[发明专利]一种质子交换膜燃料电池温度控制方法

摘要

本发明公开了一种质子交换膜燃料电池温度控制方法，将PID控制器作为一般的反馈控制器来稳定燃料电池堆的温度，达到初步的控制效果，然后根据灰色模型的超前预测功能得到燃料电池系统温度的变化趋势，模糊控制器利用获得预测信息来补偿系统的不确定性和外界干扰，进一步提高系统控制的精度。前馈补偿控制和反馈控制共同作用，实现对质子交换膜燃料电池温度的精确控制。

主权项

一种质子交换膜燃料电池温度控制方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、确定燃料电池温度模糊控制器模型模糊控制器由PD型模糊控制器和PI型模糊控制器组成，其模型表达式为：u_fuzzy＝αu_PD‑fuzzy+βu_PI‑fuzzy，其中，u_fuzzy为模糊控制器的控制量，u_PD‑fuzzy为PD型模糊控制器的输出，u_PI‑fuzzy为PI型模糊控制器的输出，α和β分别为PD型和PI型模糊控制器的权重系数；(2)、建立燃料电池温度的灰色预测模型GM(1,1)${\hat{y}}^{\left(0\right)}(k+p)=\left(y^{\left(0\right)}\right(1)-\frac{b}{a})e^{-a(k+p-1)}\left(1-e^a\right);$其中，p为预测步长，a、b分别为发展系数和灰色作用量，k表示时间序列，y⁽⁰⁾表示原始温度数据序列，y⁽⁰⁾(1)表示原始温度数据序列中的第一个数据，表示预测温度数据序列，表示为(k+p)时刻的预测温度值；(3)、建立燃料电池温度的PID控制器$u_{pid}=K_{p}e+K_I{\∫}_0^{t}edt+K_D\frac{de}{dt}$其中，K_p为比例系数，K_I为积分系数，K_D为微分系数，e表示燃料电池实时温度y_out与设定温度值r的差值，t表示时间；(4)、给定模糊控制器、灰色预测模型GM(1,1)以及PID控制器各参数的初值；同时确定灰色预测模型中的建模维数n，即原始数据序列y⁽⁰⁾中的数据个数和预测步长p；确定PID控制器的比例系数K_p，积分系数K_I，微分系数K_D；(5)、在燃料电池系统实际运行工作中，通过通过传感器实时采集电池堆的实时温度数据y_out，然后对这些温度数据进行采样，将前n个采样时刻得到的温度数据构成了灰色预测模型GM(1,1)的原始温度数据序列y⁽⁰⁾＝{y⁽⁰⁾(1),y⁽⁰⁾(2),...,y⁽⁰⁾(n)}，并利用原始温度数据序列建立的GM(1,1)预测模型，得到燃料电池的预测温度值(6)、用灰色预测模型GM(1,1)实时预测燃料电池系统的未来温度，将得到的预测温度和设定的工作温度值r比较，得到燃料电池温度的预测误差和预测误差变化量将燃料电池实时温度y_out与设定温度值r比较，得到燃料电池温度的实时误差e和实时误差变化量(7)、将燃料电池温度的预测误差和预测误差变化量作为模糊控制器的输入，得到模糊控制器的控制量u_fuzzy；将燃料电池温度的实时误差e和实时误差变化量作为PID控制器的输入，得到系统的反馈控制量u_pid；(8)、将控制量u_fuzzy和反馈控制量u_pid加权求和，得到系统的控制量u_out，再将u_out作用于质子交换膜燃料电池系统中的散热执行器，通过改变u_out的值来调整散热执行器的工作状态，从而实现对燃料电池温度的控制。