[发明专利]一种自噬膜计算的燃料电池优化建模方法

说明书

技术领域

本发明涉及优化建模方法，尤其涉及一种自噬膜计算的质子交换膜燃料电池优化建模方法。

背景技术

由于具有严重的非线性特性，燃料电池建模一直是电化学领域的研究难点和热点。燃料电池的研究都以其数学建模为基础，建立准确的数学模型对燃料电池的理论研究和工程应用具有重要的意义；纵观目前各种燃料电池，质子交换膜燃料电池因其环保、高效低排、电池体表温度低、可快速响应负载的变化并能快速启停、低压安全可靠及普及潜力巨大等优点而受到广泛的关注；因此，质子交换膜燃料电池的建模准确度问题也变得日渐重要。

研究者们采用机理-经验相结合的建模方法，即系统辨识方法，根据燃料电池的机理和表象特征提出其模型结构，选择适宜的参数估计方法，求取模型参数。这些未知参数的估计值对得到的燃料电池数学模型的准确性有着重要影响。因此，在燃料电池模型结构式已知情况下的建模问题，可以将燃料电池模型的参数估计转化为优化问题。对于具有复杂性、约束性、非线性、多局部极小点等特点的工程实际优化问题，传统的优化方法容易陷入局部最优值或者甚至得不到最优值，使得受生物启发的智能优化方法得到人们的重视。细胞是生物系统的基石，同时又是一个经过漫长进化的具有复杂结构的精妙的“机器”，它内部错综复杂的行为都是在有效的方式下进行自我调节。过去计算科学却没有充分考虑到把细胞作为计算模型的灵感源泉，膜计算就是适应这种挑战而产生的。1998年，欧洲科学院院士Gheorghe Pǎun提出了膜计算的概念。生物细胞膜内的生化反应或细胞膜之间的物质交流被看成是一种计算过程，甚至细胞之间的物质交换也可以看成是计算单元之间的信息交流；从广义上来说，可以将整个生物体看成一个细胞膜，甚至可以将一个生物系统看成一个膜。本发明方法根据生物细胞胞内物质及能量的变异、传递及运输功能以及细胞膜的形态特征，抽象出自噬膜计算优化算法及相应的规则，可用于求解复杂的非线性优化问题；基于J.C.Amphlett等人于1995发表在美国期刊名为Journal ofthe Electrochemical Society上卷142，页码1-15的质子交换膜燃料电池的机理数学模型，考虑到其内部电化学反应过程的高度非线性和复杂性，将所提自噬膜计算优化建模方法用于解决质子交换膜燃料电池模型参数估计中，取得较理想的效果。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术不足，提供了一种自噬膜计算的质子交换膜燃料电池优化建模方法。

自噬膜计算的燃料电池优化建模方法包括如下步骤：

1)通过现场操作或者实验获得燃料电池的电流输入和电压输出的采样数据，对于同一组燃料电池的电流输入采样数据，燃料电池模型的电压估计输出与燃料电池的电压实际输出数据的误差平方和作为目标函数；

2)根据生物细胞胞内物质及能量的重组、变异及自噬现象，抽象出自噬膜计算的燃料电池优化建模方法；受细胞膜内各种细胞器功能的启发，提出如下自噬膜计算优化方法的规则：选择规则、交流规则、突发变异规则、重组规则和自噬规则；

3)设定自噬膜计算优化算法的初始环境和参数：拓扑结构、自噬膜计算运行的进化代数G＝500、突发变异概率为交流概率p_c＝0.2、重组概率p_sc＝0.2、自噬概率p_a＝0.8、可接受误差的大小ε＝1×10^-4和自噬膜计算方法的终止规则，其中a_p＝0.001，b_p＝0.099，c_p＝15/G，G₀＝G/2，g为当前运行代数；

4)运行自噬膜计算优化算法估计燃料电池模型中的未知参数ξ₁，ξ₂，ξ₃，ξ₄，b，λ，R_c：其中，ξ₁，ξ₂，ξ₃，ξ₄为电化学极化或活化极化电动势系数、b为浓差极化过电势系数、λ为欧姆电压降的外电路系数、R_c为欧姆电压降的燃料电池内电阻；通过最小化目标函数，得到燃料电池模型中未知参数的估计值，将估计值代入燃料电池模型中，形成燃料电池的数学模型。

所述的自噬膜计算优化算法的终止规则为：自噬膜计算优化算法所寻得的最优值小于可接受误差或自噬膜计算优化算法的运行代数达到最大代数。