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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于NSGAIII的空冷PEMFC温度控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120356985B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510539814.0，技术领域涉及：H01M8/04701；该发明授权一种基于NSGAIII的空冷PEMFC温度控制方法是由何璞;陈俊宏;黄嘉龙;张琛梓;沈星宇;何泽鸿;李端阳;桑瑾毓;蔡赛杰;陶文铨设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于NSGAIII的空冷PEMFC温度控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于NSGAIII的空冷PEMFC温度控制方法，涉及燃料电池热管理技术领域，包括以下步骤：获取RBF‑PID控制器控制热管理系统模型时的多个调整参数、超调量、温度辨识误差以及温度控制误差；建立单目标优化问题，对单目标优化问题进行求解；建立多目标优化问题，通过NSGAIII对多目标优化问题进行求解，得到多个最优调整参数；将多个最优调整参数输入至RBF‑PID控制器，通过具有多个最优控制参数的RBF‑PID控制器对空冷PEMFC的温度进行控制。本发明可以确保所得优化结果处于帕累托前沿，实现对空冷PEMFC的温度的精确控制，同时提供多个最优解以供不同设计需求，提升了求解效率。

本发明授权一种基于NSGAIII的空冷PEMFC温度控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于NSGAIII的空冷PEMFC温度控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取RBF-PID控制器控制空冷质子交换膜燃料电池PEMFC的热管理系统模型时的多个调整参数、温度控制误差、超调量以及温度辨识误差；对温度控制误差进行积分，得到第一子目标；对超调量进行平均，得到第二子目标；对温度辨识误差进行积分，得到第三子目标； 以多个调整参数为决策变量，以标准化第一子目标、标准化第二子目标以及标准化第三子目标之和最小化为单优化目标，建立单目标优化问题，对单目标优化问题进行求解，得到优化调整参数、第一优化子目标、第二优化子目标以及第三优化子目标； 以多个优化调整参数为决策变量，基于第一优化子目标、第二优化子目标以及第三优化子目标构建多优化目标，建立多目标优化问题，通过NSGAIII对多目标优化问题进行求解，得到多个最优调整参数； 将多个最优调整参数输入至RBF-PID控制器，通过具有多个最优控制参数的RBF-PID控制器对空冷PEMFC的温度进行控制； 所述获取RBF-PID控制器控制空冷质子交换膜燃料电池PEMFC的热管理系统模型时的多个调整参数、温度控制误差、超调量以及温度辨识误差，具体包括以下步骤： 将热管理系统模型在上一时刻的控制量、当前时刻的实际温度以及上一时刻的实际温度输入至RBF神经网络； 对RBF神经网络进行前向传播，得到温度辨识误差；基于温度辨识误差建立RBF神经网络的性能指标函数；所述RBF神经网络包括输入层、隐含层和输出层； 基于性能指标函数对RBF神经网络进行误差反向传播，得到RBF神经网络各层之间的权值以及隐含层的参数；在误差反向传播过程中，获取控制RBF神经网络各层之间的权值以及隐含层的参数的第一惯性权重和第二惯性权重以及学习率； 通过误差反向传播后的RBF神经网络获取热管理系统模型的雅可比信息； 基于当前时刻的给定温度和实际温度获取RBF-PID控制器的温度控制误差；基于温度控制误差建立RBF-PID控制器的性能指标函数； 基于性能指标函数，通过雅可比信息对比例、积分和微分的控制参数进行在线调整；在在线调整中，获取控制比例、积分和微分的控制参数的比例、积分和微分的调整率； 通过在线调整后的比例、积分和微分的控制参数对RBF-PID控制器的比例、积分和微分增益进行控制，得到当前时刻的控制量； 通过当前时刻的控制量对空冷PEMFC的温度进行控制； 所述基于性能指标函数对RBF神经网络进行误差反向传播，具体包括： 根据梯度下降法，隐含层到输出层权值的学习算法如下： ； 其中， ； 式中，为第一惯性权重，为第二惯性权重，为k时刻第j个隐含层至输出层的权值，-1时刻第个隐含层至输出层的权值，-2时刻第个隐含层至输出层的权值，-3时刻第个隐含层至输出层的权值，为权重在第时刻的改变量，为学习率，为RBF神经网络的性能指标函数； 所述通过雅可比信息对比例、积分和微分的控制参数进行在线调整，包括： 采用梯度下降法在线调整控制参数： ； 式中，为时刻的比例增益，为k时刻的比例增益改变量，为RBF-PID的性能指标函数，为比例增益的调整率，为k时刻的积分增益改变量，为时刻的积分增益，为积分增益的调整率，为k时刻的微分增益改变量，为时刻的微分增益，为微分增益的调整率。

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