[发明专利]基于ALMBO优化算法的质子交换膜燃料电池子空间辨识方法有效
| 申请号： | 202111143223.X | 申请日： | 2021-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN114137829B | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 孙成硕;金饶;戚志东;徐胜元;单梁;周礼锋;张扬;沈致远 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 岑丹 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于ALMBO优化算法的质子交换膜燃料电池子空间辨识方法，首先，选取模型辨识的输入输出变量，并在PEMFC测控平台采集数据。然后，构建输入输出数据的Hankel矩阵，并通过SVD分解求取系统的阶次。本发明发明引入改进的优化算法—变异反向学习的自适应帝王蝶优化算法(ALMB O)，在迁移算子中，引入变异反向学习策略，对蝴蝶的位置进行变异更新，增加种群的多样性。在调整算子中，融入自适应的思想，使得调整算子随着迭代次数的变化进行线性调整，提高了算法适应度，增强算法的寻优能力。并对适应度最差的5个粒子采用柯西变异，提高其寻优能力。本发明无需复杂的电堆特性分析，且引入改进的优化算法，寻优精度高，模型输出更加贴切真实工作特性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 almbo 优化 算法 质子 交换 燃料电池 空间 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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