Brevet FR3143749A1 — publié le 20240621

La présente divulgation concerne un procédé pour prédire le vieillissement d’un composant chauffant dans un système de cuisson de matériau de batterie de traction, comprenant : l’acquisition (S11) de données d’une tige de chauffage dans chacune de zones de température d’un four pendant chacune de sous-périodes de temps prédéfinies, l’entraînement (S12) de différents modèles de prédiction préliminaires selon les données de la tige de chauffage, et le filtrage des différents modèles de prédiction préliminaires entraînés pour obtenir un modèle de prédiction optimal ; l’entrée (S13) de données de la tige de chauffage dans le modèle de prédiction optimal pour obtenir un résultat de prédiction de la température ; la soustraction (S14) du résultat de prédiction de la température d’une valeur de température prédéfinie pour obtenir une valeur de différence entre le résultat de prédiction de la température et la valeur de température prédéfinie, et la détermination (S15) d’une puissance de la tige de chauffage si la valeur de différence est en dehors d’une plage de valeurs de différence prédéfinie ; si la puissance de la tige de chauffage est supérieure à un seuil de puissance maximal prédéfini, la détermination d’un vieillissement de la tige de chauffage. PROCÉDÉ ET SYSTÈME POUR PRÉDIRE LE VIEILLISSEMENT D’UN COMPOSANT CHAUFFANT DANS UN SYSTÈME DE CUISSON DE MATÉRIAU DE BATTERIE DE TRACTION La présente demande concerne le domaine technique du contrôle de la température d’une tige de chauffage, par exemple, un procédé et un système pour prédire le vieillissement d’un composant chauffant dans un système de cuisson de matériau de batterie de traction. Arrière-plan Les fours industriels sont des équipements construits avec des matériaux réfractaires pour calciner des matériaux ou cuire des produits. Les fours industriels sont principalement largement utilisés dans les industries telles que la machinerie, la métallurgie, le pétrole et le gaz. La création et le développement des fours industriels jouent un rôle très important dans le progrès humain. Dans l’état de l’art, les principaux composants des fours industriels conventionnels comportent la maçonnerie de four industriel, un système de purge de four industriel, un préchauffeur de four industriel, un dispositif de combustion de four industriel, etc. Dans le procédé habituel utilisé dans les fours industriels conventionnels, pour accélérer la vitesse de cuisson des produits et raccourcir le cycle de cuisson des produits, l’opérateur augmente ou diminue les combustibles ou modifie la puissance émise pour contrôler la température à l’intérieur du four. Cependant, en raison de l’instabilité de la commande humaine, l’occurrence d’une régulation excessive ou insuffisante de la puissance est inévitable pendant l’opération manuelle, ce qui entraîne une élévation excessive ou tardive de la température dans le four et affecte le frittage des produits. Au cours du processus de chauffage des matériaux, des températures spécifiques dans de multiples zones de température sont maintenues en changeant la puissance de tiges de chauffage, et les conditions de travail des tiges de chauffage diffèrent selon les différentes zones de température. Lorsqu’une tige de chauffage ne parvient pas à maintenir une valeur de température définie, celle-ci doit être remplacée à temps. Cependant, en raison du grand nombre de tiges de chauffage dans l’atelier, les travailleurs ne peuvent pas identifier rapidement toutes les tiges de chauffage anormales. Résumé La présente demande fournit un procédé et un système pour prédire le vieillissement d’un composant chauffant dans un système de cuisson de matériau de batterie de traction afin d’obtenir une prévision intelligente du degré de vieillissement d’une tige de chauffage. Dans un premier aspect, un mode de réalisation de la présente demande fournit un procédé pour prédire le vieillissement d’un composant chauffant dans un système de cuisson de matériau de batterie de traction. Le procédé comporte les étapes décrites ci-dessous. Des données d’une tige de chauffage dans chaque zone de température d’une pluralité de zones de température d’un four sont acquises pendant chaque sous-période de temps prédéfinie de sous-périodes de temps prédéfinies, les données de la tige de chauffage comportant des données de température de la tige de chauffage et des données de puissance de la tige de chauffage. De multiples modèles de prédiction préliminaire différents sont entraînés selon les données de la tige de chauffage pendant la sous-période de temps prédéfinie, et les multiples modèles de prédiction préliminaire différents entraînés sont filtrés pour obtenir un modèle de prédiction optimal. Des données de la tige de chauffage d’une période de temps avant-prédiction prédéfinie sont entrées dans le modèle de prédiction optimal pour obtenir un résultat de prédiction de la température. Le résultat de prédiction de la température est soustrait d’une valeur de température prédéfinie de sorte à obtenir une valeur de différence entre le résultat de prédiction de la température et la valeur de température prédéfinie, et à détecter une puissance de la tige de chauffage dans le cas où la valeur de différence est en dehors d’une plage de valeurs de différence prédéfinie. Dans le cas où la puissance de la tige de chauffage est supérieure à un seuil de puissance maximal prédéfini, un vieillissement de la tige de chauffage est déterminé. Facultativement, le procédé comporte en outre les étapes suivantes : la puissance de la tige de chauffage est régulée selon une règle de régulation prédéfinie, et une température d’une zone de température où se trouve la tige de chauffage après un temps prédéfini est détectée dans le cas où la puissance de la tige de chauffage est inférieure au seuil de puissance maximal prédéfini ; et un vieillissement de la tige de chauffage est déterminé dans le cas où la température de la zone de température où se trouve la tige de chauffage reste inchangée, ou une valeur croissante de la température de la zone de température où se trouve la tige de chauffage est inférieure à un seuil de température prédéfini. Facultativement, le procédé comporte en outre les étapes suivantes : des informations indiquant que la tige de chauffage doit être remplacée sont envoyées dans le cas où un vieillissement de la tige de chauffage est déterminé ; des données de la tige de chauffage sont acquises à nouveau après avoir détecté un remplacement de la tige de chauffage pour obtenir des données de la tige de chauffage après le remplacement de la tige de chauffage ; les données de la tige de chauffage avant le remplacement de la tige de chauffage et les données de la tige de chauffage après le remplacement de la tige de chauffage dans les mêmes zones de température des différents fours sont analysées en utilisant une pluralité de modules statistiques pour obtenir une tendance de changement avant le remplacement de la tige de chauffage et une tendance de changement après le remplacement de la tige de chauffage dans les mêmes zones de température des différents fours, les modules statistiques comprenant une valeur moyenne, une variance, une dissymétrie et un coefficient d’aplatissement ; et un état de la tige de chauffage est déterminé selon la tendance de changement avant le remplacement de la tige de chauffage et la tendance de changement après le remplacement de la tige de chauffage. Facultativement, la détermination de l’état de la tige de chauffage selon la tendance de changement avant le remplacement de la tige de chauffage et la tendance de changement après le remplacement de la tige de chauffage comporte les étapes suivantes : la tendance de changement avant le remplacement de la tige de chauffage est comparée avec la tendance de changement après le remplacement de la tige de chauffage dans la même zone de température du même four ; et/ou la tendance de changement avant le remplacement de la tige de chauffage est comparée avec la tendance de changement après le remplacement de la tige de chauffage dans les mêmes zones de température des différents fours, pour obtenir la valeur de changement de données du remplacement de la tige de chauffage ; si l’on détermine qu’une maintenance et un remplacement préventifs sont réalisés sur la tige de chauffage dans le cas où la valeur de changement de données du remplacement de la tige de chauffage se situe dans une plage prédéfinie du changement de données du remplacement de la tige de chauffage ; il est déterminé que les performances de la tige de chauffage sont instables dans le cas où la valeur de changement de données du remplacement de la tige de chauffage ne se situe pas dans une plage prédéfinie du changement de données du remplacement de la tige de chauffage, et une valeur de différence entre la puissance de la tige de chauffage avant remplacement et la puissance de la tige de chauffage après remplacement ne se situe pas dans une plage de différence de puissance prédéfinie ; et si l’on détermine qu’un enregistrement de temps de maintenance de la tige de chauffage est incorrect dans le cas où une fluctuation de puissance de la tige de chauffage avant remplacement est en dehors d’une plage de fluctuations de puissance prédéfinie, une fluctuation de puissance de la tige de chauffage après remplacement se situe dans la plage de fluctuations de puissance prédéfinie, après que de la tige de chauffage s’est échauffée après remplacement pendant une période de temps de chauffage prédéfinie, et une température de la tige de chauffage après remplacement est maintenue à une température spécifique et une fluctuation de température de la tige de chauffage après remplacement se situe dans une plage de fluctuations de température prédéfinie. Facultativement, l’entraînement de la pluralité de différents modèles de prédiction préliminaires selon les données de la tige de chauffage pendant chaque sous-période de temps prédéfinie, et le filtrage des différents modèles de prédiction préliminaires entraînés pour obtenir le modèle de prédiction optimal comportent les étapes suivantes : un modèle de prédiction pour la tige de chauffage est construit, et un nombre de séries d’entraînement et une condition de filtrage de modèle de conditions de filtrage de modèle correspondant à chaque série d’entraînement des séries d’entraînement sont déterminés, le modèle de prédiction pour la tige de chauffage comprenant une pluralité de différents modèles de prédiction préliminaires présélectionnés ; un ensemble de données à entrer pour l’entraînement et un ensemble de données à entrer pour le test dans chacune des séries d’entraînement sont déterminés selon les données de la tige de chauffage dans une sous-période de temps prédéfinie correspondant à chacune des séries d’entraînement ; dans chacune des séries d’entraînement, le modèle de prédiction pour la tige de chauffage est entraîné et testé sur l’ensemble de données à entrer pour l’entraînement et l’ensemble de données à entrer pour le test pour délivrer une erreur de prédiction de test, la pluralité de différents modèles de prédiction préliminaires dans le modèle de prédiction pour la tige de chauffage sont filtrés selon l’erreur de prédiction de test délivrée et une condition de filtrage de modèle correspondant à une série d’entraînement actuelle pour obtenir un modèle d’examen de prédiction pour la tige de chauffage, et le modèle d’examen de prédiction pour la tige de chauffage est utilisé comme modèle de prédiction pour la tige de chauffage dans une série d’entraînement suivante pour réaliser l’entraînement et le test du modèle de prédiction pour la tige de chauffage dans la série d’entraînement suivante jusqu’à ce que les séries d’entraînement soient réalisées ; et le modèle de prédiction optimal est déterminé selon une erreur de prédiction de test délivrée par une série d’entraînement finale et une condition de filtrage de modèle correspondant à la série d’entraînement finale. Facultativement, dans le cas où les séries d’entraînement comprennent deux séries, la sous-période de temps prédéfinie comprend une période de temps prédéfinie avant la maintenance de tige de chauffage et une période de temps prédéfinie après la maintenance de tige de chauffage correspondant à une première série d’entraînement, et une période de temps prédéfinie avant la prédiction de la tige de chauffage correspondant à une deuxième série d’entraînement, et les conditions de filtrage de modèle comprennent une première condition de filtrage de série correspondant à la première série d’entraînement et une deuxième condition de filtrage de série correspondant à la deuxième série d’entraînement ; la première condition de filtrage de série comprend le filtrage d’une erreur de prédiction de test dans une première plage d’erreurs de test prédéfinie dans la première série d’entraînement, et la sélection d’un modèle de prédiction préliminaire correspondant à l’erreur de prédiction de test filtrée dans la première plage d’erreurs de test prédéfinie dans la première série d’entraînement, dans des modèles de prédiction pour la tige de chauffage de la première série d’entraînement, pour former un modèle d’examen de prédiction pour la tige de chauffage de la première série d’entraînement ; et la deuxième condition de filtrage de série comprend le filtrage d’une erreur de prédiction de test avec une valeur minimale dans la deuxième série d’entraînement, la sélection d’un modèle de prédiction préliminaire correspondant à l’erreur de prédiction de test filtrée avec la valeur minimale, dans des modèles de prédiction pour la tige de chauffage de la deuxième série d’entraînement, et l’utilisation du modèle de prédiction préliminaire correspondant à l’erreur de prédiction de test filtrée avec la valeur minimale comme modèle de prédiction optimal. Facultativement, le procédé comporte en outre les étapes suivantes : des informations d’invite sont affichées sur une interface d’affichage et des informations vocales sont envoyées à un dispositif de communication prédéfini dans le cas où un vieillissement de la tige de chauffage est déterminé. Dans un deuxième aspect, un mode de réalisation de la présente demande fournit en outre un système pour prédire le vieillissement d’un composant chauffant dans un système de cuisson de matériau de batterie de traction. Le système comporte un module d’acquisition de données, un module d’entraînement de modèle, un module de prédiction de température et un module de prédiction de vieillissement. Le module d’acquisition de données est configuré pour acquérir des données d’une tige de chauffage dans chaque zone de température d’une pluralité de zones de température d’un four pendant chaque sous-période de temps prédéfinie de sous-périodes de temps prédéfinies, les données de la tige de chauffage comportant des données de température de la tige de chauffage et des données de puissance de la tige de chauffage. Le module d’entraînement de modèle est configuré pour entraîner de multiples modèles de prédiction préliminaire différents selon les données de la tige de chauffage pendant la sous-période de temps prédéfinie, et filtrer les multiples modèles de prédiction préliminaire différents entraînés pour obtenir un modèle de prédiction optimal. La module de prédiction de température est configuré pour délivrer les données de la tige de chauffage pendant une période de temps avant-prédiction prédéfinie dans le modèle de prédiction optimal pour obtenir un résultat de prédiction de la température. Le module de prédiction de vieillissement est configuré pour soustraire le résultat de prédiction de la température d’une valeur de température prédéfinie pour obtenir une valeur de différence entre le résultat de prédiction de la température et la valeur de température prédéfinie, et détecter une puissance de la tige de chauffage dans le cas où la valeur de différence est en dehors d’une plage de valeurs de différence prédéfinie ; et dans le cas où la puissance de la tige de chauffage est supérieure à un seuil de puissance maximal prédéfini, déterminer un vieillissement de la tige de chauffage. Dans un troisième aspect, un mode de réalisation de la présente demande fournit en outre un dispositif informatique. Le dispositif informatique comporte une mémoire, un processeur et un programme informatique stocké dans la mémoire et exécutable par le processeur. Le processeur, lorsqu’il exécute le programme informatique, met en œuvre les étapes dans l’un quelconque des procédés précédents. Dans un quatrième aspect, un mode de réalisation de la présente demande fournit en outre un support de stockage lisible par ordinateur stockant un programme informatique qui, lorsqu’il est exécuté par un processeur, met en œuvre les étapes dans l’un quelconque des procédés précédents. En résumé, la présente demande fournit un procédé et un système pour prédire le vieillissement d’un composant chauffant dans un système de cuisson de matériau de batterie de traction. Le procédé comporte les étapes décrites ci-dessous. Des données d’une tige de chauffage dans chaque zone de température d’une pluralité de zones de température d’un four sont acquises pendant chaque sous-période de temps prédéfinie d’une pluralité de sous-périodes de temps prédéfinies, les données de la tige de chauffage comportant des données de température de la tige de chauffage et des données de puissance de la tige de chauffage ; de multiples modèles de prédiction préliminaire différents sont entraînés selon les données de la tige de chauffage pendant les sous-périodes de temps prédéfinies, et un modèle de prédiction optimal est obtenu ; des données de la tige de chauffage d’une période de temps avant-prédiction prédéfinie sont entrées dans le modèle de prédiction optimal se sorte à obtenir un résultat de prédiction de la température ; le résultat de prédiction de la température est soustrait d’une valeur de température prédéfinie de sorte à obtenir une valeur de différence entre le résultat de prédiction de la température et la valeur de température prédéfinie, et à détecter une puissance de la tige de chauffage dans le cas où la valeur de différence dépasse une plage prédéfinie ; et dans le cas où la puissance de la tige de chauffage est supérieure à un seuil de puissance maximal prédéfini, un vieillissement de la tige de chauffage est déterminé. La présente demande permet non seulement une prédiction rapide et intelligente du degré de vieillissement d’une tige de chauffage, mais elle améliore aussi considérablement la précision et la rationalité du résultat de prédiction de vieillissement. La est un organigramme d’un procédé pour prédire le vieillissement d’une tige de chauffage selon un mode de réalisation de la présente demande ; La est un schéma de principe d’un système pour prédire le vieillissement d’une tige de chauffage selon un mode de réalisation de la présente demande ; et La est un diagramme illustrant la structure interne d’un dispositif informatique selon un mode de réalisation de la présente demande. Description détaillée des modes de réalisation La présente demande est illustrée ci-dessous en liaison avec les dessins et les modes de réalisation. Les modes de réalisation décrits ci-dessous font partie des modes de réalisation de la présente demande et sont simplement utilisés pour illustrer la présente demande, mais n’ont pas pour but de limiter la portée de la présente demande. Les matériaux d’une batterie de traction comportent généralement des matériaux d’électrode positive et des matériaux d’électrode négative. Un matériau d’électrode positive commun utilisé dans batteries de puissance automobiles sur le marché est le matériau d’électrode positive ternaire (nickel-cobalt-manganèse (NI CO Mn, c’est-à-dire NCM)). Le traitement du NCM comporte habituellement sept étapes : le dosage et le mélange, le frittage simple, le concassage, l’enrobage, le frittage double, le tamisage et la déferrisation et l’emballage. Le frittage est l’une des étapes importantes de la production de NCM par pyrométallurgie. Le temps, la température et d’autres facteurs du frittage peuvent affecter les performances du produit. Le système de cuisson commun du matériau de batterie de traction dans l’industrie est habituellement un four à rouleaux, et des tiges de chauffage sont utilisées comme composants chauffants dans le four à rouleaux. Une section de chauffage, une section de conservation de la chaleur et une section de refroidissement sont établies dans le four à rouleaux, et les températures des multiples sections sont contrôlées par les tiges de chauffage. Par conséquent, la prévision du vieillissement des tiges de chauffage est une partie importante du processus de production des matériaux des batteries de traction. Dans un mode de réalisation, comme le montre la , un mode de réalisation de la présente demande fournit un procédé pour prédire le vieillissement d’un composant chauffant dans un système de cuisson de matériau de batterie de traction. Le procédé comporte les étapes décrites ci-dessous. En S11, des données d’une tige de chauffage dans chaque zone de température d’une pluralité de zones de température d’un four sont acquises pendant chaque sous-période de temps prédéfinie de sous-périodes de temps prédéfinies, les données de la tige de chauffage comportant des données de température de la tige de chauffage et des données de puissance de la tige de chauffage. Un four comporte de multiples zones de température. Par conséquent, dans le mode de réalisation, lors de l’acquisition des données de la tige de chauffage, des numéros d’éléments de zone de température peuvent être configurés pour de multiples zones de température du four de sorte que la position de la tige de chauffage dans chaque zone de température puisse être distinguée grâce au numéro d’élément de zone de chaque zone de température. Ensuite, un enregistrement de maintenance de tige de chauffage de la tige de chauffage de chaque zone de température est acquis grâce au numéro d’élément de zone de température, et les données de température de la tige de chauffage et les données de puissance de la tige de chauffage dans l’enregistrement de maintenance de tige de chauffage sont utilisées comme données de la tige de chauffage. Dans le mode de réalisation, l’enregistrement de maintenance de tige de chauffage comporte deux fonctions. Pour ce qui est de la première fonction, l’enregistrement de maintenance de tige de chauffage est utilisé pour acquérir un ensemble de données d’entraînement d’un modèle de prédiction pour la tige de chauffage ; dans la première série d’entraînement et de test, l’ensemble de données d’entraînement et l’ensemble de données de test pour le modèle de prédiction pour la tige de chauffage sont généralement acquis à partir des données de la tige de chauffage dans une période de temps prédéfinie avant la maintenance de tige de chauffage et une période de temps prédéfinie après la maintenance de tige de chauffage. Pour ce qui est de la deuxième fonction, l’enregistrement de maintenance de tige de chauffage est utilisé pour arrêter la collecte de données de la détection de température ou de la prédiction de température dans une zone de température où une tige de chauffage est située pendant une période de la maintenance de tige de chauffage afin d’éviter toute interférence sur la précision des données d’entraînement du modèle de prédiction. Dans le mode de réalisation, des données d’importation sont configurées en fonction de l’enregistrement de maintenance de tige de chauffage et du numéro d’élément de zone de température. Le vieillissement d’une tige de chauffage est prédit, des données de changement de température sont acquises selon le numéro d’élément de zone de température correspondant à la tige de chauffage, et l’ensemble de données d’entraînement du modèle de prédiction pour la tige de chauffage et les données de température dans un pas de temps sont filtrées selon l’enregistrement de maintenance de tige de chauffage. Le pas de temps comporte une durée des données utilisées pour entrer dans le modèle de prédiction pour une prédiction avant le moment où la prédiction est nécessaire. En S12, de multiples modèles de prédiction préliminaire différents sont entraînés selon les données de la tige de chauffage pendant chaque sous-période de temps prédéfinie, et un modèle de prédiction optimal est obtenu en filtrant les multiples modèles de prédiction préliminaire différents entraînés. Dans le mode de réalisation, l’étape au cours de laquelle de multiples modèles de prédiction préliminaire différents sont entraînés selon les données de la tige de chauffage pendant chaque sous-période de temps prédéfinie, et où un modèle de prédiction optimal est obtenu en filtrant les multiples modèles de prédiction préliminaire différents entraînés, comporte les étapes décrites ci-dessous. Un modèle de prédiction pour la tige de chauffage est construit, et des séries d’entraînement et une condition de filtrage de modèle correspondant à chaque série d’entraînement sont déterminées, le modèle de prédiction pour la tige de chauffage comportant de multiples modèles de prédiction préliminaire différents présélectionnés, et les séries d’entraînement viennent dans un ordre séquentiel. Un ensemble de données à entrer pour l’entraînement et un ensemble de données à entrer pour le test dans chacune des séries d’entraînement sont déterminés selon les données de la tige de chauffage dans une sous-période de temps prédéfinie correspondant à chacune des séries d’entraînement. Dans chacune des séries d’entraînement, le modèle de prédiction pour la tige de chauffage est entraîné et testé sur l’ensemble de données à entrer pour l’entraînement et l’ensemble de données à entrer pour le test de sorte à délivrer une erreur de prédiction de test, les multiples modèles de prédiction préliminaire différents dans le modèle de prédiction pour la tige de chauffage sont filtrés selon l’erreur de prédiction de test délivrée et une condition de filtrage de modèle correspondant à une série d’entraînement actuelle de sorte à obtenir un modèle d’examen de prédiction pour la tige de chauffage, et le modèle d’examen de prédiction pour la tige de chauffage est utilisé comme modèle de prédiction pour la tige de chauffage dans la série d’entraînement suivante pour réaliser l’entraînement et le test du modèle de prédiction pour la tige de chauffage dans la série d’entraînement suivante jusqu’à ce que toutes les séries d’entraînement soient réalisées. Le modèle de prédiction optimal est déterminé selon une erreur de prédiction de test délivrée par une série d’entraînement finale et une condition de filtrage de modèle correspondant à la série d’entraînement finale. Dans un mode de réalisation, dans le cas où les séries d’entraînement comportent deux séries, la sous-période de temps prédéfinie comporte une période de temps prédéfinie avant et après la maintenance de tige de chauffage correspondant à une première série d’entraînement et une période de temps prédéfinie avant la prédiction pour la tige de chauffage correspondant à une deuxième série d’entraînement, et les conditions de filtrage de modèle comportent une première condition de filtrage de série correspondant à la première série d’entraînement et une deuxième condition de filtrage de série correspondant à la deuxième série d’entraînement. La première condition de filtrage de série comporte le filtrage d’une erreur de prédiction de test dans une première plage d’erreurs de test prédéfinie dans la première série d’entraînement, et la sélection d’un modèle de prédiction préliminaire correspondant à l’erreur de prédiction de test filtrée dans la première plage d’erreurs de test prédéfinie dans la première série d’entraînement, dans des modèles de prédiction pour la tige de chauffage de la première série d’entraînement pour former un modèle d’examen de prédiction pour la tige de chauffage de la première série d’entraînement. La deuxième condition de filtrage de série comporte le filtrage d’une erreur de prédiction de test avec une valeur minimale dans la deuxième série d’entraînement, la sélection d’un modèle de prédiction préliminaire correspondant à l’erreur de prédiction de test filtrée avec la valeur minimale, dans des modèles de prédiction pour la tige de chauffage de la deuxième série d’entraînement, et l’utilisation du modèle de prédiction préliminaire correspondant à l’erreur de prédiction de test avec la valeur minimale comme modèle de prédiction optimal. Facultativement, pour garantir la précision de la prédiction, le mode de réalisation sélectionne au moins deux séries d’entraînement. L’homme du métier peut définir le nombre de séries d’entraînement selon la situation de mise en œuvre spécifique, et sélectionner des sous-périodes de temps prédéfinies correspondantes selon les séries d’entraînement pour réaliser l’entraînement dans chaque série d’entraînement sur les ensembles de données de différentes sous-périodes de temps prédéfinies. Une sous-période de temps prédéfinie peut comporter des données de la tige de chauffage tout au long du cycle de vie d’une tige de chauffage ou des données de la tige de chauffage avant la maintenance d’une tige de chauffage et des données de la tige de chauffage après la maintenance d’une tige de chauffage, ce qui n’est pas limité dans le mode de réalisation de la présente demande. À titre illustratif, chaque sous-période de temps prédéfinie sélectionnée dans le mode de réalisation peut être suffisamment longue pour refléter pleinement les caractéristiques des données de la tige de chauffage pendant l’entraînement. Cependant, un période de temps trop longue peut allonger le remps d’entraînement de modèle. Par conséquent, le mode de réalisation permet de sélectionner des données de la tige de chauffage pendant les 30 jours avant la maintenance de tige de chauffage comme ensemble de données. La sélection de temps spécifique peut être définie selon la situation de mise en œuvre spécifique. Les données de la tige de chauffage comportent ici des données de température d’une tige de chauffage et des données de puissance d’une tige de chauffage, et d’autres données connexes de la tige de chauffage peuvent également être utilisées ici comme ensemble de données pour l’entraînement et le test. Dans le mode de réalisation, le modèle de prédiction pour la tige de chauffage est entraîné et filtré suivant des séries, et des ensembles d’entraînement différents sont sélectionnés selon les différentes séries d’entraînement, de sorte que le modèle de prédiction optimal concordant avec la zone de température actuelle et les propriétés de la tige de chauffage actuelle puisse être sélectionné parmi de nombreux modèles de prédiction pour la tige de chauffage de manière hiérarchique et ciblée ; par conséquent, la précision de la prédiction est améliorée, et une base fiable est fournie pour la prise de décision concernant le vieillissement de tige de chauffage. Un modèle de prédiction préliminaire du mode de réalisation peut être un modèle de mémoire à long et court terme (LSTM), un modèle de réseau neuronal récurrent (RNN), un modèle de réseau neuronal convolutif (CNN) ou d’autres modèles d’apprentissage profond. Un entraînement et un test sont réalisés à plusieurs reprises sur ces différents modèles de prédiction préliminaires afin de filtrer le modèle de prédiction présentant le résultat de prédiction le plus précis, ce qui permet de garantir efficacement la fiabilité des résultats. Le mode de réalisation utilise les données de modèle à entrer sélectionnées pour entraîner le modèle de prédiction pour la tige de chauffage, et détermine si l’entraînement du modèle de prédiction est terminé selon la précision des résultats d’entraînement et de test. Si la précision se situe dans une plage d’erreur prédéfinie, le modèle peut être utilisé pour la prédiction. En S13, des données de la tige de chauffage d’une période de temps avant-prédiction prédéfinie sont entrées dans le modèle de prédiction optimal pour obtenir un résultat de prédiction de la température. L’homme du métier peut définir la durée de la période de temps avant-prédiction en fonction de la situation réelle, ce qui n’est pas limité dans le mode de réalisation de la présente demande. Par exemple, si une alerte précoce concernant une tige de chauffage doit être donnée 12 heures à l’avance afin de laisser suffisamment de temps pour la préparation des matériaux, les températures dans les 12 heures suivantes sont prédites. Étant donné que les données de puissance de chauffage sont également concernées, les données de puissance de chauffage et les données de température de la zone de température pendant une période de temps précédente sont entrées ensemble en tant que caractéristiques pour prédire les données de température de la tige de chauffage au cours des 12 heures suivantes. En S14, le résultat de prédiction de la température, soustrait d’une valeur de température prédéfinie pour obtenir une valeur de différence entre le résultat de prédiction de la température et la valeur de température prédéfinie, est obtenu, et une puissance de la tige de chauffage est détectée dans le cas où la valeur de différence est en dehors d’une plage de valeurs de différence prédéfinie. En S15, dans le cas où la puissance de la tige de chauffage est supérieure à un seuil de puissance maximal prédéfini, un vieillissement de la tige de chauffage est déterminé. Dans le cas où la puissance de la tige de chauffage est inférieure au seuil de puissance maximal prédéfini, la puissance de la tige de chauffage est régulée selon une règle de régulation prédéfinie, une température d’une zone de température où se trouve la tige de chauffage est détectée après un temps prédéfini, et dans le cas où la température de la zone de température où se trouve la tige de chauffage reste inchangée, ou une valeur croissante de la température de la zone de température où se trouve la tige de chauffage est inférieure à un seuil de température prédéfini, un vieillissement de la tige de chauffage est déterminé. Par exemple, lorsque la valeur de différence entre le résultat de prédiction de la température et la valeur de température prédéfinie dépasse la plage prédéfinie, comme lorsque la température prédéfinie de la zone de température est définie à 750 degrés Celsius et que le modèle de prédiction de température prédit que la température dans la zone de température est sur le point de chuter à 700 degrés Celsius, la puissance de la tige de chauffage est détectée. Si la puissance est inférieure au seuil de puissance maximal prédéfini, par exemple, la puissance est de 20 %, la puissance de la tige de chauffage est régulée selon la règle définie, par exemple, la puissance peut être régulée à 40 %, et la température de la tige de chauffage est à nouveau collectée ; si la température de la tige de chauffage s’élève de manière significative et régulière, il est indiqué que la tige de chauffage est normale. S’il est détecté que la puissance de la tige de chauffage est supérieure au seuil de puissance maximal prédéfini, par exemple, si la puissance atteint 105 %, il est indiqué que la tige de chauffage est anormale et doit être remplacée. Dans un mode de réalisation, le procédé fourni dans le mode de réalisation comporte en outre l’étape décrite ci-dessous. Après avoir déterminé un vieillissement de la tige de chauffage, des informations indiquant que la tige de chauffage doit être remplacée sont envoyées. Si un vieillissement de la tige de chauffage est déterminé selon les étapes précédentes, une alarme sonore et visuelle peut être émise, ou un message texte peut être envoyé au dispositif de communication de la personne en charge, ou d’autres procédés peuvent être utilisés pour avertir le personnel concerné dès que possible afin de remplacer la tige de chauffage à temps. Après avoir détecté un remplacement de la tige de chauffage, des données de la tige de chauffage sont acquises à nouveau de sorte à acquérir les données de la tige de chauffage après le remplacement de la tige de chauffage. Les données de la tige de chauffage avant le remplacement de la tige de chauffage et les données de la tige de chauffage après le remplacement de la tige de chauffage dans les mêmes zones de température des différents fours sont analysées en utilisant de multiples modules statistiques de sorte à obtenir une tendance de changement avant le remplacement de la tige de chauffage et une tendance de changement après le remplacement de la tige de chauffage dans les mêmes zones de température des différents fours, les multiples modules statistiques comportant une valeur moyenne, une variance, une dissymétrie et un coefficient d’aplatissement. Un état de la tige de chauffage est déterminé selon la tendance de changement avant le remplacement de la tige de chauffage et la tendance de changement après le remplacement de la tige de chauffage. Dans le mode de réalisation, l’étape au cours de laquelle l’état de la tige de chauffage est déterminé selon la tendance de changement avant le remplacement de la tige de chauffage et la tendance de changement après le remplacement de la tige de chauffage comporte les étapes décrites ci-dessous. Une tendance de changement avant le remplacement de la tige de chauffage dans la même zone de température du même four est comparée avec une tendance de changement après le remplacement de la tige de chauffage dans la même zone de température du même four, et/ou, la tendance de changement avant le remplacement de la tige de chauffage dans les mêmes zones de température des différents fours est comparée avec la tendance de changement après le remplacement de la tige de chauffage dans les mêmes zones de température des différents fours de sorte à obtenir une valeur de changement de données du remplacement de la tige de chauffage. Dans le cas où la valeur de changement de données du remplacement de la tige de chauffage se situe dans une plage prédéfinie du changement de données du remplacement de la tige de chauffage, si l’on détermine qu’une maintenance et un remplacement préventifs sont réalisés sur la tige de chauffage. Dans le cas où la valeur de changement de données du remplacement de la tige de chauffage ne se situe pas dans une plage prédéfinie du changement de données du remplacement de la tige de chauffage, et une valeur de différence entre la puissance de la tige de chauffage avant remplacement et la puissance de la tige de chauffage après remplacement ne se situe pas dans une plage de différence de puissance prédéfinie, il est déterminé que les performances de la tige de chauffage sont instables. Dans le cas où une fluctuation de puissance de la tige de chauffage avant remplacement ne se situe pas dans une plage de fluctuations de puissance prédéfinie, une fluctuation de puissance de la tige de chauffage après remplacement se situe dans la plage de fluctuations de puissance prédéfinie, et après que de la tige de chauffage s’est échauffée après remplacement pendant une période de temps de chauffage prédéfinie, une température de la tige de chauffage après le remplacement est maintenue à une température spécifique et une fluctuation de température de la tige de chauffage après remplacement se situe dans une plage de fluctuations de température prédéfinie, si l’on détermine qu’un enregistrement de temps de maintenance de la tige de chauffage est incorrect. L’homme du métier peut définir les plages prédéfinies impliquées dans le mode de réalisation en fonction de la situation réelle de mise en œuvre, qui n’est pas spécifiquement limitée dans le mode de réalisation de la présente demande. Facultativement, après le remplacement de la tige de chauffage, une analyse d’une tendance de changement de température est réalisée sur les données avant la maintenance de la tige de chauffage et les données après la maintenance de la tige de chauffage en utilisant de multiples modules statistiques dans le mode de réalisation. S’il est déterminé que des paramètres de la tige de chauffage changent de manière significative selon la tendance de changement de température, cela signifie qu’il existe une différence dans la stabilité et d’autres caractéristiques de la tige de chauffage. S’il est déterminé que les données ne changent pas de manière significative après que la tige de chauffage a été remplacée selon la tendance de changement de température, cela indique que l’enregistrement de maintenance est incorrect, ou que la tige de chauffage après le remplacement présente encore des problèmes, ou que le dispositif de détection de température présente des problèmes, et des informations d’alarme correspondantes sont alors générées pour rappeler l’inspection. Par exemple, dans le mode de réalisation, lors de la comparaison et de l’analyse des données avant la maintenance de tige de chauffage et des données après la maintenance de tige de chauffage de la zone de température 4u du four 5 (5#4u), des données avant la maintenance de la tige de chauffage et des données après la maintenance de la tige de chauffage de la zone de température 4u du four 7 (7#4u) et des données avant la maintenance de la tige de chauffage et des données après la maintenance de la tige de chauffage de la zone de température 4u du four 8 (8#4u), on trouve que des paramètres de la tige de chauffage changent de manière significative avant et après la maintenance de tige de chauffage. Cependant, la similarité entre ces trois ensembles de données est que des valeurs moyennes des températures après le remplacement de la tige de chauffage se situent essentiellement autour de 750 degrés Celsius ; la différence est que des écarts types des trois ensembles de données sont différents, et qu’il existe également des différences significatives entre la puissance des tiges de chauffage. Cela signifie qu’il existe des différences dans la stabilité des tiges de chauffage après le remplacement de la tige de chauffage. Ici, 5#4u, 7#4u et 8#4u peuvent également être des tiges de chauffage dans les mêmes zones de température de différents fours. Dans le mode de réalisation, lors de la comparaison et de l’analyse des données avant la maintenance de tige de chauffage et des données après la maintenance de tige de chauffage de la zone de température 4u du four 2 (2#4u), on trouve que les données ne changent pas de manière significative après le remplacement. Cependant, il convient de déterminer s’il existe une situation de maintenance et de remplacement préventifs. Dans le mode de réalisation, il convient de déterminer si l’enregistrement de temps de maintenance est incorrect selon la fluctuation de puissance avant et après la maintenance de tige de chauffage. Par exemple, la puissance de la tige de chauffage dans la zone de température 4u du four 6 (6#4u) a fluctué avant la maintenance. Après la maintenance, la puissance réelle de la tige de chauffage est presque constante, et la température de la tige de chauffage fluctue finalement autour de 748,73 degrés Celsius après un bref processus d’échauffement avec un écart type de 2,53 degrés Celsius. Ce motif est exactement opposé à des motifs des trois autres ensembles de données du four 5 (5#), four 7 (7#) et four 8 (8#). Par conséquent, il convient donc de déterminer si l’enregistrement de temps de maintenance est incorrect. Dans le cas où un vieillissement de la tige de chauffage est déterminé, des informations d’invite sont affichées sur une interface d’affichage et des informations vocales sont envoyées à un dispositif de communication prédéfini. Un graphique de tendance future des températures de la tige de chauffage peut être visualisé à travers l’interface, et le résultat de surveillance est mis à jour toutes les 30 minutes. La fréquence de mise à jour du résultat de surveillance peut également être réglée en fonction des besoins de l’utilisateur, par exemple une fois par heure, une fois toutes les 10 minutes, etc. Après que l’utilisateur a séquentiellement sélectionné et renseigné la ligne de production et le brûleur principal sur l’interface, l’interface affiche tous les modèles sauvegardés sous ce brûleur. Si l’on clique sur une zone de température spécifique sur la gauche, le graphique de tendance de prédiction de température spécifique de la zone de température peut être affichée. Si le résultat de prédiction de la température de la tige de chauffage se situe dans une plage normale, aucune anomalie de température n’est affichée dans le coin supérieur droit de l’interface. Si le résultat de prédiction montre une anomalie de température, l’anomalie de température est poussée sur le coin supérieur droit de l’interface, et l’équipe sera avertie pour vérifier à temps par « DingTalk » (marque déposée), messagerie texte (SMS), applications de travail (APPs) ou autres. Si la tige de chauffage anormale est remplacée, la fonction de prédiction de la tige de chauffage peut être temporairement suspendue afin d’éviter des alarmes répétées dues à un décalage des données. La présente demande fournit un procédé pour prédire le vieillissement d’un composant chauffant dans un système de cuisson de matériau de batterie de traction, qui permet une prévision intelligente du degré de vieillissement d’une tige de chauffage, facilite le maintien d’une température stable de la tige de chauffage, améliore les performances du produit, et réduit les anomalies du processus. Sur la base du procédé précédent pour prédire un vieillissement d’un composant chauffant dans un système de cuisson de matériau de batterie de traction, un mode de réalisation de la présente demande fournit en outre un système pour prédire le vieillissement d’un composant chauffant dans un système de cuisson de matériau de batterie de traction. Comme le montre la , le système comporte un module d’acquisition de données 1, un module d’entraînement de modèle 2, un module de prédiction de température 3 et un module de prédiction de vieillissement 4. Le module d’acquisition de données 1 est configuré pour acquérir des données d’une tige de chauffage dans chaque zone de température d’une pluralité de zones de température d’un four pendant chaque sous-période de temps prédéfinie d’une pluralité de sous-périodes de temps prédéfinies, les données de la tige de chauffage comportant des données de température de la tige de chauffage et des données de puissance de la tige de chauffage. Le module d’entraînement de modèle 2 est configuré pour entraîner de multiples modèles de prédiction préliminaire différents selon les données de la tige de chauffage pendant chaque sous-période de temps prédéfinie, et pour obtenir un modèle de prédiction optimal en filtrant les multiples modèles de prédiction préliminaire différents entraînés. Le module de prédiction de température 3 est configuré pour délivrer les données de la tige de chauffage pendant une période de temps avant-prédiction prédéfinie dans le modèle de prédiction optimal pour obtenir un résultat de prédiction de la température. Le module de prédiction de vieillissement 4 est configuré pour soustraire le résultat de prédiction de la température d’une valeur de température prédéfinie pour obtenir une valeur de différence entre le résultat de prédiction de la température et la valeur de température prédéfinie, et détecter une puissance de la tige de chauffage dans le cas où la valeur de différence est en dehors d’une plage de valeurs de différence prédéfinie ; et dans le cas où la puissance de la tige de chauffage est supérieure à un seuil de puissance maximal prédéfini, déterminer un vieillissement de la tige de chauffage. Le module de prédiction de vieillissement 4 est en outre configuré pour, dans le cas où la puissance de la tige de chauffage est inférieure au seuil de puissance maximal prédéfini, réguler la puissance de la tige de chauffage selon une règle de régulation prédéfinie, détecter une température d’une zone de température du four où se trouve la tige de chauffage après un temps prédéfini, et dans le cas où la température de la zone de température du four est inférieure à un seuil de température prédéfini, déterminer un vieillissement de la tige de chauffage. En ce qui concerne la limitation du système pour prédire le vieillissement d’un composant chauffant dans un système de cuisson de matériau de batterie de traction, on peut se référer à la limitation du procédé pour prédire le vieillissement d’un composant chauffant dans un système de cuisson de matériau de batterie de traction, qui n’est pas répétée ici. Les multiples modules du système précédent peuvent être entièrement ou partiellement mis en œuvre au moyen de logiciels, de matériel ou d’une combinaison de logiciels et de matériel. Chaque module décrit ci-dessus peut être intégré ou indépendant d’un processeur dans un dispositif informatique sous une forme matérielle, ou stocké dans une mémoire dans un dispositif informatique sous une forme matérielle de sorte que le processeur puisse invoquer et exécuter une opération correspondant à chacun des modules décrits ci-dessus. La montre la structure interne d’un dispositif informatique dans un mode de réalisation. Le dispositif informatique peut être un terminal ou un serveur. Comme le montre la , le dispositif informatique comporte un processeur, une mémoire, une interface réseau, un affichage et un dispositif d’entrée qui sont connectés via un bus système. Le processeur du dispositif informatique est configuré pour fournir une capacité de calcul et une capacité de commande. La mémoire du dispositif informatique comporte un support de stockage non volatile et une mémoire interne. Le support de stockage non volatile stocke un système d’exploitation et des programmes informatiques. La mémoire interne fournit un environnement pour l’exécution du système d’exploitation et des programmes informatiques dans le support de stockage non volatile. L’interface réseau du dispositif informatique est configurée pour communiquer avec un terminal externe par le biais d’une connexion réseau. L’affichage du dispositif informatique peut être un écran d’affichage à cristaux liquides ou un écran d’affichage à encre électronique. Le dispositif d’entrée du dispositif informatique peut être une couche tactile recouverte sur l’écran d’affichage, une touche, une boule de commande ou un pavé tactile disposé sur la coque du dispositif informatique, ou peut être un clavier, un pavé tactile, une souris à connexion externe ou similaire. Il doit être compris par les personnes de compétence ordinaire dans l’art que la structure illustrée dans la est seulement un schéma de principe d’une partie de la structure liée à la présente solution d’application et ne limite pas le dispositif informatique auquel la présente solution d’application est appliquée, et un dispositif informatique peut comporter plus ou moins de composants que ceux illustrés, ou l’assemblage de certains composants ou le même agencement de composants. En résumé, la présente demande fournit un procédé et un système pour prédire le vieillissement d’un composant chauffant dans un système de cuisson de matériau de batterie de traction. Le procédé comporte les étapes décrites ci-dessous. Des données d’une tige de chauffage dans chaque zone de température de multiples zones de température d’un four sont acquises pendant chaque sous-période de temps prédéfinie de sous-périodes de temps prédéfinies, les données de la tige de chauffage comportant des données de température de la tige de chauffage et des données de puissance de la tige de chauffage ; de multiples modèles de prédiction préliminaire différents sont entraînés selon les données de la tige de chauffage pendant la sous-périodes de temps prédéfinies, et un modèle de prédiction optimal est obtenu ; des données de la tige de chauffage d’une période de temps avant-prédiction prédéfinie sont entrées dans le modèle de prédiction optimal se sorte à obtenir un résultat de prédiction de la température ; le résultat de prédiction de la température est soustrait d’une valeur de température prédéfinie de sorte à obtenir une valeur de différence entre le résultat de prédiction de la température et la valeur de température prédéfinie, et à détecter une puissance de la tige de chauffage dans le cas où la valeur de différence dépasse une plage prédéfinie ; et dans le cas où la puissance de la tige de chauffage est supérieure à un seuil de puissance maximal prédéfini, un vieillissement de la tige de chauffage est déterminé. La présente demande permet non seulement une prédiction rapide et intelligente du degré de vieillissement d’une tige de chauffage, mais elle améliore aussi considérablement la précision et la rationalité du résultat de prédiction de vieillissement. Les multiples modes de réalisation dans la description sont décrits de manière progressive. Les parties identiques ou similaires dans les multiples modes de réalisation se réfèrent les unes aux autres. Chaque mode de réalisation met l’accent sur les différences par rapport aux autres modes de réalisation. Étant donné que les modes de réalisation de système sont sensiblement similaires aux modes de réalisation de procédé, la description est relativement simple. Pour le contenu connexe, il est possible de se référer à une description partielle des modes de réalisation de procédé. Il convient de noter que de multiples caractéristiques techniques des modes de réalisation précédents peuvent être combinées de n’importe quelle manière. Par souci de concision, toutes les combinaisons possibles des multiples caractéristiques techniques dans les modes de réalisation précédents ne sont pas décrites. Cependant, tant que les combinaisons de ces caractéristiques techniques ne sont pas contradictoires, ces combinaisons doivent être interprétées comme relevant de la portée de la divulgation. Légende de la : S11 : Acquérir des données d’une tige de chauffage dans chaque zone de température de multiples zones de température d’un four pendant chaque sous-période de temps prédéfinie. S12 : Entraîner de multiples modèles de prédiction préliminaire différents selon les données de la tige de chauffage pendant chaque sous-période de temps prédéfinie, et filtrer les différents modèles de prédiction préliminaires entraînés pour obtenir un modèle de prédiction optimal. S13 : Entrer les données de la tige de chauffage pendant une période de temps avant-prédiction prédéfinie dans le modèle de prédiction optimal pour obtenir un résultat de prédiction de la température. S14 : Soustraire le résultat de prédiction de la température d’une valeur de température prédéfinie pour obtenir une valeur de différence entre le résultat de prédiction de la température et la valeur de température prédéfinie, et détecter une puissance de la tige de chauffage dans le cas où la valeur de différence est en dehors d’une plage de valeurs de différence prédéfinie. S15 : Déterminer un vieillissement de la tige de chauffage dans le cas où la puissance de la tige de chauffage est supérieure à un seuil de puissance maximal prédéfini. Procédé pour prédire le vieillissement d’un composant chauffant dans un système de cuisson de matériau de batterie de traction, caractérisé en ce qu’il comprend : l’acquisition (S11) de données d’une tige de chauffage dans chaque zone de température d’une pluralité de zones de température d’un four pendant chaque sous-période de temps prédéfinie, dans lequel les données de la tige de chauffage comprennent des données de température de la tige de chauffage et des données de puissance de la tige de chauffage ; l’entraînement (S12) d’une pluralité de différents modèles de prédiction préliminaires selon les données de la tige de chauffage pendant chaque sous-période de temps prédéfinie, et le filtrage des différents modèles de prédiction préliminaires entraînés pour obtenir un modèle de prédiction optimal ; l’entrée (S13) des données de la tige de chauffage pendant une période de temps avant-prédiction prédéfinie dans le modèle de prédiction optimal pour obtenir un résultat de prédiction de la température ; la soustraction (S14) du résultat de prédiction de la température d’une valeur de température prédéfinie pour obtenir une valeur de différence entre le résultat de prédiction de la température et la valeur de température prédéfinie, et la détection d’une puissance de la tige de chauffage dans le cas où la valeur de différence est en dehors d’une plage de valeurs de différence prédéfinie ; et la détermination (S15) d’un vieillissement de la tige de chauffage dans le cas où la puissance de la tige de chauffage est supérieure à un seuil de puissance maximal prédéfini. Procédé pour prédire le vieillissement du composant chauffant dans le système de cuisson de matériau de batterie de traction selon la revendication 1, comprenant en outre : la régulation de la puissance de la tige de chauffage selon une règle de régulation prédéfinie, et la détection de la temperature d’une zone de température où se trouve la tige de chauffage après un temps prédéfini, dans le cas où la puissance de la tige de chauffage est inférieure au seuil de puissance maximal prédéfini ; et la détermination d’un vieillissement de la tige de chauffage dans le cas où la température de la zone de température où se trouve la tige de chauffage reste inchangée, ou une valeur croissante de la température de la zone de température où se trouve la tige de chauffage est inférieure à un seuil de température prédéfini. Procédé pour prédire le vieillissement du composant chauffant dans le système de cuisson de matériau de batterie de traction selon la revendication 1, comprenant en outre : l’envoi d’informations indiquant que la tige de chauffage dans une zone de température du four doit être remplacée dans le cas où un vieillissement de la tige de chauffage dans une zone de température du four est déterminé ; l’acquisition à nouveau de données de la tige de chauffage après avoir détecté un remplacement de la tige de chauffage, pour obtenir des données de la tige de chauffage après le remplacement de la tige de chauffage ; l’analyse de données de la tige de chauffage avant le remplacement de la tige de chauffage et de données de la tige de chauffage après le remplacement de la tige de chauffage dans la zone de température du four, en utilisant une pluralité de modules statistiques, pour obtenir une tendance de changement avant le remplacement de la tige de chauffage et une tendance de changement après le remplacement de la tige de chauffage dans la zone de température du four, dans lequel les modules statistiques comprennent une valeur moyenne, une variance, une dissymétrie et un coefficient d’aplatissement ; et la détermination d’un état de la tige de chauffage selon la tendance de changement avant le remplacement de la tige de chauffage et la tendance de changement après le remplacement de la tige de chauffage. Procédé pour prédire le vieillissement du composant chauffant dans le système de cuisson de matériau de batterie de traction selon la revendication 3, dans lequel la détermination de l’état de la tige de chauffage selon la tendance de changement avant le remplacement de la tige de chauffage et la tendance de changement après le remplacement de la tige de chauffage comprend : comparer la tendance de changement avant le remplacement de la tige de chauffage avec la tendance de changement après le remplacement de la tige de chauffage dans la zone de température du four ; pour obtenir la valeur de changement de données du remplacement de la tige de chauffage ; la détermination de la réalisation ou non d’une maintenance et d’un remplacement préventifs sur la tige de chauffage, dans le cas où la valeur de changement de données du remplacement de la tige de chauffage se situe dans une plage prédéfinie du changement de données du remplacement de la tige de chauffage ; la détermination d’une instabilité des performances de la tige de chauffage dans le cas où la valeur de changement de données du remplacement de la tige de chauffage ne se situe pas dans une plage prédéfinie du changement de données du remplacement de la tige de chauffage, et une valeur de différence entre la puissance de la tige de chauffage avant remplacement et la puissance de la tige de chauffage après remplacement ne se situe pas dans une plage de différence de puissance prédéfinie ; et la détermination précisant si un enregistrement de temps de maintenance de la tige de chauffage est incorrect dans le cas où une fluctuation de puissance de la tige de chauffage avant remplacement est en dehors d’une plage de fluctuations de puissance prédéfinie, une fluctuation de puissance de la tige de chauffage après remplacement se situe dans la plage de fluctuations de puissance prédéfinie, et après que de la tige de chauffage s’est échauffée après remplacement pendant une période de temps de chauffage prédéfinie, une température de la tige de chauffage après remplacement est maintenue à une température spécifique et une fluctuation de température de la tige de chauffage après remplacement se situe dans une plage de fluctuations de température prédéfinie. Procédé pour prédire le vieillissement du composant chauffant dans le système de cuisson de matériau de batterie de traction selon la revendication 1, dans lequel l’entraînement (S12) de la pluralité de différents modèles de prédiction préliminaires selon les données de la tige de chauffage pendant chaque sous-période de temps prédéfinie, et le filtrage des différents modèles de prédiction préliminaires entraînés pour obtenir le modèle de prédiction optimal comprennent : la construction d’un modèle de prédiction pour la tige de chauffage, et la détermination d’un nombre de séries d’entraînement et d’une condition de filtrage de modèle de conditions de filtrage de modèle correspondant à chaque série d’entraînement des séries d’entraînement, dans lequel le modèle de prédiction pour la tige de chauffage comprend une pluralité de différents modèles de prédiction préliminaires présélectionnés ; la détermination d’un ensemble de données à entrer pour l’entraînement et d’un ensemble de données à entrer pour le test dans chacune des séries d’entraînement selon les données de la tige de chauffage dans une sous-période de temps prédéfinie correspondant à chacune des séries d’entraînement ; dans chacune des séries d’entraînement, l’entraînement et le test du modèle de prédiction pour la tige de chauffage sur l’ensemble de données à entrer pour l’entraînement et l’ensemble de données à entrer pour le test pour délivrer une erreur de prédiction de test, le filtrage de la pluralité de différents modèles de prédiction préliminaires dans le modèle de prédiction pour la tige de chauffage selon l’erreur de prédiction de test délivrée et une condition de filtrage de modèle correspondant à une série d’entraînement actuelle pour obtenir un modèle d’examen de prédiction pour la tige de chauffage, et l’utilisation du modèle d’examen de prédiction pour la tige de chauffage comme modèle de prédiction pour la tige de chauffage dans une série d’entraînement suivante pour réaliser l’entraînement et le test du modèle de prédiction pour la tige de chauffage dans la série d’entraînement suivante jusqu’à ce que les séries d’entraînement soient réalisées ; et la détermination du modèle de prédiction optimal selon une erreur de prédiction de test délivrée par une série d’entraînement finale et une condition de filtrage de modèle correspondant à la série d’entraînement finale. Procédé pour prédire le vieillissement du composant chauffant dans le système de cuisson de matériau de batterie de traction selon la revendication 5, dans lequel dans le cas où les séries d’entraînement comprennent deux séries, la sous-période de temps prédéfinie comprend une période de temps prédéfinie avant la maintenance de tige de chauffage et une période de temps prédéfinie après la maintenance de tige de chauffage correspondant à une première série d’entraînement, et une période de temps prédéfinie avant la prédiction de la tige de chauffage correspondant à une deuxième série d’entraînement, et les conditions de filtrage de modèle comprennent une première condition de filtrage de série correspondant à la première série d’entraînement et une deuxième condition de filtrage de série correspondant à la deuxième série d’entraînement ; la première condition de filtrage de série comprend le filtrage d’une erreur de prédiction de test dans une première plage d’erreurs de test prédéfinie dans la première série d’entraînement, et la sélection d’un modèle de prédiction préliminaire correspondant à l’erreur de prédiction de test filtrée dans la première plage d’erreurs de test prédéfinie dans la première série d’entraînement, dans des modèles de prédiction pour la tige de chauffage de la première série d’entraînement, pour former un modèle de filtrage de prédiction pour la tige de chauffage de la première série d’entraînement ; et la deuxième condition de filtrage de série comprend le filtrage d’une erreur de prédiction de test avec une valeur minimale dans la deuxième série d’entraînement, la sélection d’un modèle de prédiction préliminaire correspondant à l’erreur de prédiction de test filtrée avec la valeur minimale, dans des modèles de prédiction pour la tige de chauffage de la deuxième série d’entraînement, et l’utilisation du modèle de prédiction préliminaire correspondant à l’erreur de prédiction de test filtrée avec la valeur minimale comme modèle de prédiction optimal. Procédé pour prédire le vieillissement du composant chauffant dans le système de cuisson de matériau de batterie de traction selon la revendication 1, comprenant en outre : l’affichage d’informations d’invite sur une interface d’affichage et l’envoi d’informations vocales à un dispositif de communication prédéfini dans le cas où un vieillissement de la tige de chauffage est déterminé. Système pour prédire le vieillissement d’un composant chauffant dans un système de cuisson de matériau de batterie de traction, comprenant : un module d’acquisition de données (1) configuré pour acquérir des données d’une tige de chauffage dans chaque zone de température d’une pluralité de zones de température d’un four pendant chaque sous-période de temps prédéfinie, dans lequel les données de la tige de chauffage comprennent des données de température de la tige de chauffage et des données de puissance de la tige de chauffage un module d’entraînement de modèle (2) configuré pour entraîner une pluralité de différents modèles de prédiction préliminaires selon les données de la tige de chauffage pendant chaque sous-période de temps prédéfinie, et filtrer les différents modèles de prédiction préliminaires entraînés pour obtenir un modèle de prédiction optimal ; un module de prédiction de température (3) configuré pour délivrer les données de la tige de chauffage pendant une période de temps avant-prédiction prédéfinie dans le modèle de prédiction optimal pour obtenir un résultat de prédiction de la température ; et un module de prédiction de vieillissement (4) configuré pour soustraire le résultat de prédiction de la température d’une valeur de température prédéfinie pour obtenir une valeur de différence entre le résultat de prédiction de la température et la valeur de température prédéfinie, et détecter une puissance de la tige de chauffage dans le cas où la valeur de différence est en dehors d’une plage de valeurs de différence prédéfinie ; et dans le cas où la puissance de la tige de chauffage est supérieure à un seuil de puissance maximal prédéfini, déterminer un vieillissement de la tige de chauffage. Dispositif informatique, comprenant une mémoire, un processeur et un programme informatique stocké dans la mémoire et exécutable par le processeur, dans lequel le processeur, lorsqu’il exécute le programme informatique, met en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Support de stockage lisible par ordinateur, stockant un programme informatique qui, lorsqu’il est exécuté par un processeur, met en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7.