機(jī)車質(zhì)子交換膜燃料電池系統(tǒng)最優(yōu)效率控制方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種機(jī)車質(zhì)子交換膜燃料電池系統(tǒng)最優(yōu)效率控制方法，通過建立三維曲面模型，分析基于電堆運(yùn)行溫度、空氣過量系數(shù)和負(fù)載電流之間的系統(tǒng)效率最優(yōu)化運(yùn)行特征，獲得電堆運(yùn)行溫度和空氣過量系數(shù)的約束運(yùn)行邊界條件，并建立在線辨識(shí)系統(tǒng)和基于高速群體智能優(yōu)化算法的優(yōu)化系統(tǒng)，獲得最優(yōu)控制變量，在此基礎(chǔ)上，采用基于α階動(dòng)態(tài)偽線性復(fù)合系統(tǒng)的多工況逆控制和基于改進(jìn)隱式廣義預(yù)測(cè)自校正的預(yù)測(cè)逆控制，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)效率的最優(yōu)化控制。本發(fā)明方法能夠解決傳統(tǒng)PEMFC系統(tǒng)效率控制方法過于依賴精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型、實(shí)際應(yīng)用中易受擾動(dòng)、噪聲及不確定性影響的局限性等問題，提高系統(tǒng)可靠性，實(shí)現(xiàn)機(jī)車PEMFC系統(tǒng)最優(yōu)效率運(yùn)行。
【專利說(shuō)明】機(jī)車質(zhì)子交換膜燃料電池系統(tǒng)最優(yōu)效率控制方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及大功率機(jī)車用質(zhì)子交換膜燃料電池技術(shù)，尤其是質(zhì)子交換膜燃料電池系統(tǒng)效率控制【技術(shù)領(lǐng)域】。
【背景技術(shù)】
[0002]燃料電池技術(shù)是一種清潔能源技術(shù)，具有高效、環(huán)保等特點(diǎn)，被稱為是21世紀(jì)最有前途的“綠色能源”技術(shù)，已受到世界各國(guó)的高度重視，在我國(guó)屬國(guó)家能源領(lǐng)域的重點(diǎn)研發(fā)技術(shù)，特別是質(zhì)子交換膜燃料電池(PEMFC)除了具有燃料電池共有的污染低、燃料利用率高等優(yōu)點(diǎn)外，還具有功率密度高、工作溫度低、啟動(dòng)快、積木性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，在便攜式動(dòng)力源、混合動(dòng)力車輛及中小型分布式發(fā)電系統(tǒng)領(lǐng)域得到了高度重視。
[0003]軌道交通是一個(gè)能耗大戶，在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，電氣化鐵路對(duì)電力系統(tǒng)和空間環(huán)境造成了一定的電磁污染，而目前鐵路的各種工程作業(yè)車、地鐵檢修車、施工車、地鐵調(diào)車以及某些特殊用途(如山洞、礦山等民用及軍用)的牽引機(jī)車還廣泛采用內(nèi)燃機(jī)車，對(duì)空氣造成了產(chǎn)生嚴(yán)重污染，特別是在一些相對(duì)密閉的空間里(如地鐵、山洞等)，空氣污染情況更為嚴(yán)重。因此，為促進(jìn)我國(guó)和諧鐵路建設(shè)和軌道交通的可持續(xù)發(fā)展，研發(fā)新一代環(huán)保、高效的新能源機(jī)車具有顯著的社會(huì)效益和巨大的潛在經(jīng)濟(jì)效益。目前在國(guó)內(nèi)，西南交通大學(xué)成功研制了國(guó)內(nèi)首臺(tái)150kW質(zhì)子交換膜燃料電池電動(dòng)機(jī)車，并于2013年I月進(jìn)行了運(yùn)行試驗(yàn)。
[0004]在大功率機(jī)車PEMFC系統(tǒng)中空氣供應(yīng)子系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性相對(duì)緩慢，若空氣流量調(diào)節(jié)不當(dāng)，會(huì)引起“氧饑餓”和“氧飽和”現(xiàn)象，影響系統(tǒng)凈功率輸出，增加寄生功耗，降低系統(tǒng)效率。同時(shí)，PEMFC的電堆溫度受到環(huán)境溫度、負(fù)載電流等因素的影響，若控制不當(dāng)會(huì)降低系統(tǒng)效率。因此，通過研究系統(tǒng)效率與空氣過量系數(shù)、電堆溫度及負(fù)載電流之間的耦合關(guān)系，采取有效的控制策略維持系統(tǒng)最優(yōu)效率，對(duì)于改善機(jī)車PEMFC系統(tǒng)性能、維持系統(tǒng)穩(wěn)定、延長(zhǎng)系統(tǒng)使用壽命具有重要的意義。
[0005]目前，針對(duì)機(jī)車PEMFC系統(tǒng)效率控制問題的研究成果相對(duì)較少。已提出的系統(tǒng)控制方法大部分都是將電堆輸出電壓、氣體分壓力及流量作為研究對(duì)象，而且所采用的控制方法大多是基于工作點(diǎn)近似線性化設(shè)計(jì)，只針對(duì)非線性系統(tǒng)的部分固有性質(zhì)，也沒有充分地考慮機(jī)車PEMFC系統(tǒng)在實(shí)際工作過程中受到外界干擾以及不確定性的影響，如忽略了環(huán)境噪聲和非線性特性所引起的系統(tǒng)參數(shù)攝動(dòng)，導(dǎo)致所設(shè)計(jì)的控制系統(tǒng)過于依賴精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，難于滿足在存在干擾、量測(cè)噪聲及不確定性條件下的跟蹤能力和抑制擾動(dòng)能力要求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]鑒于現(xiàn)有技術(shù)的以上不足，本發(fā)明旨在提供一種機(jī)車質(zhì)子交換膜燃料電池(PEMFC)系統(tǒng)最優(yōu)效率控制方法，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)在存在外界干擾、噪聲及不確定性情況下，提高系統(tǒng)效率。[0007]機(jī)車質(zhì)子交換膜燃料電池系統(tǒng)最優(yōu)效率控制方法，包含如下主要手步驟:
[0008]I)首先根據(jù)150kW Ballard HD6系統(tǒng)的試驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)，建立三維曲面模型，分析基于電堆運(yùn)行溫度、空氣過量系數(shù)和負(fù)載電流之間的機(jī)車PEMFC系統(tǒng)效率最優(yōu)化運(yùn)行特征。然后根據(jù)分析結(jié)果，獲得電堆運(yùn)行溫度和空氣過量系數(shù)的約束運(yùn)行邊界條件；
[0009]2)根據(jù)不同運(yùn)行工況，建立基于在線數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)和在線參數(shù)估計(jì)子系統(tǒng)的機(jī)車PEMFC系統(tǒng)在線辨識(shí)系統(tǒng)。其中在線數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)在不同工況下，實(shí)現(xiàn)時(shí)變系統(tǒng)的冗余數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)；在線參數(shù)估計(jì)子系統(tǒng)根據(jù)在線數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)所提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型參數(shù)估計(jì)，建立參數(shù)化辨識(shí)系統(tǒng)，為后續(xù)的效率優(yōu)化提供基礎(chǔ)。式(I)所示為系統(tǒng)效率計(jì)算方程，其中Htl為在線數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)處理后的系統(tǒng)效率，λ ^為在線數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)處理后的空氣過量系數(shù)，Ttl為在線數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)處理后的電堆運(yùn)行溫度，識(shí)為待辨識(shí)參數(shù)，Inet為系統(tǒng)凈輸出電流；
[0010]
= /ι(Λ? TQi φ, Inet)(I)
[0011]3)建立基于高速群體智能優(yōu)化算法的優(yōu)化系統(tǒng)。設(shè)計(jì)目標(biāo)函數(shù)F，如式(2)所示，其中L為HD6最優(yōu)參考效率，X= [λ ^Ttl]為控制變量，Q和R為罰因子矩陣；
[0012]F = f2(x, n0, nr,Q,R) (2)
[0013]根據(jù)式(I)和(2)，在k時(shí)刻求解如式(3)所示的最小化問題，獲得最優(yōu)控制變量X*；
[0014]X*(k) = min F(X(k), n0(k)) (3)
[0015]其中，最優(yōu)控制變量的約束邊界條件為λ/η ( A0(k) ( λ ；ax,T0min^ T0 (k) ( T0-；`
[0016]4)基于最優(yōu)效率策略的機(jī)車PEMFC系統(tǒng)多工況預(yù)測(cè)逆控制，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)效率最優(yōu)化，包括以下手段:
[0017]A、基于α階動(dòng)態(tài)偽線性復(fù)合系統(tǒng)的多工況逆控制方法，將整個(gè)工作區(qū)間根據(jù)最優(yōu)效率的運(yùn)行特征約束范圍，劃分為不同的子空間，構(gòu)造全局運(yùn)行區(qū)間內(nèi)的多工況α階動(dòng)態(tài)逆系統(tǒng)，再與原不同工況子系統(tǒng)串聯(lián)構(gòu)成動(dòng)態(tài)偽線性復(fù)合系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)機(jī)車PEMFC系統(tǒng)的全局運(yùn)行區(qū)間動(dòng)態(tài)解耦，并按照大、中、小三個(gè)工況區(qū)間對(duì)全局運(yùn)行空間進(jìn)行分層。式(4)中，V1和V2是改進(jìn)隱式廣義預(yù)測(cè)自校正預(yù)測(cè)控制器的輸出變量，U1和U2是α階動(dòng)態(tài)逆系統(tǒng)的輸出變量，即空氣壓縮機(jī)系統(tǒng)機(jī)端控制電壓和散熱器風(fēng)機(jī)控制電壓；
[0018](U1, U2) = Ψ (ν1； V2, Inet) (4)
[0019]B、基于改進(jìn)隱式廣義預(yù)測(cè)自校正的逆控制，采用滾動(dòng)優(yōu)化，反復(fù)在線對(duì)控制目標(biāo)函數(shù)在每個(gè)時(shí)刻進(jìn)行優(yōu)化，并根據(jù)并列預(yù)測(cè)器參數(shù)矩陣，設(shè)計(jì)最優(yōu)控制律。然后，通過采集在某運(yùn)行工況下的系統(tǒng)凈輸出電流、空氣過量系數(shù)、電堆運(yùn)行溫度，建立在線辨識(shí)系統(tǒng)，計(jì)算系統(tǒng)效率％ ;再由優(yōu)化系統(tǒng)獲得最優(yōu)控制變量X%與實(shí)際采集到的電堆運(yùn)行溫度和空氣過量系數(shù)一起作為改進(jìn)隱式廣義預(yù)測(cè)自校正控制器的輸入量；然后通過反饋校正，修正預(yù)測(cè)的不確定性，提高系統(tǒng)魯棒性；最后，獲得改進(jìn)隱式廣義預(yù)測(cè)自校正控制器的輸出控制量，該控制量通過α階動(dòng)態(tài)偽線性復(fù)合系統(tǒng)后，實(shí)現(xiàn)對(duì)后續(xù)空氣壓縮機(jī)系統(tǒng)機(jī)端電壓和散熱器風(fēng)機(jī)電壓的多工況逆控制。
[0020]采用本發(fā)明的大功率機(jī)車PEMFC最優(yōu)效率控制系統(tǒng)，具有如下優(yōu)點(diǎn):[0021](I)本發(fā)明根據(jù)大功率機(jī)車PEMFC系統(tǒng)效率的運(yùn)行特征，通過三維曲面模型分析，獲得電堆運(yùn)行溫度和空氣過量系數(shù)的最優(yōu)化運(yùn)行邊界條件，再在建立在線辨識(shí)系統(tǒng)和優(yōu)化系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，獲得最優(yōu)控制變量，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)大功率機(jī)車PEMFC系統(tǒng)最優(yōu)效率的優(yōu)化求解，為基于最優(yōu)效率策略的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)奠定基礎(chǔ)。
[0022](2)本發(fā)明針對(duì)傳統(tǒng)PEMFC效率控制方法過于依賴精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型、實(shí)際應(yīng)用中易受擾動(dòng)、噪聲及不確定性等因素影響的局限性，提出一種基于最優(yōu)效率策略的大功率機(jī)車PEMFC系統(tǒng)多工況預(yù)測(cè)逆控制方法，通過基于α階動(dòng)態(tài)偽線性復(fù)合系統(tǒng)的多工況逆控制方法和基于改進(jìn)隱式廣義預(yù)測(cè)自校正的預(yù)測(cè)逆控制方法的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)在存在干擾、噪聲及不確定性情況下，對(duì)系統(tǒng)效率的最優(yōu)化控制。
[0023]【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】如下:
[0024]圖1為機(jī)車PEMFC系統(tǒng)效率的總控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。
[0025]圖2為基于最優(yōu)效率策略的多工況預(yù)測(cè)逆控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。
[0026]圖3為本發(fā)明方法的過程流程圖。
[0027]圖4a為凈輸出電流Inet在300s內(nèi)從100A到300A的大范圍內(nèi)進(jìn)行連續(xù)階躍擾動(dòng)變化曲線圖。圖4b為在第一種過程控制仿真實(shí)驗(yàn)(標(biāo)稱條件)中的系統(tǒng)效率響應(yīng)曲線。圖4c為在第二種過程控制仿真實(shí)驗(yàn)(含擾動(dòng)和噪聲條件)中的系統(tǒng)效率響應(yīng)曲線。
【具體實(shí)施方式】
[0028]本發(fā)明的具體實(shí)施過程詳述如下。
[0029]首先，分析機(jī)車PEMFC系統(tǒng)最優(yōu)效率的運(yùn)行特征和確定約束運(yùn)行邊界條件。根據(jù)150kff Ballard HD6系統(tǒng)的試驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)，建立三維曲面模型，分析基于電堆運(yùn)行溫度、空氣過量系數(shù)和負(fù)載電流之間的系統(tǒng)效率最優(yōu)化運(yùn)行特征。然后根據(jù)分析結(jié)果，獲得電堆運(yùn)行溫度和空氣過量系數(shù)的約束運(yùn)行邊界條件[λ_，λ?χ]和[Τ-，Τ_]。
[0030]然后，根據(jù)不同運(yùn)行工況條件，建立機(jī)車PEMFC系統(tǒng)的在線辨識(shí)系統(tǒng)。由于實(shí)際運(yùn)行中存在不可測(cè)擾動(dòng)，要實(shí)現(xiàn)機(jī)車PEMFC系統(tǒng)的最優(yōu)效率跟蹤，必須建立高效、可靠的在線辨識(shí)系統(tǒng)。該系統(tǒng)由在線數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)和在線參數(shù)估計(jì)子系統(tǒng)組成。
[0031]其中，在線數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)在不同工況下，實(shí)現(xiàn)時(shí)變系統(tǒng)的冗余數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)。本發(fā)明采用模糊C-均值聚類算法，剔除噪聲數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)，加快后續(xù)在線參數(shù)估計(jì)系統(tǒng)的計(jì)算速度；在線參數(shù)估計(jì)子系統(tǒng)根據(jù)在線數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)所提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型參數(shù)估計(jì)，建立參數(shù)化辨識(shí)系統(tǒng)，為后續(xù)的效率優(yōu)化奠定基礎(chǔ)。式(I)所示為系統(tǒng)效率計(jì)算方程，其中Htl為在線數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)處理后的系統(tǒng)效率，λ ^為在線數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)處理后的空氣過量系數(shù)，Ttl為在線數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)處理后的電堆運(yùn)行溫度，識(shí)為待辨識(shí)參數(shù)，Inet為系統(tǒng)凈輸出電流。
[0032]
【權(quán)利要求】
1.機(jī)車質(zhì)子交換膜燃料電池系統(tǒng)最優(yōu)效率控制方法，包含如下主要步驟: 1)首先根據(jù)150kwBallard HD6系統(tǒng)的試驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)，建立三維曲面模型，分析基于電堆運(yùn)行溫度、空氣過量系數(shù)和負(fù)載電流之間的機(jī)車質(zhì)子交換膜燃料電池PEMFC系統(tǒng)效率最優(yōu)化運(yùn)行特征；然后根據(jù)分析結(jié)果，獲得電堆運(yùn)行溫度和空氣過量系數(shù)的約束運(yùn)行邊界條件； 2)根據(jù)不同運(yùn)行工況，建立基于在線數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和在線參數(shù)估計(jì)子系統(tǒng)的機(jī)車PEMFC系統(tǒng)在線辨識(shí)系統(tǒng)；該在線數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)在不同工況下，實(shí)現(xiàn)時(shí)變系統(tǒng)的冗余數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)；在線參數(shù)估計(jì)子系統(tǒng)根據(jù)在線數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)所提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型參數(shù)估計(jì)，建立參數(shù)化辨識(shí)系統(tǒng)；式(I)所示為系統(tǒng)效率計(jì)算方程，其中Htl為在線數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)處理后的系統(tǒng)效率，λ ^為在線數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)處理后的空氣過量系數(shù)，T0為在線數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)處理后的電堆運(yùn)行溫度，爐為待辨識(shí)參數(shù)，Inet為系統(tǒng)凈輸出電流；"丨=?、，Ψ，L)⑴ 3)建立基于高速群體智能優(yōu)化算法的優(yōu)化系統(tǒng)；設(shè)計(jì)目標(biāo)函數(shù)F，如式(2)所示，其中Jlr為HD6最優(yōu)參考效率，Χ=[λ0, T0]為控制變量，Q和R為罰因子矩陣； F = f2(X, n0, nr,Q,R) (2) 根據(jù)式(I)和(2)，在k時(shí)刻求解如式(3)所示的最小化問題，獲得最優(yōu)控制變量X* ； X*(k) = min F(X(k), n0(k)) (3) 其中，最優(yōu)控制變量的約束邊界條件為λ廣≤A0(k) ^ λ -,T0min^ T0(k) ^ T0max ； 4)基于最優(yōu)效率策略的機(jī)車PEMFC系統(tǒng)多工況預(yù)測(cè)逆控制，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)效率最優(yōu)化，包括以下手段: A、基于α階動(dòng)態(tài)偽線性復(fù)合系統(tǒng)的多工況逆控制方法，將整個(gè)工作區(qū)間根據(jù)最優(yōu)效率的運(yùn)行特征約束范圍，劃分為不同的子空間，構(gòu)造全局運(yùn)行區(qū)間內(nèi)的多工況α階動(dòng)態(tài)逆系統(tǒng)，再與原不同工況子系統(tǒng)串聯(lián)構(gòu)成動(dòng)態(tài)偽線性復(fù)合系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)機(jī)車PEMFC系統(tǒng)的全局運(yùn)行區(qū)間動(dòng)態(tài)解耦，并按照大、中、小三個(gè)工況區(qū)間對(duì)全局運(yùn)行空間進(jìn)行分層；式(4)中，V1和V2是改進(jìn)隱式廣義預(yù)測(cè)自校正預(yù)測(cè)控制器的輸出變量，U1和U2是α階動(dòng)態(tài)逆系統(tǒng)的輸出變量，即空氣壓縮機(jī)系統(tǒng)機(jī)端控制電壓和散熱器風(fēng)機(jī)控制電壓；
(U1, U2) = Ψ (V1, V2, Inet) (4) B、基于改進(jìn)隱式廣義預(yù)測(cè)自校正的逆控制，采用滾動(dòng)優(yōu)化，反復(fù)在線對(duì)控制目標(biāo)函數(shù)在每個(gè)時(shí)刻進(jìn)行優(yōu)化，并根據(jù)并列預(yù)測(cè)器參數(shù)矩陣，設(shè)計(jì)最優(yōu)控制律；然后，通過采集在某運(yùn)行工況下的系統(tǒng)凈輸出電流、空氣過量系數(shù)、電堆運(yùn)行溫度，建立在線辨識(shí)系統(tǒng)，計(jì)算系統(tǒng)效率％ ;再由優(yōu)化系統(tǒng)獲得最優(yōu)控制變量X%與實(shí)際采集到的電堆運(yùn)行溫度和空氣過量系數(shù)一起作為改進(jìn)隱式廣義預(yù)測(cè)自校正控制器的輸入量；然后通過反饋校正，修正預(yù)測(cè)的不確定性，提高系統(tǒng)魯棒性；最后，獲得改進(jìn)隱式廣義預(yù)測(cè)自校正控制器的輸出控制量，該控制量通過α階動(dòng)態(tài)偽線性復(fù)合系統(tǒng)后，實(shí)現(xiàn)對(duì)后續(xù)空氣壓縮機(jī)系統(tǒng)機(jī)端電壓和散熱器風(fēng)機(jī)電壓的多工況逆控制。
【文檔編號(hào)】G06F17/50GK103700871SQ201310676416
【公開日】2014年4月2日 申請(qǐng)日期:2013年12月7日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月7日
【發(fā)明者】李奇, 陳維榮, 劉志祥, 戴朝華, 張雪霞, 郭愛, 劉述奎 申請(qǐng)人:西南交通大學(xué), 成都瑞頂特科技實(shí)業(yè)有限