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申请/专利权人：西南交通大学
摘要：本发明公开一种适用于动态工况的PEMFC衰退融合预测方法，包括步骤：通过分析动态工况的负载范围，建立忽略浓差损失的极化曲线方程；进行极化曲线参数辨识，以及量化活化损耗与欧姆损耗来确定权重比例系数；通过归一化消除两种不同尺度老化参数之间的量纲差异，并根据加权融合来构建动态工况下的衰退指标；将蝠鲼觅食优化算法与粒子滤波相结合，并捕获PEMFC的整体退化趋势；利用门控循环单元神经网络预测可逆衰退的性能恢复过程，并与蝠鲼觅食优化粒子滤波算法的整体衰退趋势预测结果叠加，得到最终的衰退预测结果。本发明能够准确对PEMFC的性能衰退趋势进行预测，以弥补PEMFC在健康状态SOH评估和寿命优化方面的不足。
主权项：1.一种适用于动态工况的PEMFC衰退融合预测方法，其特征在于，包括步骤：步骤一，通过分析动态工况的负载范围，建立忽略浓差损失的极化曲线方程；步骤二，进行极化曲线参数辨识，以及量化活化损耗与欧姆损耗来确定权重比例系数；步骤三，通过归一化消除两种不同尺度老化参数之间的量纲差异，并根据加权融合来构建动态工况下的衰退指标；步骤四，将蝠鲼觅食优化算法与粒子滤波相结合，以解决粒子滤波算法重采样过程中的粒子贫化问题，并捕获PEMFC的整体退化趋势；步骤五，利用门控循环单元神经网络预测可逆衰退的性能恢复过程，并与蝠鲼觅食优化粒子滤波算法的整体衰退趋势预测结果叠加，得到最终的衰退预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南交通大学 一种适用于动态工况的PEMFC衰退融合预测方法
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