一种车载氢燃料电池性能衰减实时预测方法

摘要

本发明公开了一种车载氢燃料电池性能衰减实时预测方法，涉及车用燃料电池技术领域。本发明包括以下步骤：建立基于学习向量量化神经网络的工况识别模型，识别变载、启/停、怠速和高负荷的4种工况类别；建立适用的改进实时雨流计数法；基于改进实时雨流计数法计算变载循环次数、启/停循环次数、怠速时间和高负荷时间；计算燃料电池的性能衰减率，即获得其寿命预测结果。本发明实现依据汽车行驶工况实时预测氢燃料电池性能衰减率，降低该类性能衰减预测方法的工程应用难度；通过本发明的应用，建立燃料电池混合动力汽车的燃料电池性能衰减指标，有利于汽车能量管理的实时优化，降低氢气消耗，有利于延长燃料电池的使用寿命。

申请人共 1 家

• 1.广西科技大学

IPC 分类号共 4 项