基于支持向量机的PEMFC电特性仿真研究

质子交换膜燃料电池(PEMFC)是一个非线性、多输入、强耦合、大时延的复杂动态系统,传统的根据系统物理和化学的特性建立的数学模型,具有较大的局限性.从质子交换膜燃料电池的物理结构、输出特性曲线和数学模型方面对其进行了描述,针对PEMFC的复杂动态环境,利用支持向量机对于给定试验样本数据的良好的泛化性能,根据在自制的PEMFC单电池上进行试验所得到的数据,对质子交换膜燃料电池的电特性进行了回归运算.结果发现,在样本数目较小时,采用指数型径向基核函数对PEMFC进行回归运算较为理想;当数据样本数目巨大时,高斯径向基核函数可以获得很好的支持向量稀疏度,具有明显的优越性,这为PEMFC燃料电池的建模仿真及有效控制其电压输出特性提供了新的思路.     

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的连续模型预测控制器的设计

在对质子交换膜燃料电池(PEMFC)的工作原理进行研究分析的基础上,对其进行了数学描述,在Matlab/Simulink仿真平台下建立了质子膜燃料电池的动态仿真模型。维持PEMFC系统的正常运行需要良好的控制系统。通过将拉盖尔函数应用到连续模型预测控制(CMPC)算法中去,分析了CMPC的不足之处并通过指数权值函数进行了简单的修正,随后将两种控制策略与传统的离散预测控制(DMPC)施加到PEMFC系统中去并进行了仿真对比分析,仿真结果证明了CMPC算法的有效性以及优越性。     

燃料电池控制系统开发

首先介绍了燃料电池的原理和分类，质子交换膜燃料电池的主要特点和技术问题；并针对PEMFC电堆系统的复杂性，提出了PEMFC电堆系统结构．系统结构主要包括：燃料贮存与供给系统、空气供给系统、冷却水循环系统、功率测量系统、控制系统、报警系统和通讯系统。然后以定点DSP芯片TMS320F2812作为控制系统的核心，详细分析了质子交换膜燃料电池控制系统的硬件设计和软件设计；采用了合适的控制策略和控制算法，形成了实用化的燃料电池控制系统的雏形。     

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.     

PEMFC电解质膜湿度控制方法研究

质子交换膜燃料电池电解质膜的湿度对其性能有非常大的影响。文章首先分析了影响电解质膜湿度的各种因素,提出了加湿O2控制PEMFC电解质膜湿度的办法;然后,建立了基于人工神经网络的PEMFC电解质膜湿度控制模型,并给出了控制电解质膜湿度的方法;最后,分析了控制方法的可行性。     

PEM燃料电池堆单片电压检测系统设计

根据电池堆性能测试及其控制系统研发需要,设计了一种燃料电池堆单片电压检测系统.该系统精度高、实时性好、稳定性强,而且电路简单、成本低、体积小、易布局.实验证明该系统能够有效地完成燃料电池单片电压实时采集、显示和保存.已成功应用于200W常温常压空冷质子交换膜燃料电池(PEMFC)电源控制系统.     

质子交换膜燃料电池风机控制技术研究

该文首先研究了质子交换膜燃料电池(PEMFC)风机的性能,分析了PEMFC的工作温度对其性能的影响,并给出了控制PEMFC风机的数学模型。然后,对高电压、大电流运算放大器OPA548进行了详细的介绍,设计了用OPA548控制PEMFC风机工作电压的硬件电路,最后,对使用OPA548时应注意的事项进行了讨论。     

基于小波神经网络预测电压的PEMFC输出控制

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性能。设计系统电压、功率的模糊PID控制方案,采用小波神经网络对PEMFC的已知性能曲线进行辨识。最后使用MATLAB/SIMULINK对控制系统进行仿真。结果表明,实施的系统控制方案起到了预想的效果。     

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。     

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。     

基于模糊网络的PEMFC系统建模

质子交换膜燃料电池(PEMFC)系统内部运行机理复杂,将其作为非线性复杂对象,基于T-S模糊网络算法,用模糊聚类和线性辨识方法建立PEMFC系统的模型,仿真实验结果表明该模型预测精度高,较传统机理模型具有优越性。研究结果对PEMFC系统的建模和控制具有一定的实用价值。     

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.     

质子交换膜燃料电池建模与动态仿真

对质子交换膜燃料电池（PEMFC）电堆进行电输出特性研究，有助于改善燃料电池的设计，提高其性能。运用MATLAB的Simulink仿真工具对PEMFC建立仿真模型，通过所建立的电堆参数模型，就能够研究主要运行参变量对电堆动态输出性能和电堆非线性内阻产生的影响。当电堆输出电流出现阶跃变化时，对电堆电压，输出功率，消耗功率，电堆效率，非线性内阻的动态响应，进行了仿真和结果分析。仿真结果符合文献[7]实验数据，表明此参数模型是可操作和有效的，并可方便地用于PEMFC控制方法研究。     

空冷型质子交换膜燃料电池电堆温度控制系统设计

空冷型质子交换膜燃料电池（Air-Cooling PEMFC）电堆的工作条件中,电堆温度对电堆性能的影响最大,电堆温度的控制直接影响电堆的性能指标。首先分析了空冷型PEMFC电堆的温度特性,通过实验手段获得了电堆的最佳工作温度-电流曲线,并拟合出了经验公式。在此基础上设计了该类电堆的温度控制系统,提出了模糊PID融合控制算法。实验结果表明该温度控制系统具有良好的静态和动态特性,有效地解决了空冷型PEMFC电堆的温度控制问题。     

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。     

PEMFC的模糊辨识和非线性预测控制

质子交换膜燃料电池(PEMFC)是21世纪最有前景的发电技术之一。该文针对PEMFC等一类具有严重非线性的复杂被控对象,提出一种基于模糊模型的非线性预测控制算法对PEMFC系统进行建模与控制。在建模与控制过程中,采用模糊聚类和线性辨识方法在线建立PEMFC控制系统的T-S模糊预测模型,然后基于分支定界法的基本原理对控制量进行离散寻优,从而实现PEMFC的非线性预测控制。仿真和实验结果证明了该算法的有效性和优越性。     

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.     

质子交换膜燃料电池自校正控制模型研究

质子交换膜燃料电池(PEMFC)是2l世纪最有生命力的发电技术之一。该论文从PEMFC实际应用的角度出发，应用改进遗传算法、神经网络技术，建立了一个PEMFC自校正控制模型，并在仿真和实验中取得了比较满意的控制效果。     

太阳能燃料电池联合发电系统的建模与控制

太阳能燃料电池联合发电系统主要由太阳能光伏阵、质子交换膜燃料电池（PEMFC）和电极组成。该联合系统具有非线性特性。通过分析建立了该系统各个组成部分的数学模型，采用PID控制器对系统进行控制。在MATLAB／SIMULINK环境下对整个控制系统进行仿真，测试系统在负载电流阶跃变化和各种天气条件快速变化下的动态响应性能。仿真结果表明，经过负载阶跃变化后，系统能在短时间内趋于稳定。系统超调在可接受的范围内。系统性能对于负载电流的阶跃变化响应是令人满意的，控制方案可以达到预期效果。