行精準切割。激光切割具有切口平整、熱影響區域小的優勢，有效防止了因切割不當導致的線路短路或過熱損壞。

最后是電芯與模組分離環節。機器人基于視覺識別系統所獲取的電芯與模組位置信息，使用柔性抓取工具，對電芯實施抓取操作。憑借柔性抓取工具的自適應調節功能，機器人能夠以適宜的力度抓取電芯，防止因抓取力過大而對電芯造成機械損傷。在完成抓取后，機器人將電芯移送至指定的收集區域，為后續的回收處理做好準備。

1.2.4 物料分類收集

完成電池放電與拆解工序后，為高效開展回收工作，需對拆解所得的各類物料進行分類收集。借助自動分揀流水線，能極大提升分揀的效率與準確性。流水線搭載高分辨率的圖像識別系統，可迅速對零部件的材質、形狀及顏色進行分析，精準識別出金屬外殼、塑料支架、電芯以及電解液等不同成分。

在識別的基礎上，當零部件經過對應分揀口時，流水線會通過機械臂、氣吹裝置等執行機構，將其引導至相應的收集裝置。比如，金屬外殼落入專門的金屬收集箱，電芯滑入電芯回收槽，電解液則流入密封的電解液收集桶。整個過程嚴格遵循環保標準，為后續回收處理筑牢根基。

2關鍵子系統設計

2.1 視覺識別與定位系統

采用高分辨率工業相機、3D激光掃描儀，結合先進圖像算法，構建電池三維模型，精確定位焊接點、螺栓位置。實時監測拆解進程，反饋偏差信息給控制層調整機器人動作，確保拆解路徑精準無誤，即便電池型號多樣、外觀輕微變形也能精準識別。

現有的機器人還不能持續、穩定地自主完成螺栓拆解。針對這一問題，通過分析機械臂拆解螺栓的特點和拆解過程中需要關注的不同狀態，將螺栓拆解任務可能涉及的動作劃分為靠近目標、姿態調整、螺栓套接、解除連接四個動作原語。

智能化柔性拆解系統的基本拆解單元一—結合感知、學習、決策、控制等認知功能的智能拆解工作站，其總體設計架構如圖2所示。其原型系統按功能劃分主要包括基座平臺和電池包實體，視覺定位感知系統和機器人控制系統三大部分，通過在線任務規劃、檢測識別、推理規劃和柔順控制等功能實現智能拆解工作站對電池包螺栓的自主拆解任務。

其中基座平臺和升降平臺保證拆解作業過程中的可靠性和穩定性，視覺感知模塊由兩臺高幀率工業相機組成，工業相機通過高幀率的RGB色彩信息和深度信息圖像提供視覺感知功能，實現對螺栓的6D位姿實時在線估計。螺栓拆解作業模塊由六自由度機器人及支持不同類型、規格產品拆解的拆解工具、夾具等組成，同時機器人末端集成高精度六維力/扭矩傳感器，采用主動柔順控制方法，不僅提高了拆解作業任務的成功率，同時保證了機器人與環境交互的安全性。拆解任務在線規劃模塊由拆解知識庫、識別模型庫、拆解圖像標注庫、拆解過程信息庫組成，優化拆解任務，提升拆解效率和精度。

圖2視覺識別與拆解系統示意圖

圖3拆解任務流程及其仿真模型

2.2自動化拆解子系統

通過機器人手臂將待拆解的動力電池放置到物料傳輸裝置的起始端，視覺識別系統自動識別電池型號，機械抓手將電池固定，機器人手臂按照預定程序進行螺絲拆卸，切割設備按照預定路徑對電池外殼進行切割分離，拆除后的外殼碎片通過專門的廢料收集通道排出系統，避免二次污染。然后進一步拆解電池內部的電芯、連接片等組件，機械抓手輕柔地將電芯拔出或切斷連接片，同時利用視覺識別系統實時監測拆解過程，確保各組件完整分離，互不損傷，如圖3所示。拆解完成后的各類組件，如可回收利用的電芯、金屬連接件等，由物料傳輸裝置分別送至對應的回收或再加工區域，完成整個自動化拆解流程。

拆解系統選擇關節型工業機器人，適配多功能末端執行器，如激光切割頭用于熔斷焊接部位，柔性夾爪抓取電芯與模組；執行器依拆解工藝切換，機器人動作編程遵循柔順控制策略，順應電池結構拆解，減少沖擊力，防止電池內部短路與物理損壞。

2.3安全防護與監控子系統

為設備外殼、操作間敷設絕緣材料；配備防爆電氣設備、煙霧報警器、氣體泄漏探測器；高壓電路實時絕緣監測，遇異常即刻切斷電源；搭建遠程監控平臺，實時呈現拆解現場畫面、設備狀態參數，一旦出現危險工況，遠程操控緊急停機。

3智能拆解系統軟件設計

3.1控制軟件功能模塊

控制軟件功能模塊涵蓋運動控制、邏輯判斷、數據交互等功能。運動控制精準驅動機器人關節運動、工具動作；邏輯判斷依據傳感器反饋決定拆解步驟執行與否；數據交互負責與上位機、傳感器、執行器實時通信，確保系統協同高效運行。

3.2 人機交互界面設計

人機交互界面直觀展示電池拆解進度、設備運行狀態、故障報警信息；操作人員借此遠程設定拆解參數、啟停設備、查看歷史數據；軟件內置操作教程、應急預案，降低人員操作門檻與失誤風險。

3.3數據庫管理系統

數據庫存儲包含電池型號、檢測結果、拆解流程記錄、物料回收數據等電池信息；數據分析模塊挖掘數據價值，為優化拆解工藝、設備選型、物料回收規劃提供支撐，實現拆解系統智能化升級。

4結束語

隨著新能源汽車產業的快速發展，動力電池的退役量逐年增加，動力電池智能拆解的市場需求也在不斷擴大。未來，隨著多機器人協作和人工智能深度學習技術的不斷進步以及成本的不斷降低，動力電池智能拆解將助力新能源汽車產業綠色、可持續發展，成為解決資源短缺和環境污染問題的重要途徑。

參考文獻

[1]王亞菲.新能源汽車電氣系統中動力電池組異常分析與排除[J].汽車電器，2025（6）：187-188.

（編輯楊凱麟）