1.一种三元正极材料性能指标综合评价方法，其特征在于，包括以下步骤：获取三元正极材料在制备过程中不同烧结温度曲线下的SEM图像，并提取所述SEM图像中所述三元正极材料的迂曲度、粗糙度和一次颗粒大小三个关键的微观多尺度信息特征；

将三元正极材料的比表面积和粒径大小作为产品关键性能指标，同时根据提取的迂曲度和粗糙度预测比表面积，根据提取的一次颗粒大小预测粒径大小，并基于建立的三元正极材料性能指标综合评价模型，实现对三元正极材料关键性能指标的综合评价。

2.如权利要求1所述的三元正极材料性能指标综合评价方法，其特征在于，所述将三元正极材料的比表面积和粒径大小作为产品关键性能指标，同时根据提取的迂曲度和粗糙度预测比表面积，根据提取的一次颗粒大小预测粒径大小，并基于建立的三元正极材料性能指标综合评价模型，实现对三元正极材料关键性能指标的综合评价的步骤包括：根据函数逼近理论，采用多项式拟合方法分别建立迂曲度、粗糙度和一次颗粒大小三个关键的微观多尺度信息特征与温度之间的关系模型；

采用最小二乘参数辨识方法分别获取迂曲度与温度之间的关系模型、粗糙度与温度之间的关系模型、以及一次颗粒大小与温度之间的关系模型的参数；

建立三元正极材料的比表面积、粒径大小与三个关键的微观多尺度信息特征之间的关系模型；

基于相关性分析方法分别定义比表面积、粒径大小与三个关键的微观多尺度信息特征之间的预测函数的阶次d、e、f的值；

基于最小二乘参数辨识方法获取比表面积、粒径大小与三个关键的微观多尺度信息特征之间的预测函数的系数m、n、p的值；

根据历史数据，基于DE参数寻优的AP最优聚类方法与专家知识建立三元正极材料性能指标综合评价模型；

根据比表面积和粒径大小的预测模型分别获取比表面积与粒径大小的预测值，结合建立的所述三元正极材料性能指标综合评价模型综合评价三元正极材料产品性能。

3.如权利要求2所述的三元正极材料性能指标综合评价方法，其特征在于，所述根据函数逼近理论，采用多项式拟合方法分别建立迂曲度、粗糙度和一次颗粒大小三个关键的微观多尺度信息特征与温度之间的关系模型的步骤中：采用迂曲度与温度的多项式函数、糙度与温度的多项式函数、以及一次颗粒大小与温度的多项式函数进行拟合，辨识各个多项式函数的阶次以及各阶次多项式函数前的系数；

所述迂曲度与温度的多项式函数定义如下：

2 3 n

fR(T)＝a0+a1T+a2T+a3T+...+anT其中，T表示温度，an表示多项式系数，n表示多项式阶次，fR(T)表示迂曲度与温度的函数；

所述粗糙度与温度的多项式函数定义如下：

2 3 n

fF(T)＝b0+b1T+b2T+b3T+...+bnT其中，T表示温度，bn表示多项式系数，n表示多项式阶次，fF(T)表示粗糙度与温度的函数；

所述一次颗粒大小与温度的多项式函数定义如下：

2 3 n

fG(T)＝c0+c1T+c2T+c3T+...+cnT其中，T表示温度，cn表示多项式系数，n表示多项式阶次，fG(T)表示一次颗粒大小与温度的函数。

4.如权利要求2所述的三元正极材料性能指标综合评价方法，其特征在于，所述建立三元正极材料的比表面积、粒径大小与三个关键的微观多尺度信息特征之间的关系模型的步骤包括：将所述比表面积与三个关键的微观多尺度信息特征之间的预测函数定义如下：其中，m、n、p表示函数系数，d、e、f表示阶次，xR、xF、xG分别表示迂曲度值、粗糙度值和一次颗粒大小值，GBET表示比表面积；

将所述粒径大小与三个关键的微观多尺度信息特征之间的预测函数定义如下：其中，m、n、p表示函数系数，d、e、f表示阶次，xR、xF、xG分别表示迂曲度值、粗糙度值和一次颗粒大小值，GD50表示粒度大小。

5.如权利要求2所述的三元正极材料性能指标综合评价方法，其特征在于，所述三元正极材料性能指标综合评价模型包括计算最优聚类中心，所述根据历史数据，基于DE参数寻优的AP最优聚类方法与专家知识建立三元正极材料性能指标综合评价模型的步骤包括：初始化相似度矩阵S和归属度矩阵A(i，k)，确定偏向参数P调整范围；

根据迭代公式进行AP聚类算法，并计算聚类结果的Silhouette指标；

判断所述Silhouette指标是否达到全局最大值，若没有达到全局最大值，则优化偏向参数P和衰减因子λ，继续根据迭代公式进行AP聚类算法，并计算聚类结果的Silhouette指标，直至差分进化算法达到最大迭代次数或者寻找到Silhouette指标最大时对应的偏向参数P和衰减因子λ，则参数寻优终止；

将得到的最优偏向参数P和衰减因子λ代入AP聚类算法，输出最优聚类结果。

6.一种三元正极材料性能指标综合评价装置，其特征在于，包括：获取模块(10)，用于获取三元正极材料在制备过程中不同烧结温度曲线下的SEM图像，并提取所述SEM图像中所述三元正极材料的迂曲度、粗糙度和一次颗粒大小三个关键的微观多尺度信息特征；

评价模块(20)，用于将三元正极材料的比表面积和粒径大小作为产品关键性能指标，同时根据提取的迂曲度和粗糙度预测比表面积，根据提取的一次颗粒大小预测粒径大小，并基于建立的三元正极材料性能指标综合评价模型，实现对三元正极材料关键性能指标的综合评价。

7.如权利要求6所述的三元正极材料性能指标综合评价装置，其特征在于，所述评价模块(20)包括：第一建立单元(21)，用于根据函数逼近理论，采用多项式拟合方法分别建立迂曲度、粗糙度和一次颗粒大小三个关键的微观多尺度信息特征与温度之间的关系模型；

第一获取单元(22)，用于采用最小二乘参数辨识方法分别获取迂曲度与温度之间的关系模型、粗糙度与温度之间的关系模型、以及一次颗粒大小与温度之间的关系模型的参数；

第二建立单元(23)，用于建立三元正极材料的比表面积、粒径大小与三个关键的微观多尺度信息特征之间的关系模型；

定义单元(24)，用于基于相关性分析方法分别定义比表面积、粒径大小与三个关键的微观多尺度信息特征之间的预测函数的阶次d、e、f的值；

第二获取单元(25)，用于基于最小二乘参数辨识方法获取比表面积、粒径大小与三个关键的微观多尺度信息特征之间的预测函数的系数m、n、p的值；

第三建立单元(26)，用于根据历史数据，基于DE参数寻优的AP最优聚类方法与专家知识建立三元正极材料性能指标综合评价模型；

评价单元(27)，用于根据比表面积和粒径大小的预测模型分别获取比表面积与粒径大小的预测值，结合建立的所述三元正极材料性能指标综合评价模型综合评价三元正极材料产品性能。

8.如权利要求7所述的三元正极材料性能指标综合评价装置，其特征在于，所述第一获取单元(22)包括：拟合子单元，用于采用迂曲度与温度的多项式函数、糙度与温度的多项式函数、以及一次颗粒大小与温度的多项式函数进行拟合，辨识各个多项式函数的阶次以及各阶次多项式函数前的系数；

所述迂曲度与温度的多项式函数定义如下：

2 3 n

fR(T)＝a0+a1T+a2T+a3T+...+anT其中，T表示温度，an表示多项式系数，n表示多项式阶次，fR(T)表示迂曲度与温度的函数；

所述粗糙度与温度的多项式函数定义如下：

2 3 n

fF(T)＝b0+b1T+b2T+b3T+...+bnT其中，T表示温度，bn表示多项式系数，n表示多项式阶次，fF(T)表示粗糙度与温度的函数；

所述一次颗粒大小与温度的多项式函数定义如下：

2 3 n

fG(T)＝c0+c1T+c2T+c3T+...+cnT其中，T表示温度，cn表示多项式系数，n表示多项式阶次，fG(T)表示一次颗粒大小与温度的函数。

9.如权利要求7所述的三元正极材料性能指标综合评价装置，其特征在于，所述第二建立单元(23)包括：第一定义子单元(231)，用于将所述比表面积与三个关键的微观多尺度信息特征之间的预测函数定义如下：其中，m、n、p表示函数系数，d、e、f表示阶次，xR、xF、xG分别表示迂曲度值、粗糙度值和一次颗粒大小值，GBET表示比表面积；

第二定义子单元(232)，用于将所述粒径大小与三个关键的微观多尺度信息特征之间的预测函数定义如下：其中，m、n、p表示函数系数，d、e、f表示阶次，xR、xF、xG分别表示迂曲度值、粗糙度值和一次颗粒大小值，GD50表示粒度大小。

10.如权利要求7所述的三元正极材料性能指标综合评价装置，其特征在于，所述第三建立单元(26)包括：确定子单元(261)，用于初始化相似度矩阵S和归属度矩阵A(i，k)，确定偏向参数P调整范围；

计算子单元(262)，用于根据迭代公式进行AP聚类算法，并计算聚类结果的Silhouette指标；

判断子单元(263)，用于判断所述Silhouette指标是否达到全局最大值，若没有达到全局最大值，则优化偏向参数P和衰减因子λ，继续根据迭代公式进行AP聚类算法，并计算聚类结果的Silhouette指标，直至差分进化算法达到最大迭代次数或者寻找到Silhouette指标最大时对应的偏向参数P和衰减因子λ，则参数寻优终止；

输出子单元(264)，用于将得到的最优偏向参数P和衰减因子λ代入AP聚类算法，输出最优聚类结果。