一种基于变异粒子群和差分进化混合算法的PEMFC系统温度建模方法与流程

技术特征：

1.一种基于变异粒子群和差分进化混合算法的PEMFC系统温度建模方法，其特征在于：包括如下步骤：

(1)定义PEMFC系统各模块温度：燃料气体温度t₁，氧化气体温度t₂，冷却水温度t₃，阳极温度t₄，阴极温度t₅，质子膜温度t₆，阳极侧双极板温度t₇，阴极侧双极板温度t₈，定义温度向量p＝(t₁,t₂,t₃,t₄,t₅,t₆,t₇,t₈)；

(2)建立一个包含m个粒子的粒子群，设置种群规模m＝8，n为粒子号，n∈[1～m]最大进化代数A_max；个体n温度向量t_n＝(t_n1,t_n2,…,t_nD,)，d＝1,2,…,D，t_nd为个体n的第d维向量，D表示温度观察次数，d表示观察号；第n个粒子记为表示第n个粒子第a次迭代时的温度向量，初始时第n个粒子的温度增量记为表示第n个粒子第a次迭代时的温度增量，初始时

(3)计算第n个粒子自身最优解和全局最优解：

情况一：迭代次数a＝0

第n个粒子在第0次迭代时的解记为第n个粒子在第0次迭代时的自身最优解记为其中，f(X)为适应值函数， X＝(x₁,x₁,…,x_D)；

在第0次迭代时的全局最优解记为f^local＝f(p^local)，

情况二：迭代次数a≠0

第n个粒子在第a次迭代时的解记为若则更新第n个粒子在第a次迭代时的自身最优解否则，维持第n个粒子的自身最优解

若则更新第a次迭代时的全局最优解f^local＝f(p^local)， 否则，维持全局最优解f^local＝f(p^local)；

(4)判断是否满足a≥A_max：若满足，则进入步骤(7)；否则，进入步骤(5)；

(5)更新个体n，

(6)a＝a+1，返回步骤(3)；

(7)输出全局最优值p^global。

2.根据权利要求1所述的基于变异粒子群和差分进化混合算法的PEMFC系统温度建模方法，其特征在于：所述步骤(5)具体包括如下步骤：

(51)判断rand≥α(a)是否成立：若成立，进入步骤(52)；否则，进入步骤(53)；其中：rand为区间[0,1]上均匀分布的随机数，为交替概率函数；

(52)采用变异粒子群算法对第n个粒子更新：

根据下式对第n个粒子的增量更新

根据下式对第n个粒子的值进行更新：

其中：w为惯性权重，c₁和c₂为非负加速因子，r₁和r₂为区间(0,1)上均匀分布的随机数；

(53)采用差分进化算法对第n个粒子进行更新：

①采用差分进化算法的变异操作，设个体n变异后的值为则：

其中：r_a和r_b为区间[1,d]上互不相同的随机整数，缩放因子F为区间[0,2]上的一个常数；

②对第n个粒子变异后的值采用差分进化算法的交叉操作

其中：CR为交叉概率，和为第n个粒子变异前、变异后和交叉后值的第d维分量，

③对第n个粒子变异前的值和交叉后的值采用差分进化算法的选择操作，选择适应值小的作为下一代：

结束。