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车载质子交换膜燃料电池催化层的孔结构识别效率低、精度差且实验要求严格,无法适应日趋规模化的行业发展体系,因此针对该问题,本文提出基于遗传粒子群的最大化类间方差(GA-PSO-Otsu)优化算法,实现对催化层扫描电镜图孔径分布和孔隙率高效、精确且自适应的识别和测算。首先,协同引入高斯卷积核与二值化阈值最大化类间方差,有效降低噪声和手动调参对精度和效率的影响,实现自动化去噪和孔结构识别;其次,进一步提出遗传粒子群算法,有效解决传统方法遍历参数耗时长和易陷入局部优化的问题,兼具高精度和高效率的优点;最后,通过对催化层结构和灰度分布差异明显的扫描电镜图的对比实验验证,表明该方法具备良好的鲁棒性、自适应性和实用性,与遍历所有参数的传统Otsu算法的孔隙率误差小于0.5%,测算耗时降低约26.2%。 ...
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针对传统多堆燃料电池的控制方法难以解决系统全功率范围高效运行与暂态电压稳定的问题,提出了一种计及多堆燃料电池效率特性的氢储混合系统协调优化控制方法,分为系统优化分配层与装备协调控制层。在系统优化分配层,提出了一种优化分配与轻载运行策略,以多堆燃料电池系统的效率最优为目标求解全功率映射集合,实现多堆燃料电池功率的优化分配,并避免燃料电池运行于轻载区间;在装备协调控制层,提出了一种燃料电池和电池组暂态功率快速平衡控制与稳态能量互补方法,实现两者之间暂、稳态的能量互补,抑制系统直流母线电压波动,提高系统的运行稳定性。基于Simulink平台进行算例分析,结果验证了所提协调优化控制方法的可行性与正确性。 ...
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