【技术实现步骤摘要】
一种燃料电池阳极流道氮浓度估计方法及装置
本专利技术涉及车辆能源
，更具体地说，涉及一种燃料电池阳极流道氮浓度估计方法及装置。
技术介绍
清洁高效的可再生能源是未来车载能源发展的必然趋势。PEMFC(ProtonExchangeMembraneFuelCell，质子交换膜燃料电池)不受卡诺循环的限制，具有噪音、零污染、功率密度高、工作温度低、能量效率高、启动快、可长时间运行等优点，是未来汽车的理想动力装置之一。如图1所示，PEMFC在典型的运行模式下，在阴极侧通入加压的空气(H2O、O2和N2)，阳极侧通入加压的氢气(H2O和H2)。阴极流道氮浓度很高，由于浓度差驱动，氮气从阴极流道扩散到阳极流道。随着阳极氮气的不断积累，阳极氢气摩尔浓度下降，阻碍氢气向催化层传输，造成单体电压下降；氮积累造成的氢气摩尔浓度下降也会导致氢饥饿(H2Starvation)，进而造成催化层碳侵蚀(CarbonCorrosion)现象；氮穿透现象也增加了氢气循环泵的能量消耗，进一步降低了系统效率。另外，新的燃料电池电堆不断使用更薄的MEA(MembraneElectrodeAsse...
【技术保护点】
1.一种燃料电池阳极流道氮浓度估计方法，其特征在于，包括：在当前预估周期，以第一排氮周期作为阳极流道的排氮周期，所述第一排氮周期为在前一预估周期内计算得到的修订后的排氮周期，当前预估周期为初始预估周期时，所述第一排氮周期为预设排氮周期值；当前预估周期开始后，BP神经网络模型将第一氮浓度和所述第一排氮周期作为输入，计算得到第二氮浓度，所述第一氮浓度为前一预估周期计算得到的阳极流道的氮浓度，所述第二氮浓度为当前预估周期计算得到的经过当前预估周期后阳极流道的氮浓度，当前预估周期为初始预估周期时，所述第一氮浓度为预设氮浓度值；判断第二氮浓度是否大于氮浓度阈值，若是，则减小第一排氮周...
【技术特征摘要】
1.一种燃料电池阳极流道氮浓度估计方法，其特征在于，包括：在当前预估周期，以第一排氮周期作为阳极流道的排氮周期，所述第一排氮周期为在前一预估周期内计算得到的修订后的排氮周期，当前预估周期为初始预估周期时，所述第一排氮周期为预设排氮周期值；当前预估周期开始后，BP神经网络模型将第一氮浓度和所述第一排氮周期作为输入，计算得到第二氮浓度，所述第一氮浓度为前一预估周期计算得到的阳极流道的氮浓度，所述第二氮浓度为当前预估周期计算得到的经过当前预估周期后阳极流道的氮浓度，当前预估周期为初始预估周期时，所述第一氮浓度为预设氮浓度值；判断第二氮浓度是否大于氮浓度阈值，若是，则减小第一排氮周期，将减小后的数值作为在当前预估周期内计算得到的修订后的排氮周期，若否，则增大第一排氮周期，将增大后的数值作为在当前预估周期内计算得到的修订后的排氮周期。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述BP神经网络模型为前馈型，所述前馈型分为三层，所述三层分别为输入层、隐藏层和输出层；输入层到隐藏层的信号传播公式为：yj＝f(netj)j＝1，2，….，m其中，vj1表示与第一氮浓度对应的输入层到隐藏层的权矩阵，vj2表示与第一排氮周期对应的输入层到隐藏层的权矩阵，x1表示第一氮浓度，x2表示第一排氮周期，f(x)表示隐藏层阈函数，netj表示中间函数，m表示隐藏层神经元的个数，yj表示隐藏层输出信号；隐藏层到输出层的信号传播公式为：其中，wkj表示隐藏层到输出层的权矩阵，表示输出层输出的第二氮浓度，g(x)表示输出层阈函数，netk表示中间函数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述BP神经网络模型通过批量训练和设置训练冲量的方法得到。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对相邻两个预估周期计算得到的两个第二氮浓度之间的值进行线性插值处理。5.根据权利要求1～4任意一项所述的方法，其特征在于，预估周期为34秒。6.一种燃料电池阳极流道氮浓度估计装置，其特征在于，包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾欣，蔡俊，唐厚闻，
申请(专利权)人：上海汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31
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