[發(fā)明專利]基于時空分離建模的SOFC溫度分布預(yù)測控制方法

有效

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• 申請日: 2021-06-30
• 公開（公告）號: CN113506896B
• 公開（公告）日: 2022-05-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 吳小娟;蔡新華;陽大楠
• 申請（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)
• 主分類號: H01M8/04298
• 分類號: H01M8/04298;H01M8/04701
• 代理公司: 電子科技大學(xué)專利中心 51203
• 代理人: 周劉英

1.基于時空分離建模的SOFC溫度分布預(yù)測控制方法，其特征在于，包括下列步驟：

步驟1、基于多物理場仿真軟件建立SOFC的熱-電-流耦合模型；

在建立的模型中確定多個采樣位置，并以預(yù)設(shè)的激勵信號為激勵輸入，獲取所述激勵輸入下各采樣位置在多個采樣時間點的溫度數(shù)據(jù)；

所述采樣位置所處的采樣平面為：模型中垂直于陽極、電解質(zhì)和陰極PEN層的一個內(nèi)部平面；

步驟2、對獲取的溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行時空分離，獲取溫度時空模型的主導(dǎo)空間基函數(shù)和對應(yīng)的時間系數(shù)；

采用最小二乘支持向量機方法LS-SVM對得到的時間系數(shù)進(jìn)行辨識，得到時間系數(shù)的辨識模型，并基于辨識模型確定的辨識時間系數(shù)，將辨識時間系數(shù)和主導(dǎo)空間基函數(shù)進(jìn)行相乘得到重構(gòu)的溫度時空模型；

其中，獲取溫度時空模型的主導(dǎo)空間基函數(shù)和對應(yīng)的時間系數(shù)具體為：

定義T(x,t)表示采樣位置x在時間采樣點t的溫度，N表示采樣位置x的數(shù)量，L表示時間采樣點的數(shù)量；

基于所有溫度輸出T(x,t)得到維度為L×N的溫度輸出矩陣X；

計算溫度自相關(guān)矩陣C：

計算溫度自相關(guān)矩陣C的特征值和特征向量，得到每個特征值對應(yīng)的特征向量，再對所有特征值降序排列，得到溫度自相關(guān)矩陣C的特征值序列；

確定主導(dǎo)空間基函數(shù)的數(shù)量n：當(dāng)溫度自相關(guān)矩陣C的特征值序列的前n個特征值的總和與所有特征值總和的百分比大于或等于99％時，得到n的取值；

根據(jù)溫度自相關(guān)矩陣C的特征值序列的前n個特征值對應(yīng)的特征向量，得到n個主導(dǎo)空間基函數(shù)：其中，β_i表示溫度自相關(guān)矩陣C的特征值序列的第i個特征值對應(yīng)的特征向量，且i＝1,…,n；

根據(jù)各主導(dǎo)空間基函數(shù)與溫度輸出矩陣X的內(nèi)積運算得到對應(yīng)的時間系數(shù)：

步驟3、基于重構(gòu)的時空溫度模型，使用非線性預(yù)測NMPC方法設(shè)置溫度控制器對溫度分布進(jìn)行控制。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述激勵信號包括：電流密度、燃料流速和空氣流速。

3.如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，采用最小二乘支持向量機方法LS-SVM對得到的時間系數(shù)進(jìn)行辨識，得到時間系數(shù)的辨識模型，并基于辨識模型確定的辨識時間系數(shù)具體包括：

設(shè)置時間系數(shù)回歸的辨識模型為：

其中，y_i(t)表示辨識模型輸出的時間系數(shù)，w_i表示權(quán)重系數(shù),ψ(·)表示非線性映射函數(shù)，z(·)表示LS-SVM的時間維特征輸入量，即采樣位置的溫度數(shù)據(jù)經(jīng)步驟2所述的時空分離所獲取的時間系數(shù)b_i(t)表示偏置項；

根據(jù)模型復(fù)雜度和均方誤差，設(shè)置優(yōu)化結(jié)構(gòu)風(fēng)險化函數(shù)為：

其中，e_i表示建模誤差，γ表示拉格朗日懲罰因子，α_i(t)表示拉格朗日乘子；

在對偶條件下對所述優(yōu)化結(jié)構(gòu)風(fēng)險化函數(shù)進(jìn)行求解，得到拉格朗日乘子α_i(t)和偏置項b_i(t)的求解結(jié)果；并基于非零解支持向量的數(shù)目L_SV，以及設(shè)置的RBF核函數(shù)K(·)計算辨識時間系數(shù)：

其中，α_i(τ)和b_i(τ)表示拉格朗日乘子和偏置項的求解結(jié)果。