广东技术师范大学杨忠高获国家专利权
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龙图腾网获悉广东技术师范大学申请的专利燃料电池的温度监测系统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:CN116936855B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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:202310880612.3,技术领域涉及:H01M8/04007;该发明授权燃料电池的温度监测系统是由杨忠高;杨源生;江其金;黄柏南;李海风设计研发完成,并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本燃料电池的温度监测系统在说明书摘要公布了:本发明公开了燃料电池的温度监测系统,属于燃料电池技术领域。为解决现有温控系统难以对温度变化趋势进行有效预测的问题,本发明的数据处理单元对温度监测单元所检测的检测数据进行分析处理,智能警报单元根据数据处理单元所生成检测数据图像进行预警预测,根据预测结果生成预警警报,温度控制单元根据燃料电池的温度检测结果控制进行温控操作,保证电池处于一个适宜的运行温度,智能警报单元在控温时对操作者发起温控警报,此外在电池温度的变化趋势趋近温控阈值时,会对操作者发起预警警报,使得燃料电池在达到异常温度之前就得到有效的预测和处理,相对于高温警报降温而言,可以有效避免电池达到异常温度,有效提高电池的使用寿命。
本发明授权燃料电池的温度监测系统在权利要求书中公布了:1.燃料电池的温度监测系统,其特征在于,包括: 燃料电池系统,用于实现通信以及生成人机界面交互功能,通过控制平台登入系统,人机交互生成控制数据并向指令解读单元发送信号; 温度监测单元,用于对燃料电池的温度实时温度进行检测,并获得电池温度及检测数据; 数据处理单元,用于对温度监测单元所检测的检测数据进行分析处理,并根据处理结果输出检测数据图像; 温度显示单元,用于对温度监测单元所检测的燃料电池温度情况进行显示; 温度控制单元,用于根据温度监测单元的电池温度检测结果对燃料电池进行温度控制,所述温度控制分为降温控制以及保温控制,在检测结果显示燃料电池温度较高时,启动降温控制,在检测结果显示燃料电池温度较低时,启动保温控制; 智能警报单元,用于对燃料电池系统进行智能警报,所述智能警报分为温控警报和预警警报,所述温控警报用于根据温度控制单元的温控设备运行情况进行警报,在温控设备运行过程中发起温控警报,所述预警警报用于根据数据处理单元所生成检测数据图像进行预警预测,根据预测结果生成预警警报; 工作日志单元,用于对温度监测单元、温度控制单元和智能警报单元的运行情况进行日志生成; 控制平台,用于对燃料电池系统发送控制指令并接收燃料电池系统所回传的数据信息,对温度监测单元、数据处理单元、工作日志单元、温度显示单元、温度控制单元和智能警报单元进行控制; 所述温度监测单元包括: 电池测温模块,用于对燃料电池的温度进行实时的检测,并将检测结果发送至数据采集模块进行实时记录; 数据采集模块,用于对电池测温模块所检测的燃料电池的温度进行记录,记录时对燃料电池的温度进行时间戳匹配,时间戳根据燃料电池的温度检测时的时间进行确定,每个时间戳匹配具有唯一燃料电池的温度,所述燃料电池的温度与其匹配的时间戳合并成时间区间温度; 数据输出模块,用于对数据采集模块所生成的时间区间温度进行数据传输,传输至数据处理单元; 所述数据处理单元包括: 时间采集模块,用于对燃料电池供电运行时间进行采集,生成时间数据; 联合分析模块,用于对时间区间温度和时间数据进行结合,对燃料电池在运行过程中的温度变化趋势进行生成,生成温度变化曲线; 温度预测模块,用于对温度变化曲线进行智能预测分析,对未来一定时间内的燃料电池温度增减区间进行预测; 所述温度预测模块包括: 预测子模块,用于根据所述温度变化曲线的整体分析,初步确定燃料电池的预测变化趋势; 提取子模块,用于当确定所述预测变化趋势为上升趋势时,从所述温度变化曲线中选取预设数量个大于第一预设温度值的时间点所对应的温度值序列,当确定所述预测变化趋势为下降时,从所述温度变化曲线中选取预设数量个小于第二预设温度值的时间点所对应的温度值序列; 第一计算子模块,用于基于所述温度值序列,根据如下公式计算得到未来一定时间内的最值温度值; , 其中,表示所述温度值序列中的最大温度值,表示所述温度值序列中的最小温度值,n表示所述温度值序列中的温度值个数,表示温度值序列中第i个温度值大小,表示温度值序列中第i-1个温度值大小,表示温度值序列中第i+1个温度值大小; 第二计算子模块,用于根据所述温度值序列对应的时间特征,确定所述最值温度值对应的预测时间点; , 其中,表示所述最值温度值对应的预测时间点,表示温度变化曲线的截至时间点,当最值温度值为最大值时,=,当最值温度值为最小值时,=,表示获取对应的时间长度,表示参考温度值; 确定子模块,用于在根据所述预测变化趋势和最值温度值及其对应的预测时间点,得到预测温度曲线。
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