技术特征：
1.一种燃料电池用增湿器增湿能力预测方法，其特征在于，包括：建立输入为增湿器干侧与湿侧各自的入口处气体状态参数实时数据，输出为增湿器干侧与湿侧各自的出口处气体状态参数预测数据，且包含增湿器的湿侧孔口系数c
r_s
、干侧孔口系数c
r_t
、传质系数d、传热系数u作为待标定参数的增湿器物理模型；获取增湿器干侧与湿侧各自的入口、出口处气体状态参数试验数据，对增湿器物理模型中的上述待标定参数进行确定；获取当前时刻增湿器干侧与湿侧各自的入口处气体状态参数实时数据，输入待标定参数确定后的增湿器物理模型中，得出增湿器干侧与湿侧各自的出口处气体状态参数预测数据。2.根据权利要求1所述的燃料电池用增湿器增湿能力预测方法，其特征在于，所述增湿器干侧与湿侧各自的入口、出口处气体状态参数均包括气体流量、气体温度、气压、气体湿度。3.根据权利要求1或2所述的燃料电池用增湿器增湿能力预测方法，其特征在于，还包括如下对增湿器物理模型的正确性验证的步骤：在增湿器物理模型中的待标定参数确定后，再次获取增湿器干侧与湿侧各自的入口、出口处气体状态参数新试验数据；将上述干侧与湿侧各自的入口处气体状态参数新试验数据，输入待标定参数确定后的增湿器物理模型，得出增湿器干侧与湿侧各自的出口处气体状态参数新预测数据；识别上述增湿器干侧与湿侧各自的出口处气体状态参数新预测数据与对应的干侧与湿侧各自的出口处气体状态参数新试验数据是否一致，以确定增湿器物理模型的正确性。4.根据权利要求3所述的燃料电池用增湿器增湿能力预测方法，其特征在于，所述获取增湿器干侧与湿侧各自的入口、出口处气体状态参数试验数据的步骤，进一步包括：在增湿器干侧和湿侧的输入端、输出端管道内壁上分别布设气体流量计、气体温度传感器、气压传感器、气体湿度传感器；对布设上述传感器的增湿器进行台架试验，获取增湿器干侧与湿侧各自的入口、出口处的气体流量、气体温度、气压、气体湿度，作为增湿器干侧与湿侧各自的入口、出口处气体状态参数试验数据。5.根据权利要求4所述的燃料电池用增湿器增湿能力预测方法，其特征在于，所述增湿器物理模型包括：器物理模型包括：其中，h
in1
＝c
p
·
t
in1
，h
in2
＝c
p
·
t
in2
h
out1
＝c
p
·
t
out1
，h
out2
＝c
p
·
t
out2
h
tr
＝c
p
·
[1/2(t
in2
+t
out2
)-1/2(t
out1
+t
in1
)]u1＝c
v
·
t
in1
u2＝c
v
·
t
in2
w1＝w
in1-w
out1
+w
vap，tr
w2＝w
in2-w
out2-w
vap，tr
δt＝1/2[(t
in2
+t
ou
)-(t
out1
+t
in
)])])])])])])])])])])])])])])])])]式中，w
out1
为增湿器干侧出口处气体流量预测数据，w
in1
为增湿器干侧入口处气体流量实时数据，w
out2
为增湿器湿侧出口处气体流量预测数据，w
in2
为增湿器湿侧入口处气体流量实时数据，h
tr
为水蒸气气体焓值，为湿侧向干侧传递的热量，w
vap，tr
为水蒸气传质，w1为干侧气体流量，w2为湿侧气体流量，c
p
为气体定压比热容，c
v
为气体定容比热容，m为气体质量，
u为传热系数，a
hum
为增湿器的总膜面积，δt为干侧与湿侧的温差，m
vap
为水蒸气的摩尔质量，d为传质系数，c
r_s
为湿侧孔口系数，c
r_t
为干侧孔口系数，c
s
为湿侧水浓度，c
t
为干侧水浓度，ρ为膜的密度，m
mem
为质子交换膜的当量质量，λ1为干侧水含量，λ2为湿侧水含量，t
mem
为质子交换膜的厚度，a1为增湿器干侧出口处气体湿度预测数据，a2为增湿器湿侧出口处气体湿度预测数据，t
in1
为增湿器干侧入口处气体温度实时数据，t
in2
为增湿器湿侧入口处气体温度实时数据，t
out1
为增湿器干侧出口处气体温度预测数据，t
out2
为增湿器湿侧出口处气体温度预测数据，p
in1
为增湿器干侧入口处气体压力实时数据，p
in2
为增湿器湿侧入口处气体压力实时数据，p
out1
为增湿器干侧出口处气压预测数据，p
out2
为增湿器湿侧出口处气压预测数据，p
sub1
为入堆空气预设压力，p
sub2
为出堆空气预设压力，p
vap1
为增湿器干侧出口处的水蒸气压力，p
vap2
为增湿器湿侧出口处的水蒸气压力，p
sat1
为增湿器干侧出口处气体温度对应的饱和蒸汽压，p
sat2
为增湿器湿侧出口处气体温度对应的饱和水蒸气压力，v1为增湿器干侧体积，v2为增湿器湿侧体积，n1为增湿器干侧水蒸气物质的量，n2为增湿器湿侧水蒸气物质的量，r为理想气体常数，p
sat_in1
为增湿器干侧入口处气体温度对应的饱和蒸汽压，p
sat_in2
为增湿器湿侧入口处气体温度对应的饱和蒸汽压，rh
in1
为增湿器干侧入口处气体湿度实时数据，rh
in2
增湿器湿侧入口处气体湿度实时数据，t为当前时刻，t
deltat
为上一时刻。6.根据权利要求5所述的燃料电池用增湿器增湿能力预测方法，其特征在于，所述获取增湿器干侧与湿侧各自的入口、出口处气体状态参数试验数据，对增湿器物理模型中的上述待标定参数进行确定的步骤，进一步包括：获取增湿器干侧与湿侧各自的入口、出口处的气体流量、气体温度、气压、气体湿度，作为增湿器干侧与湿侧各自的入口、出口处气体状态参数试验数据；确定以增湿器干侧与湿侧各自的入口、出口处气体状态参数试验数据为输入，且包含湿侧孔口系数c
r_s
、干侧孔口系数c
r_t
、传质系数d、传热系数u待标定参数的增湿器增湿能力目标函数模型；设定上述每一待标定参数的迭代变化规律，将增湿器干侧与湿侧各自的入口、出口处气体状态参数试验数据带入上述增湿器增湿能力目标函数模型中进行迭代，直到得出使得增湿器增湿能力目标函数模型输出值最小的待标定参数。7.根据权利要求6所述的燃料电池用增湿器增湿能力预测方法，其特征在于，所述增湿器增湿能力目标函数模型包括：y(c
r_t
，c
r_s
，d，u)＝sqrt{[w
out10-w
out1
(c
r_t
，c
r_s
，d，u)]2+[w
out20-w
out2
(c
r_t
，c
r_s
，d，u)]2+[p
out10-p
out1
(c
r_t
，c
r_s
，d，u)]2+[p
out20-p
out2
(c
r_t
，c
r_s
，d，u)]2+[a
10-a1(c
r_t
，c
r_s
，d，u)]2+[a
20-a2(c
r_t
，c
r_s
，d，u)]2+[t
out10-t
out1
(c
r_t
，c
r_s
，d，u)]2+[t
out20-t
out2
(c
r_t
，c
r_s
，d，u)]2}式中，y(c
r_s
，c
r_t
，d，u)为目标函数，w
out10
为干侧出口处气体流量试验数据，w
out1
(c
r_s
，c
r_t
，d，u)为通过增湿器物理模型得到的干侧出口处气体流量预测数据，w
out20
为湿侧出口气体流量试验数据，w
out2
(c
r_s
，c
r_t
，d，u)为通过增湿器物理模型得到的湿侧出口气体流量预测数据，p
out10
为干侧出口处气体压力试验数据，p
out1
(c
r_s
，c
r_t
，d，u)为通过增湿器物理模型得到的干侧出口气体压力预测数据，p
out20
为湿侧出口气体压力试验数据，p
out2
(c
r_s
，c
r_t
，d，u)为通过增湿器物理模型得到的湿侧出口气体压力预测数据，a
10
为干侧出口处气体湿度试验数据，a1(c
r_s
，c
r_t
，d，u)为通过增湿器物理模型得到的干侧出口处气体湿度预测数据，a
20
为湿侧出口气体湿度试验数据，a2(c
r_s
，c
r_t
，d，u)为通过增湿器物理模型得到的湿侧出口气体湿度预测数据，t
out10
为干侧出口处气体温度试验数据，t
out1
(c
r_s
，c
r_t
，d，u)为通过增湿器物理模型得到的干侧出口处气体温度预测数据，t
out20
为湿侧出口气体温度试验数据，t
out2
(c
r_s
，c
r_t
，d，u)为通过增湿器物理模型得到的湿侧出口气体温度预测数据，sqrt{}为平方根函数。8.根据权利要求7所述的燃料电池用增湿器增湿能力预测方法，其特征在于，所述设定上述每一待标定参数的迭代变化规律，将增湿器干侧与湿侧各自的入口、出口处气体状态参数试验数据带入上述增湿器增湿能力目标函数模型中进行迭代，直到得出使得增湿器增湿能力目标函数模型输出值最小的待标定参数的步骤进一步包括：设置所有待标定参数的初始值、每次迭代的变化幅度、最大迭代次数；将增湿器干侧、湿侧入口的气体状态参数试验数据带入待标定参数变化的增湿器物理模型中，得出每次迭代增湿器干侧、湿侧出口的气体状态参数预测数据；将增湿器干侧、湿侧出口的气体状态参数预测数据及其对应的试验数据分别输入包含上述待标定参数的增湿器增湿能力目标函数模型进行迭代运算；识别前后两次迭代的目标函数作差的绝对值是否小于等于设定精度，或者迭代次数大于等于最大迭代次数，若是，停止迭代，执行下一步，否则，继续迭代；获取停止迭代时刻的两目标函数中较小值，将其对应的待定参数值作为最终标定的待定参数值。9.根据权利要求8所述的燃料电池用增湿器增湿能力预测方法，其特征在于，所述设定精度为10-3
以上，所述最大迭代次数为10-4
以上。10.一种燃料电池用增湿器增湿能力预测系统，其特征在于，包括：参数获取单元，用于获取当前时刻增湿器干侧与湿侧各自的入口处气体状态参数实时数据，发送至数据分析与预测模块；数据分析与预测模块，用于建立输入为增湿器干侧与湿侧各自的入口处气体状态参数实时数据，输出为增湿器干侧与湿侧各自的出口处气体状态参数预测数据，且包含增湿器的湿侧孔口系数c
r_s
、干侧孔口系数c
r_t
、传质系数d、传热系数u作为待标定参数的增湿器物理模型；获取增湿器干侧与湿侧各自的入口、出口处气体状态参数试验数据，对增湿器物理模型中的上述待标定参数进行确定；获取当前时刻增湿器干侧与湿侧各自的入口处气体状态参数实时数据，输入待标定参数确定后的增湿器物理模型中，得出增湿器干侧与湿侧各自的出口处气体状态参数预测数据，发送至预测结果输出单元；预测结果输出单元，用于显示前时刻增湿器干侧与湿侧各自的入口处气体状态参数实时数据，以及增湿器干侧与湿侧各自的出口处气体状态参数预测数据。
技术总结
本发明提供了一种燃料电池用增湿器增湿能力预测方法及系统，属于燃料电池技术领域，解决了现有技术无法在不同工况下对增湿器输出的增湿气体进行精准预测的问题。该方法包括：建立输入为增湿器干侧与湿侧入口处气体状态参数实时数据，输出为增湿器干侧与湿侧出口处气体状态参数预测数据，且包含增湿器的湿侧孔口系数C
技术研发人员：罗玉兰 赵兴旺 李飞强 周宝
受保护的技术使用者：北京亿华通科技股份有限公司
技术研发日：2022.11.08
技术公布日：2023/3/7