质子交换膜燃料电池健康状态指标融合
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作者:
作者单位:

1.同济大学 汽车学院,上海 201804;2.同济大学 中德学院,上海 201804

作者简介:

周 苏(1961―),男,教授,博士生导师,工学博士,主要研究方向为新型车辆动力系统的建模、仿真和控制,人工智能技术在车辆交通中的应用。E-mail: suzhou@tongji.edu.cn

中图分类号:

TM911


Integration of State of Health Indicators for Proton Exchange Membrane Fuel Cells
Author:
Affiliation:

1.School of Automotive Studies, Tongji University, Shanghai 201804, China;2.Chinesisch-Deutsches Hochschulkolleg, Tongji University, Shanghai 201804, China

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    摘要:

    基于信息论的方法,筛选出包含较多燃料电池性能“不可逆衰退”信息的外部操作条件,采用二次规划法将筛选出的外部操作条件与输出电功率进行融合,提出了一种融合健康状态(state of health, SOH)指标。与以输出电功率为SOH的指标相比,采用融合SOH指标,在单调性、单池衰退一致性和综合评价指标上分别提升了22.83%、91.96%和55.60%。

    Abstract:

    In this paper, operating conditions containing more “irreversible degradation” information are filtered based on the method of the information theory. The sequential quadratic programming method is used to integrate operating conditions and the output power into the integrated state of health(SOH) indicator. Compared to the indicator with output power as SOH, the integrated SOH indicator improves by 22.83%, 91.96% ,and 55.60% in the monotonicity, consistency of aging, and comprehensive performance, respectively.

    参考文献
    相似文献
    [1]陈德海,华铭,邹争明,任永昌.优化分级T-S模糊控制动态估计纯电动汽车电池健康状态[J].北京理工大学学报,2019,39(6):609-614.
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周苏,潘志镕,温超凯,樊磊.质子交换膜燃料电池健康状态指标融合[J].同济大学学报(自然科学版),2023,51(11):1763~1770

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  • 收稿日期:2022-03-03
  • 在线发布日期: 2023-12-01
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