一种燃料电池和锂电池混动系统协同衰退控制方法及系统

1.本发明涉及燃料电池和锂电池领域，特别是涉及一种燃料电池和锂电池混动系统协同衰退控制方法及系统。


背景技术：

2.燃料电池电动汽车相比起动力电池汽车，具有高效率、低噪声、无污染、充电速度快等优势。因此，燃料电池电动汽车正在成为相关研究热点。当前对燃料电池电动车的控制管理策略存在三个层面的问题。首先，大部分策略仅仅以最小燃料消耗或者最小总成本作为目标，完全没有考虑能量源寿命问题。其次，在常见的燃料电池 电池二源系统中，由于电池普遍被当作保护燃料电池的辅助能源而承担高频和高功率负载，会使其迅速衰退至失效。进而，燃料电池单独承担全部工况负载，也迅速衰退至失效。最终的结果是即使想要延长燃料电池寿命，实际上电池和燃料电池会先后失效，二者都无法工作到寿命上限。最后，部分系统加入第三能量源来保护电池并延长其寿命，但只是单纯用第三能量源承担恶劣工况需求达到保护效果。没有相关研究或发明探索了三源系统下燃料电池和电池寿命衰退状况的一致性问题，也没有研究或发明尝试控制二者的衰退来达成寿命一致。
3.现有技术中燃料电池、锂电池和电动式飞轮电池复合能源系统驱动控制，使在大负荷驱动工况下能够降低燃料电池峰值输出功率提高使用寿命；在低负荷工况下既可保证燃料电池工作在高效工作区间，又保证了锂电池和飞轮的能量状态。该策略没有考虑锂电池的寿命衰退现象，更没有考虑燃料电池和电池的协同衰退，不可避免会出现锂电池和燃料电池先后提前衰退现象。还有现有技术考虑固体氧化物燃料电池的性能退化和锂电池的容量衰减，用动态粒子群优化算法实现运行成本最低，并减缓系统的退化趋势。该方法没有考虑燃料电池和电池的协同衰退，无法充分发挥能量源性能。
4.因此，需要一种可以保证燃料电池和锂电池衰退程度一致从而延长两种电池寿命的方法。


技术实现要素：

5.本发明的目的是提供一种燃料电池和锂电池混动系统协同衰退控制方法及系统，通过使燃料电池和锂电池衰退程度一致实现延长两种电池寿命。
6.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：一种燃料电池和锂电池混动系统协同衰退控制方法，包括：获取车辆的车速数据、燃料电池数据和锂电池数据；根据所述燃料电池数据和所述锂电池数据确定燃料电池soh变化率、锂电池soh变化率和soh差值；根据所述车速数据确定能量源对车辆的功率需求承担结果；所述能量源包括燃料电池、锂电池和超级电容；对所述车辆的功率需求进行小波分析得到分频需求信号；所述小波分析的参数包
括小波阶数和分解阶数；根据所述分频需求信号、所述功率需求承担结果、所述燃料电池soh变化率、所述锂电池soh变化率和所述soh差值对所述燃料电池、所述锂电池和所述超级电容的功率承担结果进行调整以实现车辆动力系统协同衰退。
7.可选地，其特征在于，所述根据所述燃料电池数据和所述锂电池数据确定燃料电池soh变化率、锂电池soh变化率和soh差值，具体包括：根据所述燃料电池数据利用燃料电池衰退模型得到不同时刻的燃料电池soh；根据不同时刻的所述燃料电池soh确定所述燃料电池soh变化率；根据所述锂电池数据利用锂电池衰退模型得到不同时刻的锂电池soh；根据不同时刻的所述锂电池soh确定所述锂电池soh变化率；根据相同时刻的所述燃料电池soh和所述锂电池soh确定所述soh差值。
8.可选地，所述锂电池衰退模型的构建过程具体包括：获取锂电池的等效电路模型；根据所述等效电路模型构建锂电池衰退模型。
9.可选地，所述燃料电池衰退模型的构建过程具体包括：获取燃料电池历史衰退数据；对所述燃料电池历史衰退数据进行小波分析，得到多个子波形；根据多个所述子波形、时间、负载电流、相对湿度、温度和氢气压力构建多个子衰退模型；对多个所述子衰退模型利用遗传算法进行优化，得到多个最佳衰退模型；将多个所述最佳衰退模型进行结合，得到燃料电池衰退模型。
10.可选地，所述根据所述车速数据确定能量源对车辆的功率需求承担结果，具体包括：判断所述车速数据是否大于或者等于设定阈值，得到第一判断结果；若所述第一判断结果为否，则控制所述锂电池和所述超级电容承担功率需求；若所述第一判断结果为是，则控制所述燃料电池、所述锂电池和所述超级电容承担功率需求。
11.可选地，所述根据所述分频需求信号、所述功率需求承担结果、所述燃料电池soh变化率、所述锂电池soh变化率和所述soh差值对所述燃料电池、所述锂电池和所述超级电容的功率承担结果进行调整以实现车辆动力系统协同衰退，具体包括：当所述能量源对车辆的功率需求承担结果表示所述燃料电池、所述锂电池和所述超级电容承担功率需求时，根据所述分频需求信号对所述燃料电池、所述锂电池和所述超级电容分配功率需求；判断所述燃料电池soh变化率是否大于所述锂电池soh变化率，得到第二判断结果；若所述第二判断结果为是，则判断所述soh差值是否大于0，得到第三判断结果；若所述第三判断结果为是，则增大所述小波阶数以保护燃料电池；若所述第三判断结果为否，则减少所述分频需求信号中燃料电池工作速度范围并增大所述小波阶数；
若所述第二判断结果为否，则判断所述soh差值是否大于0，得到第四判断结果；若所述第四判断结果为是，则增大所述分解阶数；若所述第四判断结果为否，则增大所述小波阶数和所述分解阶数。
12.一种燃料电池和锂电池混动系统协同衰退控制系统，包括：获取模块，用于获取车辆的车速数据、燃料电池数据和锂电池数据；确定模块，用于根据所述燃料电池数据和所述锂电池数据确定燃料电池soh变化率、锂电池soh变化率和soh差值；功率需求承担结果确定模块，用于根据所述车速数据确定能量源对车辆的功率需求承担结果；所述能量源包括燃料电池、锂电池和超级电容；小波分析模块，用于对所述车辆的功率需求进行小波分析得到分频需求信号；所述小波分析的参数包括小波阶数和分解阶数；调整模块，用于根据所述分频需求信号、所述功率需求承担结果、所述燃料电池soh变化率、所述锂电池soh变化率和所述soh差值对所述燃料电池、所述锂电池和所述超级电容的功率承担结果进行调整以实现车辆动力系统协同衰退。
13.可选地，所述确定模块，具体包括：燃料电池soh确定单元，用于根据所述燃料电池数据利用燃料电池衰退模型得到不同时刻的燃料电池soh；燃料电池soh变化率确定单元，用于根据不同时刻的所述燃料电池soh确定所述燃料电池soh变化率；锂电池soh确定单元，用于根据所述锂电池数据利用锂电池衰退模型得到不同时刻的锂电池soh；锂电池soh变化率确定单元，用于根据不同时刻的所述锂电池soh确定所述锂电池soh变化率；soh差值确定单元，用于根据相同时刻的所述燃料电池soh和所述锂电池soh确定所述soh差值。
14.可选地，所述锂电池衰退模型的构建过程具体包括：获取锂电池的等效电路模型；根据所述等效电路模型构建锂电池衰退模型。
15.可选地，所述燃料电池衰退模型的构建过程具体包括：获取燃料电池历史衰退数据；对所述燃料电池历史衰退数据进行小波分析，得到多个子波形；根据多个所述子波形、时间、负载电流、相对湿度、温度和氢气压力构建多个子衰退模型；对多个所述子衰退模型利用遗传算法进行优化，得到多个最佳衰退模型；将多个所述最佳衰退模型进行结合，得到燃料电池衰退模型。
16.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：本发明根据燃料电池数据和锂电池数据确定燃料电池soh变化率、锂电池soh变化率和soh差值；根据车速数据确定能量源对车辆的功率需求承担结果；对车辆的功率需求进行小波分析得到分频需求信号；小波分析的参数包括小波阶数和分解阶数；根据分频需求
信号、功率需求承担结果、燃料电池soh变化率、锂电池soh变化率和soh差值对燃料电池、锂电池和超级电容的功率承担结果进行调整以实现车辆动力系统协同衰退，通过使燃料电池和锂电池衰退程度一致实现延长两种电池寿命。
附图说明
17.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。
18.图1为本发明提供的燃料电池和锂电池混动系统协同衰退控制方法流程图；图2为本发明提供的燃料电池和锂电池混动系统协同衰退控制方法流示意图；图3为本发明提供的公交车动力系统构型示意图；图4为本发明提供的电池等效电路模型图；图5为本发明提供的燃料电池和锂电池混动系统协同衰退控制方法具体流程图；图6为燃料电池效率曲线图；图7为双源系统soh变化趋势仿真曲线示意图；图8为三源系统soh变化趋势仿真曲线示意图。
具体实施方式
19.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。
20.本发明的目的是提供一种燃料电池和锂电池混动系统协同衰退控制方法及系统，通过使燃料电池和锂电池衰退程度一致实现延长两种电池寿命。
21.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。
22.如图1所示，本发明提供的一种燃料电池和锂电池混动系统协同衰退控制方法，包括：步骤101：获取车辆的车速数据、燃料电池数据和锂电池数据。
23.步骤102：根据所述燃料电池数据和所述锂电池数据确定燃料电池soh变化率、锂电池soh变化率和soh差值。
24.步骤102，具体包括：根据所述燃料电池数据利用燃料电池衰退模型得到不同时刻的燃料电池soh。
25.根据不同时刻的所述燃料电池soh确定所述燃料电池soh变化率。
26.根据所述锂电池数据利用锂电池衰退模型得到不同时刻的锂电池soh。
27.根据不同时刻的所述锂电池soh确定所述锂电池soh变化率。
28.根据相同时刻的所述燃料电池soh和所述锂电池soh确定soh差值。
29.其中，所述锂电池衰退模型的构建过程具体包括：
获取锂电池的等效电路模型；根据所述等效电路模型构建锂电池衰退模型。
30.其中，所述燃料电池衰退模型的构建过程具体包括：获取燃料电池历史衰退数据；对所述燃料电池历史衰退数据进行小波分析，得到多个子波形；根据多个所述子波形、时间、负载电流、相对湿度、温度和氢气压力构建多个子衰退模型；对多个所述子衰退模型利用遗传算法进行优化，得到多个最佳衰退模型；将多个所述最佳衰退模型进行结合，得到燃料电池衰退模型。
31.步骤103：根据所述车速数据确定能量源对车辆的功率需求承担结果；所述能量源包括燃料电池、锂电池和超级电容。
32.步骤103，具体包括：判断所述车速数据是否大于或者等于设定阈值，得到第一判断结果。
33.若所述第一判断结果为否，则控制所述锂电池和所述超级电容承担功率需求；若所述第一判断结果为是，则控制所述燃料电池、所述锂电池和所述超级电容承担功率需求。
34.步骤104：对所述车辆的功率需求进行小波分析得到分频需求信号；所述小波分析的参数包括小波阶数和分解阶数。
35.步骤105：根据所述分频需求信号、所述功率需求承担结果、所述燃料电池soh变化率、锂电池soh变化率和soh差值对所述燃料电池、所述锂电池和所述超级电容的功率承担结果进行调整以实现车辆动力系统协同衰退。
36.步骤105，具体包括：当所述能量源对车辆的功率需求承担结果表示所述燃料电池、所述锂电池和所述超级电容承担功率需求时，根据所述分频需求信号对所述燃料电池、所述锂电池和所述超级电容分配功率需求。
37.判断所述燃料电池soh变化率是否大于所述锂电池soh变化率，得到第二判断结果。
38.若所述第二判断结果为是，则判断所述soh差值是否大于0，得到第三判断结果；若所述第三判断结果为是，则增大所述小波阶数以保护燃料电池；若所述第三判断结果为否，则减少所述分频需求信号中燃料电池工作速度范围并增大所述小波阶数。
39.若所述第二判断结果为否，则判断所述soh差值是否大于0，得到第四判断结果；若所述第四判断结果为是，则增大所述分解阶数；若所述第四判断结果为否，则增大所述小波阶数和所述分解阶数。
40.本发明还提供一种燃料电池和锂电池混动系统协同衰退控制系统，包括：获取模块，用于获取车辆的车速数据、燃料电池数据和锂电池数据。
41.确定模块，用于根据所述燃料电池数据和所述锂电池数据确定燃料电池soh变化率、锂电池soh变化率和soh差值。
42.功率需求承担结果确定模块，用于根据所述车速数据确定能量源对车辆的功率需求承担结果；所述能量源包括燃料电池、锂电池和超级电容。
43.小波分析模块，用于对所述车辆的功率需求进行小波分析得到分频需求信号；所述小波分析的参数包括小波阶数和分解阶数。
44.调整模块，用于根据所述分频需求信号、所述功率需求承担结果、所述燃料电池
soh变化率、锂电池soh变化率和soh差值对所述燃料电池、所述锂电池和所述超级电容的功率承担结果进行调整以实现车辆动力系统协同衰退。
45.作为一种可选的实施方式，所述确定模块，具体包括：燃料电池soh确定单元，用于根据所述燃料电池数据利用燃料电池衰退模型得到不同时刻的燃料电池soh；燃料电池soh变化率确定单元，用于根据不同时刻的所述燃料电池soh确定所述燃料电池soh变化率；锂电池soh确定单元，用于根据所述锂电池数据利用锂电池衰退模型得到不同时刻的锂电池soh；锂电池soh变化率确定单元，用于根据不同时刻的所述锂电池soh确定所述锂电池soh变化率；soh差值确定单元，用于根据相同时刻的所述燃料电池soh和所述锂电池soh确定soh差值。
46.作为一种可选的实施方式，所述锂电池衰退模型的构建过程具体包括：获取整车系统构型和系统参数；所述整车系统构型包括锂电池的等效电路模型；根据所述等效电路模型构建锂电池衰退模型。
47.作为一种可选的实施方式，所述燃料电池衰退模型的构建过程具体包括：获取燃料电池历史衰退数据；对所述燃料电池历史衰退数据进行小波分析，得到多个子波形；根据多个所述子波形、时间、负载电流、相对湿度、温度和氢气压力构建多个子衰退模型；对多个所述子衰退模型利用遗传算法进行优化，得到多个最佳衰退模型；将多个所述最佳衰退模型进行结合，得到燃料电池衰退模型。
48.本发明第一步，明确三源系统各部件具体参数和整车系统构型；第二步，根据已知参数和历史数据建立燃料电池和电池的老化衰退模型；第三步，获得车速信息，获得soh、dsoh
fc
、dsohb和
△
soh值；第四步，建立基于规则的动态调节机制，通过由模型获得的特征值动态调节燃料电池启停速度和小波分析参数值达成协同衰退。本发明第一次从燃料电池和电池全生命周期的角度进行衰退管控和寿命保护，使二者衰退趋于一致，避免了现有策略导致的电池和燃料电池先后衰退最终双双提前报废问题，有效节省寿命成本，且所用的模型和策略具有实时性和适用性。
49.本发明提供的方法及系统，旨在通过引入超级电容来保护电池，进而在能量源全生命周期上保证燃料电池和电池衰退程度一致，避免电池和燃料电池先后衰退且二者都提前报废现象，延长二者寿命，降低总运行成本。如图2和图5所示，还提供了本发明在实际应用中的具体流程，步骤如下：步骤一，明确系统各部件具体参数和整车系统构型。能量源参数包括最大功率、最大充放电电流、额定电流、额定电压、soc范围；驱动电机参数包括最大功率、最大转速、最大转矩、效率；整车构型为：燃料电池、电池和超级电容分别于与一个dc/dc转换器相连，三个dc/dc转换器并入总线，与驱动电机通过一个ac/dc转换器相连，而电机通过主减速器与公交车驱动轮连接。
50.本发明运用于宇通某型号客车，其中，宇通某型号客车的能量源参数如表1-表4所示。其整车系统构型与图3一致。
51.步骤二，基于等效电路模型和经验公式建立电池衰退模型；基于燃料电池历史衰退数据建立燃料电池衰退模型。
52.针对电池的衰退，采用融合了经验衰退公式的等效电路模型，其中电池等效电路模型如图4所示，其状态空间模型为：模型如图4所示，其状态空间模型为：其中，为随时间变化的充电状态，为随时间变化的电流，为电池充电容量，为t时刻通过等效电路模型中并联电阻的电流，r
p
为并联电阻，c
p
为并联电容。
53.等效电路模型和约束条件为：等效电路模型和约束条件为：等效电路模型和约束条件为：其中，为随时间变化的电池电压，ocv为开路电压，rs为串联电阻。
54.电压衰退经验公式基于schmalstieg等人的工作，具体为：其中，为损失的电池能量容量，和为等效电路模型退化参数，为电池平均电压，为总仿真时间，为已经过的仿真时间。
55.衰退成本具体为：其中，为电池能量退化成本，n为电池单体数量，为衰退成本。
56.因此，由该模型得到的电池sohb为：其中，为电池能量容量。
57.针对燃料电池的衰退，由于其退化机理还没有被完全研究清楚，因此采用基于历史数据驱动的衰退模型。
58.第一步，对已知的历史电压老化波形进行小波分析，采用daubechies六阶小波函
数，分解级别为3级，将历史数据波形分解为多个子波形。
59.第二步，通过极限学习机建立每个子波形的衰退模型。模型建立需要考虑时间、负载电流、相对湿度、温度和氢气压力这五个参数，模型的输出为燃料电池电压：其中，为燃料电池电压，t为时间，为负载电流，为相对湿度，为温度，为氢气压力。
60.第三步，将建立的退化模型的输入权重和隐藏层神经元阈值用二进制形式编码以产生初始种群，该种群通过遗传算法自动迭代调整，得到最优的输入权重和隐藏神经元阈值进而得到最佳衰退模型。
61.第四步，把各个子波的衰退模型进行结合，得到燃料电池总衰退模型。
62.该模型的优势在于考虑了实际工况对燃料电池的影响，精度高，且计算时间短具有实时性。燃料电池的soh值由该模型通过实际运行过程中采集到的历史老化数据预测得出。
63.根据历史老化数据训练燃料电池老化模型，根据等效电路和经验公式建立电池老化模型，在车辆运行过程中得到燃料电池和电池的soh值。
64.步骤三，获取实时车速信息；获取实时燃料电池和电池的soh值，进而获得dsoh
fc
、dsohb和
△
soh作为后续规则判断参数。
65.步骤四，建立一个基于规则的动态调节机制，判断dsoh
fc
、dsohb和
△
soh值的大小来动态调节燃料电池启停速度和小波分析参数值达成协同衰退。总体思路为电池保护燃料电池，超级电容保护电池。对燃料电池的保护具有最高优先级，其次为对电池的保护，形成梯度保护的框架。
66.第一步，根据建立的燃料电池和电池的衰退模型，实时得到二者的soh值，进而得到soh变化率和soh差值，记为燃料电池soh变化率dsoh
fc
、锂电池soh变化率dsohb和soh差值
△
soh：soh：其中，为当前时刻燃料电池的soh，为上一次采集数据时刻燃料电池的soh，为当前时刻电池的soh，为上一次采集数据时刻电池的soh，t为采集一次数据并修正一次策略的周期。
67.第二步，对输入动力系统的功率需求信号进行小波分析得到分解后的不同频率信
号分量，分频后的低频子需求功率信号由燃料电池承担，中频信号由电池承担，高频信号由超级电容承担。小波分析有两个重要参数：小波阶数a和分解级b。根据小波分析的原理，小波阶数越高，分解得到的子信号越光滑，包含的频率波动和突变就越少；分解级数越大，原始信号被分解成的子信号数量越多，频率划分越细致。连续小波变换的原理公式如下所示：波变换的原理公式如下所示：其中，是小波的傅里叶变换，为一个小波变换过程，为是原函数的傅里叶变换，为小波函数的傅里叶变换，m和n均为小波变换参数，其中，。i为虚数单位，此处用e的指数形式来表示复数，为以为频率的频域形式小波函数傅里叶变换，为为该函数频域变换为后的表达式。如果假设小波满足可接纳条件：其中，为可接纳条件判断值，为频率，为频域形式下的小波函数傅里叶变化。
68.则连续小波变换在其范围内可逆：其中，为原函数，为时域形式下的小波函数傅里叶变换。
69.初始运行的时候，对功率需求信号进行db六阶小波分析、三级分解，得到的子信号分配给三种能量源，然后在全生命周期内根据给定的规则调整燃料电池工作速度区间和小波分析的两个参数，控制燃料电池和电池衰退速率，达成协同衰退。
70.第三步，建立一种基于规则的动态调节机制，通过比较燃料电池和电池之间的
△
dsoh和
△
soh，调节燃料电池启停速度区间和小波分析的参数值，间接调整能量源承担的信号频率范围和需求优劣程度来控制燃料电池和电池的衰退速率，达成协同衰退。
71.如图6所示，根据燃料电池效率曲线，其最佳效率功率范围大致处于10kw-40kw区间，因此初始设定燃料电池只在大于等于10km/h的车速范围内工作，而电池和超级电容在全速度区间响应负载。根据相关文献，公交车功率需求信号进行小波分析分解时，初始值设
定为六阶db小波、三级分解等级较为合适。由于该策略针对燃料电池和电池全生命周期设计，因此采集一次数据并修正一次策略的周期为24h。
72.具体规则如下：在的前提下，如果，则增加小波阶数a，使燃料电池负担的需求更温和从而保护燃料电池；如果，则减小燃料电池工作的车速区间范围，同时增加小波阶数a来进一步保护燃料电池。在的前提下，如果，则增大分解级数b，使电池承担众多子波中的中低频分量，更大频率范围的需求子信号由超级电容承担来保护电池；如果，则同时增大小波阶数a和分解级数b达到同时保护燃料电池和电池的目的。
73.a，b和v的变化表达式如下所示。其中，系数均根据经验给定。v为燃料电池开始工作的速度区间下限值。
[0074]074]074]074]074]
为小波阶数a的变化值，为为燃料电池工作区间速度下限的变换值，为分解级数b的变化值。
[0075]
采取上述规则在整车生命周期内实时调整相关参数，就能确保燃料电池和电池的dsoh在工况全程高度跟随，基本保持一致，达成协同衰退。特别的，当a，b任意一项达到10，或是速度区间下限达到20km/h时，将所有参数重新设定为初始值。
[0076]
选取udds工况，对未加入超级电容的两源系统和本发明使用的三源系统分别进行仿真，得到的结果示意图如图7和图8所示。其中，图7为双源系统soh变化趋势仿真曲线示意图，图8为三源系统soh变化趋势仿真曲线示意图，可以看到本发明的策略确实使燃料电池和电池达成了协同衰退且二者寿命皆有所延长。
[0077]
本发明具有以下有益效果：第一次从燃料电池和电池全生命周期的角度进行衰退管控和寿命保护，使二者衰退趋于一致，避免了现有策略导致的电池和燃料电池先后衰退最终双双提前报废问题，有效延长工作年限，节省寿命成本，进而减少总运行成本。建立了一种基于规则的动态调节机制，通过的比较结果和的值动态调节小波分析的小波阶数和分解级数，使燃
料电池和电池的衰退速率趋于一致，实现协同衰退。所采用的衰退模型和调节策略具有实时性和适用性。
[0078]
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。
[0079]
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。