一种燃料电池阴极气体流量和压力的联合控制方法

技术领域

本发明属于燃料电池控制技术领域，具体涉及一种燃料电池阴极空气供给系统中气体流量和压力的联合控制方法。

背景技术

燃料电池是一种通过将燃料(氢气)与氧化剂(氧气)的化学能转换成电能进行发电的装置，由于具有清洁高效的优势，燃料电池技术的发展受到了许多科研机构以及世界各国政府的关注。随着燃料电池在交通、工业、军事等领域的快速发展，对其输出品质和动态性能提出了更高的要求。在高负荷条件下，空气供给系统可消耗燃料电池高达30％的功率，故其是系统运行性能优化的关键所在。

阴极气体流量和压力控制间存在较强的耦合性，两者的联合控制是燃料电池的控制技术中最具挑战性的任务之一。对电堆进气流量的控制不当可能造成缺氧或氧气过剩的情况，引起净功率的降低，进一步将导致催化剂流失；在动态调节过程中需要抑制流量和压力的超调，否则可能使空压机工作点进入喘振工况，导致系统效率降低和造成机械损坏。

对于阴极气体流量和压力的控制一般通过调节空压机驱动电压和电子节气门开度来实现，是一个双输入双输出的耦合系统。现有技术中，常见采用查表法直接给出当前负载电流下所对应的空压机驱动电压和电子节气门开度值，实现空气供给系统的开环控制，其缺点在于需大量离线测试数据，且控制效果受外界干扰较大。还有基于智能PID控制方法对流量和压力进行分散控制的方法，但存在参数整定繁琐、强耦合区域控制效果不佳等问题。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提供了一种燃料电池阴极空气供给系统中气体流量和压力的联合控制方法，以实现对参考过氧比和参考阴极压力的快速、精确跟随，进而保证PEM燃料电池系统的稳定、高效运行。

为实现上述目的，具体技术方案如下：

一种燃料电池阴极气体流量和压力的联合控制方法，包括以下步骤：

步骤1：以空压机驱动电压和节气门开度命令为控制输入量建立空气供给系统数学模型；

步骤2：将步骤1所建立的空气供给系统数学模型通过反馈线性化方法转化为两个线性子系统；

步骤3：以线性子系统的跟踪误差作为输入，采用滑模控制设计反馈线性化控制律，得到反馈线性化滑模控制器，空气供给系统数学模型的输入经过反馈线性化滑模控制器的调整，提升控制系统鲁棒性和稳定性；

步骤4：通过模糊逻辑设计控制输入量补偿因子，与反馈线性化滑模控制器结合得到模型输入，实现防喘振功能。

进一步的，步骤1所述空气供给系统模型，控制输入为u＝[u

式中，

优选的，采用三层BP神经网络拟合W

定义系统输出Y＝[x

进一步的，所述步骤2将空气供给系统模型通过反馈线性化解耦，具体过程如下：

建立的阴极供气系统模型可表示为如下形式：

令H(x)＝[h

g

g

令f

将系统输出Y二阶求导，可得线性系统：

其中

根据输出矩阵H(x)及其一阶李导数，定义微分同胚变换矩阵M：

原来的双输入双输出非线性耦合系统转化为两个独立的线性子系统，设线性子系统控制输入为V＝[v

其中

原系统控制输入量u可由下式求得：

式中,E

以输出净功率最大为控制目标，仿真得出不同负载电流密度下z和p

定义系统跟踪误差为：

式中，z

进一步的，所述步骤3采用滑模控制方法设计输出v

z和p

其中

令

其中

优选的，引入饱和函数sat(s)代替传统指数趋近律中的符号函数sgn(s)进行设计，可得：

式中，ε、k为滑模控制器参数，饱和函数sat(s)为

将滑模控制器的输出v

进一步的，所述步骤4通过模糊逻辑实现防喘振功能的具体过程如下：

定义喘振线pr＝ψ(W

引入控制量补偿因子α，在空压机运行点超过控制线时对空气供给系统控制输入进行调整，则控制量V

式中，V'

通过模糊逻辑计算α值：

定义误差e和误差变化率ec分别为

作为优选，e、ec和α的论域均划分为5个模糊子集：{NB,N,Z,P,PB}，即{负大，负，零，正，正大}。

模糊规则形式为：If e is…,and ec is…,thenαis…，α的模糊控制规则如表1所示

表1

模糊控制器输出α值，与反馈线性化滑模控制器的输出相结合得到空气供给系统控制输入，并将其作用于执行系统进行控制。

本发明具有如下有益效果：

本发明公开了一种燃料电池阴极气体流量和压力的解耦控制方法，能够对不同工况下的最优工作点进行快速、精确的跟踪，使燃料电池维持在一个安全高效的运行状态，具有良好的动态特性和鲁棒性。

提供了一种燃料电池动力系统中空压机的防喘振方案，仅通过对执行机构的控制即可实现喘振预防功能，而无需添加其它机械结构。

附图说明

图1是燃料电池空气供给系统结构示意图；

图2是本发明所提供的一种燃料电池阴极气体流量和压力控制框图；

图3是虚拟输出z和阴极压力p

图4是过氧比和阴极压力在负载扰动下的响应曲线图；

图5是标称参数与参数摄动下系统输出对比图；

图6是大幅变载时防喘振控制器作用下空压机工作点运行轨迹。

具体实施方式

下面结合本发明实施例附图，对具体技术方案进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。显然，所述实施例仅是本申请的一部分实施例，目的在于阐述本发明的应用原理。

参阅图1，燃料电池空气供给系统工作原理为：环境空气通过空气滤清器过滤掉尘埃、杂质、有害的硫化物等物质后进入空气压缩机；由于经过空压机加压后的空气温度较高，因此空压机后连接有中冷器通过水循环对气体进行快速降温；为减弱质子交换膜内阻，空气进入阴极流场前还需经过加湿器加湿；接着，空气进入电堆阴极流场参与反应，消耗氧气并产生水蒸气；最终，反应后的尾气通过排气管路排出。对于阴极气体流量和压力的控制一般通过调节空压机驱动电压和电子节气门开度来实现，本发明也使用空压机驱动电压和节气门开度命令为控制输入量。

步骤1：以空压机驱动电压和节气门开度命令为控制输入量建立空气供给系统数学模型；针对阴极流量和压力的控制问题，仅对空气供给系统关键特性进行建模以简化系统模型，控制输入为u＝[u

式中，

然后采用三层BP神经网络拟合W

参阅图2，设计燃料电池阴极气体流量和压力控制器：

过氧比能够实时反映氧气流量情况，其定义为供应氧气流量

根据λ

步骤2：将步骤1所建立的模型通过反馈线性化方法转化为两个线性子系统；将空气供给系统模型通过反馈线性化解耦，具体过程如下：

建立的阴极供气系统模型可表示为如下形式：

H(x)＝[h

g

g

令

将系统输出Y二阶求导，可得线性系统：

其中

根据输出矩阵H(x)及其一阶李导数，定义微分同胚变换矩阵W：

原来的双输入双输出非线性耦合系统转化为两个独立的线性子系统，设线性子系统控制输入为V＝[v

其中

原系统控制输入量u可由下式求得：

式中,E

以输出净功率最大为控制目标，仿真得出不同负载电流密度下z和p

定义系统误差为：

式中，z

步骤3：以线性子系统的跟踪误差作为输入，引入滑模控制设计反馈线性化控制律，以提升控制系统鲁棒性和稳定性；采用滑模控制方法设计输出v

z和p

其中

令

其中

引入饱和函数sat(s)代替传统指数趋近律中的符号函数sgn(s)进行设计，可得：

式中，ε、k为滑模控制器参数，s为滑模面，符号函数sat(s)为

取c

步骤4：在系统输入端通过模糊逻辑设计控制输入量补偿因子，以实现防喘振功能。设计防喘振控制器的具体过程如下：

定义喘振线pr＝ψ(W

引入控制量补偿因子α，在空压机运行点超过控制线时对空气供给系统控制输入进行调整，则控制量V

式中，V'

通过模糊逻辑计算α值：

定义误差e和误差变化率ec分别为

e的实际论域为[0,0.05]，采样时间dt＝10

模糊规则形式为：If e is…,and ec is…,thenαis…，α的模糊控制规则表如表1所示。

表1

模糊控制器输出α值，与反馈线性化滑模控制器的输出相结合得到空气供给系统控制输入，并将其作用于执行机构进行控制。

为验证流量和压力控制器的控制效果，在MATLAB/Simulink仿真平台搭建了空气供给系统和控制器模型。

图3以无解耦模糊PID控制作为对比，展示了本发明所提供的反馈线性化滑模控制方法的解耦效果。

图4展示了过氧比和阴极压力在负载扰动下的响应曲线图，可以看出与模糊PID控制相比，本发明所提供的设计方法具有更小的超调，尤其对于阴极压力的控制，几乎不存在超调。

图5展示了参数不确定性下系统输出响应情况，可以看出该控制器具有较强鲁棒性。

图6展示了大幅变载时防喘振控制器作用下空压机工作点运行轨迹，动态响应过程中，无防喘振控制器情况下空压机工作点超出了喘振包络线，而本发明所提出的防喘振控制器可以将空压机工作轨迹约束在喘振线内。

本实施方案在实验验证过程中，参数取值如表2所示，c

表2

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表3

表4

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上述内容对本发明的具体实施方式进行了描述，以便于本领域的技术人员理解本发明，但应注意的是，以上各实施例仅用以解释本发明的技术方案，而非对其限制；对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。