基于多尺度耦合的管式SOFC数值模拟

基于多尺度耦合模拟的思想,采用格子玻尔兹曼方法建立管式固体氧化物燃料电池(SOFC)电化学反应扩散数学模型,采用质量、动量、能力守恒方程建立CFD数学模型,并以反应放热量作为边界条件输入CFD模型中计算传热、流动问题.结果 表明,H2的浓度和反应时间随反应温度逐渐降低,电流密度随反应温度逐渐增加,空气流道中的气体温度和...     

基于改进RBF神经网络模型的SOFC性能预测方法

固体氧化物燃料电池(SOFC)测试存在费用高、实施困难以及耗时长等问题,因此,提出了一种基于径向基(radial basis function, RBF)神经网络的SOFC建模方法。首先采用数据驱动的方式利用RBF神经网络模型对电池中阳极、阴极、电解质厚度等微观结构对SOFC性能的影响进行分析,然后针对RBF神经网络模型参数选取困难、易陷入局部极值的问题,提出一种改进果蝇算法(improved fruit fly optimization algorithm, IFOA)对其进行优化,自动确定模型参数的同时确保其收敛于全局最优解。仿真结果表明,所提方法能够准确描述微观结构变化对SOFC性能的影响,相对于支撑向量机(support vector machine, SVM)模型能够获得更高的预测精度。     

基于广义回归神经网络的SOFC电压模型研究靠

首先介绍并分析了固体氧化物燃料电池(SOFC)的工作原理和理论电压模型.然后,针对SOFC系统过于复杂,理论电压模型存在明显不足的特点,试图绕开SOFC的内部复杂性,利用广义回归神经网络(GRNN)对SOFC系统进行辨识建模.模型以电池工作温度为神经网络辨识模型的输入量,电池电压/电流密度为输出量,利用750组实验数据作为训练样本,建立了SOFC在不同工作温度下的电池电压/电流密度动态响应模型.仿真结果表明了该方法的有效性,所建模型精度也较高.     

基于LS-SVM的SOFC系统自适应逆控制

关于固体氧化物燃料电池(Solid Oxide Fuel Cell,SOFC)性能的优化问题,其中工作温度和电压是关键参数。针对固体氧化物燃料具有较强的非线性且常规成熟线性理论不适用的特点,提出了一种最小二乘支持向量机(LS-SVM)的自适应逆控制策略。首先建立了SOFC的机理模型,然后采用LS-SVM方法建立了SOFC系统的逆动力学模型。在获得逆动力学模型的基础上,设计了一种逆动力学递推最小二乘支持向量机的控制方法。在自适应逆控制下,逆模型通过RLS算法更新,控制器依据ε-滤波进行在线调整。SOFC系统辨识和仿真结果表明,改进方法的可信性,辨识出的逆动力模型具有较高的精度,所设计的控制器能获得较好的控制性能。仿真结果可以为SOFC的实用化和产业化提供一定的理论依据。     

基于Zigbee协议的SOFC无线监控系统

固态氧化物燃料电池（Solid Oxide Fuel Cell,SOFC）因其高效率、零污染而被誉为21世纪最有潜力的发电技术之一。文章针对SOFC实际运行需要,研发了一种基于Zigbee无线传输协议的远程监控系统;介绍了基于Zigbee协议的XBeeProRF模块的使用方法;利用PLC做数据采集,随后PLC和PC间通过串口通信得到采集到的数据,最终在两个PC机之间利用Zigbee无线传输进行通信,从而构建了SOFC的无线远程监控系统。     

基于T-S模型的预测控制在SOFC中的应用

固体氧化物燃料电池(SOFC)被认为是21世纪最有潜力的发电技术之一.文章针对固体氧化物燃料电池(SOFC)具有较强的输出非线性且难以建模的特点,提出一种基于Takagi-Sugeno模型的模糊预测控制方法.文章先根据SOFC的结构建立了机理模型,然后采用模糊聚类的方法,建立了Takagi-Sugeno的预测模型来逼近模型中的非线性部分,并结合广义预测控制算法(GPC)来实现对SOFC的控制,此方法能很好的解决SOFC输出电压不稳定和难以跟踪设定功率的问题.对SOFC系统的仿真结果表明了该方法的有效性.     

融合自注意力的SOFC表面缺陷图像分割

固体氧化物燃料电池(SOFC)表面缺陷的图像分割, 对单片SOFC质量检测具有重要意义. 针对单片SOFC表面缺陷图像边缘模糊、背景复杂等问题, 提出一种融合自注意力的SOFC表面缺陷图像分割方法. 首先, 提出多通道自注意力模块, 以增强多通道间关联和提升通道表示; 其次, 利用多尺度注意力融合模块, 进一步提升网络对不同尺度缺陷特征的提取能力; 最后, 提出三元联合损失函数对训练过程进行监督. 实验表明, 提出方法在提升网络分割性能的同时可有效提取单片SOFC表面缺陷.     

基于人工神经网络的固体氧化物燃料电池性能 预测模型开发

固体氧化物燃料电池(Solid-Oxide Fuel Cell,SOFC)因其能量转换效率高而备受关注,但其相 关技术非常复杂,技术成熟度比质子交换膜燃料电池、直接甲醇燃料电池等其他类型的燃料电池低。 SOFC 的微观结构是影响其性能的因素之一,为加速 SOFC 的商业化应用,需要对其复杂微观结构进 行有效优化。同时,SOFC 性能测试实验耗时长、费用高,而高可靠性的 SOFC 计算机模型可用来缩 短 SOFC 微观结构优化时间和降低研发成本。该研究根据阳极支撑 SOFC 结构变化对应的性能实验 数据,开发了一种基于人工神经网络的、根据结构特性来预测其性能的 SOFC 计算机模型。实验过程 利用部分数据对该人工神经网络进行训练,并利用另一部分数据对其进行验证。结果显示,所开发的 SOFC 模型能够准确地根据微观结构的变化呈现其性能变化,适合用于 SOFC 微观结构的优化。     

SOFC电流密度特性的ELCPI多尺度仿真

对SOFC电化学反应扩散过程进行电流密度特性研究,有助于准确调控电流密度,提高电池运行安全性能以及延长电池寿命.分析电流密度的演变规律以及影响因素,往往无法有效仿真预测,只能粗略估测.为了准确快速地获取SOFC电流密度特性,提出了一种电化学反应扩散的投影积分多尺度方法(ELCPI).建立SOFC电化学反应扩散的二维九速LB模型,对模型演化结果用二阶精度的Runge-Kutta法实施外推,实现对不同工况下SOFC电化学反应由开始至平衡这一过程的ELCPI仿真分析.结果表明,入口气体浓度、温度和压力是影响电流密度的主因,同时表明采用ELCPI能准确快速地获取电流密度特性.介观仿真结果为SOFC电流密度的运行控制提供了理论依据,有利于优化电池系统效率和保证SOFC运行安全.     

一种SOFC燃烧室燃烧状态识别方法

针对固体氧化物燃料电池（SOFC）燃烧室燃烧状态识别问题,提出一种基于注意力机制与图像特征金字塔的SOFC燃烧室燃烧状态识别方法。该方法使用加权分布的自适应伽马矫正算法（AGCWD）进行数据前处理,对数据进行标准化;利用两个附加1×1卷积的全连接改进了压缩—激励结构,并结合空间注意力,提出了一种混合注意力结构,提升了网络特征提取能力;为增强特征的多尺度信息交流能力,使用双向计算和多尺度融合,提出了多尺度双向融合金字塔。实验表明,所提方法在参数量为3.98 M、浮点运算数（FLOPs）为397 M的前提下,识别准确率达到99.22%,能够有效识别SOFC燃烧室燃烧状态。     

Optimal Controller Design with Communication Delay for Solid Oxide Fuel Cell

Development of distributed control algorithms has attracted significant attention for control of large‐scale processes. In distributed control systems, there are signal transmissions between local subsystems. One subsystem does not have complete knowledge of the whole system and interactions between subsystems are not completely considered. Communication delay also places limitations on achievable best performance. In this paper, considering communication delay, a distributed method is proposed to design an optimal controller using a discrete linear model. The advantage of the proposed method is in taking communication delay into account and being robust against subsystem failure. The proposed approach has been applied on a solid oxide fuel cell, which is extremely nonlinear and has a huge number of state variables. The results show the advantages and applicability of the proposed method.     

基于启发式动态规划的固体氧化物燃料电池优化控制研究

固体氧化物燃料电池(SOFC)系统是一个非线性系统,现存的建模方法和优化控制算法很难对其进行精确的建模及优化控制;针对此问题,采用基于数据的建模方法,对固体氧化物燃料电池系统进行BP神经网络建模,然后在此基础上,首次采用启发式动态规划(HDP)算法对固体氧化物燃料电池系统中的各种气体分压、输出电压以及温度进行优化控制;Matlab仿真结果表明,基于BP神经网络的HDP优化算法具有收敛速度快、鲁棒性强、控制精度高等优点,并使固体氧化物燃料电池系统在负载变化时很快稳定输出电压,实现了优化控制,减少能耗。     

基于Fluent的微型燃料电池阴极建模

实验发现,微电子器械系统中的流体力学行为与其对应的宏观规律并不相同。该文基于计算流体力学软件-Fluent,结合传统燃料电池数学理论,以微型质子交换膜燃料电池（μPEMFC）为研究对象,运用微尺度流体力学,建立了电池的阴极数学模型。该模型根据动量守恒、质量守恒、能量守恒以及电化学、微米／纳米尺度流体力学,分析了阴极扩散层中氧气的摩尔分数分布以及催化层中氧气的反应速率,并与传统燃料电池模型进行了比较,指出了微型燃料电池的特殊性。     

固体氧化物燃料电池离子- 电子混合传导性Ni/ScSZ 燃料极的制备以及性能分析

在薄膜固体氧化物燃料电池中,为增加发生电化学反应的三相界面面积,燃料极和空气极通常制备成离子-电子混合传导性质的多孔形态。该研究将燃料极电化学反应(氢氧化反应)的催化剂——镍(Ni)和氧离子传导性好的氧化钪稳定的氧化锆(ScSZ)混合制备成离子-电子混合传导燃料极。实验结果显示,与纯 Ni 燃料极相比,所制备的 Ni/ScSZ 燃料极因其三相界面面积的增加,可显著降低极化电阻,但同时欧姆电阻也显著增加,从而最终导致燃料电池单池性能总体下降。     

基于多孔基片聚合物注入方法的薄膜固体氧化物燃料电池无支撑薄膜制备研究

为了控制薄膜固体氧化物燃料电池阳极的小孔尺寸,该研究提出了一种工艺简便的聚合物注入方法。首先,将液体聚苯乙烯以一定的压力注入到多孔氧化镍-氧化钇稳定的氧化锆(NiO-YSZ)基片;然后,经过机械切割,利用溅射法在阳极基片上沉积 300 nm 厚的电极薄膜;最后,利用热解法将 基片孔隙的聚苯乙烯移除,完成多孔阳极基片上的电极薄膜制备。利用该法获取的 NiO-YSZ 基片具有更好的小孔尺寸可控性,同时可以实现无支撑薄膜的制备,从而显著提高大面积薄膜固体氧化物燃料电池的生产效率。     

SAN存储系统的性能分析模型

存储区域网(SAN)作为一种新的网络存储体系结构，已成为存储领域重要的研究方向。性能研究是网络存储研究中的一个重点内容。该文通过对SAN数据传输流程的分析，建立了存储区域网系统的排队网络模型，并求得了基于光纤通道的模型性能参数的定量结果。通过仿真实验发现，模型的理论结果和仿真实验性能测试结果十分接近。     

新型网络信息系统安全模型及其数学评估

从系统功能的意义上分析了网络信息系统安全所面临的威胁,建立了一种新型通用网络信息系统安全模型,确定了影响网络信息系统安全性能的相对独立的基本因素和相应的子因素。采用模糊数学的理论,建立了一种新型综合安全评估数学模型和模糊相似选择方法。通过示例应用分析,以量化方式评估示例网络信息系统的安全性能,确定了网络信息系统的量化安全等级和排序,从而验证了该系统安全模型及数学评估理论的有效性和新颖性。     

燃料电池控制系统开发

首先介绍了燃料电池的原理和分类，质子交换膜燃料电池的主要特点和技术问题；并针对PEMFC电堆系统的复杂性，提出了PEMFC电堆系统结构．系统结构主要包括：燃料贮存与供给系统、空气供给系统、冷却水循环系统、功率测量系统、控制系统、报警系统和通讯系统。然后以定点DSP芯片TMS320F2812作为控制系统的核心，详细分析了质子交换膜燃料电池控制系统的硬件设计和软件设计；采用了合适的控制策略和控制算法，形成了实用化的燃料电池控制系统的雏形。     

平板式固体氧化物燃料电池的建模与仿真研究

基于气流模型以及热模型利用流体力学计算软件Fluent,建立平板式固体氧化物燃料电池（SOFC）的计算流体力学（CFD）模型。模型中采用电化学反应控制方程、质量、动量和能量守恒方程描述电池内的传热传质等物理过程,并对电池内部的运行电压、温度以及各种极化分布情况,进行了数值模拟。研究给出了顺流平板型SOFC与逆流平板型SOFC情况下,运行电压、温度和极化的分布。结果显示逆流平板型SOFC可获得更好的性能,具有更大的电功率密度和燃料利用率。