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《上海交通大学》 2008年
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质子交换膜燃料电池(PEMFC)的智能建模优化与控制研究

任远  
【摘要】: 能源短缺是世界发展面临的问题。燃料电池的高发电效率、高可靠性、低噪声、零排放的环境效益使其迅速成为二十一世纪解决能源问题的一种非常合适的能量转换装置。其中,质子交换膜燃料电池(PEMFC)更是具有室温下快速启动、排水方便、寿命长以及比功率、比能量高等突出特点,特别适用于为电动汽车、便携设备,分散电站等提供动力,是军民通用的新型电源,也是商业化前景很好的燃料电池。论文的选题正是在此背景下提出的。 随着PEMFC技术的不断成熟和大规模商业化,对它的可靠和高效运行的提出了更高的要求。PEMFC可靠和高效运行关键除了电池本体的制造工艺外,控制系统的好坏也很重要。控制系统根据电池的实际运行情况、负载对功率的要求等,随时调节反应气体的流量等参数,以保证电化学反应有效的进行。目前国内外对PEMFC的研究主要集中在机理模型,结构和材料等方面,因此还需要我们从控制方案的角度来进一步研究,从而提高其运行效率和可靠性。电堆的可靠性,安全效率的提高通过控制系统得以保证。控制系统的目标是要使电堆在负载波动情况下,电堆的工作温度和气压保持稳定,使电池有良好的输出性能;通过优化其运行操作参数,来使其维持在安全可靠的运行环境中。此方面国内外对PEMFC研究还比较少,因此在PEMFC建模、优化和控制的研究方面,有待于进一步深入研究。 本课题是结合上海交通大学燃料电池研究所正在进行的科研项目:“十五”国防科研项目-“20kW车载质子交换膜燃料电池系统的研制”,“985”工程项目-“千瓦级PEMFC电堆发电系统的研制”。本文详细分析研究了国内外最新研究资料,定量分析了各种因素对PEMFC性能的影响。在深入分析了PEMFC发电系统模型的基础上,搭建了PEMFC系统SIMULINK仿真模型。为保证阴极氧化学计算量维持在所需的固定值上,在PEMFC发电系统中采用动态前馈控制器加PI反馈控制器,以此获得希望的FC系统净输出功率。为避免氧气不足带来的电池电压迅速下降而导致电池瞬时短路和损坏质子交换膜表面的严重后果,提出了基于非线性干扰观测器控制的PEMFC发电系统的方案及设计步骤。设计了基于PSO整定的PID控制器以及非线性观测器,并将其与PID控制器合成。提出了基于微粒群优化算法的PEMFC发电系统的PID控制器中参数寻优方法,并与基于GA调整的方法进行比较验证了算法的优化高效性。通过由干扰观测器对电堆电流的前馈补偿,PEMFC发电系统的稳态特性及系统抗干扰能力大幅提高。为避免当燃料电池电流下降时,阴极会遭受氧不足的现象以及在瞬态及大的负载电流出现时电池能工作在有效的工作点附近,采用了非线性模型预测控制方案。通过研究基于统计学习的支持向量机回归(SVMR)建模理论,微粒群优化算法(PSO)以及智能预测控制理论,构造了基于SVMR的PEMFC阴极氧气化学计算量的模型。最后对阴极氧气化学计算量采用了智能预测控制,预测模型采用了构造的基于SVMR的阴极氧气化学计算量模型,滚动优化中采用微粒群优化算法,并与基于GA的滚动优化策略进行了比较,验证了本文提出的智能预测控制的较好控制效果。本论文的主要研究内容和创新点: (1)根据燃料电池的实验模型以及电池的外部观测数据,定量分析了运行参数以及质子交换膜、电流密度对电池输出性能的影响,并分析了电堆的组装及操作不当对电池寿命的影响,总结了PEMFC性能提高所面临的挑战。为在实际应用中调节PEMFC运行中的参数,提高系统的输出性能,并为后续的系统设计和动态分析打下基础。 (2)详细分析研究了PEMFC发电系统各组成部分的工作原理,并搭建了PEMFC发电系统的仿真模型。为了使燃料电池发电系统达到好的抗干扰性,获得所期望的的净输出功率,设计采用了动态前馈控制器加PI反馈控制器,将阴极氧气化学计算量控制在所需的水平。 (3)在燃料电池空气管理子系统的调节发电过程中,需要调节从燃料电池阴极氧气的消耗,此调节需要快速高效以避免电池的氧不足,从而延长电池的寿命。为避免氧不足带来的电池电压迅速下降而导致电池短时短路和损坏质子交换膜表面的严重后果,本文提出了基于非线性干扰观测器控制的PEMFC发电系统的方案及设计步骤。设计了基于PSO整定的PID控制器以及非线性观测器,并将其与PID控制器合成。 (4)提出了基于微粒群优化算法的PEMFC发电系统的PID控制器中参数寻优方法,并与基于GA调整的方法进行比较,验证了算法的优化高效性。设计的干扰观测器的全局稳定性由所选择的参数保证。由实验及仿真结果表明对于时变的电堆电流信号,观测器达到了满意的性能。通过由干扰观测器对电堆电流的前馈补偿,PEMFC系统的稳态特性大幅提高。 (5)为避免当燃料电池电流下降时,阴极会遭受氧不足的现象以及在瞬态及大的负载电流出现时电池能工作在有效的工作点附近,采用了非线性模型预测控制方案。提出了对阴极氧化学计算量进行建模,构造了基于SVMR的阴极氧气化学计算量的模型,并验证了此模型满足作为预测模型的要求。本文提出了采用基于SVMR的预测模型,PSO的滚动优化的智能预测控制对PEMFC阴极氧气化学计算量进行预测控制,通过仿真比较方法验证了此智能预测控制的性能。提出了三种基于不同准则的智能预测控制器结构方案,并仿真了比较其优缺点。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TM911.4

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【引证文献】
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