一种基于ISSA-EKF提高燃料电池系统稳定运行的控制方法技术方案

本发明专利技术提供了一种基于ISSA‑EKF提高燃料电池系统稳定运行的控制方法。涉及质子交换膜燃料电池控制技术领域。采用卡尔曼滤波算法减小传感器噪声干扰，提高系统运行稳定性，为了提高滤波效果，采用改进麻雀算法优化卡尔曼增益，改进麻雀算法采用SPM混沌映射与动态镜像学习机制融合的控制策略初始化麻雀种群，增加种群的多样性；动态惯性权重和三角形游走复合策略更新发现者位置公式；柯西逆累积分布变异更新跟随者和警戒者位置公式。通过改进麻雀算法在系统状态变量迭代更新时输出协方差矩阵最优解，提高卡尔曼滤波效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及燃料电池控制，特别涉及一种基于issa-ekf提高燃料电池系统稳定运行的控制方法。

技术介绍

1、质子交换膜燃料电池系统是由电堆、空气供给系统、氢气供给系统、水热管理系统和控制系统组成。燃料电池是一个多输入多输出的非线性系统，系统中各信号的采集常采用传感器测量并上传到控制器，质子交换膜燃料电池系统中传感器包括反应气流量传感器、反应气压力传感器、冷却水进出堆温度传感器、水箱液位传感器等。传感器测量精度与价格息息相关，传感器精度越高，价格越高，使得系统成本增加。普通传感器在测量信号时由于传感器机械传动部分存在摩擦、间隙等缺陷，会发生信号迟滞，会造成测量信号中含有干扰噪声，产生波动。进而通过控制器得到的控制信号（空压机控制信号、水泵控制信号、散热风扇控制信号、氢气循环泵控制信号等）也不稳定，含有噪声，出现纹波，不利于系统高效运行，因此对传感器测量信号进行优化显得尤为重要，在控制传感器成本下得到最佳的测量信号。

技术实现思路

1、本专利技术目的就在于为了解决上述的问题，而提供一种基于issa-ekf提高本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于ISSA-EKF提高燃料电池系统稳定运行的控制方法，其特征在于：包括采用改进后的麻雀搜索算法优化扩展卡尔曼滤波算法进行质子交换膜燃料电池系统传感器信号预测估计；所述改进麻雀搜索算法改进如下：

2.根据权利要求1所述的一种基于ISSA-EKF提高燃料电池系统稳定运行的控制方法，其特征在于：采用改进麻雀搜索优化扩展卡尔曼滤波算法进行质子交换膜燃料电池系统传感器信号预测估计的步骤如下：

【技术特征摘要】

1.一种基于issa-ekf提高燃料电池系统稳定运行的控制方法，其特征在于：包括采用改进后的麻雀搜索算法优化扩展卡尔曼滤波算法进行质子交换膜燃料电池系统传感器信号预测估计；所述改进麻雀搜索算法改进如下：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：于庆瑞，黄文辉，王军，李晓宁，刘增辉，张景峰，董海鹰，
申请(专利权)人：甘肃长城氢能源工程研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：