公开(公告)号：CN117744520A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311741491.0

申请日：2023-12-18

Applicant: 重庆大学

Inventor： 张财志 ,  郭欣宇 ,  曹秀娟 ,  牛童 ,  曾韬 ,  蔡浪

IPC: G06F30/28 ,  H01M8/04298 ,  G06F113/08 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明涉及一种金属板燃料电池多物理场建模及正交试验分析方法，属于电池管理技术领域。该方法包括：S1：基于真实金属板燃料电池电堆几何结构，建立包含各物理场的守恒方程、水传输与相变模型的金属板燃料电池数学模型，即CFD模型；S2：对建立的CFD模型进行网格划分，并开展网格独立性检验与实验验证；S3：选取正交试验参数；S4：确定关键参数因子及水平范围划定、空气化学计量比；S5：采用直观分析法或效应曲线图分析操作参数对电池输出性能和内部分布特性的影响。本发明能获得不同工况下各性能最优时对应的操作参数组合。

公开(公告)号：CN117744484A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311741482.1

申请日：2023-12-18

Applicant: 重庆大学

Inventor： 张财志 ,  刘澎 ,  曹秀娟 ,  蔡浪 ,  余幸子 ,  曾韬

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/126 ,  G06N3/086 ,  G06N3/084 ,  G06F111/06 ,  G06F111/10 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及一种风冷金属板燃料电池综合性能预测及优化方法，属于燃料电池技术领域。该方法包括：S1：数据准备：选择一个风冷金属板燃料电池进行基于正交试验工况设计的数值仿真试验，获取不同环境温度下的操作参数样本数据，并对样本数据进行预处理得到数据集；S2：构建基于BP神经网络的燃料电池综合性能预测模型，确定预测模型的输入变量和输出变量，确定网络拓扑结构和其他超参数；S3：采用LM算法训练预测模型；S4：利用网络性能评价参数验证模型的各个数据集预测精度；S5：采用遗传算法进行EVA最大值寻优，即最佳操作参数组合和EVA最优值求解。本发明减少燃料电池综合性能预测计算和时间成本，提高电池综合性能优化效果。

公开(公告)号：CN111430750B

公开(公告)日：2023-02-17

申请号：CN202010255379.6

申请日：2020-04-02

Applicant: 重庆大学

Inventor： 张财志 ,  曾韬 ,  余幸子 ,  陈家伟 ,  余涛 ,  廖全

IPC: H01M8/04082 ,  H01M8/04089 ,  H01M8/04537 ,  H01M8/04746 ,  H01M8/04955 ,  B60L58/30

Abstract: 本发明涉及一种预测式燃料电池汽车电堆阳极压力智能控制系统，属于电动汽车技术领域。该系统包括有一级减压阀、二级减压阀Ⅰ和二级减压阀Ⅱ、三通电磁阀、功率需求预测模块和燃料电池系统控制器；系统分别采用两个二级减压阀构成两个单独的供气支路：其中二级减压阀Ⅰ输出压力为0.5bar，构成低压供气支路；另一个二级减压阀Ⅱ输出压力为1.5bar，构成高压供气支路；系统根据功率需求预测模块预测的压力信号和整车需求功率及功率变化率信号切换工作模式。本发明能高压/低压模式切换智能控制，用以提升燃料电池在短时电力负荷拉升期间的动态响应性能，同时使长时间使用下的氢气利用率最优，并最大程度地保证了动态响应性能提升效果。

公开(公告)号：CN114419355A

公开(公告)日：2022-04-29

申请号：CN202210055604.0

申请日：2022-01-18

Applicant: 重庆大学

Inventor： 张财志 ,  牛童 ,  曾韬 ,  陈家伟 ,  黄伟峰

IPC: G06V10/762 ,  G06V10/77 ,  G06K9/62 ,  G01R31/36 ,  G01R31/392

Abstract: 本发明涉及一种基于聚类算法的燃料电池寿命快速预测方法，属于燃料电池技术领域。首先通过主成分分析PCA的方法将收集到的燃料电池系统高维运行数据集投影到三维特征向量空间。再将降维后的三维特征向量输入到聚类算法中，如K‑means和基于密度的噪声应用空间聚类DBSCAN。根据聚类结果，可以对运行条件相似的燃料电池电压数据进行分类。最后，所选电压数据可用于精确表示车载燃料电池组的真实性能退化。与未经处理的原始数据相比，该方法能够获得更准确、更可靠的燃料电池性能退化。

公开(公告)号：CN109950580B

公开(公告)日：2022-02-11

申请号：CN201910324416.1

申请日：2019-04-22

Applicant: 重庆大学

Inventor： 张财志 ,  曾韬 ,  罗梦烛 ,  王成 ,  余幸子 ,  张原志 ,  许家敏

IPC: H01M8/04089 ,  H01M8/0438 ,  H01M8/04746

Abstract: 本发明涉及一种低成本燃料电池堆阳极工作压力快速调节系统，属于燃料电池堆技术领域。该系统包括储氢罐、一级减压阀、二级低压减压阀、二级高压减压阀、电磁阀、气体缓冲器、压力传感器和燃料电池堆。提升燃料电池堆在高负载工况下的氢气供给响应速度和燃料电池堆的动态性能，避免因快速加载而导致氢气供给不足，从而影响燃料电池堆的动态性能、电压波动和工作效率。本发明主要采用减压阀、电磁阀和气体缓冲器来实现。相比线性比例调压阀调节氢气压力的方法，本发明成本更低、压力调节速度更快。

公开(公告)号：CN113363536A

公开(公告)日：2021-09-07

申请号：CN202110632772.7

申请日：2021-06-07

Applicant: 重庆大学

Inventor： 张财志 ,  刘浩 ,  曾韬 ,  冯缘 ,  余幸子

IPC: H01M8/04223

Abstract: 本发明涉及一种燃料电池短路活化电路及控制方法，属于燃料电池领域。该电路包括三个开关管、一个单向续流二极管和一个超级电容；根据燃料电池在运行过程中/运行前的短路活化的应用场合，采用两种不同的控制策略控制短路活化电路,将燃料电池进行短路活化；通过控制不同支路上三极管的导通及关断，将短路活化回路与燃料电池正常运行回路所分离，在短路活化回路上接入超级电容以提高燃料利用率，并最终实现提升燃料电池输出性能的目的。

公开(公告)号：CN119104917A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411509321.4

申请日：2024-10-28

Applicant: 重庆大学

Inventor： 张财志 ,  牛童 ,  曾韬 ,  陈乐圆 ,  李煜 ,  黄进

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/378 ,  G01R31/389 ,  G01R31/392

Abstract: 本发明涉及一种质子交换膜燃料电池健康状态和电化学性能快速在线预测方法，属于电池寿命预测技术领域，包括以下步骤：S1：采用DRT分析方法对电堆的Nyquist图进行分析，计算电堆内部各反应过程的阻抗；S2：根据电阻与电压的相关性分析，建立ECM衰退模型参数与电压的关系，估计燃料电池健康状态；S3：使用来自连续在线监测的数据来获得电堆内部各反应情况；通过混合神经网络模型预测电堆电压，外推得到各反应电阻值，提前得知电堆内的电化学反应相关进程；对燃料电池健康状态进行在线估计。

公开(公告)号：CN113363536B

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN202110632772.7

申请日：2021-06-07

Applicant: 重庆大学

Inventor： 张财志 ,  刘浩 ,  曾韬 ,  冯缘 ,  余幸子

IPC: H01M8/04223

Abstract: 本发明涉及一种燃料电池短路活化电路及控制方法，属于燃料电池领域。该电路包括三个开关管、一个单向续流二极管和一个超级电容；根据燃料电池在运行过程中/运行前的短路活化的应用场合，采用两种不同的控制策略控制短路活化电路,将燃料电池进行短路活化；通过控制不同支路上三极管的导通及关断，将短路活化回路与燃料电池正常运行回路所分离，在短路活化回路上接入超级电容以提高燃料利用率，并最终实现提升燃料电池输出性能的目的。

公开(公告)号：CN111430750A

公开(公告)日：2020-07-17

申请号：CN202010255379.6

申请日：2020-04-02

Applicant: 重庆大学

Inventor： 张财志 ,  曾韬 ,  余幸子 ,  陈家伟 ,  余涛 ,  廖全

IPC: H01M8/04082 ,  H01M8/04089 ,  H01M8/04537 ,  H01M8/04746 ,  H01M8/04955 ,  B60L58/30

Abstract: 本发明涉及一种预测式燃料电池汽车电堆阳极压力智能控制系统，属于电动汽车技术领域。该系统包括有一级减压阀、二级减压阀Ⅰ和二级减压阀Ⅱ、三通电磁阀、功率需求预测模块和燃料电池系统控制器；系统分别采用两个二级减压阀构成两个单独的供气支路：其中二级减压阀Ⅰ输出压力为0.5bar，构成低压供气支路；另一个二级减压阀Ⅱ输出压力为1.5bar，构成高压供气支路；系统根据功率需求预测模块预测的压力信号和整车需求功率及功率变化率信号切换工作模式。本发明能高压/低压模式切换智能控制，用以提升燃料电池在短时电力负荷拉升期间的动态响应性能，同时使长时间使用下的氢气利用率最优，并最大程度地保证了动态响应性能提升效果。

公开(公告)号：CN110103776A

公开(公告)日：2019-08-09

申请号：CN201910372378.7

申请日：2019-05-06

Applicant: 重庆大学

Inventor： 张财志 ,  曾韬 ,  白云峰 ,  王成

IPC: B60L58/30 ,  G06F17/50

Abstract: 本发明涉及一种基于智能迭代学习的燃料电池整车功率需求变化预测方法，属于新能源汽车功率需求响应控制领域。该方法：首先，采集燃料电池整车直流母线上的电流和电压信号，进而计算出实时功率、功率变化率和功率二阶导数作为迭代学习框架的初始输入数据集，再充分考虑到数据在时间维度上的特征，以最小二乘支持向量机智能算法为内核，将上一次迭代的输入数据集和输出数据集共同作为下一次迭代的输入数据集，通过迭代学习机制来预测车辆在nΔT秒后的功率及功率变化率。利用本发明基于迭代学习框架预测到的整车需求功率及其功率变化率数据，可以更好地预测控制燃料电池系统部件，提升燃料电池系统的控制响应速度。