一种燃料电池汽车氢浓度传感器优化布置方法及开关方法

1.本发明涉及新能源技术领域，特别是涉及一种燃料电池汽车氢浓度传感器优化布置方法及开关方法。


背景技术：

2.随着燃料电池汽车的发展，氢能作为燃料电池汽车的能源，也逐步得到关注，关于燃料电池安全的问题也逐步被重视，而氢浓度传感器是燃料电池车辆监测氢泄漏的重要工具，除了提高氢浓度传感器自身的监测精度外，优化氢浓度传感器的布局，也能够优化氢浓度传感器的响应时间和检测精度。但是目前对于燃料电池汽车的氢浓度传感器优化布局的研究较少，多是基于经验的检测，将氢浓度传感器布置在高风险区域。


技术实现要素：

3.本发明的目的是提供一种燃料电池汽车氢浓度传感器优化布置方法及开关方法，以提高氢浓度传感器布置的精度，进而提高氢浓度传感器的检测精度，并减小氢浓度传感器的响应时间。
4.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
5.本发明提供一种燃料电池汽车氢浓度传感器优化布置方法，所述优化布置方法包括如下步骤：
6.建立燃料电池汽车环境数字模型；
7.设置不同实验数据，基于所述燃料电池汽车环境数字模型对极限泄漏位置进行泄露模拟，确定每组实验数据模拟的氢浓度分布云图；所述实验数据用于表征泄露模拟的环境条件，所述环境条件包括预设风向和预设风速，所述预设风向通过自车身角度沿顺时针方向进行360
°
均分取值得到，预设风速通过对极限范围内的风速进行均分取值得到；
8.基于每组实验数据模拟的氢浓度分布云图，确定每组实验数据模拟的每个可布置平面区域上的最大氢气浓度；
9.构造关于可布置平面区域上氢浓度传感器布置位置、可布置平面区域的重心及最大氢气浓度的目标函数；
10.采用粒子群算法优化求解所述目标函数，确定每个可布置平面区域上的氢浓度传感器的最优布置位置，进行氢浓度传感器的布置。
11.可选的，所述基于每组实验数据模拟的氢浓度分布云图，确定每组实验数据模拟的每个可布置平面区域上的最大氢气浓度，之前还包括：
12.按照氢浓度传感器布置在上半部分的原则，在所述燃料电池汽车环境数字模型中划分出氢浓度传感器的可布置平面区域。
13.可选的，所述目标函数为：
14.；
15.；
16.其中，f(x,y)k为第k个可布置平面区域的目标函数，l
(i,j)
为第（i，j）组实验数据对应的氢浓度权重系数，r为常数，第（i，j）组实验数据用于表征风向为第i个预设风向、风速为第j个预设风速的环境条件；n为预设风向的数量，m为预设风速的数量，x和y为第k个可布置平面区域上布置的氢浓度传感器的横坐标和纵坐标，x
(i,j,k)
和y
(i,j,k)
为第（i，j）组实验数据对应的第k个可布置平面区域的重心的横坐标和纵坐标，c
(i,j,k)
为第（i，j）组实验数据模拟的第k个可布置平面区域上的最大氢气浓度。
17.可选的，在采用粒子群算法优化求解所述目标函数，确定每个可布置平面区域上的氢浓度传感器的最优布置位置，进行氢浓度传感器的布置的过程中：
18.所述粒子群算法的位置向量为第k个可布置平面区域上布置的氢浓度传感器的横坐标和纵坐标；
19.所述粒子群算法的适应度函数为所述目标函数；
20.所述粒子群算法的速度更新公式为：
21.；
22.其中，和分别表示第m次和第m+1次更新后第l个粒子的速度向量，表示第l个粒子在第m次迭代后的历史最优位置向量，表示粒子群在第m次迭代后的历史最优位置向量，表示第l个粒子在第m次迭代后的位置向量，w为权重系数，c1和c2分别为第一学习因子和第二学习因子，r1和r2分别为[0,1]内的第一随机数和第二随机数；
[0023]
所述粒子群算法的位置更新公式为：
[0024]
；
[0025]
其中，表示第l个粒子在第m+1次迭代后的位置向量。
[0026]
一种燃料电池汽车氢浓度传感器优化布置系统，所述优化布置系统应用于上述的优化布置方法，所述优化布置系统包括：
[0027]
模型建立模块，用于建立燃料电池汽车环境数字模型；
[0028]
泄露位置模拟模块，用于设置不同实验数据，基于所述燃料电池汽车环境数字模型对极限泄漏位置进行泄露模拟，确定每组实验数据模拟的氢浓度分布云图；所述实验数据用于表征泄露模拟的环境条件，所述环境条件包括预设风向和预设风速，所述预设风向通过自车身角度沿顺时针方向进行360
°
均分取值得到，预设风速通过对极限范围内的风速进行均分取值得到；
[0029]
最大氢气浓度确定模块，用于基于每组实验数据模拟的氢浓度分布云图，确定每组实验数据模拟的每个可布置平面区域上的最大氢气浓度；
[0030]
目标函数构造模块，用于构造关于可布置平面区域上氢浓度传感器布置位置、可布置平面区域的重心及最大氢气浓度的目标函数；
[0031]
目标函数优化求解模块，用于采用粒子群算法优化求解所述目标函数，确定每个可布置平面区域上的氢浓度传感器的最优布置位置，进行氢浓度传感器的布置。
[0032]
一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的优化布置方法。
[0033]
一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现上述的优化布置方法。
[0034]
一种燃料电池汽车氢浓度传感器的开关方法，燃料电池汽车氢浓度传感器采用上述的优化布置方法进行布置，所述开关方法包括如下步骤：
[0035]
获取环境的实际风向和实际风速；
[0036]
确定与所述实际风向最接近的预设风向，作为目标风向；
[0037]
确定与所述实际风速最接近的预设风速，作为目标风速；
[0038]
确定所述目标风向和所述目标风速组成的实验数据模拟的每个可布置平面区域上的最大氢气浓度，并选取最大氢气浓度大于第一氢气浓度阈值的可布置平面区域作为目标打开区域；
[0039]
打开所述目标打开区域上布置的氢浓度传感器。
[0040]
一种燃料电池汽车氢浓度传感器的开关系统，所述开关系统应用于上述的开关方法，所述开关系统包括：
[0041]
实际环境数据获取模块，用于获取环境的实际风向和实际风速；
[0042]
目标风向确定模块，用于确定与所述实际风向最接近的预设风向，作为目标风向；
[0043]
目标风速确定模块，用于确定与所述实际风向最接近的预设风向，作为目标风速；
[0044]
目标打开区域确定模块，用于确定所述目标风向和所述目标风速组成的实验数据模拟的每个可布置平面区域上的最大氢气浓度，并选取最大氢气浓度大于第一氢气浓度阈值的可布置平面区域作为目标打开区域；
[0045]
氢浓度传感器打开模块，用于打开所述目标打开区域上布置的氢浓度传感器。
[0046]
一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的开关方法。
[0047]
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
[0048]
本发明实施例提供一种燃料电池汽车氢浓度传感器优化布置方法及开关方法，所述优化布置方法包括：建立燃料电池汽车环境数字模型；设置不同实验数据，基于所述燃料电池汽车环境数字模型对极限泄漏位置进行泄露模拟，确定每组实验数据模拟的氢浓度分布云图；所述实验数据用于表征泄露模拟的环境条件，所述环境条件包括预设风向和预设风速，所述预设风向通过自车身角度沿顺时针方向进行360
°
均分取值得到，预设风速通过对极限范围内的风速进行均分取值得到；基于每组实验数据模拟的氢浓度分布云图，确定每组实验数据模拟的每个可布置平面区域上的最大氢气浓度；构造关于可布置平面区域上氢浓度传感器布置位置、可布置平面区域的重心及最大氢气浓度的目标函数；采用粒子群算法优化求解所述目标函数，确定每个可布置平面区域上的氢浓度传感器的最优布置位置，进行氢浓度传感器的布置。本发明综合考虑了冷机状态下环境的风速及风向对氢泄漏扩散的影响，弥补了目前市场上基于现场经验在检测精度，具有多场景下的适应性，提高氢浓度传感器布置的精度，进而提高氢浓度传感器的检测精度，并减小氢浓度传感器的响应时间，同时利用数值模拟降低了部分试验成本。
[0049]
本发明的开关方法解决了氢浓度传感器常开耗电量高的问题。
附图说明
[0050]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0051]
图1为本发明实施例提供的一种燃料电池汽车氢浓度传感器优化布置方法的流程图；
[0052]
图2为本发明实施例提供的粒子群算法的流程图；
[0053]
图3为本发明实施例提供的一种燃料电池汽车氢浓度传感器的开关方法的流程图。
具体实施方式
[0054]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0055]
本发明的目的是提供一种燃料电池汽车氢浓度传感器优化布置方法及开关方法，以提高氢浓度传感器布置的精度，进而提高氢浓度传感器的检测精度，并减小氢浓度传感器的响应时间。
[0056]
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
[0057]
实施例1
[0058]
本发明提供一种燃料电池汽车氢浓度传感器优化布置方法，如图1所示，所述优化布置方法包括如下步骤：
[0059]
步骤101，建立燃料电池汽车环境数字模型.
[0060]
步骤102，设置不同实验数据，基于所述燃料电池汽车环境数字模型对极限泄漏位置进行泄露模拟，确定每组实验数据模拟的氢浓度分布云图；所述实验数据用于表征泄露模拟的环境条件，所述环境条件包括预设风向和预设风速，所述预设风向通过自车身角度沿顺时针方向进行360
°
均分取值得到，预设风速通过对极限范围内的风速进行均分取值得到；
[0061]
步骤102，具体包括：
[0062]
设置环境风向与风速，即得到预设风向和预设风速，预设风向自车身角度沿顺时针方向均分为n组，每组的角度记为，i为正整数，i=0，1，2，
…
,n,n为预设风向的数量。每个预设风向的预设风速由0-v，划分获取m个，每个预设风速记为，j=1，2，
…
,m，m为预设风速的数量，则每组实验数据模拟的环境条件可得为。
[0063]
对极限泄漏位置进行泄露模拟实验，得到每组实验数据模拟的氢浓度分布云图记为，且平面云图的色度大小反映了该位置的氢气浓度大小。
[0064]
步骤103，基于每组实验数据模拟的氢浓度分布云图，确定每组实验数据模拟的每
个可布置平面区域上的最大氢气浓度。
[0065]
步骤103具体包括：
[0066]
按照氢浓度传感器布置在上半部分的原则，在所述燃料电池汽车环境数字模型中划分出氢浓度传感器的可布置平面区域，具体为：将燃料电池汽车环境仿真模型导入计算机辅助设计软件，并根据不同车型和氢浓度传感器布置在上半部分的原则划分出氢浓度传感器可布置平面区域，记为平面，k=1,2,
…
,p；p为可布置平面区域个数。
[0067]
通过数值模拟工具获取每组实验数据模拟的每个可布置平面区域的氢浓度分布云图及最大氢气浓度。
[0068]
步骤104，构造关于可布置平面区域上氢浓度传感器布置位置、可布置平面区域的重心及最大氢气浓度的目标函数。
[0069]
步骤104具体包括：
[0070]
第（i，j）组实验数据模拟的第k个可布置平面区域的氢浓度分布云图为，并利用实例分割算法，获得第（i，j）组实验数据模拟的第k个可布置平面区域的氢浓度分布云图的重心记为，第（i，j）组实验数据模拟的第k个可布置平面区域的氢浓度分布云图的氢气浓度最高点即为第（i，j）组实验数据模拟的第k个可布置平面区域的最大氢气浓度，并将每组实验数据获取的第k个可布置平面区域的氢浓度分布云图依次集合至第k个可布置平面区域，所得的平面区域记为。
[0071]
构造氢浓度权重系数为；
[0072]
；
[0073]
其中，l
(i,j)
为第（i，j）组实验数据对应的氢浓度权重系数，r为常数，c
(i,j,k)
为第（i，j）组实验数据模拟的第k个可布置平面区域上的最大氢气浓度。
[0074]
构造目标函数为：
[0075]
；
[0076]
；
[0077]
其中，f(x,y)k为第k个可布置平面区域的目标函数，l
(i,j)
为第（i，j）组实验数据对应的氢浓度权重系数，r为常数，第（i，j）组实验数据用于表征风向为第i个预设风向、风速为第j个预设风速的环境条件；n为预设风向的数量，m为预设风速的数量，x和y为第k个可布置平面区域上布置的氢浓度传感器的横坐标和纵坐标，x
(i,j,k)
和y
(i,j,k)
为第（i，j）组实验数据对应的第k个可布置平面区域的重心的横坐标和纵坐标，c
(i,j,k)
为第（i，j）组实验数据模拟的第k个可布置平面区域上的最大氢气浓度。
[0078]
步骤105，采用粒子群算法优化求解所述目标函数，确定每个可布置平面区域上的氢浓度传感器的最优布置位置，进行氢浓度传感器的布置。
[0079]
如图2所述步骤105具体包括：
[0080]
利用pso寻优算法获得综合最优布置位置，具体包括以下步骤：
[0081]
利用pso算法求出目标函数最小值，并求出对应的点，记为，即为氢浓度传
感器的安装位置。
[0082]
获取的可布置平面边界，0≤x≤x
kmax
，0≤y≤y
kmax
,x
kmax
为在x方向边界值，y
kmax
为在y方向边界值。
[0083]
设置种群个数n，设置可行解维数d，初始化最大迭代次数m。
[0084]
设置初始化种群的位置和速度。
[0085]
第k个可布置平面区域上的第l个粒子速度向量为v
lk
=(v
l1k
,v
l2k
)。
[0086]
第k个可布置平面区域上的第l个粒子位置向量为p
lk
=(x
lk
,y
lk
)。
[0087]
设置适应度函数为：
[0088]
。
[0089]
根据公式更新粒子群速度和粒子群位置：
[0090]
。
[0091]
。
[0092]
其中w为权重系数，r1，r2分别为[0,1]内的第一随机数和第二随机数，c1和c2分别为第一学习因子和第二学习因子，和分别表示第m次和第m+1次更新后第l个粒子的速度向量，表示第l个粒子在第m次迭代后的历史最优位置向量（即个体最优值），表示粒子群在第m次迭代后的历史最优位置向量（即群体最优值），表示第l个粒子在第m次迭代后的位置向量。
[0093]
重复迭代，直至找到最优解，获得最佳位置后布置氢浓度传感器。
[0094]
实施例2
[0095]
本发明实施例2提供一种燃料电池汽车氢浓度传感器优化布置系统，所述优化布置系统应用于实施例1的优化布置方法，所述优化布置系统包括：
[0096]
模型建立模块，用于建立燃料电池汽车环境数字模型。
[0097]
泄露位置模拟模块，用于设置不同实验数据，基于所述燃料电池汽车环境数字模型对极限泄漏位置进行泄露模拟，确定每组实验数据模拟的氢浓度分布云图；所述实验数据用于表征泄露模拟的环境条件，所述环境条件包括预设风向和预设风速，所述预设风向通过自车身角度沿顺时针方向进行360
°
均分取值得到，预设风速通过对极限范围内的风速进行均分取值得到。
[0098]
最大氢气浓度确定模块，用于基于每组实验数据模拟的氢浓度分布云图，确定每组实验数据模拟的每个可布置平面区域上的最大氢气浓度。
[0099]
目标函数构造模块，用于构造关于可布置平面区域上氢浓度传感器布置位置、可布置平面区域的重心及最大氢气浓度的目标函数。
[0100]
目标函数优化求解模块，用于采用粒子群算法优化求解所述目标函数，确定每个可布置平面区域上的氢浓度传感器的最优布置位置，进行氢浓度传感器的布置。
[0101]
实施例3
[0102]
一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现实施例1的优化布置方法。
[0103]
实施例4
[0104]
一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现实施例1的优化布置方法。
[0105]
实施例5
[0106]
一种燃料电池汽车氢浓度传感器的开关方法，燃料电池汽车氢浓度传感器采用实施例1的优化布置方法进行布置，如图3所示，所述开关方法包括如下步骤：
[0107]
获取环境的实际风向和实际风速，具体为，获取环境中的实际风速和实际风向，并记为，本发明实施例中利用风速、风向传感器进行实际风向和实际风速的获取。
[0108]
确定与所述实际风向最接近的预设风向，作为目标风向，具体为，将实际风向划分到上述的区间，若，则令，否则令。
[0109]
确定与所述实际风速最接近的预设风速，作为目标风速，具体为，将实际风速划分到上述的区间，若，则令，否则令。
[0110]
确定所述目标风向和所述目标风速组成的实验数据模拟的每个可布置平面区域上的最大氢气浓度，并选取最大氢气浓度大于第一氢气浓度阈值的可布置平面区域作为目标打开区域。
[0111]
获得对应的目标打开区域，打开布置在上面的氢浓度传感器检测环境氢气浓度，关闭其它位置氢浓度传感器。
[0112]
若目标打开区域的氢浓度传感器检测的氢气浓度大于所设的第二氢气浓度阈值，则通过车内通信设备发送短信通知车主氢气发生泄漏，其中，第一氢气浓度阈值小于第二氢气浓度阈值。
[0113]
实施例5
[0114]
本发明实施例5提供一种燃料电池汽车氢浓度传感器的开关系统，所述开关系统应用于上述的开关方法，所述开关系统包括：
[0115]
实际环境数据获取模块，用于获取环境的实际风向和实际风速。
[0116]
目标风向确定模块，用于确定与所述实际风向最接近的预设风向，作为目标风向。
[0117]
目标风速确定模块，用于确定与所述实际风向最接近的预设风向，作为目标风速。
[0118]
目标打开区域确定模块，用于确定所述目标风向和所述目标风速组成的实验数据模拟的每个可布置平面区域上的最大氢气浓度，并选取最大氢气浓度大于第一氢气浓度阈值的可布置平面区域作为目标打开区域。
[0119]
氢浓度传感器打开模块，用于打开所述目标打开区域上布置的氢浓度传感器。
[0120]
实施例6
[0121]
一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现实施例4的开关方法。
[0122]
基于上述实施例本发明的技术方案的有益效果为：
[0123]
本发明实施例综合考虑了冷机状态下环境风速及其风向对氢泄漏扩散的影响，弥
补了目前市场上基于现场经验在检测精度，具有多场景下的适应性，同时利用数值模拟降低了部分试验成本，同时解决了氢浓度传感器常开耗电量高的问题。
[0124]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0125]
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

技术特征：
1.一种燃料电池汽车氢浓度传感器优化布置方法，其特征在于，所述优化布置方法包括如下步骤：建立燃料电池汽车环境数字模型；设置不同实验数据，基于所述燃料电池汽车环境数字模型对极限泄漏位置进行泄露模拟，确定每组实验数据模拟的氢浓度分布云图；所述实验数据用于表征泄露模拟的环境条件，所述环境条件包括预设风向和预设风速，所述预设风向通过自车身角度沿顺时针方向进行360
°
均分取值得到，预设风速通过对极限范围内的风速进行均分取值得到；基于每组实验数据模拟的氢浓度分布云图，确定每组实验数据模拟的每个可布置平面区域上的最大氢气浓度；构造关于可布置平面区域上氢浓度传感器布置位置、可布置平面区域的重心及最大氢气浓度的目标函数；采用粒子群算法优化求解所述目标函数，确定每个可布置平面区域上的氢浓度传感器的最优布置位置，进行氢浓度传感器的布置。2.根据权利要求1所述的燃料电池汽车氢浓度传感器优化布置方法，其特征在于，所述基于每组实验数据模拟的氢浓度分布云图，确定每组实验数据模拟的每个可布置平面区域上的最大氢气浓度，之前还包括：按照氢浓度传感器布置在上半部分的原则，在所述燃料电池汽车环境数字模型中划分出氢浓度传感器的可布置平面区域。3.根据权利要求1所述的燃料电池汽车氢浓度传感器优化布置方法，其特征在于，所述目标函数为：；；其中，f(x,y)
k
为第k个可布置平面区域的目标函数，l
(i,j)
为第（i，j）组实验数据对应的氢浓度权重系数，r为常数，第（i，j）组实验数据用于表征风向为第i个预设风向、风速为第j个预设风速的环境条件；n为预设风向的数量，m为预设风速的数量，x和y为第k个可布置平面区域上布置的氢浓度传感器的横坐标和纵坐标，x
(i,j,k)
和y
(i,j,k)
为第（i，j）组实验数据对应的第k个可布置平面区域的重心的横坐标和纵坐标，c
(i,j,k)
为第（i，j）组实验数据模拟的第k个可布置平面区域上的最大氢气浓度。4.根据权利要求1所述的燃料电池汽车氢浓度传感器优化布置方法，其特征在于，在采用粒子群算法优化求解所述目标函数，确定每个可布置平面区域上的氢浓度传感器的最优布置位置，进行氢浓度传感器的布置的过程中：所述粒子群算法的位置向量为第k个可布置平面区域上布置的氢浓度传感器的横坐标和纵坐标；所述粒子群算法的适应度函数为所述目标函数；所述粒子群算法的速度更新公式为：；
其中，和分别表示第m次和第m+1次更新后第l个粒子的速度向量，表示第l个粒子在第m次迭代后的历史最优位置向量，表示粒子群在第m次迭代后的历史最优位置向量，表示第l个粒子在第m次迭代后的位置向量，w为权重系数，c1和c2分别为第一学习因子和第二学习因子，r1和r2分别为[0,1]内的第一随机数和第二随机数；所述粒子群算法的位置更新公式为：；其中，表示第l个粒子在第m+1次迭代后的位置向量。5.一种燃料电池汽车氢浓度传感器优化布置系统，其特征在于，所述优化布置系统应用于权利要求1-4任一项所述的优化布置方法，所述优化布置系统包括：模型建立模块，用于建立燃料电池汽车环境数字模型；泄露位置模拟模块，用于设置不同实验数据，基于所述燃料电池汽车环境数字模型对极限泄漏位置进行泄露模拟，确定每组实验数据模拟的氢浓度分布云图；所述实验数据用于表征泄露模拟的环境条件，所述环境条件包括预设风向和预设风速，所述预设风向通过自车身角度沿顺时针方向进行360
°
均分取值得到，预设风速通过对极限范围内的风速进行均分取值得到；最大氢气浓度确定模块，用于基于每组实验数据模拟的氢浓度分布云图，确定每组实验数据模拟的每个可布置平面区域上的最大氢气浓度；目标函数构造模块，用于构造关于可布置平面区域上氢浓度传感器布置位置、可布置平面区域的重心及最大氢气浓度的目标函数；目标函数优化求解模块，用于采用粒子群算法优化求解所述目标函数，确定每个可布置平面区域上的氢浓度传感器的最优布置位置，进行氢浓度传感器的布置。6.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述的优化布置方法。7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的优化布置方法。8.一种燃料电池汽车氢浓度传感器的开关方法，其特征在于，燃料电池汽车氢浓度传感器采用权利要求1-4任一项所述的优化布置方法进行布置，所述开关方法包括如下步骤：获取环境的实际风向和实际风速；确定与所述实际风向最接近的预设风向，作为目标风向；确定与所述实际风速最接近的预设风速，作为目标风速；确定所述目标风向和所述目标风速组成的实验数据模拟的每个可布置平面区域上的最大氢气浓度，并选取最大氢气浓度大于第一氢气浓度阈值的可布置平面区域作为目标打开区域；打开所述目标打开区域上布置的氢浓度传感器。9.一种燃料电池汽车氢浓度传感器的开关系统，其特征在于，所述开关系统应用于权
利要求8所述的开关方法，所述开关系统包括：实际环境数据获取模块，用于获取环境的实际风向和实际风速；目标风向确定模块，用于确定与所述实际风向最接近的预设风向，作为目标风向；目标风速确定模块，用于确定与所述实际风向最接近的预设风向，作为目标风速；目标打开区域确定模块，用于确定所述目标风向和所述目标风速组成的实验数据模拟的每个可布置平面区域上的最大氢气浓度，并选取最大氢气浓度大于第一氢气浓度阈值的可布置平面区域作为目标打开区域；氢浓度传感器打开模块，用于打开所述目标打开区域上布置的氢浓度传感器。10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求8所述的开关方法。

技术总结
本发明公开一种燃料电池汽车氢浓度传感器优化布置方法及开关方法，属于新能源技术领域。所述优化布置方法包括：建立燃料电池汽车环境数字模型；基于所述燃料电池汽车环境数字模型对极限泄漏位置进行泄露模拟，确定每组实验数据模拟的氢浓度分布云图；基于每组实验数据模拟的氢浓度分布云图，确定每组实验数据模拟的每个可布置平面区域上的最大氢气浓度；构造目标函数；采用粒子群算法优化求解所述目标函数，确定每个可布置平面区域上的氢浓度传感器的最优布置位置。本发明综合考虑了冷机状态下环境的风速及风向对氢泄漏扩散的影响，提高了氢浓度传感器布置的精度，进而提高氢浓度传感器的检测精度，并减小氢浓度传感器的响应时间。间。间。


技术研发人员：李建威 黄振威 饶慧 滕越
受保护的技术使用者：北京理工大学
技术研发日：2023.08.07
技术公布日：2023/9/9