本文關鍵詞：PEMFC的容錯控制研究

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【摘要】：質子交換膜燃料電池(Proton Exchange Membrane Fuel Cell, PEMFC)是一種將氫氣和氧氣的化學能轉化成電能的裝置,它具有能量轉換效率高、環(huán)境友好、無噪音、重量輕和工作溫度低等優(yōu)點。因此,在當今能源危機和環(huán)境污染日趨嚴重的情況下,對PEMFC的研究是十分有意義的。在PEMFC系統(tǒng)的運行過程中,質子交換膜脫水或者電極水過剩是不可避免的。一旦發(fā)生這些故障,會導致PEMFC的性能不同程度的下降。對PEMFC系統(tǒng)進行容錯控制方案有利于PEMFC系統(tǒng)在故障條件下仍然保持穩(wěn)定的性能輸出,因此,本論文針對PEMFC中出現的水故障展開故障診斷與容錯控制技術的研究。主要研究內容包括：(1)建立PEMFC的動態(tài)數學模型�；谫|子交換膜兩側的電化學反應、極化反應、電滲過程以及水濃度差等原理,利用MATLAB/SIMULINK仿真工具,分別建立PEMFC健康、水淹和膜干狀態(tài)的動態(tài)數學模型。仿真結果顯示,這些數學模型能夠有效地反映PEMFC正常、水淹和膜干狀態(tài)下輸出電壓和陰陽極間壓力降的變化特性。(2)基于反饋線性化算法對PEMFC系統(tǒng)提出容錯控制方案。該容錯控制方案包括：故障診斷模塊,切換機理模塊以及容錯控制器集合。在故障診斷模塊中,首先基于BP神經網絡,建立PEMFC健康狀態(tài)的辨識模型,辨識健康狀態(tài)下PEMFC的輸出電壓和陰極進出口壓力降。然后通過與電堆的實時輸出電壓和陰極進出口壓力降進行比較,在線診斷PEMFC膜干和水淹故障。根據在線檢測出的故障類型,切換機理模塊實時切換到對應的控制器,在容錯控制器集合中,利用反饋線性化算法設計了PEMFC健康、水淹和膜干狀態(tài)的控制器。仿真結果表明,在不同故障模式下,該容錯控制方案通過調節(jié)陰陽極輸入氣體的壓強,使電壓始終跟蹤在設定值,同時保持陰陽極的壓力降相等。(3)基于神經網絡預測控制算法對PEMFC系統(tǒng)提出容錯控制方案。該神經網絡預測控制算法包括預測模型集合和滾動優(yōu)化器。在預測模型集合中,利用多個單步BP神經網絡預測模型串聯的方法,分別構建了PEMFC健康、水淹和膜干狀態(tài)的多步預測模型。基于三層BP神經網絡,建立了滾動優(yōu)化控制器。該優(yōu)化控制器以電壓跟蹤誤差及陰陽極間壓力降誤差最小化為優(yōu)化目標,實時更新三層前饋神經網絡權值和閾值,從而獲取PEMFC陰陽極入口壓強。仿真結果顯示,基于神經網絡預測控制的容錯控制方案能夠避免建立PEMFC復雜的機理模型,并且能有效地跟蹤PEMFC輸出電壓以及保持了陰陽極間壓力降平穩(wěn)。
【關鍵詞】：質子交換膜燃料電池 數學模型 故障診斷 容錯控制 反饋線性化 模型預測控制
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM911.4
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 課題的背景及意義11-12
• 1.2 國內外研究現狀12-16
• 1.2.1 燃料電池研究現狀12-13
• 1.2.2 PEMFC故障診斷研究現狀13-14
• 1.2.3 PEMFC容錯控制研究現狀14-16
• 1.3 結構安排16-18
• 第二章 PEMFC數學模型的建立18-39
• 2.1 PEMFC基本原理18-19
• 2.2 健康狀態(tài)下PEMFC數學模型19-31
• 2.2.1 陽極流量模型20-21
• 2.2.2 陰極流量模型21-24
• 2.2.3 輸出電壓模型24-27
• 2.2.4 膜水合模型27-31
• 2.3 膜干狀態(tài)下PEMFC數學模型31-33
• 2.4 水淹狀態(tài)下PEMFC數學模型33-34
• 2.5 仿真驗證34-38
• 2.6 本章小結38-39
• 第三章 基于反饋線性化的PEMFC容錯控制39-58
• 3.1 基于反饋線性化的容錯控制方案39-40
• 3.2 PEMFC故障診斷40-43
• 3.2.1 故障診斷策略40-42
• 3.2.2 健康狀態(tài)BP神經網絡的建立42-43
• 3.3 重構控制器的設計43-51
• 3.3.1 線性反饋控制器43-46
• 3.3.2 基于線性反饋控制的重構控制器46-51
• 3.4 仿真結果51-56
• 3.4.1 健康狀態(tài)的容錯控制51-53
• 3.4.2 膜干故障的容錯控制53-55
• 3.4.3 水淹故障的容錯控制55-56
• 3.5 本章小結56-58
• 第四章 基于模型預測控制的PEMFC容錯控制58-75
• 4.1 基于MPC的容錯控制方案58-59
• 4.2 神經網絡模型預測控制59-71
• 4.2.1 神經網絡模型預測控制結構59-61
• 4.2.2 健康狀態(tài)下神經網絡預測模型61-63
• 4.2.3 膜干狀態(tài)下神經網絡預測模型63-64
• 4.2.4 水淹狀態(tài)下神經網絡預測模型64-65
• 4.2.5 基于遞推多步預測控制65-71
• 4.3 仿真結果71-74
• 4.3.1 健康狀態(tài)的容錯控制71-72
• 4.3.2 膜干故障的容錯控制72-73
• 4.3.3 水淹故障的容錯控制73-74
• 4.4 本章小結74-75
• 第五章 總結與展望75-77
• 5.1 總結75-76
• 5.2 展望76-77
• 致謝77-78
• 參考文獻78-82

【參考文獻】

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本文編號：629890