一种质子交换膜燃料电池电压模型的建模方法技术

本发明专利技术公开了一种质子交换膜燃料电池电压模型的建模方法，包括以下步骤：1）给质子交换膜施加阶跃电流信号，采集其输出电压；2）处理输出电压数据，先剔除异常数据，然后进行低通滤波；3）对不同的传递函数形式，用PSO智能算法分别进行对象辨识；4）计算不同形式的传递函数下的相关性系数；5）选取相关性系数最接近1的传递函数作为电压模型。本发明专利技术的质子交换膜燃料电池电压模型的建模方法设计合理，模型精度得到了提升；且减少了模型参数，使得建模过程得到了简化。

A Modeling Method for Voltage Model of Proton Exchange Membrane Fuel Cell

【技术实现步骤摘要】
一种质子交换膜燃料电池电压模型的建模方法
本专利技术涉及一种建模方法，具体是一种质子交换膜燃料电池电压模型的建模方法。
技术介绍
燃料电池能直接将化学能转化为电能，具有高效、环境友好等优点，是21世纪对人类社会产生重大影响的技术之一，其中质子交换膜燃料电池是最具前景的燃料电池技术。质子交换膜燃料电池是一个非线性、强耦合的复杂动态系统,其动态特性涉及到流体力学、热力学以及电化学等众多学科。质子交换膜燃料电池系统建模包括电压模型、气体流道模型、膜湿度模型、电池温度模型、辅机模型等。质子交换膜燃料电池建模对电池的设计、开发和应用有极其重要的影响。但是由于其特性，要对其进行精确建模有相当大的困难。本专利技术只针对目前的电压模型精确度不高的问题提出一种质子交换膜燃料电池电压模型的建模方法，其采用PSO智能算法建立质子交换膜燃料电池的电压模型。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种质子交换膜燃料电池电压模型的建模方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种质子交换膜燃料电池电压模型的建模方法，包括以下步骤：1)给质子交换膜施加阶跃电流信号，采集其输出电压；2)处理输出电压数据，先剔除异常数据，然后进行低通滤波；3)对不同的传递函数形式，用PSO智能算法分别进行对象辨识；4)计算不同形式的传递函数下的相关性系数，公式如下；5)选取相关性系数最接近1的传递函数作为电压模型。作为本专利技术进一步的方案：步骤3的具体步骤为：初始化每个粒子的速度和位置，计算每个粒子的适应值，求出每个粒子的个体最优值，求出群体的全局最优值，改变粒子的速度和位置，判断是否满足结束条件，若满足结束条件，则结束；若不满足结束条件，则重新进行计算每个粒子的适应值及其后续过程，直至满足结束条件。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术的质子交换膜燃料电池电压模型的建模方法设计合理，模型精度得到了提升；且减少了模型参数，使得建模过程得到了简化。附图说明图1为质子交换膜燃料电池电压模型的建模方法的流程图。图2为质子交换膜燃料电池电压模型的建模方法中阶跃电流信号图。图3为质子交换膜燃料电池电压模型的建模方法中PSO智能算法的流程图。具体实施方式下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。请参阅图1-3，一种质子交换膜燃料电池电压模型的建模方法，包括以下步骤：1)给质子交换膜施加阶跃电流信号(见图2)，采集其输出电压；2)处理输出电压数据，先剔除异常数据，然后进行低通滤波；3)对不同的传递函数形式(如表1)，用PSO智能算法(图3)分别进行对象辨识；具体步骤为：初始化每个粒子的速度和位置，计算每个粒子的适应值，求出每个粒子的个体最优值，求出群体的全局最优值，改变粒子的速度和位置，判断是否满足结束条件，若满足结束条件，则结束；若不满足结束条件，则重新进行计算每个粒子的适应值及其后续过程，直至满足结束条件；表14)计算不同形式的传递函数下的相关性系数，公式如下；5)选取相关性系数最接近1的传递函数作为电压模型。本专利技术的工作原理是：通过质子交换膜燃料电池的控制系统，将电流突然升高，作为电流阶跃信号；通过质子交换膜燃料电池电压检测模块，采集输出电压；将得到的输出电压数据拷贝到电脑上，用Matlab软件进行处理和辨识。上面对本专利的较佳实施方式作了详细说明，但是本专利并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本专利宗旨的前提下作出各种变化。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种质子交换膜燃料电池电压模型的建模方法，其特征在于，包括以下步骤：1)给质子交换膜施加阶跃电流信号，采集其输出电压；2)处理输出电压数据，先剔除异常数据，然后进行低通滤波；3)对不同的传递函数形式，用PSO智能算法分别进行对象辨识；4)计算不同形式的传递函数下的相关性系数，公式如下；

【技术特征摘要】
1.一种质子交换膜燃料电池电压模型的建模方法，其特征在于，包括以下步骤：1)给质子交换膜施加阶跃电流信号，采集其输出电压；2)处理输出电压数据，先剔除异常数据，然后进行低通滤波；3)对不同的传递函数形式，用PSO智能算法分别进行对象辨识；4)计算不同形式的传递函数下的相关性系数，公式如下；5)选取相关性系数最接近1的传递函数作为电压模型。...

【专利技术属性】
技术研发人员：逄飞，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：北京,11