[发明专利]基于多模型前馈的燃料电池阳极压力动态矩阵控制方法

权利要求书

1.基于多模型前馈的燃料电池阳极压力动态矩阵控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：以阳极入流气体质量流量为控制量输入，以排气阀位和负载电流为两路扰动量输入，以阳极压力为被控量输出，在不同的稳态工况下进行开环阶跃响应试验，获得被控对象在不同工况下的辨识模型；

S2：针对每一个工况，初始化多模型前馈动态矩阵控制器，设定预测参数，包括：采样周期T，建模时域N，预测时域P，控制时域M，在建模时域内输出量对控制量和扰动量的阶跃响应序列，误差权矩阵Q，控制权矩阵R，误差反馈校正矩阵h；设定约束参数，包括：控制增量约束Δu_max、Δu_min，控制量约束u_max、u_min，输出量约束y_max、y_min；其中，Δu_max为控制增量的最大值，Δu_min为控制增量的最小值，u_max为控制量的最大值，u_min为控制量的最小值，y_max为输出量的最大值，y_min为输出量的最小值；

S3：根据辨识模型中的参数，针对每一个工况分别构建预测模型，并对控制量、输出量进行初始化；

S4：针对每一个工况，在当前采样时刻k，根据约束参数和预测模型构建使性能指标最小化的约束优化问题，并将约束优化问题转化为标准二次规划问题进行求解，取一步最优控制增量Δu^*(k)计算当前时刻的最优控制量u^*(k)；

S5：根据对象实际工况切换最优控制量输出，将最优控制量作用于被控对象，进入下一采样时刻，得到被控对象实际输出y_rl(k+1)，通过实际输出y_rl(k+1)与预测输出的偏差e(k+1)对预测模型进行修正；

S6：将时间基点从k+1移至k，回到步骤S4，重复执行步骤S4到步骤S6的过程。

2.根据权利要求1所述的基于多模型前馈的燃料电池阳极压力动态矩阵控制方法，其特征在于：所述步骤S1中不同的稳态工况指不同排气阀开度对应的不同工况，排气阀位扰动指排气阀门从一开度动作至另一开度，负载电流扰动指由于外部负载改变引起燃料电池输入电流变化。

3.根据权利要求1所述的基于多模型前馈的燃料电池阳极压力动态矩阵控制方法，其特征在于：所述步骤S2中建模时域内输出量对控制量和扰动量的阶跃响应序列具有如下形式：

a＝[a(1) a(2) … a(N)]^T (1)

b_t＝[b_t(1) b_t(2) … b_t(N)]^T,t∈{1,2} (2)

其中，a为输出量对控制量的阶跃响应序列，a(i)为输出量对控制量的阶跃响应曲线在第i个时刻的采样值，i＝1,2,...N；b_t为输出量对扰动量的阶跃响应序列，t∈{1,2}，其中，b₁为输出量对排气阀位的阶跃响应序列，b₂为输出量对负载电流的阶跃响应序列，b_t(i)为输出量对扰动量的阶跃响应曲线在第i个时刻的采样值。

4.根据权利要求1所述的基于多模型前馈的燃料电池阳极压力动态矩阵控制方法，其特征在于：所述步骤S2中，预测参数中的建模时域预测时域和控制时域满足N≥P≥M，且误差权矩阵Q、控制权矩阵R和误差反馈校正矩阵h分别具有如下形式：

h＝[h₁ h₂ … h_N]^T (5)

其中，其中，q_p为预测时域中第p个预测误差的权系数，p＝1,2,...,P，r_m为控制时域中第m个控制增量的权系数，m＝1,2,...M，h_n为建模时域中第n个预测值与真实值偏差的权系数，n＝1,2,...N。