[发明专利]基于融合式模型预测的燃料电池空气供给系统控制方法

说明书

本发明涉及一种基于融合式模型预测的燃料电池空气供给系统控制方法，包括以下步骤：步骤S1:构建燃料电池电堆及空气供给系统的高阶非线性模型，并将高阶非线性模型简化为六阶模型；步骤S2:利用泰勒展开的方式，对六阶模型进行线性化，得到线性化模型；步骤S3:将A、B功率点的状态参数数据带入到线性化模型中,并将线性化模型转换成状态空间方程的形式；步骤S4:设计控制器，并对控制器给定约束和参考输出；步骤S5：实现两个控制器的输出耦合，并对耦合的控制量设计一个补偿量，用以补充在电流阶跃下降时的控制量。本发明能够实现对燃料电池阴极空气供给的有效控制。

技术领域

本发明涉及燃料电池系统控制领域，具体涉及一种基于融合式模型预测的燃料电池空气供给系统控制方法。

背景技术

氢能的利用对于实现碳中和目标和缓解能源短缺压力具有重要作用。氢气具有能量密度高、反应产物清洁等优点，被认为是化石燃料的极好替代品。在众多的汽车燃料电池和技术中，质子交换膜燃料电池(PEMFC)是最有前途的选择之一。

PEMFC具有能量转换效率高、技术可控性好、零排放、温度低、启动性能好等优点，可催化氢和氧反应生成水。

为了保证质子交换膜燃料电池(PEMFC)内部反应正常运行，需要一些辅助系统来保证足够的反应物供应、燃料堆和反应物适宜的温度范围、反应物适宜的湿度等。其中，空气系统至关重要，它为电池堆提供准确的氧气，不仅可以避免缺氧，还可以降低辅助系统的功耗。PEMFC缺氧的发生是由于车辆运行条件的快速变化导致所需空气质量流量的快速变化，进而可能导致燃料堆的降解和损坏。如果空压机提供了多余的空气质量流量，燃料电池的净功率将遭受很大的损失。因此，送风系统需要精细控制，以提供适当的空气质量流量给电池堆。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于融合式模型预测的燃料电池空气供给系统控制方法，能够实现对燃料电池阴极空气供给的有效控制。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于融合式模型预测的燃料电池空气供给系统控制方法，包括以下步骤：

步骤S1:根据质子交换膜燃料电池电堆及空气供给系统的特性，构建燃料电池电堆及空气供给系统的高阶非线性模型，并设阳极氢气供应满足需要以及加湿器处于理想状态，将高阶非线性模型简化为六阶模型；

步骤S2:基于高阶非线性模型获取燃料电池在A、B功率点情况下的状态参数数据，并利用泰勒展开的方式，对六阶模型进行线性化，得到线性化模型；

步骤S3:将A、B功率点的状态参数数据带入到线性化模型中,并将线性化模型转换成状态空间方程的形式；

步骤S4:采用模型预测算法，为A、B功率点下的线性化模型设计控制器，并对控制器给定约束和参考输出；

步骤S5：对步骤S4构建的两个模型预测控制器给定可变权重，实现两个控制器的输出耦合，并对耦合的控制量设计一个补偿量，用以补充在电流阶跃下降时的控制量，实现当电流阶跃下降时对控制量进行补偿。

进一步的，所建立的燃料电池电堆及空气供给系统的高阶非线性模型为：