[发明专利]一种氢燃料电池自适应控制方法和装置

说明书

本发明涉及氢燃料电池控制技术领域，具体涉及一种氢燃料电池自适应控制方法和装置。该方法包括：步骤11，获取氢燃料电池的目标控制量的当前实测数据和当前期望数据；步骤12，结合目标控制量的历史控制数据，获取当前输入量；步骤13，将当前输入量输入神经网络模型，获取输出的目标控制量的当前比例系数、当前积分系数和当前微分系数；步骤14，利用当前比例系数、当前积分系数和当前微分系数，对目标控制量对应的设备进行PID控制，并返回步骤11。本发明通过迭代学习，可以使神经网络模型自动调整各层权值，实现对PID参数的自适应调整，提高了氢燃料电池PID控制的效率。

技术领域

本发明涉及氢燃料电池控制技术领域，具体涉及一种氢燃料电池自适应控制方法和装置。

背景技术

在质子交换膜氢燃料电池工作的过程中，氢燃料电池对于反映温度、压力、湿度、转速等控制量均有较高要求，如：氢气处理系统的喷氢阀的压力调节、氢气循环泵的转速控制、空气处理系统的空气流量控制、空压机的转速控制、背压阀开度控制，以及热管理系统电堆冷却的温度控制和风扇的转速控制、中冷器冷却的温度控制和水泵转速控制。

温度、压力、开度、转速等控制量控制量是氢燃料电池控制的关键要素，直接影响燃料电池输出的电性能的效率及稳定性，这些控制要素越精准，越有利于氢燃料电池各种性能指标的提升。目前，多采用PID控制对氢燃料电池的温度、压力、开度、转速等控制量进行控制。因此，在氢燃料电池的控制中，需要标定出不同的PID控制量，实现对氢燃料电池的PID控制，整个过程较为繁琐。

因此，如何提高氢燃料电池PID控制的效率，是目前亟需解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种氢燃料电池自适应控制方法和装置，以提高氢燃料电池PID控制的效率。

为达到以上目的，本发明实施例提供了以下方案：

第一方面，本发明实施例提供一种氢燃料电池自适应控制方法，所述方法包括：

步骤11，获取氢燃料电池的目标控制量的当前实测数据和当前期望数据；其中，所述目标控制量包括氢气压力、氢气循环泵开度、空气流量、空压机转速、背压阀开度、冷却温度、风扇转速和水泵转速中的任一种；

步骤12，结合所述目标控制量的历史控制数据，获取当前输入量；

步骤13，将所述当前输入量输入神经网络模型，获取所述输出的所述目标控制量的当前比例系数、当前积分系数和当前微分系数；其中，所述神经网络模型包括：输入层、隐含层和输出层；所述隐含层的激活函数为所述输出层的激活函数为/a^[h]为第一比例系数；/为所述隐含层的第i个输入量；a^[o]为第二比例系数；/为所述输出层的第i个输入量；

步骤14，利用所述当前比例系数、所述当前积分系数和所述当前微分系数，对所述目标控制量对应的设备进行PID控制，并返回步骤11。

在一种可能的实施例中，所述步骤12，包括：

根据所述当前实测数据和所述当前期望数据，获取所述目标控制量的期望输出与实际输出的当前误差；其中，所述当前输入量包括：所述当前实测数据、前一次实测数据、前两次实测数据、当前误差、前一次误差、前两次误差和前一次PID控制量。

在一种可能的实施例中，所述步骤13之前，所述方法还包括：

对所述当前输入量进行一阶惯性滤波处理，更新所述当前输入量。

在一种可能的实施例中，所述步骤14之前，包括：

对所述隐含层的当前加权系数进行修正，更新所述当前加权系数，具体修正公式为：