[发明专利]基于模糊变量的串联温差发电器全局灵敏度分析方法

说明书

本发明涉及一种模糊变量的串联温差发电器全局灵敏度分析方法，属于温差发电领域。根据待研究的输出指标确定取多级温差发电器的设计参数，取串联温差发电器参数符合三角隶属函数分布，根据设计参数对应的三角模糊数隶属度函数和模糊变量基于方差的全局灵敏度分析理论，抽取灵敏度计算所需的N组输入样本，将输入样本代入待研究的指标的计算公式中，得到对应的条件期望的期望值和条件期望的方差值，计算输出响应的可信性方差分解式，然后将条件期望的期望值和条件期望的方差值、输出响应的可信性方差分解式代入灵敏度计算公式，计算全局灵敏度主指标和总指标；根据参数灵敏度主指标和总指标值的大小排序情况，判断系统参数对输出的影响大小。

技术领域

本发明属于温差发电领域，具体涉及串联温差发电器的全局灵敏度分析方法。

背景技术

温差发电技术利用材料的塞贝克效应，可将热能直接转换成电能，具有结构紧凑、无磨损、清洁、等一系列优点，是一种新型的、绿色环保的发电技术。目前它广泛运用于航天和军事等尖端领域。近年来，一批高性能热电材料的出现，为温差发电技术在普通工业和民用产业的应用提供了可能。单个热电模块组成的温差发电器的输出电压较低，输出功率也很小，无法直接驱动大多数直流负载,为满足更大的输出功率以及更好的性能参数，串联温差发电器得到了广泛的发展和应用。

目前针对温差发电器的研究主要集中于确定性参数下的优化问题，忽略了温差发电系统由于信息的不足和认知的不深入等因素所带来的参数的模糊不确定性，且研究表明，温差发电系统一些关键模糊设计参数的微小波动会导致系统输出性能有很大的变化。因此，针对温差发电系统进行全局灵敏度分析是十分有必要的。通过合理的参数设计和资源分配可以有效的提高系统的可靠性，具有重要的研究意义和应用价值。此研究主要针对涉及一般的串联温差发电系统进行不确定性分析，在此基础上建立全局灵敏度分析模型，通过全局灵敏度分析得到串联温差发电系统影响最大的因素等方面。

灵敏度分析包括局部灵敏度分析和全局灵敏度分析。局部灵敏度分析反映结构系统输入变量对输出响应局部的影响，当只考虑结构系统输出响应的局部影响时，该方法具有较高的应用价值。但是，局部灵敏度受限于名义点的选取，不能直接反映单个输入变量及多个输入变量的交互作用对输出性能统计特征的贡献，缺乏全局性与计算的稳点性。全局灵敏度分析也被称作重要性测度分析，其主要目的是研究结构系统输入基本变量对输出性能不确定性的影响情况，并依据影响程度的大小对输入变量进行重要性排序。经过不断的发展，许多成熟的全局灵敏度分析方法得到了实现，例如基于方差的全局灵敏度分析方法，矩独立全局灵敏度分析方法，以及基于抽样的全局灵敏度分析方法等等。

发明内容

要解决的技术问题

温差发电器在实际的制造和使用过程中，设计参数往往是波动的。为了提高串联温差发电器在不确定性环境下的稳定性，本发明提出一种基于模糊变量的串联温差发电器全局灵敏度分析方法。有助于在设计阶段帮助串联温差发电器进行敏感参数的精度控制，保证串联温差发电器的性能稳定性。

技术方案

一种基于模糊变量的串联温差发电器全局灵敏度分析方法，其特征在于：根据待研究的输出指标确定取串联温差发电器的设计参数，取串联温差发电器参数符合三角隶属函数分布，根据设计参数对应的三角模糊数隶属度函数和模糊变量基于方差的全局灵敏度分析理论，抽取灵敏度计算所需的N组输入样本，将输入样本代入待研究的指标的计算公式中，得到对应的条件期望的期望值和条件期望的方差值，计算输出响应的可信性方差分解式，然后将条件期望的期望值和条件期望的方差值、输出响应的可信性方差分解式代入灵敏度计算公式，计算全局灵敏度主指标和总指标；根据参数灵敏度主指标和总指标值的大小排序情况，判断系统参数对输出的影响大小。

本发明进一步的技术方案为：所述的输出指标为输出功率。

本发明进一步的技术方案为：所述的输出指标为效率。

本发明进一步的技术方案为：所述的设计参数包括温差发电器的结构参数、工作环境参数、串联回路的负载电阻。