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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种质子交换膜燃料电池冷启动时间的预测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：CN120149456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510622924.3，技术领域涉及：H01M8/04298；该发明授权一种质子交换膜燃料电池冷启动时间的预测方法是由闵海涛;米国言;孙维毅;张照普;曹起铭设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种质子交换膜燃料电池冷启动时间的预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种质子交换膜燃料电池冷启动时间的预测方法，所属领域为设计燃料电池领域，包括：采用多层感知器神经网络，利用深度学习方法建立初始参数与冷启动时间之间的非线性映射关系，最终，通过所训练得到的冷启动时间预测模型，进行冷启动时间预测。本方法兼具高精度、高效率、良好的物理可解释性和较强的泛化能力，为燃料电池的低温启动控制提供了重要的技术支撑，具有广阔的应用前景。

本发明授权一种质子交换膜燃料电池冷启动时间的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种质子交换膜燃料电池冷启动时间的预测方法，其特征在于，包括： 基于燃料电池构建冷启动时间预测的机理模型； 所述机理模型包括：气体传输模型、输出电压模型、温度分层模型和水传输模型； 所述气体传输模型包括：阴极气体传输模型和阳极气体传输模型，所述阴极气体传输模型和阳极气体传输模型用于反应燃料电池在低温环境下的气体扩散、迁移与反应过程； 所述输出电压模型用于得到在冰累积因素的影响下燃料电池实际运行条件下向外部提供的电压； 所述温度分层模型基于膜电极处的传热关系表达式建立，用于计算膜电极温度以及融冰热量； 所述水传输模型用于进行水平衡计算和冰累积计算； 构建神经网络模型，基于所述机理模型对所述神经网络模型进行训练，获得预测模型，所述神经网络模型为多层感知器神经网络； 基于所述预测模型对质子交换膜燃料电池冷启动时间进行预测，生成预测结果； 所述获得预测模型的过程包括： 基于所述机理模型得到的启动时间和输入量作为历史数据集，所述输入量为启动电流和环境温度； 对所述历史数据集进行归一化处理，获得归一化数据集； 构建神经网络模型，基于所述归一化数据集对所述神经网络模型进行训练，获得训练模型； 使用测试集对所述训练模型进行评估，计算均方误差和决定系数作为模型预测精度的衡量指标，获得所述预测模型； 建立阴极气体传输模型，计算燃料电池阴极入口处氧气的质量流量； 其中，为阴极入口处氧气体积分数；为阴极入口处空气质量流量；，分别为氧气和氮气摩尔质量；为阴极入口处气体比湿度； 建立阳极气体传输模型，计算燃料电池阳极入口处氢气质量流量； 其中，为阳极入口处气体质量流量；为阳极入口处的气体比湿度。

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