摘要
本发明涉及一种基于改进樽海鞘算法的燃料电池参数估计方法。参数估计对质子交换膜燃料电池(PEMFC)系统的建模、设计和运行至关重要。然而，PEMFC系统固有的非线性和复杂的动力学特性给传统的优化技术带来了巨大的挑战，难以实现准确有效的参数优化。为了解决这些问题，我们提出了一种新的优化方法，称为改进樽海鞘算法(HSSA)。在HSSA中，采用正交学习策略帮助领导者避免陷入局部最优，提高其探索新领域和有前景领域的能力。同时，将动态控制参数机制引入到随动索的位置更新方程中，以保持勘探与开采能力之间的适当平衡。采用Levy飞行策略，增加种群多样性，提高SSA的探测效率。本发明可有效的应用于燃料电池参数辨识，具有良好的估计精度和鲁棒性能。
