质子交换膜燃料电池参数的多智能体协同优化与功率硬件在环实验验证

本文创新性地提出多智能体协同优化(MSO)算法，用于解决质子交换膜燃料电池(PEMFC)半经验模型参数辨识难题。通过搭建功率硬件在环(PHIL)实验平台，首次实现了动态负载条件下模型验证，电压模拟误差<1%，为燃料电池电动汽车(FCEV)的仿真控制和能量管理提供了高精度工具。

　　

Highlight亮点

本研究通过创新性的多智能体协同优化(MSO)算法，攻克了质子交换膜燃料电池(PEMFC)参数辨识的技术瓶颈，并首次采用功率硬件在环(PHIL)技术实现动态工况验证，为燃料电池系统精准建模树立了新标杆。

Section snippets研究精要

质子交换膜燃料电池建模与问题描述

本部分首先阐释PEMFC工作原理，详细推导半经验模型的数学表达式，最终构建出具有明确物理意义的参数辨识优化问题框架。

提出的MSO算法

在标准粒子群(SPSO)算法基础上，创新性地引入协同进化机制，通过设计新型速度更新方程，显著提升了算法在复杂参数空间中的全局搜索能力。

实验结果与讨论

采用MSO与PSO、GA、SA、SSO等算法对比测试，PHIL平台动态验证显示：MSO辨识模型的电压预测误差<1%，显著优于传统算法，完美复现了PEMFC在车辆行驶工况下的动态响应特性。

Conclusions结论

本研究成功将MSO算法应用于PEMFC参数辨识，通过PHIL实验验证了模型在动态负载下的可靠性，为燃料电池汽车能量管理系统开发提供了高精度仿真工具。