基于BP神经网络辨识模型的PEMFC系统建模

为分析燃料电池系统特性,采用BP神经网络结构辨识质子交换膜燃料电池系统模型,模型输入为系统实际输入,模型输出为电堆输出电压和电堆工作温度。由于PEMFC系统是一个时变非线性系统,采用一种串-并联前向神经网络辨识结构模型,将模型前几个时刻输出作为模型输入,使得静态网络结构具有动态特性。BP网络模型通过PEMFC系统所得到的实验数据进辨识。训练完成后BP网络模型输出与实际系统输出基本一致,结果表明BP网络模型能够有效反映质子交换膜燃料电池系统输出电压和电堆温度特性。     

质子交换膜燃料电池动态特性建模及仿真

在质子交换膜燃料电池优化设计的研究中,现有模型在描述电堆热量传递过程时普遍不符合传热学理论.为解决上述问题,依据流动换热平衡关系完善了冷却水消耗功率的理论模型,并依据热辐射理论得到了电堆辐射功率的计算方法,建立了燃料电池动态特性仿真模型.利用仿真模型,对负载电流对电池电压和电堆功率的影响进行了仿真,并明确了燃料电池温度带来的影响,仿真结果表明符合动态响应的实际情况,建立的仿真模型为建立基于燃料电池的混合动力系统优化奠定了基础.     

质子交换膜燃料电池稳态模型及仿真

质子交换膜燃料电池(PEMFC)发电装置具有高能效,低噪音,常温启动和环境友好等特点.文中将对PEMFC进行稳态建模,使模型能正确反映电堆的实际输出性能.PEMFC实验模型主要是通过实验方法,建立描述电池输出特性(输出电压与电流密度关系)的经验公式.为了提高模型的精度,以便模型能更好地反映真实的PEMFC电对性能,则需要对模型的参数进行优化.通过不同的Matlab优化函数对所建模型进行参数辨识,比较得出其中结果较好的对模型进行仿真,以验证模型的正确性.     

基于LabVIEW的PEMFC特性研究

空冷型质子交换膜燃料电池(PEMFC)的氢气流量、氢气压力、环境温度等参数对电堆的发电性能影响较大。首先通过实验,研究了电堆最佳工作温度的确定方法和输出电压特性,其次采用了广义多项式拟合以及一维插值的方法,获得了它们的描述公式,最后,基于LabVIEW设计了电堆温度和输出电压的特性研究软件,软件仿真结果与实验数据拟合精度较高,为研究PEMFC系统提供了一种切实有效的方法。     

PEMFC电化学建模及其PID控制

针对目前质子膜燃料电池(PEMFC)模型难以适用控制系统的设计,因此提出了电化学方法建立PEMFC数学模型,并在此基础上采用PID控制其输出电压。首先分析PEMFC内部运行机理;然后假定外部负载电流干扰的情况下,PEMFC电堆工作温度稳定在80℃,在M atlab/simu link环境下建立系统仿真模型,模拟输出电压动态变化过程;并采用PID算法控制电堆阴阳极入口气体压力,使PEMFC系统的输出电压达到预定值。仿真结果表明该模型能够较好的反映出系统的动态特性,且PID算法用于PEMFC发电系统的控制是可行的。     

基于小波消噪的PEMFC先进PID控制

讨论了在功率需求快速变化下质子交换膜燃料电池的动态响应性能。从系统电气输出控制的角度考虑，根据PEMFC的系统组成构建了简化的电气模型。由于实际运行过程中的信号噪声和系统自身的非线性影响，文中采用小波消噪算法和自适应模糊PID控制相结合，应用于PEMFC的输出控制。最后使用MATLAB对系统控制方案进行仿真。仿真结果表明，采用小波消噪能够有效降低系统噪声的影响，采用模糊自适应PID控制可以有效降低超调量和响应时间。系统的整体控制方案达到了预期的效果。     

PEMFC发电系统的自适应模糊控制与动态分析

监测和控制燃料电池的过程中,需要获得各种实时数据.质子交换膜燃料电池(PEMFC)发电系统中的参数强耦合、高度非线性特性增加了对其控制的难度,传统的PI控制虽然对模型精确的系统有较好的控制效果,但对于参数波动的系统则无法获得较高的控制性能.针对以上情况,基于PEMFC发电系统的动态仿真模型,根据重整器在燃料电池发电系统中的作用,设计了自适应模糊控制器.利用模糊控制规则在线控制氢气摩尔流,从而控制PEMFC发电系统的输出功率.仿真结果表明,该动态模型能够预测输出电压.响应曲线显示出自适应模糊控制算法能够较好控制燃料电池有功和无功功率的输出.模型具有良好的负载跟踪特性.     

质子交换膜燃料电池动态建模及其双模控制

由于已提出的质子交换膜燃料电池(PEMFC)模型难于控制, 提出利用MATLAB/SIMULINK仿真工具进行PEMFC系统动态建模, 同时为实现对PEMFC系统输出电压的控制, 采用了基于模糊规则切换的模糊逻辑控制器(FLC)和比例积分微分控制器(PID)相结合的双模控制方式. 仿真结果证明该动态模型易于控制, 能够反映出PEMFC系统的动态输出特性, 而且验证了基于模糊规则切换的双模控制能够有效抑制扰动, 改善PEMFC系统的动态输出特性, 保证系统的稳定运行, 有助于对PEMFC系统的输出性能分析以及实时控制系统的设计.     

基于Smith预估的先进PID控制在PEMFC中的应用

讨论了在功率需求快速变化下质子交换膜燃料电池的动态响应性能。将带有参数在线估计的smith预估和自适应模糊PID控制相结合，应用于PEMFC的输出控制。使用MATLAB对控制系统进行仿真，并进行了相应的抗干扰及鲁棒性仿真实验。仿真结果表明，实施的控制方案具有较好的鲁棒性和自适应能力。     

PEMFC系统过氧比的自适应高阶滑模控制

调节控制质子交换膜燃料电池(PEMFC)空气供给系统过氧比(OER)在理想范围可有效提高PEMFC系统输出净功率.为此,本文首先结合反馈控制理论将非线性PEMFC空气供给系统转化为标准形,并对系统内部动态进行了稳定性分析.然后基于PEMFC空气供给系统系统扩展的状态空间,并提出一种新型的自适应高阶滑模方法.该控制器不需PEMFC空气供给系统模型和干扰/不确定向的界已知的条件,自适应模糊逻辑系统可在线逼近系统中未建模动态.并且通过在线自适应获得的控制增益可保证系统跟踪误差收敛到原点附近的邻域内.最后,结合Lyapunov理论验证了系统的收敛性与稳定性,通过仿真和硬件在环实验进一步验证了该控制器的自适应性与优越性.     

100W质子膜燃料电池应急供电系统

提出一种基于质子膜燃料电池(PEMFC)和锂电池的混合联供的应急供电系统。该系统由PEM燃料电池电堆、锂电池、控制系统、氢气储存及管路系统组成,控制系统利用模糊控制算法将锂电池的SOC、负载大小以及燃料经济性及PEMFC的最佳状态作为输入变量,将锂电池和燃料电池的输出功率配比作为输出,使应急供电系统的输出各部件工作于最佳状态。研制了样机,并应用于野外应急情况。实际测试和应用表明,系统各项指标满足战术技术要求,是抢险救灾应付突发事件的理想应急供电装备。     

燃料电池温度模糊自适应控制

如何控制燃料电池温度性能是燃料电池的一个重要问题。首先基于模糊辨识建模方法建立质子交换膜燃料电池温度性能的T-S模型。模型结构简单,精度高,方便地应用于质子交换膜燃料电池系统控制中。其次针对该模型设计电堆温度的模糊自适应控制器。最后在Matlab平台进行仿真,模糊自适应控制器在较大幅度变化的系统参数下都得到较好的控制性能,证明模糊自适应控制系统具有很好的鲁棒性和良好的控制品质,能够满足质子交换膜燃料电池温度控制系统的要求。     

Application of current switching method to estimate the model parameters of proton exchange membrane fuel cell

This paper presents a model parameter estimation method for the proton exchange membrane fuel cell (PEMFC). The parameter estimation method is based on the current switching technique, intentionally switching the output current of PEMFC to obtain the waveform of the transient terminal voltage. The parameter values are found by analyzing transient waveform measurement results from the current switching test. To demonstrate the effectiveness of the current switching method, the method is tested on a practical PEMFC stack. Good agreement between the experimental and simulated results is obtained. The test results show the parameter estimation method is efficient and reliable.     

Data-driven diagnosis of PEM fuel cell: A comparative study

This paper is dedicated to data-driven diagnosis for Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell (PEMFC). More precisely, it deals with water related faults (flooding and membrane drying) by using pattern classification methodologies. Firstly, a method based on physical considerations is defined to label the training data. Secondly, a feature extraction procedure is carried out to pick up the significant features from vectors constructed by individual cell voltages. Finally, a classification is adopted in the feature space to realize the fault diagnosis. Various feature extraction and classification methodologies are employed on a 20-cell PEMFC stack. The performances of these methodologies are compared.     

Adaptive back-stepping pitch angle control for wind turbine based on a new electro-hydraulic pitch system

A new electro-hydraulic pitch system is proposed to smooth the output power and drive-train torque fluctuations for wind turbine. This new pitch system employs a servo-valve-controlled hydraulic motor to enhance pitch control performances. This pitch system is represented by a state-space model with parametric uncertainties and nonlinearities. An adaptive back-stepping pitch angle controller is synthesised based on this state-space model to accurately achieve the desired pitch angle control regardless of such uncertainties and nonlinearities. This pitch angle controller includes a back-stepping procedure and an adaption law to deal with such uncertainties and nonlinearities and hence to improve the final pitch control performances. The proposed pitch system and the designed pitch angle controller have been validated for achievable and efficient power and torque regulation performances by comparative experimental results under various operating conditions.     

基于变论域模糊增量理论的质子交换膜燃料电池温度控制

质子交换膜燃料电池(PEMFC)内部的电化学反应过程直接表现为温度的变化,所以有效的温度控制是保证燃料电池可靠性和耐久性的关键.本文将模糊增量控制用于PEMFC热管理系统中,将PEMFC的温度和电堆出入口温度差保持在设定值.首先,建立PEMFC热管理系统的动态模型,包括PEMFC电堆模型和辅助散热设备模型.然后,基于建立的系统模型,设计了一种变论域的模糊增量控制器.该控制器通过伸缩因子来动态调节模糊控制器中的量化因子和比例因子,实现对模糊论域的调节,从而提高控制的灵敏性和精确度.最后,将该温度控制方法用于10 kW燃料电池系统中,实验结果表明变论域模糊增量控制器相比于其他模糊控制方法,不仅具有更快的动态响应速度,还具有更强的鲁棒性和更高的控制精度.     

Nonlinear MPC Controller Design for AIR Supply of PEM Fuel Cell Based Power Systems

The air supply system, which provides the oxygen for the fuel cell stack, is one of the most important subsystems of the proton exchange membrane fuel cell (PEMFC). In order to improve the performance of the air supply, a small rechargeable lithium‐ion battery is utilized to start up the PEMFC system and provide buffer power supply for the load demand. With energy consumption of the compressor considered, a power coordinating algorithm utilizing a virtual potential field approach is presented to manage the power demand for the PEMFC and the battery while maintaining the battery's state of charge. A nonlinear observer is designed to estimate the unmeasurable states of the air supply system and its convergence is proven. A nonlinear MPC method is proposed to control the air flow and ensure the adequate oxygen supply. Simulation results are provided to validate the performance of the power management algorithm and the air supply control method. Compared with the results of the MPC algorithm and the nonlinear MPC method for the PEMFC system without an auxiliary battery, the method designed here has better performance.