燃料電池發(fā)動機系統(tǒng)建模與控制研究.pdf

1、質子交換膜燃料電池具有比功率高、工作溫度低、發(fā)電效率高、噪聲低、零排放等優(yōu)良特性，受到了世界各國的廣泛關注。開展燃料電池發(fā)動機系統(tǒng)建模與控制研究是提高燃料電池發(fā)動機系統(tǒng)性能的重要途徑，是當前燃料電池研究領域的一個重要方向。針對這個熱點問題，在分析燃料電池發(fā)動機系統(tǒng)結構的基礎上，研究了質子交換膜燃料電池發(fā)動機的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，提出了溫度控制系統(tǒng)的模糊控制算法及空氣供給系統(tǒng)的預測控制算法，主要研究內容如下： 首先介紹了質子交換膜燃料電

2、池發(fā)動機系統(tǒng)建模與控制的研究概況，分析了質子交換膜燃料電池的工作原理、發(fā)動機的系統(tǒng)結構以及發(fā)動機系統(tǒng)控制的特點，然后對比了機理建模和辨識建模兩種方法。 為研究發(fā)動機系統(tǒng)各個參數(shù)與系統(tǒng)輸出性能的關系，選擇溫度、氫氣壓力、電堆電流作為系統(tǒng)輸入，電堆輸出電壓作為系統(tǒng)輸出，利用神經(jīng)網(wǎng)絡對非線性關系的逼近能力，建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的燃料電池發(fā)動機系統(tǒng)輸入輸出模型，為制定控制策略提供了依據(jù)。 針對燃料電池溫度控制大慣性、超調量大等

3、問題，提出了結合電加熱、風冷、水冷的溫度控制方案，研究了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的溫度控制算法。神經(jīng)網(wǎng)絡通過調整輸入隸屬度，增強了控制規(guī)則的魯棒性，從而減少了溫度波動，解決了燃料電池低溫啟動慢、性能差的問題，并且在高溫情況下具有更加理想的控制效果。 針對燃料電池發(fā)動機空氣風量供給存在一定滯后等問題，提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測控制算法，實現(xiàn)燃料電池發(fā)動機空氣供給的優(yōu)化控制，提高空氣供給的動態(tài)響應能力。仿真結果表明，本文給出的控制器設計方案