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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利燃料电池热管理系统数据驱动迭代学习控制器设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116009390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211314430.1，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权燃料电池热管理系统数据驱动迭代学习控制器设计方法是由胡云峰;张冲;林佳眉;宫洵;孙耀;高金武;郭洪艳;李勇;陈虹设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本燃料电池热管理系统数据驱动迭代学习控制器设计方法在说明书摘要公布了：一种燃料电池热管理系统数据驱动迭代学习控制器设计方法，属于车载燃料电池发动机控制技术领域。本发明的目的是利用数据驱动迭代学习控制方案来设计电堆温度解耦控制器，可以避免对复杂热管理系统进行建模并且易于工程实现的燃料电池热管理系统数据驱动迭代学习控制器设计方法。本发明步骤包括：燃料电池热管理系统模型、迭代域动态线性化数据模型、迭代域扩展状态观测器和无模型自适应迭代学习控制器。本发明提出的控制方案可以避免对复杂热管理系统进行建模并且易于工程实现，仿真结果表明所设计控制器的有效性。

本发明授权燃料电池热管理系统数据驱动迭代学习控制器设计方法在权利要求书中公布了：1.一种燃料电池热管理系统数据驱动迭代学习控制器设计方法，其特征在于：其步骤是：S1.迭代域动态线性化数据模型 PEMFC的热管理系统描述成如下的一般非线性系统： Yi,k+1＝FYi,k,…,Yi,k-ny,Ui,k,…,Ui,k-nu1 其中，k∈{0,1,…,K}是时间序列，K为迭代长度；i∈{0,1,…imax}为迭代数，imax为最大跌代数；ny和nu代表着未知正整数； Yi,k＝[y1i,k,y2i,k]＝[Tst,outi,k,Tst,ini,k]是第i次迭代中k时刻的输出向量， y1i,k＝Tst,outi,k为电堆的冷却水出口温度，y2i,k＝Tst,ini,k为冷却水入口温度； Ui,k＝[u1i,k,u2i,k]＝[Wcli,k,Wairi,k]是第i次迭代中k时刻的输入向量， u1i,k＝Wcli,k为循环水泵冷却水流量，u2i,k＝Wairi,k为散热器空气流量；F·代表着广义非线性函数； 将模型1转变成如下的迭代域动态线性化数据模型： ΔYi,k+1＝Φi,kΔUi,k2 其中，ΔYi,k＝Yi,k-Yi-1,k，ΔUi,k＝Ui,k-Ui-1,k；Φi,k是伪雅克比矩阵，其定义如下： 其中，φ11，φ12，φ21和φ22都是伪雅克比矩阵中的元素； 伪雅克比矩阵用下面估计算法进行估计，定义性能指标函数为： 其中，μ为惩罚函数，令则获得如下估计算法： 其中，为Φi,k的估计值；η为步长因子； 则迭代域动态线性化数据模型转换成如下： S2、迭代域扩展状态观测器 动态线性化数据模型6转换成如下形式： 其中，为对角矩阵，和分别是φ11i,k和φ22i,k的估计值；Di,k＝[d1i,k，d2i,k]T为耦合项向量，d1i,k是y1i,k的耦合项，d2i,k是y2i,k的耦合项； 则解耦模型如下： 设计迭代域扩展状态观测器实现对耦合项Di,k的估计和补偿，迭代域扩展状态观测器设计如下： 其中，是Yi,k的估计值；是Di,k的估计值，是d1i,k的估计值，是d2i,k的估计值；L1和L2是观测器增益； 解耦动态线性化数据模型为： S3、无模型自适应迭代学习控制器 解耦动态数据模型10改写为： 考虑如下控制输入准则函数： 根据优化条件得控制输入为： 其中，为第j个输出的期望值，即,为电堆出口冷却水温度Tst,out的期望值，为电堆冷却水入口温度Tst,in的期望值；λ是权重因子；ρ是步长因子。

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