[发明专利]一种基于粒子滤波的氢燃料电池模型参数在线辨识方法在审
| 申请号： | 202310177816.0 | 申请日： | 2023-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN116169330A | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 郭晓宇;曾单;李文硕;王陈亮;董震 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学杭州创新研究院 |
| 主分类号： | H01M8/04992 | 分类号： | H01M8/04992;H01M8/04537;G01R31/367 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 江亚平 |
| 地址： | 310051 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于粒子滤波的氢燃料电池模型参数在线辨识方法。首先，基于待估计参数的先验知识，确定粒子数并进行初始化得到初始粒子集；其次，基于燃料电池的极化曲线模型，根据当前时刻的电堆电流和温度输入，对上一步各粒子进行递推，得到当前步粒子集的预测；最后，利用系统输出的电堆电压量测值计算各粒子的似然概率密度函数，根据该函数值对各粒子权重进行计算，将各粒子加权和作为当前步的参数后验估计值，根据权重对各粒子进行重采样，并返回预测步进行迭代。本发明实现了燃料电池极化曲线模型的在线辨识，具有实时、能够处理非线性参数与非高斯噪声情况等特点，适用于在运行过程中需要实时辨识极化曲线模型的氢燃料电池系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 粒子 滤波 燃料电池 模型 参数 在线 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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