公开(公告)号：CN118226273A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410296213.7

申请日：2024-03-15

申请人： 西南交通大学

发明人： 张雪霞 ,  黄瑞珂 ,  董思迪 ,  黄磊 ,  李原 ,  杜克文 ,  廖红波

IPC分类号： G01R31/367 ,  G01R31/378 ,  G01R31/392 ,  G01R31/396

摘要： 本发明公开一种质子交换膜燃料电池的衰退预测方法，包括步骤：获取质子交换膜燃料电池原始输出电压数据；根据原始输出电压数据，建立灰色Verhulst模型；建立背景值修正灰色Verhulst模型；基于反双曲正弦函对原始输出电压数据作变换，变换后得到优化灰色Verhulst模型所需的数据序列，对修正灰色Verhulst模型进行优化得到优化灰色Verhulst模型；基于所述优化灰色Verhulst模型的预测序列和原始数据序列残差值，得到残差序列，建立基于残差序列的残差灰色Verhulst模型，作为最终的衰退预测模型；根据衰退预测模型，最终得到质子交换膜燃料电池的衰退预测结果。本发明实现即使数据量少也能够对质子交换膜燃料电池衰退进行精准快速预测。

公开(公告)号：CN117949849A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410034510.4

申请日：2024-01-10

申请人： 西南交通大学

发明人： 张雪霞 ,  黄瑞珂 ,  董思迪 ,  黄磊 ,  李原 ,  杜克文 ,  蒋宇

IPC分类号： G01R31/392 ,  G01R31/396 ,  G01R31/378 ,  G01R31/367 ,  G01R31/382

摘要： 本发明公开一种质子交换膜燃料电池衰退预测的方法，基于Gini Gamma相关系数和改进的沙猫群LSTM算法结合的衰退预测模型，以相对电压损耗率作为动态的健康指标，以弥补现有质子交换膜燃料电池衰退预测算法的不足，实现对质子交换膜燃料电池衰退进行精准快速预测。本发明对不同负载电流对应的电压进行处理，通过计算相对电压损耗率，得到动态工况的健康指标，具有更高的准确性。本发明采用更适合处理非线性系统相关性的Gini Gamma相关系数来提取。本发明在传统沙猫群算法基础上增加了莱维飞行算法来优化LSTM，莱维飞行算法动机在于其能够有效扩展搜索空间，避免传统沙猫群算法陷入局部最优，能够对质子交换膜燃料电池衰退进行精准预测。