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龙图腾网获悉江苏尚鼎新能源科技有限公司;苏州市吴中区固体废弃物处理有限公司申请的专利一种基于退役锂电池梯次利用的高效分选的方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117244789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311465485.7，技术领域涉及：B07B15/00；该发明授权一种基于退役锂电池梯次利用的高效分选的方法和装置是由杨文婷;吴雪兴;温舒涵;汪欣设计研发完成，并于2023-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于退役锂电池梯次利用的高效分选的方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于退役锂电池梯次利用的高效分选的方法和装置，涉及锂电池技术领域。该基于退役锂电池梯次利用的高效分选的装置，包括固定箱，所述固定箱上表面一端设置有连接箱，所述连接箱内设置有筛选机构，所述筛选机构下方设置有集料斗，所述集料斗与连接箱固定连接，所述集料斗下端固定连接有导料管；所述固定箱内设置有两个筛分辊，两个所述筛分辊两端分别与固定箱固定连接，所述筛分辊下方均匀设置有若干盛料抽屉。通过两根筛分辊之间的间距由小变大，从而完成锂电池更加细致的筛分，可以将其精确分类并使其落入相应的盛料抽屉，筛分效率更高，且筛分准确性更高。

本发明授权一种基于退役锂电池梯次利用的高效分选的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于退役锂电池梯次利用的高效分选方法，包括固定箱，其特征在于：所述固定箱上表面一端设置有连接箱，所述连接箱内设置有筛选机构，所述筛选机构下方设置有集料斗，所述集料斗与连接箱固定连接，所述集料斗下端固定连接有导料管； 所述固定箱内设置有两个筛分辊，两个所述筛分辊两端分别与固定箱固定连接，所述筛分辊下方均匀设置有若干盛料抽屉； 所述筛选机构包括与连接箱滑动连接的连接板，所述连接板上表面四角位置分别固定连接有连接杆，所述连接杆远离连接板一端与第一筛料板固定连接，所述第一筛料板上表面设置有第二筛料板，所述第二筛料板与第一筛料板上均开设有落料孔； 所述第二筛料板与第一筛料板之间滑动连接，所述第一筛料板两侧对称设置有齿条，所述齿条与第一筛料板固定连接，两个所述齿条上分别设置有齿轮，所述齿轮与齿条之间啮合传动； 所述齿轮一端与第一驱动电机输出端固定连接，所述第一驱动电机与固定块固定连接，所述固定块一端与第二筛料板固定连接，所述齿轮远离第一驱动电机一端与连接柱转动连接； 所述第一筛料板上开设有滑行槽，所述滑行槽内滑动连接有滑块，所述滑块与连接柱远离齿轮一端固定连接，所述连接板下端对称固定连接有连接座，两个所述连接座上转动连接有滚轮； 所述连接箱内贯穿转动连接有连接轴，所述连接轴上固定连接有两个偏心轮，两个所述偏心轮分别与两个滚轮相互之间滚动配合，所述连接轴一端与第二驱动电机输出端固定连接，所述第二驱动电机与连接箱一侧固定连接，所述连接箱上端固定连接有进料管； 针对退役锂电池梯次利用的高效分选方法，包括以下具体步骤： S1、启动第一驱动电机，第一驱动电机输出端带动齿轮转动，齿轮与齿条传动，齿轮通过固定块带动第二筛料板沿着滑行槽的方向滑动，使得第二筛料板沿着第一筛料板滑动，通过改变第二筛料板与第一筛料板重合的位置，从而改变第二筛料板与第一筛料板上落料孔的大小，能够根据所需筛分的锂电池规格大小调节落料孔的落料尺寸； S2、将待分选的退役锂电池从进料管投放进入连接箱，启动第二驱动电机，第二驱动电机输出端带动连接轴转动，连接轴带动轴上的若干偏心轮与连接板下端的滚轮相互配合从而带动筛选机构上下振动促进锂电池的筛分； S3、经过一次筛分过后的锂电池经过集料斗的收集依次从导料管内掉落至固定箱内的筛分辊上，两根筛分辊之间的间距由小变大，锂电池从两根筛分辊的一端滑下，根据型号的不同依次从两根筛分辊之间的间距掉进相应的盛料抽屉内，从而完成锂电池更加细致的筛分； 针对分选前的锂电池，采用传感器和检测设备检测退役锂电池的属性，计算单元将根据传感器的数据传输给控制器，执行机器学习算法来自动调整筛选参数，通过调节筛选机构以实现更有效的筛选过程；具体包括以下步骤： 步骤1，在筛选过程中，使用视觉传感器、称重传感器、电池检测设备来获取锂电池的各种属性数据，包括尺寸大小、外观均匀度和完整性、重量、能量密度和电池容量； 步骤2，对收集到的数据进行预处理，根据锂电池的最终筛选结果，对数据进行标注，标明哪些锂电池是合格的，哪些是不合格的； 步骤3，从传感器数据中提取有关锂电池的相关特征，包括尺寸大小、外观均匀度和完整性、重量、能量密度和电池容量的特征，这些特征将作为机器学习算法的输入； 步骤4，选择改进的回归随机森林算法，根据传感器数据来预测锂电池的质量和适合的筛选参数； 假设有一个数据集，包括锂电池的尺寸大小、外观均匀度和完整性、重量、能量密度和电池容量特征，以及每个电池的质量标签，将已经训练了一个回归模型和一个随机森林模型，分别得到它们的预测结果： 假设随机森林模型的预测结果为y^randomforest；回归模型的预测结果为y^linearregression，前者代表预测电池内部质量的筛选，后者代表锂电池的外部质量筛选估计；使用堆叠方法将这两个模型的输出作为输入，使用线性回归模型来组合它们，最终的预测结果为y^final； 为每个模型分配权重w1和w2，w1和w2为介于0-1的数值，由于后面分拣过程中能量密度和电池容量因素影响更大，在随机森林模型中将能量密度和电池容量作为优化重点，w1赋值相应的调高，然后通过加权平均得出最终的预测结果，表示为： y^final＝w1·y^random*forest+w2·y^linearregression； 使用标注数据集对所选的机器学习模型进行训练，以使其能够自动推断锂电池属性和筛选参数之间的关系，在筛选过程中，通过传感器实时获取锂电池的数据，并将其输入到已训练的机器学习模型中，以获得关于锂电池质量和筛选参数的实时预测，根据机器学习模型的实时预测结果，调整筛选参数，包括筛孔大小、振动频率和幅度，以实现更精确的筛选。

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