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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种燃料电池剩余使用寿命预测方法、系统、设备及终端获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115983084B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211475359.5，技术领域涉及：G06F30/25；该发明授权一种燃料电池剩余使用寿命预测方法、系统、设备及终端是由马睿;冯智;霍喆;张钰奇;王聪聪设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种燃料电池剩余使用寿命预测方法、系统、设备及终端在说明书摘要公布了：本发明属于燃料电池技术领域，公开了一种燃料电池剩余使用寿命预测方法、系统、设备及终端，通过控制系统接收来自LabView接口的命令和传感器获取的信号并存储燃料电池多种历史检测信号，获得燃料电池输出电压信号以及各时间段的电池极化曲线；对获得的信号进行预处理，将电压信号变为时间序列；剔除掉时间序列和极化曲线中的不合理信号，获得最终电压序列和多条极化曲线；再建立燃料电池老化模型，将极化曲线输入遗传算法中辨识出初始参数；构建EMD和粒子滤波相结合的方法，通过结合老化模型以及粒子滤波方法对剩余序列进行老化寿命预测。本发明能够对长周期工作的燃料电池进行在线剩余寿命的精准预测，保证系统长期的安全、稳定。

本发明授权一种燃料电池剩余使用寿命预测方法、系统、设备及终端在权利要求书中公布了：1.一种燃料电池剩余使用寿命预测方法，其特征在于，所述燃料电池剩余使用寿命预测方法包括训练阶段和预测阶段，通过控制系统接收来自LabView接口的命令和安装在辅助系统和电子负载上的传感器获取的信号并存储燃料电池多种历史检测信号，获得燃料电池输出电压信号以及各时间段的电池极化曲线；对获得的信号进行预处理，将电压信号变为时间序列；剔除掉时间序列和极化曲线中因采样误差所导致的不合理信号，获得最终电压序列和多条极化曲线；再建立燃料电池老化模型，将处理好的极化曲线输入遗传算法中辨识出初始参数；构建EMD和粒子滤波相结合的方法，通过结合老化模型以及粒子滤波方法对EMD处理好的剩余序列进行老化寿命预测； 所述燃料电池剩余使用寿命预测方法包括以下步骤： 步骤一，开始老化测试，通过控制系统接收来自LabView接口的命令和安装在辅助系统和电子负载上的传感器获取的信号；控制系统发送控制信号，将传感器获得的信号显示在LabView界面并存储在上位机中，记录燃料电池参数； 步骤二，对步骤一所获得的历史检测信号进行提取，获得燃料电池输出电压信号以及各时间段的电池极化曲线； 步骤三，对步骤二获得的输出电压信号进行预处理，将电压信号变为小时时间序列；剔除掉时间序列和极化曲线中因采样误差所导致的不合理信号，获得最终电压序列和多条极化曲线； 步骤四，基于质子交换膜燃料电池内部的老化行为建立半经验老化模型； 步骤五，通过遗传算法拟合步骤三中获得的极化曲线识别出初始时刻的老化模型参数； 步骤六，利用经验模态分解方法将步骤三中的电压序列进行本征模态分解，得到一系列本征模态分量以及剩余序列； 步骤七，根据所述老化模型建立粒子滤波算法框架； 步骤八，将步骤六中所获得的剩余序列输入所构建的粒子滤波算法框架中更新模型状态参数包含内阻增加速率、极限电流密度衰减速率、交换电流密度衰减速率； 步骤九，不再对粒子滤波进行权重更新以及重采样，将最终模型状态参数带入老化模型获得燃料电池的预测电压； 步骤十，设置燃料电池电压阈值，记录预测电压达到阈值时的时间，计算燃料电池剩余使用寿命； 所述步骤七中建立的PF框架为： 构建内部老化参数： ； 构建状态方程与观测方程： ； 其中，第一个方程是状态方程，R是过程噪声协方差矩阵，第二个方程是观测方程，Q是观测噪声协方差，是电堆输出电压，是电堆电流，是单片电池个数，是开路电压，是欧姆内阻初值，是内阻增加速率，、是常数，是运行温度，是时间，是交换电流密度初值，是交换电流密度衰减速率，是极限电流密度初值，是极限电流密度衰减速率，是第个时间点； 所述根据所述老化模型建立粒子滤波算法框架包括： 1根据如下公式进行初始化生成采样粒子以及权重： ； ； 2根据状态方程更新粒子： ； 3根据观测方程以及电压值更新权重： ； 4根据如下公式进行权重归一化与重采样： ； ； 5输出滤波值： ； 其中，是概率密度函数，是状态方程，是观测方程，时刻第个粒子，时刻第个粒子的权重，是粒子总数； 所述步骤十中设置的电压阈值为初始电压的96%，其中RUL的计算公式为： 其中，是电压预测值达到设定阈值的时间，是预测开始的时间。

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