摘 要： 燃料電池及其應(yīng)用在汽車上的性能主要依賴于當(dāng)前溫度,、濕度,、純度及流速等參數(shù)。重點(diǎn)研究流控制在單電池電極裝配中的實(shí)現(xiàn)。提出一種基于遞歸最小方差辨識(shí)的算法來(lái)計(jì)算非線性參數(shù)，本文設(shè)計(jì)了一種基于模糊控制的系統(tǒng)來(lái)取代傳統(tǒng)的流控制系統(tǒng)。
關(guān)鍵詞： 流速,；模糊控制；燃料電池
?
燃料電池(Fuel Cell)在國(guó)外作為新型能源被廣泛應(yīng)用在車輛及其他高污染發(fā)電工具上,。隨著全球原油價(jià)格的不斷攀升以及空氣污染和溫室效應(yīng)的日益加重,，國(guó)際國(guó)內(nèi)燃油市場(chǎng)對(duì)燃料電池的需求大大增加。燃料電池所使用的“氫”燃料可以來(lái)自于任何的碳?xì)浠衔?，例如天然氣,、甲醇、乙醇,、水的電解,、沼氣等?BR> 傳統(tǒng)方法根據(jù)電化學(xué)、流體動(dòng)力學(xué),、熱力學(xué)等原理來(lái)對(duì)燃料電池的復(fù)雜非線性動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行建模,。早期的研究集中于建立用Nernst公式、氣體傳播公式等來(lái)描述物理變化的穩(wěn)定狀態(tài)模型,。近期研究更多集中在對(duì)動(dòng)態(tài)子系統(tǒng)進(jìn)行建模[1],，通過(guò)一階系統(tǒng)來(lái)管理空氣壓縮、慣性傳導(dǎo)和能量守恒,；進(jìn)一步的研究包括結(jié)合靜態(tài)和動(dòng)態(tài)特性,、建立時(shí)域空域模型等。這些研究的共同特點(diǎn)是對(duì)動(dòng)態(tài)模型進(jìn)行建模,，但是無(wú)法表征燃料電池的非線性特性和系統(tǒng)響應(yīng),。事實(shí)上，燃料電池內(nèi)部的非線性特性及時(shí)變特性難以用系統(tǒng)辨識(shí)和控制的傳統(tǒng)方法來(lái)描述,，而模糊控制方法可改善傳統(tǒng)模型的局限性,。
1 燃料電池原理
燃料電池的基本原理如圖1所示,。電池含有陰陽(yáng)兩個(gè)電極，分別充滿電解液,，兩個(gè)電極間為具有滲透性的薄膜,。 氫氣由燃料電池的陽(yáng)極進(jìn)入，氧氣（或空氣）由陰極進(jìn)入燃料電池,。經(jīng)由催化劑使得陽(yáng)極的氫原子分解,，其中質(zhì)子被氧“吸引”到薄膜的另一邊,，電子則經(jīng)由外電路形成電流后到達(dá)陰極,。在陰極催化劑作用下，氫質(zhì)子,、氧及電子發(fā)生反應(yīng)形成水分子,。聚合物電解質(zhì)膜（polymer electrolyte membrane）技術(shù)具有設(shè)計(jì)緊湊、重量輕,、可在低溫下操作和快速啟動(dòng)等特點(diǎn),，所使用的固體聚合物更具有便于構(gòu)造和快速負(fù)載響應(yīng)的特性。
?
傳統(tǒng)研究采用Nernst公式,、陽(yáng)極陰極氣體傳播和動(dòng)力學(xué)等對(duì)燃料電池進(jìn)行控制策略的建模,。從系統(tǒng)角度看，氫氣和氧氣以可調(diào)整的流速形式做為輸入變量輸入系統(tǒng),，燃料電池的電壓和電流做為輸出變量,。如圖2所示。
?
2 燃料電池系統(tǒng)辨識(shí)模型
2.1 模型辨識(shí)的模型
模型辨識(shí)的步驟通常為：先選取適當(dāng)?shù)哪Ｐ托问?，再確定模型的階,，最后估計(jì)模型的參數(shù)。根據(jù)燃料電池的特性,，選用ARX模型[2],，它可直接利用所測(cè)的輸入輸出數(shù)據(jù)，反映對(duì)象的動(dòng)態(tài)過(guò)程,，還能方便地用于控制系統(tǒng)中,。
??? 為了確保燃料電池的安全性，防止諧波引起數(shù)據(jù)過(guò)大而溢出,，采用諸如偽隨機(jī)二進(jìn)制序列做為系統(tǒng)激勵(lì)信號(hào),。
2.2 遞推最小二乘法辨識(shí)
根據(jù)模型類型和結(jié)構(gòu)以及篩選出來(lái)的輸入輸出數(shù)據(jù)，采用遞推最小二乘法辨識(shí)模型參數(shù),。遞歸最小二乘法可利用過(guò)去的輸入輸出信號(hào)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè),，同時(shí)不斷更新系統(tǒng)辨識(shí)參數(shù)。由于燃料電池具有非線性特性,，遞推最小二乘法可跟蹤其特性變化,。其中w(k)為估計(jì)誤差,，在第k步之后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，新的輸出信號(hào)和參數(shù)計(jì)算如下：
其中K(n)為估計(jì)的增益,，表示參數(shù)估計(jì)的相關(guān)信息,。P(n)為協(xié)方差矩陣，表示估計(jì)值和實(shí)際值之間的差異,，P(0)為初始化值,。λ為遺忘因子，介于0和1之間,。
2.3 遞推最小二乘仿真結(jié)果
假設(shè)輸入流為氫氣流速和氧氣流速,，輸出為電池的電流和電壓，采用遞推最小二乘法來(lái)獲得系統(tǒng)傳遞函數(shù)的參數(shù),。圖3為采用二階的遞推最小二乘法得到的輸出功率響應(yīng),。圖中兩條線分別表示原始傳遞函數(shù)輸出的功率響應(yīng)和采用二階的遞推最小二乘法輸出的功率響應(yīng)。從圖中可知遞推最小二乘法可較好地反映系統(tǒng)特性,。
?
3 燃料電池的模糊控制系統(tǒng)
3.1 模糊控制系統(tǒng)原理
模糊邏輯控制(Fuzzy Logic Control)簡(jiǎn)稱模糊控制(Fuzzy Control),，是以模糊集合論、模糊語(yǔ)言變量和模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種計(jì)算機(jī)數(shù)字控制技術(shù),。它直接采用語(yǔ)言型控制規(guī)則,，出發(fā)點(diǎn)是現(xiàn)場(chǎng)操作人員的控制經(jīng)驗(yàn)或相關(guān)專家的知識(shí)，在設(shè)計(jì)中不需要建立被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型,，因而使得控制機(jī)理和策略易于接受與理解,，設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單，便于應(yīng)用,。典型的模糊控制系統(tǒng)如圖4所示[3],。
由于模糊控制能夠很好地表征非線性系統(tǒng)，因此在燃料電池控制系統(tǒng)中被用來(lái)描述非線性特性,。
3.2 本文采用的模糊控制規(guī)則
燃料電池的動(dòng)態(tài)控制是一個(gè)非線性控制問(wèn)題,。可以采用試驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)控制其電壓輸出,，根據(jù)這些輸入,、輸出數(shù)據(jù)對(duì)集合設(shè)計(jì)一個(gè)模糊系統(tǒng)。模糊系統(tǒng)采用的算法就是查表法,。
該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)是設(shè)計(jì)一個(gè)對(duì)任何輸入都對(duì)應(yīng)著一個(gè)輸出的控制器,。V和VC代表加載時(shí)需要的輸入電壓和當(dāng)前設(shè)置點(diǎn)的電壓，△u表示流控制的輸出范圍,。其中V∈[-5,，5]，VC∈[-5,，5],，△u∈[-2,，2]。在V∈[-5,，5]上定義5個(gè)模糊集,，在VC∈[-5，5]上定義7個(gè)模糊集,，在△u∈[-2,，2]上定義5個(gè)模糊集，如公式(9)和(10)所示,。
它們的隸屬函數(shù)的圖形見(jiàn)圖5(a)和圖5(b),，其中S3、S2,、S1,、CE,、B1,、B2、B3分別代表負(fù)極值,、負(fù)中值,、負(fù)小值、零值,、正小值,、正中值和正極值。表1則為模糊控制器的規(guī)則庫(kù),，逆模糊控制采用離散質(zhì)心算法來(lái)計(jì)算,。
?
4 仿真實(shí)驗(yàn)
如圖6所示為采用不同的控制方式對(duì)燃料電池進(jìn)行控制器設(shè)計(jì)的仿真結(jié)果。圖中橫軸表示時(shí)間,，縱軸表示輸出功率,，兩條曲線分別代表典型PID控制的響應(yīng)曲線和模糊控制的響應(yīng)曲線。從圖中可知,，模糊控制器的響應(yīng)相對(duì) PID的響應(yīng)更加快速,，并且更早到達(dá)穩(wěn)定狀態(tài)。
?
從實(shí)驗(yàn)可知,，模糊控制器可以控制躍變過(guò)程并使得功率泄漏較?。辉诖笮腿剂想姵亟M中模糊控制算法表現(xiàn)更優(yōu),；負(fù)載需求增加時(shí)模糊控制的方法可以降低內(nèi)部的抖動(dòng),。
進(jìn)一步的工作會(huì)將該模糊控制策略擴(kuò)展為在線的方法，通過(guò)調(diào)整時(shí)變處理算法來(lái)更好地跟蹤燃料電池的特性并得到更大的增益,。
參考文獻(xiàn)
[1] PUKRUSHPAR J T,，STEFANNOPOULOU A G,，PENG H. Control of fuel cell breathing.IEEE Control Systems Magazine，2004,，24(2)：30-46.
[2] PATHAPATI P R,，XUE X，TANG J.A new dynamic model?for predicting tranient phenomena in a PEM fuel cell system.Renewable Energy,，2005,，30(1)：1-22.
[3] LIN Chin Teng，JUANG Chia Feng,，HUANG Jui Cheng.Temperature control of rapid thermal processing system?using adaptive fuzzy network[J].Fuzzy Sets and Systems,，1999，103：49-65.