專利名稱：一種自噬膜計(jì)算的燃料電池優(yōu)化建模方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及優(yōu)化建模方法，尤其涉及一種自噬膜計(jì)算的質(zhì)子交換膜燃料電池優(yōu)化建模方法。
背景技術(shù)：
由于具有嚴(yán)重的非線性特性，燃料電池建模一直是電化學(xué)領(lǐng)域的研究難點(diǎn)和熱點(diǎn)。燃料電池的研究都以其數(shù)學(xué)建模為基礎(chǔ)，建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型對(duì)燃料電池的理論研究和工程應(yīng)用具有重要的意義；縱觀目前各種燃料電池，質(zhì)子交換膜燃料電池因其環(huán)保、高效低排、電池體表溫度低、可快速響應(yīng)負(fù)載的變化并能快速啟停、低壓安全可靠及普及潛力巨大等優(yōu)點(diǎn)而受到廣泛的關(guān)注；因此，質(zhì)子交換膜燃料電池的建模準(zhǔn)確度問(wèn)題也變得日漸重要。
研究者們采用機(jī)理-經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合的建模方法，即系統(tǒng)辨識(shí)方法，根據(jù)燃料電池的機(jī)理和表象特征提出其模型結(jié)構(gòu)，選擇適宜的參數(shù)估計(jì)方法，求取模型參數(shù)。這些未知參數(shù)的估計(jì)值對(duì)得到的燃料電池?cái)?shù)學(xué)模型的準(zhǔn)確性有著重要影響。因此，在燃料電池模型結(jié)構(gòu)式已知情況下的建模問(wèn)題，可以將燃料電池模型的參數(shù)估計(jì)轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問(wèn)題。對(duì)于具有復(fù)雜性、約束性、非線性、多局部極小點(diǎn)等特點(diǎn)的工程實(shí)際優(yōu)化問(wèn)題，傳統(tǒng)的優(yōu)化方法容易陷入局部最優(yōu)值或者甚至得不到最優(yōu)值，使得受生物啟發(fā)的智能優(yōu)化方法得到人們的重視。 細(xì)胞是生物系統(tǒng)的基石，同時(shí)又是一個(gè)經(jīng)過(guò)漫長(zhǎng)進(jìn)化的具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)的精妙的“機(jī)器”，它內(nèi)部錯(cuò)綜復(fù)雜的行為都是在有效的方式下進(jìn)行自我調(diào)節(jié)。過(guò)去計(jì)算科學(xué)卻沒(méi)有充分考慮到把細(xì)胞作為計(jì)算模型的靈感源泉，膜計(jì)算就是適應(yīng)這種挑戰(zhàn)而產(chǎn)生的。1998年，歐洲科學(xué)院院士 (iheorghe Mim提出了膜計(jì)算的概念。生物細(xì)胞膜內(nèi)的生化反應(yīng)或細(xì)胞膜之間的物質(zhì)交流被看成是一種計(jì)算過(guò)程，甚至細(xì)胞之間的物質(zhì)交換也可以看成是計(jì)算單元之間的信息交流；從廣義上來(lái)說(shuō)，可以將整個(gè)生物體看成一個(gè)細(xì)胞膜，甚至可以將一個(gè)生物系統(tǒng)看成一個(gè)膜。本發(fā)明方法根據(jù)生物細(xì)胞胞內(nèi)物質(zhì)及能量的變異、傳遞及運(yùn)輸功能以及細(xì)胞膜的形態(tài)特征，抽象出自噬膜計(jì)算優(yōu)化算法及相應(yīng)的規(guī)則，可用于求解復(fù)雜的非線性優(yōu)化問(wèn)題； 基于 J. C. Amphlett 等人于 1995 發(fā)表在美國(guó)期刊名為 Journal ofthe Electrochemical Society上卷142，頁(yè)碼1_15的質(zhì)子交換膜燃料電池的機(jī)理數(shù)學(xué)模型，考慮到其內(nèi)部電化學(xué)反應(yīng)過(guò)程的高度非線性和復(fù)雜性，將所提自噬膜計(jì)算優(yōu)化建模方法用于解決質(zhì)子交換膜燃料電池模型參數(shù)估計(jì)中，取得較理想的效果。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)不足，提供了一種自噬膜計(jì)算的質(zhì)子交換膜燃料電池優(yōu)化建模方法。
自噬膜計(jì)算的燃料電池優(yōu)化建模方法包括如下步驟
1)通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)操作或者實(shí)驗(yàn)獲得燃料電池的電流輸入和電壓輸出的采樣數(shù)據(jù)，對(duì)于同一組燃料電池的電流輸入采樣數(shù)據(jù)，燃料電池模型的電壓估計(jì)輸出與燃料電池的電壓實(shí)際輸出數(shù)據(jù)的誤差平方和作為目標(biāo)函數(shù)；
2)根據(jù)生物細(xì)胞胞內(nèi)物質(zhì)及能量的重組、變異及自噬現(xiàn)象，抽象出自噬膜計(jì)算的燃料電池優(yōu)化建模方法；受細(xì)胞膜內(nèi)各種細(xì)胞器功能的啟發(fā)，提出如下自噬膜計(jì)算優(yōu)化方法的規(guī)則選擇規(guī)則、交流規(guī)則、突發(fā)變異規(guī)則、重組規(guī)則和自噬規(guī)則；
3)設(shè)定自噬膜計(jì)算優(yōu)化算法的初始環(huán)境和參數(shù)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、自噬膜計(jì)算運(yùn)行的進(jìn)化代數(shù)G = 500、突發(fā)變異概率為;^ =ap + 1+exp[c^(g_Go)]、交流概率p。= 0. 2、重組概率ps。=0.2、自噬概率Pa = 0.8、可接受誤差的大小ε = IX 10_4和自噬膜計(jì)算方法的終止規(guī)則，其中 ειρ = 0. 001，bp = 0. 099，cp = 15/G，G0 = G/2，g 為當(dāng)前運(yùn)行代數(shù)；
4)運(yùn)行自噬膜計(jì)算優(yōu)化算法估計(jì)燃料電池模型中的未知參數(shù)ξ2，ξ 3, l4,b, A，R。其中，ξ” I2, I3' ξ 4為電化學(xué)極化或活化極化電動(dòng)勢(shì)系數(shù)、b為濃差極化過(guò)電勢(shì)系數(shù)、λ為歐姆電壓降的外電路系數(shù)、R。為歐姆電壓降的燃料電池內(nèi)電阻；通過(guò)最小化目標(biāo)函數(shù)，得到燃料電池模型中未知參數(shù)的估計(jì)值，將估計(jì)值代入燃料電池模型中，形成燃料電池的數(shù)學(xué)模型。
所述的自噬膜計(jì)算優(yōu)化算法的終止規(guī)則為自噬膜計(jì)算優(yōu)化算法所尋得的最優(yōu)值小于可接受誤差或自噬膜計(jì)算優(yōu)化算法的運(yùn)行代數(shù)達(dá)到最大代數(shù)。
所述的自噬膜計(jì)算優(yōu)化算法的膜拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為一巢形膜結(jié)構(gòu)，除表層膜和最內(nèi)層膜外，其它膜都包含其臨近內(nèi)層膜并同時(shí)被其外層膜包含。
所述的自噬膜計(jì)算優(yōu)化算法對(duì)燃料電池模型中的未知參數(shù)進(jìn)行估計(jì)的步驟為
1)設(shè)定自噬膜計(jì)算優(yōu)化方法的初始環(huán)境和燃料電池模型7個(gè)待估參數(shù)的搜索范圍，隨機(jī)產(chǎn)生對(duì)象集；
2)燃料電池模型的各組電流下的電壓估計(jì)輸出值與實(shí)際燃料電池的相應(yīng)電流下的電壓采樣輸出值的誤差平方和作為目標(biāo)函數(shù)；
3)具有巢型膜結(jié)構(gòu)的自噬膜計(jì)算優(yōu)化算法從最內(nèi)層膜開(kāi)始計(jì)算，除表層膜外的所有膜內(nèi)部區(qū)域的對(duì)象依次執(zhí)行選擇規(guī)則、交流規(guī)則、重組規(guī)則、突發(fā)變異規(guī)則操作；
4)如果每個(gè)膜內(nèi)區(qū)域的所有對(duì)象進(jìn)化完畢則進(jìn)入步驟5)，否則返回步驟3)；
5)表層膜內(nèi)對(duì)象執(zhí)行選擇規(guī)則、交流規(guī)則、重組規(guī)則、突發(fā)變異規(guī)則、終止規(guī)則； 如果滿足終止規(guī)則，則轉(zhuǎn)入步驟6)；否則使用自噬規(guī)則并將其部分最優(yōu)解，即部分侯選對(duì)象通過(guò)交流規(guī)則發(fā)送至最內(nèi)層膜中，繼續(xù)步驟幻，完成下一代的尋優(yōu)搜索；
6)當(dāng)自噬膜計(jì)算優(yōu)化算法運(yùn)行達(dá)到算法的終止準(zhǔn)則，所得最優(yōu)值作為燃料電池模型未知參數(shù)的估計(jì)值，將估計(jì)值代入燃料電池模型中，形成燃料電池的數(shù)學(xué)模型。
所述的選擇規(guī)則、交流規(guī)則、突發(fā)變異規(guī)則、重組規(guī)則、自噬規(guī)則、終止規(guī)則為
1)選擇規(guī)則
根據(jù)細(xì)胞膜的特性描述，細(xì)胞膜為卵磷脂雙分子層與蛋白質(zhì)鑲嵌的棗糕模型，卵磷脂雙分子層具有流動(dòng)性，能夠有選擇的讓部分生命所需物質(zhì)通過(guò)主動(dòng)運(yùn)輸、協(xié)同運(yùn)輸和自由運(yùn)輸進(jìn)出細(xì)胞膜；選擇規(guī)則定義為擁有小目標(biāo)函數(shù)值的對(duì)象將作為候選交流對(duì)象；所有對(duì)象均為搜索空間內(nèi)的可行解和它的目標(biāo)函數(shù)值的組合；
2)交流規(guī)則
交流規(guī)則表述為當(dāng)前膜將其一部分候選對(duì)象發(fā)送到其臨近的外層膜中；但某一運(yùn)行代數(shù)的表層膜部分候選對(duì)象則與最內(nèi)層膜的對(duì)象交流為下一運(yùn)行周期做準(zhǔn)備；此處，交流定義為用部分候選對(duì)象集替代目標(biāo)膜內(nèi)等數(shù)量的最差對(duì)象集；
3)重組規(guī)則
細(xì)胞膜內(nèi)有很多的細(xì)胞器，20多種氨基酸形成多種蛋白質(zhì)以供生命體生存及維持相應(yīng)體征；細(xì)胞膜內(nèi)蛋白質(zhì)在特殊情況下也會(huì)進(jìn)行分子重組；模擬蛋白質(zhì)的分子重組，算法通過(guò)重組規(guī)則產(chǎn)生出新的對(duì)象，這一規(guī)則為
權(quán)利要求
1.一種自噬膜計(jì)算的燃料電池優(yōu)化建模方法，其特征包括如下步驟1)通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)操作或者實(shí)驗(yàn)獲得燃料電池的電流輸入和電壓輸出的采樣數(shù)據(jù)，對(duì)于同一組燃料電池的電流輸入采樣數(shù)據(jù)，燃料電池模型的電壓估計(jì)輸出與燃料電池的電壓實(shí)際輸出數(shù)據(jù)的誤差平方和作為目標(biāo)函數(shù)；2)根據(jù)生物細(xì)胞胞內(nèi)物質(zhì)及能量的重組、變異及自噬現(xiàn)象，抽象出自噬膜計(jì)算的燃料電池優(yōu)化建模方法；受細(xì)胞膜內(nèi)各種細(xì)胞器功能的啟發(fā)，提出如下自噬膜計(jì)算優(yōu)化方法的規(guī)則選擇規(guī)則、交流規(guī)則、突發(fā)變異規(guī)則、重組規(guī)則和自噬規(guī)則；3)設(shè)定自噬膜計(jì)算優(yōu)化算法的初始環(huán)境和參數(shù)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、自噬膜計(jì)算運(yùn)行的進(jìn)化代數(shù)G = 500、突發(fā)變異概率為;^ =ap + 1+exp[c^(g_Go)]、交流概率p。= 0. 2、重組概率ps。= 0.2,自噬概率Pa = 0.8、可接受誤差的大小ε = IX 10_4和自噬膜計(jì)算方法的終止規(guī)則，其中、 =0. 001，bp = 0. 099，cp = 15/G，G0 = G/2，g 為當(dāng)前運(yùn)行代數(shù)；4)運(yùn)行自噬膜計(jì)算優(yōu)化算法估計(jì)燃料電池模型中的未知參數(shù)ξ”ξ2，ξ3，l4,b, λ, R。其中，ξ” ξ2，ξ3，ξ 4為電化學(xué)極化或活化極化電動(dòng)勢(shì)系數(shù)、b為濃差極化過(guò)電勢(shì)系數(shù)、 λ為歐姆電壓降的外電路系數(shù)、R。為歐姆電壓降的燃料電池內(nèi)電阻；通過(guò)最小化目標(biāo)函數(shù)， 得到燃料電池模型中未知參數(shù)的估計(jì)值，將估計(jì)值代入燃料電池模型中，形成燃料電池的數(shù)學(xué)模型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種自噬膜計(jì)算的燃料電池優(yōu)化建模方法，其特征在于所述的自噬膜計(jì)算優(yōu)化算法的終止規(guī)則為自噬膜計(jì)算優(yōu)化算法所尋得的最優(yōu)值小于可接受誤差或自噬膜計(jì)算優(yōu)化算法的運(yùn)行代數(shù)達(dá)到最大代數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種自噬膜計(jì)算的燃料電池優(yōu)化建模方法，其特征在于所述的自噬膜計(jì)算優(yōu)化算法的膜拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為一巢形膜結(jié)構(gòu)，除表層膜和最內(nèi)層膜外，其它膜都包含其臨近內(nèi)層膜并同時(shí)被其外層膜包含。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種自噬膜計(jì)算的燃料電池優(yōu)化建模方法，其特征在于所述的自噬膜計(jì)算優(yōu)化算法對(duì)燃料電池模型中的未知參數(shù)進(jìn)行估計(jì)的步驟為1)設(shè)定自噬膜計(jì)算優(yōu)化方法的初始環(huán)境和燃料電池模型7個(gè)待估參數(shù)的搜索范圍，隨機(jī)產(chǎn)生對(duì)象集；2)燃料電池模型的各組電流下的電壓估計(jì)輸出值與實(shí)際燃料電池的相應(yīng)電流下的電壓采樣輸出值的誤差平方和作為目標(biāo)函數(shù)；3)具有巢型膜結(jié)構(gòu)的自噬膜計(jì)算優(yōu)化算法從最內(nèi)層膜開(kāi)始計(jì)算，除表層膜外的所有膜內(nèi)部區(qū)域的對(duì)象依次執(zhí)行選擇規(guī)則、交流規(guī)則、重組規(guī)則、突發(fā)變異規(guī)則操作；4)如果每個(gè)膜內(nèi)區(qū)域的所有對(duì)象進(jìn)化完畢則進(jìn)入步驟5)，否則返回步驟3)；5)表層膜內(nèi)對(duì)象執(zhí)行選擇規(guī)則、交流規(guī)則、重組規(guī)則、突發(fā)變異規(guī)則、終止規(guī)則；如果滿足終止規(guī)則，則轉(zhuǎn)入步驟6)；否則使用自噬規(guī)則并將其部分最優(yōu)解，即部分侯選對(duì)象通過(guò)交流規(guī)則發(fā)送至最內(nèi)層膜中，繼續(xù)步驟幻，完成下一代的尋優(yōu)搜索；6)當(dāng)自噬膜計(jì)算優(yōu)化算法運(yùn)行達(dá)到算法的終止準(zhǔn)則，所得最優(yōu)值作為燃料電池模型未知參數(shù)的估計(jì)值，將估計(jì)值代入燃料電池模型中，形成燃料電池的數(shù)學(xué)模型。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種自噬膜計(jì)算的燃料電池優(yōu)化建模方法，其特征在于所述的選擇規(guī)則、交流規(guī)則、突發(fā)變異規(guī)則、重組規(guī)則、自噬規(guī)則、終止規(guī)則為1)選擇規(guī)則根據(jù)細(xì)胞膜的特性描述，細(xì)胞膜為卵磷脂雙分子層與蛋白質(zhì)鑲嵌的棗糕模型，卵磷脂雙分子層具有流動(dòng)性，能夠有選擇的讓部分生命所需物質(zhì)通過(guò)主動(dòng)運(yùn)輸、協(xié)同運(yùn)輸和自由運(yùn)輸進(jìn)出細(xì)胞膜；選擇規(guī)則定義為擁有小目標(biāo)函數(shù)值的對(duì)象將作為候選交流對(duì)象；所有對(duì)象均為搜索空間內(nèi)的可行解和它的目標(biāo)函數(shù)值的組合；2)交流規(guī)則交流規(guī)則表述為當(dāng)前膜將其一部分候選對(duì)象發(fā)送到其臨近的外層膜中；但某一運(yùn)行代數(shù)的表層膜部分候選對(duì)象則與最內(nèi)層膜的對(duì)象交流為下一運(yùn)行周期做準(zhǔn)備；此處，交流定義為用部分候選對(duì)象集替代目標(biāo)膜內(nèi)等數(shù)量的最差對(duì)象集；3)重組規(guī)則細(xì)胞膜內(nèi)有很多的細(xì)胞器，20多種氨基酸形成多種蛋白質(zhì)以供生命體生存及維持相應(yīng)體征；細(xì)胞膜內(nèi)蛋白質(zhì)在特殊情況下也會(huì)進(jìn)行分子重組；模擬蛋白質(zhì)的分子重組，算法通過(guò)重組規(guī)則產(chǎn)生出新的對(duì)象，這一規(guī)則為
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種自噬膜計(jì)算的燃料電池優(yōu)化建模方法。包括如下步驟1)通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)操作或者實(shí)驗(yàn)獲得燃料電池的電流輸入和電壓輸出采樣數(shù)據(jù)，將燃料電池模型的估計(jì)輸出與實(shí)際輸出采樣數(shù)據(jù)的誤差平方和作為最小化目標(biāo)函數(shù)；2)受生物細(xì)胞胞內(nèi)物質(zhì)及能量的重組、變異、自噬啟發(fā)，抽象出一種自噬膜計(jì)算的燃料電池優(yōu)化建模方法及其相應(yīng)的仿生規(guī)則；3)設(shè)定算法運(yùn)行參數(shù)；4)運(yùn)行所述的自噬膜計(jì)算優(yōu)化算法對(duì)燃料電池模型中的未知參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，通過(guò)最小化目標(biāo)函數(shù)，得到模型中未知參數(shù)的估計(jì)值，將估計(jì)值代入燃料電池模型中，形成數(shù)學(xué)模型。本發(fā)明建模方法，具有抗早熟、尋優(yōu)精度高、收斂快的特點(diǎn)，也適用于其他復(fù)雜化學(xué)反應(yīng)過(guò)程的建模。
文檔編號(hào)H01M8/04GK102521523SQ201110443950
公開(kāi)日2012年6月27日 申請(qǐng)日期2011年12月27日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月27日
發(fā)明者楊世品, 王寧 申請(qǐng)人:浙江大學(xué)