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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明提出了一种基于机理和数据驱动的PEMFC融合建模方法及系统，涉及燃料电池技术领域，适用于燃料电池的建模和参数优化。根据PEMFC的工作原理和实验数据构建半机理半数据驱动模型；确认模型的待辨识参数设定参数范围；将电堆及实验数据导入PEMFC模型中；以电池实际输出电压分别与机理和数据驱动模块输出电压的综合误差为目标函数，确定约束条件；采用进化编程算法优化待辨识参数，得出最优解；根据最优解实现PEMFC的最优控制。相较于现有方法，本发明能够实现更准确的模型构建，还能在进化过程中对上一轮的迭代结果评估，自适应调整进化结构，引导种群向最优解方向进化，有效提高算法性能，实现PEMFC参数的精准辨识。
主权项：1.一种基于机理和数据驱动的PEMFC融合建模方法，其特征在于：包括，分别根据质子交换膜燃料电池的工作原理和实验数据构建PEMFC的半机理半数据驱动模型；确认PEMFC模型中待辨识的参数并设定待辨识参数的范围；将电堆数据及实验相关数据导入到PEMFC模型中；以电池实际输出电压分别与机理模块和数据驱动模块输出电压的综合误差为目标函数，确定目标函数的约束条件；采用进化编程算法优化待辨识参数，得出最优的待辨识参数；根据输出的最优待辨识参数，实现质子交换膜燃料电池的最优控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于机理和数据驱动的PEMFC融合建模方法及系统
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