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公开(公告)号：CN111933973B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202010695477.1
申请日：2020-07-17
Applicant: 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
IPC: H01M8/04298 , H01M8/04858 , H01M8/04992 , H02J7/00 , B60L58/12 , B60L58/30 , B60L58/40
Abstract: 一种质子交换膜燃料电池混合能量管理系统，所述系统包括：PEMFC电堆、直流母线、负载、升压DC/DC变换器、锂电池、双向DC/DC变换器、第一控制器和第二控制器。提供的一种质子交换膜燃料电池混合能量管理系统，以PEMFC电堆输出负载平均功率、锂电池释放或吸收负载突变功率为基本策略，采用PI反馈控制算法实现功率输出控制，采用PI反馈控制算法实现电量控制，实现了负载跟踪的快速性和锂电池SOC的可控性，避免了PEMFC电堆内部的燃料亏空现象，有效地提高了系统整体性能。
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公开(公告)号：CN112904203A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110061489.3
申请日：2021-01-18
Applicant: 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明提供了一种智能燃烧室故障诊断平台，包括：数据采集模块，图像采集模块，信号处理模块、数据通讯模块、上位机、控制器和PLC；所述数据采集模块采集数据信号通过数据通讯模块上传到上位机进行监测并存储，图像采集模块采集图像信号输入到信号处理模块进行图片信息处理，并将处理得出的结果发送到控制器，控制器发送相应的控制信号至PLC，PLC执行反馈操作；其中，所述数据采集模块包括热电偶、流量计和压力计，所述图像采集模块为高温工业相机。本发明提供的方法，将以往的SOFC发电系统进行拆分，单独研究SOFC发电系统的燃烧室故障，能够准确定位燃烧室出现的故障，并及时做出调整，保证系统高效运行，提高发电系统的安全性和效率。
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公开(公告)号：CN112578290B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202011309262.8
申请日：2020-11-20
Applicant: 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
IPC: G01R31/385 , G01R31/3842 , G01R31/378 , H01M8/04992
Abstract: 本发明提供了一种固体氧化物燃料电池系统的动静态结合优化分析方法，包括：选取固体氧化物燃料电池系统的多个操作参数，通过静态最优化分析所述操作参数，得到的最优操作点组；获取固体氧化物燃料电池系统在最优操作点组下的开环输出响应特性，并找出不同类型阶跃变化负载扰动下的性能现象；根据性能现象确定最优控制方式和最优负载跟踪时间，进而得到最优控制策略。通过对固体氧化物燃料电池系统动静态协同最优化分析，发掘系统热电耦合基本规律，找出性能现象，设计基本控制策略，实现固体氧化物燃料电池系统安全、高效、快速运行。
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公开(公告)号：CN111933973A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010695477.1
申请日：2020-07-17
Applicant: 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
IPC: H01M8/04298 , H01M8/04858 , H01M8/04992 , H02J7/00 , B60L58/12 , B60L58/30 , B60L58/40
Abstract: 一种质子交换膜燃料电池混合能量管理系统，所述系统包括：PEMFC电堆、直流母线、负载、升压DC/DC变换器、锂电池、双向DC/DC变换器、第一控制器和第二控制器。提供的一种质子交换膜燃料电池混合能量管理系统，以PEMFC电堆输出负载平均功率、锂电池释放或吸收负载突变功率为基本策略，采用PI反馈控制算法实现功率输出控制，采用PI反馈控制算法实现电量控制，实现了负载跟踪的快速性和锂电池SOC的可控性，避免了PEMFC电堆内部的燃料亏空现象，有效地提高了系统整体性能。
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公开(公告)号：CN114139334B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202111132566.6
申请日：2021-09-26
Applicant: 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 一种固体氧化物燃料电池系统振荡根因检测方法，所述方法包括步骤：获取预设数量的固体氧化物燃料电池系统振荡过程变量；根据预设数量的所述固体氧化物燃料电池系统振荡过程变量筛选振荡分析子集；根据所述振荡分析子集获取振荡根因检测算法的最优参数；根据所述最优参数确定所述振荡分析子集中各过程变量间的因果关系；根据所述因果关系确定所述固体氧化物燃料电池系统的振荡根因。本申请提供的一种固体氧化物燃料电池系统振荡根因检测方法能准确、高效地检测出系统振荡根因，解决了固体氧化物燃料电池系统振荡根因定位效率低且影响系统运行的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111983489B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202010829112.3
申请日：2020-08-18
Applicant: 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
IPC: G01R31/388 , G01R31/392 , G01R31/36 , G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种SOFC系统放电故障含过渡模态的检测方法，包括收集SOFC系统运行的历时数据，进行相关性分析，找出影响SOFC系统放电特性的关键信号指标，关键信号指标为电压信号；采用经验模态分解方法将电压信号分解为多个IMF分量和一个res分量；在外部输入信号没有变化的状态下，若采用经验模态分解方法处理后的电压信号出现变化，则SOFC系统出现故障模态的过渡模态。本发明的目的在于解决SOFC系统忽略过渡模态所导致的不利于系统稳定、高效、长寿命放电的技术问题。
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公开(公告)号：CN114139334A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111132566.6
申请日：2021-09-26
Applicant: 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 一种固体氧化物燃料电池系统振荡根因检测方法，所述方法包括步骤：获取预设数量的固体氧化物燃料电池系统振荡过程变量；根据预设数量的所述固体氧化物燃料电池系统振荡过程变量筛选振荡分析子集；根据所述振荡分析子集获取振荡根因检测算法的最优参数；根据所述最优参数确定所述振荡分析子集中各过程变量间的因果关系；根据所述因果关系确定所述固体氧化物燃料电池系统的振荡根因。本申请提供的一种固体氧化物燃料电池系统振荡根因检测方法能准确、高效地检测出系统振荡根因，解决了固体氧化物燃料电池系统振荡根因定位效率低且影响系统运行的技术问题。
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公开(公告)号：CN111310305B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010058149.0
申请日：2020-01-19
Applicant: 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种固体氧化物燃料电池系统振荡变量获取方法及装置，其中方法包括：确定描述SOFC系统的输入变量、输出变量、状态变量；获取SOFC系统中包含的多个偏微分方程；根据输入变量、输出变量、状态变量以及多个偏微分方程，建立SOFC系统的状态空间模型；根据状态空间模型和SOFC系统的n个存在不同程度振荡的过程变量的实验数据，获得显著性振荡的子集；其中，n为正整数；根据显著性振荡的子集，获得显著性振荡的子集中的过程变量的频域格兰杰因果关系；根据SOFC系统的工作原理及工作流程，构建SOFC系统对应的定性模型；根据频域格兰杰因果关系以及定性模型，获得SOFC系统的振荡根源变量。本发明能够快速、准确的确定SOFC系统振荡根源。
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公开(公告)号：CN112578290A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011309262.8
申请日：2020-11-20
Applicant: 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
IPC: G01R31/385 , G01R31/3842 , G01R31/378 , H01M8/04992
Abstract: 本发明提供了一种固体氧化物燃料电池系统的动静态结合优化分析方法，包括：选取固体氧化物燃料电池系统的多个操作参数，通过静态最优化分析所述操作参数，得到的最优操作点组；获取固体氧化物燃料电池系统在最优操作点组下的开环输出响应特性，并找出不同类型阶跃变化负载扰动下的性能现象；根据性能现象确定最优控制方式和最优负载跟踪时间，进而得到最优控制策略。通过对固体氧化物燃料电池系统动静态协同最优化分析，发掘系统热电耦合基本规律，找出性能现象，设计基本控制策略，实现固体氧化物燃料电池系统安全、高效、快速运行。
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公开(公告)号：CN112329343A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011206956.9
申请日：2020-11-03
Applicant: 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明涉及电池故障检测领域，提供了一种电池故障检测模型训练方法、装置、设备和存储介质。方法包括：获取多个预设的系统变量；获取多个待处理的电池数据；根据多个预设的系统变量提取多个待处理的电池数据，得到对应的至少一个特征值；根据至少一个特征值计算对应的至少一个特征向量，得到至少一个目标向量；将至少一个目标向量输入至多个参数下的支持向量机模型，得到多个训练好的支持向量机模型；计算每个训练好的支持向量机模型准确率，得到多个模型的准确率；选取准确率最高的训练好的支持向量机模型作为目标模型。提高了电池故障的检测效率。
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