本發明專利技術涉及一種氫氣閥門氫氣質量流量的預測方法，其屬于氫氣閥門流量預測技術領域。其技術要點在于，根據設定的進口壓力、出口壓力、溫度、氫氣閥門角度，通過采集空氣質量流量，來估計該設定條件下的氫氣質量流量。建立卷積神經網絡(CNN)模型對上述特征進行局部信息提取，針對模型參數難以確定問題，引入灰狼優化算法(GWO)對CNN模型超參數進行優化，搭建GWO?CNN模型映射空氣質量流量特征信息與氫氣質量流量非線性關系。通過建立上述估計模型可以有效解決氫氣成本高，閥門流量難以測量的問題，有效的提高了氫氣閥門流量估計精度，降低成本。
1、近年來，隨著電源技術的不斷發展，氫氣憑借其“零污染、零排放”的優點在交通領域大放異彩。隨著全球對清潔能源的需求日益增長，氫能作為一種高效、清潔、可再生的能源形式，正逐漸成為推動產業變革的關鍵要素。氫能不僅可以作為能源替代品，減少對傳統化石能源的依賴，還能促進能源結構的優化和升級，推動產業向更加綠色、低碳、高效的方向發展。
2、對其氫氣流量閥而言，提高氫氣流量的測量精度一直是其重點關注的領域。現有技術而言，在測量氫氣流量時，采用的是直接測量法。即在初始標定時，直接通入氫氣得到不同條件下的氫氣質量流量(進口壓力、出口壓力、溫度、閥門開度)來進行初始標定。
3、上述過程存在以下不足：由于閥門的標定運用大量氫氣，使得閥門的出廠無法做到每個都進行標定。即一批次出廠閥門抽檢一定數量的閥門進行標定。而閥門在生產過程中，不同產品之間在尺寸必然存在一定離散型，導致標定的結果與實際閥門的結果并不完全一致。
br/>技術實現思路
1、本專利技術的目的在于針對上述現有技術的不足，提供一種氫氣閥門氫氣質量流量的預測方法。
2、一種氫氣閥門氫氣質量流量的預測方法，包括如下步驟：
3、步驟a，獲取已知條件：v進口氣壓j，v出口氣壓j，tj，βj，xj；其中，v進口氣壓j，v出口氣壓j，tj，βj，xj表示通入空氣介質情況下的閥門的進口壓力、閥門的出口壓力、氣體溫度、閥門開度、空氣質量流量；
4、步驟b，將v進口氣壓j，v出口氣壓j，tj，βj，xj進行歸一化處理得到v進口氣壓j-歸一，v出口氣壓j-歸一，tj-歸一，βj-歸一，xj-歸一；
5、步驟c，將v進口氣壓j-歸一，v出口氣壓j-歸一，tj-歸一，βj-歸一，xj-歸一輸入到訓練好的神經網絡中，神經網絡輸出結果yj-歸一；
6、步驟d，將步驟c得到的yj-歸一轉化為yj；
7、其中，yj表示通入氫氣介質情況下閥門的進口壓力為v進口氣壓j、閥門的出口壓力為v出口氣壓j、氣體溫度為tj、閥門開度為βj時的氫氣質量流量。
8、一種氫氣閥門氫氣質量流量的預測方法，其包括以下步驟：
9、步驟a，獲取氫氣閥門在空氣介質下測量的數據集；
10、所述數據集為：(v進口氣壓1，v出口氣壓1，t1，β1，x1)、(v進口氣壓2，v出口氣壓2，t2，β2，x2)……(v進口氣壓i，v出口氣壓i，ti，βi，xi)……(v進口氣壓n，v出口氣壓n，tn，βn，xn)；
11、其中，v進口氣壓i、v出口氣壓、ti、βi、xi表示第i組空氣質量流量測試結果的閥門的進口壓力、閥門的出口壓力、氣體溫度、閥門開度、空氣質量流量；
12、其中，n表示數據集中包含的空氣質量流量測試的總組數；
13、步驟b，將步驟a得到的數據集進行歸一化處理；
14、步驟c，將步驟b得到的歸一化數據集輸入到神經網絡中，神經網絡輸出：y1-歸一、y2-歸一……yi-歸一……yn-歸一；
15、步驟d，將步驟c得到的y1-歸一、y2-歸一……yi-歸一……yn-歸一轉化為y1、y2……yi……yn；
16、其中，yi表示閥門的進口壓力為v進口氣壓i、閥門的出口壓力為v出口氣壓i、氣體溫度為ti、閥門開度為βi時的氫氣質量流量。
17、進一步，所述的神經網絡為卷積神經網絡，包括：一個輸入層、一個卷積層、一個池化層、一個全連接層和一個輸出層；
18、輸入層、卷積層、池化層、全連接層、輸出層依次連接；
19、所述卷積層用于特征提取，卷積層采用50個卷積核；所述卷積核為1×3的矩陣；
20、所述池化層用于對特征數據進一步提取，池化層的卷積核為1×2的矩陣；。
21、進一步，所述神經網絡的參數確定方法，包括如下步驟：
22、s100、數據采集；
23、s200、將s100得到的數據集劃分為訓練集和測試集；
24、s300、對s100的數據進行歸一化處理；
25、s400、對卷積神經網絡參數初始化；
26、s500、采用gwo模型對卷積神經網絡參數進行優化；
27、s600、訓練卷積神經網絡模型，用測試集數據對模型進行測試。
28、進一步，s100、數據采集包括：設置氫氣閥門的進口壓力、出口壓力、溫度、閥門角度的取值范圍分別為[5bar，10bar]、[10bar，20bar]、[5℃，20℃]、[0deg，360deg]；
29、在不同進口壓力、出口壓力、溫度下，通過改變閥門角度分別采集通入空氣與氫氣的質量流量，得到若干組數據集合：(v進口氣壓1，v出口氣壓1，t1，β1，x1，z1)、(v進口氣壓2，v出口氣壓2，t2，β2，x2，z2)……(v進口氣壓i，v出口氣壓i，ti，βi，xi，zi)……(v進口氣壓n，v出口氣壓n，tn，βn，xn，zm)；其中，v進口氣壓i、v出口氣壓、ti、βi、xi、zi分別表示第i組閥門的進口壓力、閥門的出口壓力、氣體溫度、閥門開度、實測空氣質量流量、實測氫氣質量流量。
30、進一步，s200、數據劃分包括：設定閥門開口角度為模型訓練集、測試集的劃分依據，劃分0deg到251deg為訓練集對模型進行訓練，252deg到360deg為測試集。
31、進一步，s300、數據歸一化處理得到以下數據集：(v進口氣壓1-歸一，v出口氣壓1-歸一，t1-歸一，β1-歸一，x1-歸一，z1-歸一)、(v進口氣壓2-歸一，v出口氣壓2-歸一，t2-歸一，β2-歸一，x2-歸一，z2-歸一)……(v進口氣壓i-歸一，v出口氣壓i-歸一，ti-歸一，βi-歸一，xi-歸一，zi-歸一)……(v進口氣壓m-歸一，v出口氣壓m-歸一，tm-歸一，βm-歸一，xm-歸一，zm-歸一)；
32、進口壓力的歸一化方法為：
33、v進口氣壓i-歸一＝(v進口氣壓i-5)/(10-5)
34、出口壓力的歸一化方法為：
35、v出口氣壓i-歸一＝(v出口氣壓i-10)/(20-10)
36、溫度的歸一化為：
37、ti-歸一＝(ti-5)/(20-5)
38、閥門角度的歸一化為：
...
【技術保護點】
1.一種氫氣閥門氫氣質量流量的預測方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.一種氫氣閥門氫氣質量流量的預測方法，其特征在于，其包括以下步驟：
3.根據權利要求1或2所述的一種氫氣閥門質量流量的預測方法，其特征在于：
4.根據權利要求3所述的一種氫氣閥門質量流量的預測方法，其特征在于：
5.根據權利要求4所述的一種氫氣閥門質量流量的預測方法，其特征在于：
6.根據權利要求5所述的一種氫氣閥門質量流量的預測方法，其特征在于：
7.根據權利要求6所述的一種氫氣閥門質量流量的預測方法，其特征在于：
8.根據權利要求6所述的一種氫氣閥門質量流量的預測方法，其特征在于：
9.根據權利要求3所述的一種氫氣閥門質量流量的預測方法，其特征在于：
【技術特征摘要】
1.一種氫氣閥門氫氣質量流量的預測方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.一種氫氣閥門氫氣質量流量的預測方法，其特征在于，其包括以下步驟：
3.根據權利要求1或2所述的一種氫氣閥門質量流量的預測方法，其特征在于：
4.根據權利要求3所述的一種氫氣閥門質量流量的預測方法，其特征在于：
5.根據權利要求4所述的一種氫氣閥...
【專利技術屬性】
技術研發人員：黃衍，王玉華，
申請(專利權)人：衍磁機械技術研究大連有限公司，
類型：發明
國別省市：
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