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龙图腾网获悉上海宇石能源集团有限公司申请的专利一种氢燃料电池发动机快速启动预热系统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：CN120432574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510908022.6，技术领域涉及：H01M8/04223；该发明授权一种氢燃料电池发动机快速启动预热系统是由程建军;张佳颖;喻峰;刘清;马明川设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种氢燃料电池发动机快速启动预热系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种氢燃料电池发动机快速启动预热系统，涉及电池发动机技术领域，建立初始热力学预测模型，建立动态吹扫机制，获取第二预测模型，建立状态修正机制，获取第三预测模型，整合建立权重分配机制，获取优化结果，输出控制指令，本发明通过动态吹扫与废热回收机制，根据实时工况调整吹扫参数和加热功率，显著降低了氢燃料电池发动机低温启动的能耗，同时，湿度监测与高频吹扫的协同作用有效减少了水淹故障，提高了可靠性，此外，还实现了氢气回输，进一步提升了能源利用效率，为氢燃料电池发动机在新能源汽车领域的广泛应用提供了有力支持。

本发明授权一种氢燃料电池发动机快速启动预热系统在权利要求书中公布了：1.一种氢燃料电池发动机快速启动预热系统，其特征在于，包括模型构建模块、动态吹扫模块、多物理场监测模块、信号优化模块和策略执行模块： 所述模型构建模块用于采集历史低温启动数据并建立初始热力学预测模型，输出电堆核心温度预测值； 所述动态吹扫模块用于采集膜电极状态数据，基于相对湿度与温度变化率构建动态吹扫机制，并将其嵌入初始热力学预测模型中，修正温度预测值，生成第二预测模型，输出修正后温度序列； 所述多物理场监测模块用于采集温度场分布数据、机械应力数据和近红外光谱湿度数据，提取多物理特征，构建状态修正机制，将修正后温度序列与物理场数据融合后进行误差修正处理，根据第二预测模型输出的修正后温度序列建立第三预测模型，输出进一步优化后的温度预测结果； 所述信号优化模块用于整合第三预测模型的输出结果与实时吹扫参数，建立权重分配机制，基于优化策略输出综合优化结果； 所述策略执行模块用于根据综合优化结果输出控制指令； 所述模型构建模块包括历史数据采集单元和初始模型建立单元； 所述历史数据采集单元用于收集历史低温启动数据，所述历史低温启动数据包括环境温度、电堆核心升温曲线、第一吹扫频率、第一吹扫压力和膜电极水合度； 所述初始模型建立单元用于根据第一吹扫频率和第一吹扫压力建立初始热力学预测模型，所述初始热力学预测模型的输入数据为环境温度和氢气压力，所述电堆核心升温曲线为初始热力学预测模型的训练目标，所述氢气压力由第一吹扫频率和第一吹扫压力映射获得，数学表达式为： ； 其中，为氢气压力，为单位转化系数，为第一吹扫频率，为第一吹扫压力，为补偿常数； 所述初始热力学预测模型的输出数据为电堆核心温度预测值； 所述初始热力学预测模型的逻辑为： 将历史低温启动数据按照预设比例划分为训练集、验证集和测试集，使用训练集调整长短期记忆网络模型参数，通过验证集选择最优参数组合，所述初始热力学预测模型的模型表达式为： ； 其中，为电堆核心温度预测值，为环境温度，为时间变量； 输出电堆核心温度预测值； 所述动态吹扫机制的逻辑为： 当环境温度小于预设的第一环境温度时，吹扫压力设定为第一吹扫压力值； 当环境温度位于第一环境温度和零度之间时，吹扫压力设定为第二吹扫压力值； 当环境温度大于等于零度时，吹扫压力设定为第三吹扫压力值； 所述第一吹扫压力值大于第二吹扫压力值大于第三吹扫压力值； 状态修正单元对多物理场数据进行特征提取，所述特征提取包括统计特征提取、频域特征提取和物理耦合特征提取； 建立状态修正机制，所述状态修正机制的逻辑为： 建立异常状态判定规则： 若近红外光谱湿度数据大于预设的第一湿度数据且温度场分布数据小于零度，触发高频吹扫指令； 若机械应力数据大于预设的第一应力数据，判定为结构损伤风险，启动安全关断流程； 建立修正策略数学模型，所述修正策略数学模型包括： 吹扫频率修正机制： ； 其中，为修正后的吹扫频率，为比例系数，为湿度梯度模长； 加热功率补偿机制： 若温度场分布数据小于预设的第一温度数据的区域，计算附加加热功率： ； 其中，为附加加热功率，为补偿系数，为温度场分布数据小于预设的第一温度数据的区域的局部温度； 所述状态修正机制进一步接收第二预测模型输出的修正后温度预测序列，作为状态修正机制的参考输入，与所述物理场数据融合后进行误差修正处理； 将修正后的吹扫频率和附加加热功率作为新输入节点，通过残差连接将修正后的吹扫频率和附加加热功率注入第二预测模型： ； 其中，为修正后温度预测序列，为吹扫频率修正系数，为加热功率修正系数； 将原始输入和修正通过全连接层融合，采用自适应矩估计算法更新网络权重，形成第三预测模型，所述第三预测模型输出进一步优化后的温度预测结果； 所述权重分配机制的逻辑为： 根据动态吹扫机制计算吹扫需求权重，所述吹扫需求权重的数学表达式为： ； 其中，为吹扫需求权重，为吹扫频率权重系数，为吹扫压力权重系数，为吹扫压力，为第二吹扫频率； 若吹扫需求权重大于预设的吹扫需求权重阈值，则将加热功率降低第一百分比并输出为优化后加热功率； 若吹扫需求权重小于或等于预设的吹扫权重阈值，则维持加热功率； 所述优化后的加热功率与优化后的吹扫频率结合进一步优化后的温度预测结果，形成综合优化结果。

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